โมเดลโลกปรับเปลี่ยนการเรียนรู้ของหุ่นยนต์: จาก VLA สู่การคาดการณ์ล่วงหน้า บทความวิจัย 43 หน้าเผยทิศทางในอนาคต

แบบจำลองโลกกำลังกลายเป็นประเด็นหลักที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในสาขาการเรียนรู้ของหุ่นยนต์

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา แนวโน้มการพัฒนาหลักประการหนึ่งของการเรียนรู้กลยุทธ์หุ่นยนต์คือการเปลี่ยนจากกลยุทธ์เฉพาะงานแบบดั้งเดิมไปสู่แบบจำลองวิทัศน์-ภาษา-การกระทำ (VLA) ที่เป็นสากลมากขึ้น ด้วยการใช้ประโยชน์จากแบบจำลองภาษาวิทัศน์ขนาดใหญ่และชุดข้อมูลวิถีการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์ แบบจำลอง VLA สามารถรวมการสังเกตด้วยภาพ คำสั่งภาษา และเอาต์พุตการกระทำเข้าด้วยกัน แสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่สำคัญในความสามารถในการสรุปทั่วไปข้ามงานและข้ามสถานการณ์

อย่างไรก็ตาม การควบคุมหุ่นยนต์นั้นไม่ได้เป็นเพียงแค่ “ดูภาพแล้วตอบสนองด้วยการกระทำ” เท่านั้น ในสภาพแวดล้อมทางกายภาพจริง แบบจำลองกลยุทธ์ต้องรับมือกับความท้าทายที่ซับซ้อน เช่น การสัมผัส การบดบัง การพึ่งพาเชิงเวลาที่ยาวนาน การสะสมของข้อผิดพลาด และการวางแผนหลายขั้นตอน แบบจำลองที่อาศัยเพียงการสังเกตปัจจุบันเพื่อส่งออกการกระทำโดยตรง มักจะขาดความสามารถในการคาดการณ์ล่วงหน้าอย่างชัดเจนเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสถานะในอนาคต

ข้อจำกัดนี้เองที่ทำให้แบบจำลองโลกกลับมาเป็นทิศทางหลักของการเรียนรู้ของหุ่นยนต์อีกครั้ง: หุ่นยนต์ไม่เพียงแต่ต้องเข้าใจ “ตอนนี้คืออะไร” เท่านั้น แต่ยังต้องสามารถทำนายได้ว่า “หากดำเนินการบางอย่าง โลกจะวิวัฒนาการต่อไปอย่างไร”

เมื่อเร็วๆ นี้ นักวิจัยจาก MARS Lab ของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีหนานหยาง ร่วมมือกับสถาบันต่างๆ เช่น มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์ มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด มหาวิทยาลัยพรินซ์ตัน ETH Zurich มหาวิทยาลัยออกซ์ฟอร์ด มหาวิทยาลัยโตเกียว และ Microsoft ได้ร่วมกันเผยแพร่บทความปริทัศน์เรื่อง “World Model for Robot Learning: A Comprehensive Survey” บทความนี้มีความยาว 43 หน้า โดยได้รวบรวมอย่างเป็นระบบเกี่ยวกับคำจำกัดความ สถาปัตยกรรมต้นแบบ สถานการณ์การประยุกต์ใช้ เกณฑ์มาตรฐาน และความท้าทายในอนาคตของแบบจำลองโลกในการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ พร้อมด้วยคลังทรัพยากร GitHub ที่ได้รับการอัปเดตอย่างต่อเนื่อง

• ชื่อบทความ: World Model for Robot Learning: A Comprehensive Survey
• ลิงก์บทความ: https://arxiv.org/abs/2605.00080
• หน้าโครงการ: https://ntumars.github.io/wm-robot-survey/
• GitHub: https://github.com/NTUMARS/Awesome-World-Model-for-Robotics-Policy

รูปที่ 1: กรอบงานโดยรวมของบทความ

แบบจำลองโลกของหุ่นยนต์: จุดสำคัญไม่ได้อยู่ที่การสร้าง แต่อยู่ที่การทำนายที่สามารถใช้ในการตัดสินใจ

ในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์การรู้คิด “แบบจำลองโลก” ไม่ใช่แนวคิดใหม่ โดยทั่วไปแล้วมันหมายถึงแบบจำลองการทำนายที่สามารถอธิบายว่าสถานะของสภาพแวดล้อมเปลี่ยนแปลงไปตามเวลาและการกระทำอย่างไร

แต่ในสถานการณ์เฉพาะของการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ ผู้เขียนเน้นย้ำว่าแนวคิดนี้ต้องถูกกำหนดให้ชัดเจนยิ่งขึ้น แบบจำลองโลกของหุ่นยนต์ไม่ควรเป็นเพียงแบบจำลองที่สามารถสร้างภาพในอนาคตได้ แต่ควรเป็นแบบจำลองที่สามารถอธิบายวิวัฒนาการแบบไดนามิกของ “ตัวแทน-สภาพแวดล้อม” กล่าวอีกนัยหนึ่ง คำถามหลักที่ต้องตอบคือ: ในสถานะปัจจุบัน หากหุ่นยนต์ดำเนินการเฉพาะอย่าง สถานะในอนาคตจะเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร

ความแตกต่างที่สำคัญนี้ยังแบ่งแยกแบบจำลองโลกของหุ่นยนต์ออกจากแบบจำลองการสร้างวิดีโอทั่วไปอย่างชัดเจน แบบจำลองหลังสามารถสร้างวิดีโอที่ดูสมเหตุสมผลทางสายตา แต่อาจไม่มีความสอดคล้องของการกระทำ ตัวอย่างเช่น แบบจำลองอาจสร้างวิดีโอธรรมชาติของวัตถุที่เคลื่อนที่ แต่ไม่สามารถสะท้อนการเคลื่อนที่ของกริปเปอร์หุ่นยนต์ ความสัมพันธ์ของการสัมผัส และการเปลี่ยนแปลงของแรงได้อย่างถูกต้อง สำหรับการควบคุมหุ่นยนต์ การทำนายประเภทนี้มีคุณค่าอย่างจำกัด

ดังนั้น บทความจึงสรุปความสามารถหลักของแบบจำลองโลกของหุ่นยนต์ออกเป็นสามประเภทดังต่อไปนี้:

ประการแรก การมองการณ์ไกล (foresight) คือการทำนายผลที่ตามมาก่อนดำเนินการ
ประการที่สอง การวางแผนที่ขับเคลื่อนด้วยจินตนาการ (imagination-driven planning) คือการเปรียบเทียบพฤติกรรมที่เป็นตัวเลือกผ่านวิถีที่จินตนาการขึ้น (rollout)
ประการที่สาม การเพิ่มข้อมูล (data amplification) คือการปรับปรุงการเรียนรู้กลยุทธ์ผ่านวิถีสังเคราะห์หรือข้อมูลสาธิต

สิ่งนี้ยังอธิบายว่าทำไมการผสมผสานระหว่างแบบจำลองโลกและการเรียนรู้ของหุ่นยนต์จึงกำลังเร่งตัวขึ้น กลยุทธ์ VLA เป็นอินเทอร์เฟซจากภาพและภาษาไปสู่การกระทำ ในขณะที่แบบจำลองโลกเสริมโครงสร้างการทำนายสำหรับการเปลี่ยนแปลงทางกายภาพในอนาคต เมื่อทั้งสองรวมกัน กลยุทธ์หุ่นยนต์จะไม่ใช่แค่การแมปเชิงปฏิกิริยาอีกต่อไป แต่มีโอกาสที่จะนำความสามารถในการคาดการณ์และการวางแผนที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นมาใช้

แบบจำลองโลกเชื่อมต่อกับกลยุทธ์หุ่นยนต์ได้อย่างไร?

บทความสำรวจวิธีการรวมแบบจำลองโลกเข้ากับกลยุทธ์หุ่นยนต์ก่อน ผู้เขียนแบ่งวิธีการที่มีอยู่ออกเป็นหลายประเภทตามสถาปัตยกรรม ตั้งแต่วิธีการแบบแยกส่วนในยุคแรก ไปจนถึงโครงข่ายหลักเดี่ยว สถาปัตยกรรม MoE/MoT, VLA แบบรวม และการสร้างแบบจำลองโลกในพื้นที่แฝง (latent-space)

รูปที่ 2: แผนภาพเส้นเวลา

แนวทางในยุคแรกมักใช้กรอบงานสองขั้นตอนคือ “ทำนายอนาคตก่อน แล้วจึงกู้คืนการกระทำ” แบบจำลองจะใช้โมดูลการสร้างวิดีโอหรือการทำนายการสังเกตในอนาคตเพื่อสร้างสถานะในอนาคตที่เกี่ยวข้องกับงานก่อน จากนั้นแบบจำลองพลศาสตร์ผกผันจะอนุมานการกระทำที่หุ่นยนต์ควรดำเนินการตามการสังเกตปัจจุบันและสถานะในอนาคตที่ทำนายไว้ ผลงานเช่น UniPi, VidMan, Vidar, Gen2Act จัดอยู่ในประเภทนี้

ข้อดีของวิธีนี้คือการแบ่งโมดูลอย่างชัดเจน แบบจำลองโลกมีหน้าที่ทำนาย “สิ่งที่จะเกิดขึ้น” ในขณะที่โมดูลกลยุทธ์มีหน้าที่แปลงผลการทำนายเป็นการกระทำที่เฉพาะเจาะจง แต่ปัญหาก็ชัดเจนเช่นกัน: มีข้อผิดพลาดของอินเทอร์เฟซระหว่างสองโมดูล หากวิดีโอหรือการแสดงแทนแฝงที่สร้างขึ้นไม่สอดคล้องกับผลที่ตามมาที่แท้จริงของการกระทำ ก็จะส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพการควบคุมในภายหลัง

ต่อมา การวิจัยเริ่มเปลี่ยนไปสู่แนวทางที่เชื่อมโยงกันอย่างแน่นหนายิ่งขึ้น วิธีหนึ่งใช้โครงข่ายหลักในการสร้างแบบเดี่ยว เพื่อสร้างแบบจำลองสถานะภาพในอนาคตและลำดับการกระทำไปพร้อมกัน โดยรวมการทำนายวิดีโอและการสร้างการกระทำเข้าไว้ในกระบวนการแพร่หรือการจับคู่กระแสเดียวกัน วิธีการเช่น UVA, UWA, VideoVLA, Cosmos Policy สะท้อนให้เห็นถึงแนวโน้มนี้ พวกเขาไม่ได้มองว่าแบบจำลองโลกเป็นโมดูลภายนอกอีกต่อไป แต่พยายามให้การทำนายและการควบคุมเกิดขึ้นร่วมกันภายในแบบจำลองเดียวกัน

อีกวิธีหนึ่งใช้โครงสร้าง MoE/MoT หรือผู้เชี่ยวชาญหลายสาขา ผู้เชี่ยวชาญด้านวิดีโอ ผู้เชี่ยวชาญด้านการกระทำ และโมดูลความเข้าใจภาษาต่างคงความเป็นอิสระของพารามิเตอร์ในระดับหนึ่ง แต่บรรลุการรวมข้อมูลผ่านกลไกความสนใจร่วมกัน ความสนใจข้าม หรือการโต้ตอบระหว่างชั้น วิธีการเช่น Motus, LingBot-VA, BagelVLA อยู่ในทิศทางนี้ เมื่อเทียบกับการแบ่งปันโครงข่ายหลักอย่างสมบูรณ์ การออกแบบนี้ยังคงรักษาความสามารถเฉพาะของรูปแบบต่างๆ ในขณะที่อนุญาตให้ความรู้เชิงเวลาและฟิสิกส์เบื้องต้นจากการทำนายวิดีโอมีอิทธิพลต่อการสร้างการกระทำ

รูปที่ 3: การเปรียบเทียบสามวิธี IDM, Single-Backbone และ MoT

VLA แบบรวมเป็นตัวแทนของอีกเส้นทางหนึ่ง พวกเขาไม่จำเป็นต้องเรียกใช้แบบจำลองโลกวิดีโอภายนอกอย่างชัดเจน แต่รวมเป้าหมายการทำนายไว้ในกระบวนการฝึกอบรม VLA ผ่านการทำนายภาพในอนาคต การมองเห็นล่วงหน้า โครงสร้างความรู้โลก หรือการสร้างแบบจำลองพลศาสตร์แฝง วิธีการเช่น GR-1, WorldVLA, DreamVLA, UniVLA, CoWVLA สะท้อนให้เห็นถึงแนวโน้มนี้ในระดับต่างๆ

เป็นที่น่าสังเกตว่าบทความไม่ได้ตัดสินง่ายๆ ว่าเส้นทางใดชนะแล้ว ในทางกลับกัน ผู้เขียนชี้ให้เห็นว่าแบบจำลองโลกของหุ่นยนต์ในปัจจุบันยังอยู่ในขั้นตอนวิวัฒนาการที่รวดเร็ว โมดูลแบบแยกส่วน โครงข่ายหลักในการสร้างแบบรวม โครงสร้างผู้เชี่ยวชาญแบบผสม และการแสดงแทนแฝงต่างมีข้อดีและข้อเสีย ผลลัพธ์สุดท้ายขึ้นอยู่กับขนาดข้อมูล ความถี่ในการควบคุม ความซับซ้อนของงาน ต้นทุนการอนุมาน และว่าแบบจำลองสามารถจับการเปลี่ยนแปลงทางกายภาพภายใต้เงื่อนไขการกระทำได้จริงหรือไม่

จากโมดูลกลยุทธ์สู่เครื่องจำลองแบบโต้ตอบได้

การใช้งานที่สำคัญประการที่สองของแบบจำลองโลกคือการใช้เป็นเครื่องจำลองในการเรียนรู้ของหุ่นยนต์

การเรียนรู้แบบเสริมกำลังของหุ่นยนต์แบบดั้งเดิมเผชิญกับปัญหาคอขวดมายาวนาน: การโต้ตอบในโลกจริงมีต้นทุนสูง ประสิทธิภาพการสุ่มตัวอย่างต่ำ การรีเซ็ตทำได้ยาก และมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของฮาร์ดแวร์ หากสามารถใช้แบบจำลองโลกที่เรียนรู้มาแทนที่สภาพแวดล้อมจริงเพื่อทำการขยายวิถี (rollout) กลยุทธ์ก็จะได้รับสัญญาณการฝึกอบรมในการโต้ตอบเสมือนจริง

บทความเรียกทิศทางนี้ว่า “แบบจำลองโลกในฐานะเครื่องจำลอง” (World Model as Simulator) ในกระบวนทัศน์นี้ แบบจำลองโลกจะรับการสังเกตปัจจุบัน คำสั่งงาน และการกระทำที่เป็นตัวเลือก และทำนายการสังเกต รางวัล หรือสัญญาณสิ้นสุดในขั้นตอนถัดไป แบบจำลองกลยุทธ์สามารถฝึกอบรมหลังการฝึกในสภาพแวดล้อมที่เรียนรู้นี้ หรือใช้แบบจำลองโลกเพื่อประเมินการกระทำที่เป็นตัวเลือกหลายๆ อย่างในระหว่างขั้นตอนการทดสอบ

รูปที่ 4: แบบจำลองโลกในฐานะเครื่องจำลอง RL และตัวตรวจสอบการกระทำ

คุณค่าที่สำคัญของแนวทางนี้คือการยกระดับแบบจำลองโลกจาก “ตัวช่วยทำนาย” เป็น “สภาพแวดล้อมการฝึกอบรม” ตัวอย่างเช่น บางวิธีพยายามใช้แบบจำลองโลกเพื่อสร้างการเปลี่ยนผ่านในจินตนาการ (imagined transitions) สำหรับการฝึกอบรมหลังการเสริมกำลังของ VLA; บางวิธีใช้การขยายวิถีที่ทำนายไว้เพื่อจัดลำดับการกระทำที่เป็นตัวเลือก โดยตัดสินว่าชุดการกระทำใดมีแนวโน้มที่จะประสบความสำเร็จมากกว่าก่อนดำเนินการ

อย่างไรก็ตาม แบบจำลองโลกในฐานะเครื่องจำลองก็เผชิญกับข้อกำหนดที่สูงกว่าเช่นกัน เมื่อใช้สำหรับการสร้างวิดีโอแบบเปิด แบบจำลองเพียงแค่ต้องคงความสมเหตุสมผลทางสายตาเท่านั้น แต่เมื่อใช้สำหรับการฝึกอบรมกลยุทธ์ ข้อผิดพลาดใดๆ ของแบบจำลองจะส่งผลโดยตรงต่อทิศทางการปรับให้เหมาะสมของกลยุทธ์ การทำนายพลศาสตร์ที่เบี่ยงเบนเล็กน้อยอาจถูกขยายอย่างต่อเนื่องในการขยายวิถีหลายขั้นตอน และในที่สุดทำให้กลยุทธ์เรียนรู้พฤติกรรมที่ผิดพลาด ดังนั้น ความเสถียรในระยะยาว ความไวต่อการกระทำ และความสอดคล้องของรางวัลจึงเป็นปัญหาหลักที่ทิศทางนี้ต้องแก้ไข

แบบจำลองการสร้างวิดีโอสามารถเป็นแบบจำลองโลกของหุ่นยนต์ได้หรือไม่?

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา วิวัฒนาการอย่างรวดเร็วของแบบจำลองการสร้างวิดีโอขนาดใหญ่ได้วางรากฐานสถาปัตยกรรมใหม่ทั้งหมดสำหรับการสร้างแบบจำลองโลกในสาขาหุ่นยนต์ แบบจำลองวิดีโอมีความสามารถโดยธรรมชาติในการเรียนรู้การเปลี่ยนแปลงเชิงเวลา ความต่อเนื่องของการเคลื่อนไหว และโครงสร้างเชิงพื้นที่ ดังนั้นจึงถูกมองว่าเป็นเครื่องมือที่อาจให้ความรู้เบื้องต้นอันมีค่าสำหรับงานควบคุมหุ่นยนต์

อย่างไรก็ตาม บทความเน้นย้ำว่าแบบจำลองโลกวิดีโอในสาขาหุ่นยนต์ไม่สามารถเทียบเท่ากับการสร้างวิดีโอทั่วไปได้ สำหรับการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ คุณค่าหลักไม่ใช่การปรับปรุงคุณภาพของภาพ แต่อยู่ที่ความสามารถในการควบคุมการกระทำและความสอดคล้องทางกายภาพ

แบบจำลองโลกวิดีโอของหุ่นยนต์ที่ใช้งานได้จริงอย่างแท้จริง ต้องสามารถสร้างสถานะในอนาคตที่สอดคล้องกับผลที่ตามมาของการกระทำได้สูง ภายใต้คำสั่งภาษา การสังเกตปัจจุบัน และลำดับการกระทำที่กำหนด นอกจากนี้ยังต้องรับมือกับความท้าทายที่ซับซ้อน เช่น การบดบังวัตถุ การเปลี่ยนแปลงการสัมผัส การใช้เครื่องมือ โครงสร้างเรขาคณิตของฉาก และงานเชิงเวลาที่ยาวนาน

บทความสรุปประวัติการพัฒนาแบบจำลองโลกวิดีโอของหุ่นยนต์ออกเป็นขั้นตอนต่อไปนี้:

จาก “การสร้างตามจินตนาการ” (imagination-based generation) ในระยะแรก ซึ่งสร้างวิดีโอในอนาคตเป็นเครื่องมือเสริมสำหรับการเรียนรู้กลยุทธ์

ไปสู่ “แบบจำลองโลกที่ควบคุมการกระทำได้” (action-controllable world model) ซึ่งสร้างแบบจำลองผลกระทบของการกระทำต่อสถานะภาพในอนาคตอย่างชัดเจน

จากนั้นไปสู่ “แบบจำลองโลกที่รับรู้โครงสร้าง” (structure-aware world model) ซึ่งแนะนำการแสดงแทนระดับกลาง เช่น ความลึก, 3D, วัตถุ, วิถี, โครงสร้างฉาก

และในที่สุดมุ่งสู่ “แบบจำลองโลกขนาดพื้นฐาน” (foundation-scale world model) ซึ่งเป็นแบบจำลองโลกพื้นฐานที่มีขนาดข้อมูลที่ใหญ่กว่า ความสามารถในการสรุปทั่วไปที่แข็งแกร่งกว่า และความสามารถในการปรับตัวเข้ากับหลายงาน

รูปที่ 5: การจำแนกประเภทที่เกี่ยวข้องกับแบบจำลองโลกวิดีโอของหุ่นยนต์

เกณฑ์การประเมินกำลังเปลี่ยนแปลง

อีกประเด็นสำคัญของบทความคือการประเมิน สำหรับแบบจำลองโลก การประเมินเพียงความคมชัดของวิดีโอหรือคุณภาพของการสร้างนั้นไม่เพียงพอที่จะวัดคุณค่าของมัน

ในสถานการณ์ของหุ่นยนต์ การประเมินควรมุ่งเน้นไปที่ว่าแบบจำลองสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของงานจริงได้หรือไม่ ตัวอย่างเช่น มันสามารถเพิ่มอัตราความสำเร็จของกลยุทธ์ได้หรือไม่? มันสามารถจัดลำดับการกระทำที่เป็นตัวเลือกได้อย่างแม่นยำหรือไม่? มันสามารถทำนายวิถีที่ล้มเหลวได้หรือไม่? มันสามารถรักษาความสอดคล้องเชิงสาเหตุในงานเชิงเวลาที่ยาวนานได้หรือไม่? มันสามารถช่วยให้กลยุทธ์ลดตัวอย่างการโต้ตอบในสภาพแวดล้อมจริงได้หรือไม่?

ดังนั้น ผู้เขียนเชื่อว่าเกณฑ์มาตรฐานในอนาคตควรเปลี่ยนจาก “ความเที่ยงตรงทางสายตาแบบวงเปิด” (open-loop visual fidelity) ไปเป็น “ประโยชน์ของงานแบบวงปิด” (closed-loop task utility) กล่าวอีกนัยหนึ่ง คุณภาพของแบบจำลองโลกไม่ควรถูกตัดสินโดย “ว่ามันสร้างได้เหมือนจริงหรือไม่” เท่านั้น แต่ควรถูกตัดสินโดย “ว่ามันช่วยให้หุ่นยนต์ทำงานได้ดีขึ้นหรือไม่”

รูปที่ 6: ชุดข้อมูลหุ่นยนต์และแบบจำลองโลก

บทความรวบรวมเกณฑ์มาตรฐานและชุดข้อมูลการเรียนรู้ของหุ่นยนต์หลายรายการ รวมถึง LIBERO, RoboTwin, CALVIN, SIMPLER และทำการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของกลยุทธ์แบบจำลองโลกต่างๆ ในสภาพแวดล้อมเหล่านี้ ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าวิธีการที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในปัจจุบันไม่ได้กระจุกตัวอยู่ในสถาปัตยกรรมเดียว ภายใต้งานที่แตกต่างกัน วิธีการแบบแยกส่วน แบบรวม แบบผสมผู้เชี่ยวชาญ และแบบพื้นที่แฝง (latent-space) ล้วนสามารถแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการแข่งขัน

ความท้าทายในอนาคต: ความสอดคล้องของการกระทำ ประสิทธิภาพ และพื้นฐานทางกายภาพ

แม้ว่าแบบจำลองโลกจะแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ แต่บทความชี้ให้เห็นว่ายังคงมีความท้าทายสำคัญหลายประการก่อนที่จะนำไปใช้งานได้อย่างน่าเชื่อถือ

ประการแรกคือความสอดคล้องเชิงสาเหตุภายใต้เงื่อนไขการกระทำ แบบจำลองไม่สามารถ “จินตนาการ” อนาคตตามการสังเกตในอดีตเพียงอย่างเดียว แต่ต้องสะท้อนการเปลี่ยนแปลงสถานะที่เกิดจากการกระทำอย่างแม่นยำ สำหรับการควบคุมแบบวงปิด นี่คือพื้นฐานว่าแบบจำลองโลกมีประโยชน์จริงหรือไม่

ประการที่สองคือประสิทธิภาพในการอนุมาน แบบจำลองการแพร่วิดีโอจำนวนมากมีต้นทุนการคำนวณสูง ทำให้ยากต่อการตอบสนองความต้องการการควบคุมแบบเรียลไทม์ของหุ่นยนต์ ดังนั้น วิธีการต่างๆ มากขึ้นเรื่อยๆ จึงเริ่มสำรวจการทำนายในพื้นที่แฝง การใช้แบบจำลองโลกระหว่างการฝึกอบรม และการข้ามการสร้างวิดีโออย่างชัดเจนในระหว่างการทดสอบ

ประการที่สามคือพื้นฐานทางกายภาพ การโต้ตอบของหุ่นยนต์จริงขึ้นอยู่กับแรงเสียดทาน แรง การสัมผัส วัสดุของวัตถุ และความเสถียรของการสัมผัส การพึ่งพาการทำนายด้วยภาพเพียงอย่างเดียวมักจะไม่เพียงพอ แบบจำลองโลกในอนาคตอาจต้องรวมการรับรู้ทางการเคลื่อนไหว การรับรู้แรง การรับรู้การสัมผัส และการแสดงแทนเรขาคณิตที่มีโครงสร้าง

นอกจากนี้ บทความยังกล่าวถึงว่าแบบจำลองโลกเชิงประสาทไม่จำเป็นต้องแทนที่วิธีการวางแผนและการควบคุมแบบดั้งเดิม ในทางตรงกันข้าม การแสดงแทนเชิงสัญลักษณ์ ความสัมพันธ์ของวัตถุ โครงสร้างเชิงสาเหตุ และการควบคุมแบบคลาสสิกอาจยังคงให้ชั้นนามธรรมที่เสถียรกว่าสำหรับงานเชิงเวลาที่ยาวนาน วิธีการรวมความสามารถในการทำนายเชิงประสาทเข้ากับการวางแผนที่มีโครงสร้างจะเป็นทิศทางสำคัญของแบบจำลองโลกของหุ่นยนต์

บทสรุป

คุณค่าของบทความปริทัศน์นี้คือ มันไม่ได้มองว่าแบบจำลองโลกเป็นเพียงการย้ายแบบจำลองการสร้างวิดีโอมาสู่สาขาหุ่นยนต์ แต่เริ่มต้นจากการเรียนรู้ของหุ่นยนต์เอง เพื่อจัดระเบียบหน้าที่ที่แบบจำลองโลกควรรับผิดชอบใหม่: ช่วยในการสร้างกลยุทธ์ ทำหน้าที่เป็นเครื่องจำลองการเรียนรู้ สนับสนุนการประเมินและการวางแผน สร้างข้อมูลการฝึกอบรม และท้ายที่สุดให้บริการพฤติกรรมหุ่นยนต์ที่สามารถดำเนินการได้จริง

สำหรับการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ คำถามหลักของแบบจำลองโลกไม่ใช่ “สามารถจินตนาการอนาคตได้หรือไม่” แต่คือ “อนาคตที่จินตนาการขึ้นสามารถใช้ในการควบคุมได้หรือไม่”

เมื่อหุ่นยนต์สามารถทำนายผลที่ตามมาก่อนดำเนินการ แก้ไขแผนระหว่างการดำเนินการ และใช้การโต้ตอบเสมือนจริงเพื่อปรับปรุงกลยุทธ์ระหว่างการฝึกอบรม แบบจำลองโลกจะก้าวจากแบบจำลองการสร้างไปสู่ส่วนประกอบหลักของระบบปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพอย่างแท้จริง