Google近日在AI大會上展示了可為機器人加入AI能力，使機器人能為自己寫程式，不必再透過大量資料訓練，不過 …

Google近日在AI大會上展示了可為機器人加入AI能力，使機器人能為自己寫程式，不必再透過大量資料訓練，不過該系統還無法處理抽象、複雜的指令，或理解較複雜的描述。目前Google已經將程式碼及技術白皮書公開在GitHub上。

現代AI語言模型已越來越強大，Google今年初發表的PaLM具備複雜的理解能力，這類的語言模型以數百萬程式訓練而成，只要給出適當自然語言指令，模型就能撰寫泛型程式，還能寫出控制機器人行為的程式碼。為了實現這個概念，Google開發了Code as Policies（CaP），這是一款將語言模型產生的程式，以實體機器人實作執行。

CaP是Google之前開發的幫手機器人模型PaLM-SayCan的延伸，希望使用者以Python通用語言運用少量、簡單的說明，就能讓語言模型撰寫機器人程式碼，讓機器人精準執行，最終的目的是希望可以在可讓單一系統執行多種複雜任務，而不再需要特別的訓練。

相關研究人員解釋，CaP是使用一種程式碼撰寫模型，提供了暗示（告知它有哪些API）及範例（命令該如何轉成程式碼）後，就能為新命令撰寫新程式碼，且可將概括化結果輸入到有知覺控制的系統，不需要像傳統機器人學習過程中蒐集大量資料才能學習。此外，還能將精準的值翻譯成模糊描述，並套用其他語言模型，如支援非英語及emoj的指令。

目前Google的CaP機器人可以執行簡單的任務，研究人員指出，這項系統還無法處理抽象、複雜指令，或是理解較複雜的描述。Google已經將CaP的程式碼及技術白皮書公開在GitHub上。（記者／竹二）

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