Avaliando Modelos de Linguagem para Tarefas de Robótica

Os robôs têm dificuldade em serem úteis em casa porque precisam enfrentar muitos problemas diferentes, como entender o que veem, processar linguagem, raciocinar e fazer planos. O progresso recente em modelos de linguagem avançados que podem lidar com diferentes tipos de informação mostrou que eles são bons em resolver problemas complicados. Esses modelos podem ajudar os robôs a planejar ações antes de realmente se moverem para realizar tarefas. No entanto, ainda não está claro se esses modelos podem ser confiáveis para serem o sistema de controle principal dos robôs.

Este estudo apresenta o benchmark MMRo. É o primeiro método para avaliar quão bem esses modelos avançados podem funcionar em aplicações robóticas. Focamos em quatro habilidades-chave que esses modelos precisam ter para uma operação eficaz do robô: entender o ambiente (Percepção), planejar tarefas, raciocinar visualmente e garantir Segurança. Apresentamos diferentes cenários para testar cada habilidade, resultando em 14 maneiras de medir desempenho. Nossos testes mostram que nenhum modelo é perfeito em cada categoria, o que significa que esses modelos ainda não são confiáveis o suficiente para robôs.

#Avanços Recentes em Modelos de Linguagem

Recentemente, modelos de linguagem de grande porte (LLMs) fizeram progressos significativos. Por exemplo, o ChatGPT demonstrou habilidades impressionantes de Raciocínio. Inspirados por esses desenvolvimentos, modelos de linguagem multimodal (MLLMs), que podem lidar com entradas visuais e de linguagem, também melhoraram. Modelos notáveis como GPT-4v e LLaVA se destacam em reconhecer imagens e entender conteúdos melhor do que as versões anteriores. Esse crescimento rápido levou a muitos estudos usando esses modelos para ajudar em tarefas robóticas, como compreensão de cenas e Planejamento.

Pesquisas mostram que muitos modelos atuais não são bons o suficiente para realizar tarefas robóticas específicas. Avaliações anteriores focaram demais em conhecimento geral, mas não examinaram de perto as necessidades únicas da robótica, como entender comandos dos usuários e dividir tarefas em partes gerenciáveis.

#Apresentando o MMRo

O principal objetivo da criação do MMRo é fornecer uma ferramenta de avaliação detalhada para as capacidades dos MLLMs em robótica. Centramos nossas avaliações em robôs domésticos. Esses robôs são projetados para serem amigáveis e podem se mover pela casa enquanto realizam diferentes tarefas do dia a dia.

Para as avaliações, reunimos imagens do mundo real e fictícias que retratam várias cenas internas. Projetamos pares de perguntas e respostas que refletem quatro habilidades principais: percepção, planejamento, raciocínio e segurança. Existem dois tipos de perguntas: de múltipla escolha para uma avaliação mais fácil e perguntas abertas para avaliações mais complexas.

Examinamos uma variedade de MLLMs conhecidos para ver como eles se desempenharam com nosso benchmark MMRo. Os resultados nos surpreenderam. Mesmo os melhores modelos tiveram dificuldades com tarefas simples, como reconhecer cores ou formas e descobrir como permanecer seguros enquanto trabalham.

#Contribuições Chave do MMRo

1. Criamos o MMRo, um benchmark especificamente focado em encontrar as fraquezas dos MLLMs em robótica.
2. O MMRo inclui aproximadamente 26.175 pares de perguntas e respostas visuais cuidadosamente projetados, com imagens de várias fontes.
3. Ao usar tanto perguntas de múltipla escolha quanto abertas, oferecemos uma maneira de avaliar rapidamente e em profundidade.

#MLLMs Multimodais

MLLMs combinam o poder do processamento de linguagem e visão. Existem muitos modelos diferentes, cada um com seu próprio design e métodos de treinamento. O objetivo é que esses modelos interpretem imagens enquanto também geram respostas textuais claras. Essa capacidade é crítica em robótica, onde entender informações visuais pode ajudar a automatizar tarefas.

Benchmarks recentes forneceram uma base sólida para avaliar esses modelos. Projetos anteriores focaram em tarefas gerais, como resposta a perguntas visuais, sem mergulhar nas especificidades necessárias para a robótica.

#Avaliando MLLMs para Robótica

As avaliações atuais não avaliam totalmente quão bem os MLLMs podem ajudar os robôs a entender tarefas. Para preencher essa lacuna, criamos o MMRo, projetado para medir habilidades importantes necessárias para que os robôs funcionem de maneira eficaz. Nossa estrutura de avaliação divide a avaliação em quatro áreas principais: percepção, planejamento, raciocínio e segurança.

Coletamos uma variedade de imagens e criamos pares de perguntas e respostas cuidadosamente alinhados com as tarefas exigidas na robótica. Também consideramos vários cenários que os robôs podem encontrar em situações da vida real.

Para nossa avaliação, usamos formatos tanto de múltipla escolha quanto abertos. As perguntas de múltipla escolha permitem avaliações mais rápidas, enquanto as perguntas abertas desafiam os MLLMs a demonstrar uma compreensão mais profunda.

#Avaliação de MLLMs

Realizamos uma avaliação completa de vários modelos líderes, incluindo MLLMs comerciais e de código aberto. O objetivo era comparar seus desempenhos em várias dimensões críticas para o funcionamento do robô.

#Percepção

Na percepção, examinamos quão bem os MLLMs podem interpretar informações visuais, como identificar objetos e entender suas características. Surpreendentemente, muitos modelos não se desempenharam bem. Apesar das expectativas, tarefas comuns como contar objetos ou reconhecer formas frequentemente estavam além de suas capacidades.

#Planejamento de Tarefas

Para o planejamento, analisamos como os MLLMs poderiam dividir comandos de usuários em etapas gerenciáveis para os robôs. Isso é vital para que o robô execute as tarefas corretamente. Os resultados mostraram que, embora alguns modelos pontuassem melhor do que outros, muitos ainda cometiam erros frequentes.

#Raciocínio Visual

No raciocínio, testamos a habilidade dos MLLMs de entender cenários visuais e fazer deduções lógicas sobre os objetos e suas funções. Alguns modelos se destacaram aqui, conseguindo prever com precisão os resultados de ações específicas.

#Segurança

Finalmente, avaliamos quão bem os MLLMs poderiam reconhecer perigos à segurança. Esse aspecto é crucial, pois os robôs devem interagir com o mundo físico de forma segura. Embora alguns modelos mostrassem potencial, nenhum alcançou o nível de confiabilidade necessário para aplicações no mundo real.

#Desafios na Avaliação de Modelos

Apesar da natureza promissora dos MLLMs, nossas avaliações revelaram limitações significativas. Muitos modelos lutaram com tarefas que exigiam integrar reconhecimento visual e raciocínio com consciência de segurança. Isso indica a necessidade de mais desenvolvimento em MLLMs voltados para aplicações robóticas.

#Conclusão

O desenvolvimento do MMRo é um passo crucial na avaliação do uso de modelos de linguagem multimodal em robótica. Ele fornece uma estrutura valiosa para compreender os pontos fortes e fracos desses modelos em situações práticas. Nossas descobertas destacam a necessidade de modelos mais robustos que possam ajudar de forma confiável os robôs em ambientes do mundo real, particularmente em relação à segurança e execução eficaz de tarefas.

Em resumo, embora tenha havido avanços impressionantes nos MLLMs, eles ainda têm um longo caminho a percorrer antes de se tornarem núcleos cognitivos confiáveis para a robótica. Nosso benchmark MMRo abre caminho para futuras pesquisas e desenvolvimentos neste campo, orientando a criação de modelos aprimorados que possam atender às demandas das tarefas robóticas.

#Trabalho Futuro

Avançando, será essencial refinar o MMRo e estendê-lo para incluir outras capacidades, como mapeamento de affordance. Além disso, explorar ambientes 3D apresentará novos desafios e oportunidades para aprimorar as avaliações de modelos. Pesquisas contínuas devem focar em integrar considerações de segurança e avaliar quão bem os modelos podem se adaptar a variadas situações da vida real.

Ao abordar essas áreas, podemos trabalhar em direção a uma melhor integração dos modelos multimodais na robótica, levando, em última análise, a assistentes robóticos mais eficazes e confiáveis.