6 V6 z' M0 Q& _$ Y9 Y) P具身智能这篇综述论文是“双鸭山大学”和鹏城实验室研究者写的,还算是比较全面的综述了这个领域的情况吧。有兴趣可以直接看论文:% K8 l- K ?% o' B* G' X
参考论文:arXiv:2407.06886v6 [cs.CV] 29 Jul 20243 q7 H5 k I. s6 B
/ Q+ I& {3 @ i) m1 ^0 o
具身智能(Embodied AI)正在引领人工智能领域的一场变革,它不再满足于让AI仅仅停留在虚拟世界,而是致力于让AI“拥有身体”,在真实世界中学习和进化。这意味着AI需要像我们人类一样,通过与环境的互动,包括感知、行动和推理,来理解和应对复杂的现实世界。这与传统的、仅限于虚拟环境中进行抽象问题解决的AI(例如ChatGPT)截然不同。多模态大模型(MLMs)和世界模型(WMs)是推动具身智能发展的两大核心技术。MLMs如同AI的感官系统,能够整合来自视觉、听觉、触觉等多种模态的信息,让AI对世界有更全面的感知。WMs则像是AI的“大脑”,通过模拟真实世界的物理规律和环境变化,让AI在虚拟的“沙盒”中进行训练和学习,从而不断优化自身的行动策略。. _: ]; s) _- C& e' U; V; z; e
( x% v& A' S5 S: v8 j
当前,具身智能的研究涵盖了多个关键领域。例如,在具身感知方面,研究人员致力于让AI像人类一样感知世界,包括理解3D场景、进行主动视觉探索,甚至拥有触觉感知能力。在具身交互方面,研究的目标是让AI能够与环境和人类进行自然流畅的互动,例如通过视觉语言导航在陌生环境中穿梭,或者在对话中理解并执行用户的指令。而具身代理的研究则更进一步,探索如何构建能够自主学习和执行任务的智能体,例如让机器人能够完成复杂的动作序列,或者在模拟环境中训练自动驾驶汽车。. s7 d+ d0 ?. _8 Q. A+ J! Q& @. X' j
- X' x) t7 i( z+ \; }
虽然具身智能的前景令人振奋,但挑战依然存在。例如,如何赋予AI长期记忆能力,使其能够积累经验并持续学习;如何让AI理解人类复杂的意图,并做出相应的回应;如何将复杂的任务分解成更小的、可执行的子任务,并有效地协调这些子任务的执行;以及如何整合来自不同模态的信息,使AI能够更全面地理解世界。这些都是未来具身智能研究需要重点关注的方向。 {" g- P9 e( M3 E6 ~2 N9 P' }" n* `. z% B+ ^
为了克服这些挑战,研究人员正在积极探索各种新技术,例如利用RNN、LSTM和VAE等技术提升AI的长期记忆能力;结合NLP和深度学习技术改进AI对复杂意图的理解;运用HTP、MASC和强化学习等技术实现高效的任务分解和协调;以及发展MDL、MMAM和GAN等跨模态数据融合技术。1 T5 f' `, G) U6 ~5 G
1 m, @9 ]) t/ Q/ t1 N+ f总而言之,具身智能代表了目前人工智能发展的一个重要趋势,它将AI从虚拟世界带入现实世界,赋予AI感知、行动和推理的能力。尽管挑战重重,但随着技术的不断进步,具身智能有望在未来深刻地改变我们的生活,并在各个领域展现出巨大的应用潜力。1 G" M, H3 h) Z