具身智能技术的介绍

xiejin77

Indy老师和付教授在群里邀我多讲些人工智能，我把公号的一些长文整成简述，选几个典型的前沿技术方向或者是有趣的应用案例，发到坛子里来。算是抛砖引玉吧，坛里大能很多，如有错漏还望海涵。
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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：
3 o% R4 n% T. J$ Y  p参考论文：arXiv:2407.06886v6 [cs.CV] 29 Jul 2024
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, R6 E1 ^) \$ m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。
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; H9 v9 L# X" U  s0 W' N* ]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。

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。

; M% f0 |9 s  T2 @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。
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: v- `# W/ m" ?4 P4 e/ W1 G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。
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indy

谢老师是少见的文理双全特别能写而且写的东西精彩好看的大牛，期待后续大作