TA的每日心情 | 开心 2020-4-8 10:45 |
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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。& ^9 r/ [+ ]! z7 Q
- ^4 Y& Q6 w# T5 s6 O5 x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:) d7 K9 v' p* f* J% e& S
参考论文:arXiv:2407.06886v6 [cs.CV] 29 Jul 2024; {4 }; i d& Y. \4 k' g6 l
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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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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。/ B/ N' }, y2 J a5 |' O* W
' D* e, W+ c" u; C( ], |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。* W0 s$ ^9 ?0 J$ a1 W
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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。) K4 u. @% O7 v! h$ @/ X, f& U
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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 M' M9 e X6 I# X5 r& ~
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