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具身智能——人工智能与机器人发展的重要推力[2P] [复制链接]

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  具身智能是指一种思想或者理论。它强调认知受智能体的感知与动作的影响,主张智能或智能行为来自智能体身体与周围环境的交互,而不仅仅是大脑的功能。这种思想与建立在笛卡尔身心二元论基础上的离身智能不同,后者没有考虑大脑与身体之间的联系。具身智能理论对认知科学、心理学、人类学、艺术等都产生了深刻的影响,由此诞生了具身认知、具身心理学等分支学科。当前,具身智能理论深入到大众关注的人工智能、机器人技术等领域,并产生重大影响。
  推动人工智能迈向更高水平的通用人工智能
  早期人工智能研究者认为,机器可以通过对符号的操作实现对人类思考(理性行为)的模拟,即让机器像人类那样思考,无需考虑身体和环境。他们把人工智能定义为模拟人类的智能行为,除了模拟思考之外,还包括感知、动作,以及情感与灵感等。由于他们认为思考和身体、环境是分离的,因此在模拟这些行为时,是各自独立进行,没有考虑行为之间的相互联系。人工智能的另一学派内在主义,主张人工智能应该模拟人类大脑的工作原理,我们通常称之为类脑计算。这个学派也没有考虑思考、感知与身体的关系。因此传统人工智能中的两大学派都属于离身智能。
  具身智能则认为人类的智能行为不仅依赖大脑的思考,还需要通过与物理环境的交互来进行学习和决策,最后通过感知将执行的结果反馈到大脑,形成闭环,构成一个智能体,这样才能真正实现模拟人类智能行为的目标。具身智能这种思想的提出,与传统人工智能不同,将推动人工智能向更高的水平——通用人工智能发展。
  人工智能的发展历史,经历过三个阶段。第一代人工智能提出以知识与经验为基础的推理模型,通过这一模型来模拟人类的思考。这一模型具有可解释性与可理解性的优点,但由于知识表示与获取的困难,该模型在应用和产业化上受到很大限制。第二代人工智能提出数据驱动的模型,通过基于大数据的机器学习,实现对人类感性和情感行为的模拟。由于模型的图像、语音等输入数据来自客观世界,因此具有很大的应用潜力,但由于模型本身存在不安全、不可靠、不可信(不可解释)、不可控和不易推广等缺陷,因此应用范围有限。虽然科学家在这期间也进行过模拟人类动作,比如手的操作与脚的步行等研究,但没有将这些研究与思考、感知等其他方面联系起来。总之,这两代人工智能都有很大的局限性,而且只针对特定领域、利用特定模型去解决特定任务。
  2020年大语言模型的出现,把人工智能推向新的发展阶段——第三代人工智能。大语言模型具有强大的语言生成能力,使机器能够在开放领域下实现与人类的自由交互,这表明机器已经完全掌握了人类的语言。此事意义重大。正如哲学家维特根斯坦所言:“我的语言界限,就是我的世界界限。”机器一旦掌握了人类的语言,也就在某种程度上理解了人类的世界。大语言模型向通用人工智能迈出了关键一步。
  尽管人工智能在语言生成上取得成功,在许多其他任务上还不能实现领域的通用性。比如医疗诊断,目前我们还没有开发出适用于各种疾病的计算机医疗诊断系统。另外,大语言模型只会说(生成语言),不会干(行动)。还有大量的任务,特别是复杂的任务,人工智能目前还无法完成。我们离真正的通用人工智能仍有一定距离,其原因就在于,传统人工智能对人类(大脑)的思考、感知与动作等方面的模拟是相互分开的,而且与环境隔离。具身智能则强调物理身体、环境感知与反馈的重要性,并通过它们实现与外部世界的交互。这正好弥补了传统人工智能的不足,使机器通过与环境的反复交互,逐渐学习适应环境并优化其决策和行动,不断迭代,完成更多、更复杂的任务,这就是新的学习范式——强化学习。由此可见,具身智能将使人工智能在更广泛的环境下,完成更多的任务,向通用人工智能迈进。
  推动机器人领域三方面的技术进步
  机器人的研究远在人工智能诞生之前。1954年,科学家发明数字控制可编程的机械臂,为现代工业机器人打下基础,也预示着现代机器人的真正诞生。在人工智能的发展过程中,虽然也将模仿人类动作纳入研究范围,但由于当时研究的重点是思考与感知,动作(身体)并没有受到很大关注。后来,机器人研究慢慢形成一个新领域——机器人学,与人工智能中的动作研究同时存在。机器人学研究的范围更宽,也更多关注技术、实际应用和产业化。1986年,移动机器人的先驱罗德尼·布鲁克斯提出了行为主义机器人学的主张,他认为传统的符号主义人工智能过于依赖复杂的推理系统,忽视了身体与环境的互动对智能行为的关键性贡献。可以说,这是在机器人领域首次提出具身智能思想。
  总的来看,具身智能推动了机器人领域三方面的技术进步。
  其一是推动机器人技术从单一感知(如视觉或触觉)向多模态感知发展。自动驾驶汽车需要在各种气候条件和复杂环境下行驶,全天候的环境感知极为重要。目前除了利用单一的摄像机之外,人们更多地考虑多传感器融合,即除摄像机之外,还要综合利用激光扫描仪、雷达、声呐、卫星定位等不同传感器,以保证感知的可靠性。同样,对机械手来讲,也需要利用触觉、力觉、力矩觉等多传感器的融合,以便在复杂环境下实现复杂操作,比如,装配、抢险救灾、排雷等。
  其二是推动机器人技术更加关注软件与硬件的高度整合。为了适应不同工作任务的需求,我们需要设计不同类型的机器人,如为家庭服务的人形机器人,拥有灵巧双手的装配机器人,拥有特殊功效的仿生机器人等。不同类型的机器人需要不同的控制技术,也会导致不同的学习和感知方式,这反过来又影响机器人形态的设计。这些都属于机器人软硬件协同的问题。
  其三,具身智能中的智能体概念对机器人技术也将产生重要影响。根据智能体这一概念,机器人将思考、感知和动作连为一体,既可以在数字世界中也可以在物理世界中完成任务,利用数字世界又可以对物理世界进行仿真,这些对推动机器人的发展意义重大。比如,无人车的实验如果在物理世界中进行,就要受到气候条件、突发事件等诸多因素限制,利用仿真模拟则会大大提高效率,节省时间与费用。利用智能体理论,我们可以让机器人相互之间进行博弈,实现机器的自我进化(迭代),使机器人的性能不断提高。
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只看该作者 沙发  发表于: 11-08
  具身智能(Embodied Intelligence)确实是一种重要的理论框架,它强调智能行为不仅仅是大脑的功能,而是智能体(如人类、动物或机器人)通过与环境的物理交互中产生的。这种观点对多个学科领域产生了深远的影响,并且在人工智能和机器人技术的发展中扮演着越来越重要的角色。以下是对您提供信息的总结和一些补充:

   具身智能的核心观点

  1. 认知与身体的关系:具身智能认为认知过程受到身体结构和感官能力的影响,智能行为是身体与环境互动的结果。

  2. 环境交互:智能体通过感知和动作与环境互动,这种互动是学习和决策的基础。

  3. 闭环系统:智能体通过感知反馈来调整行为,形成一个闭环系统,这是模拟人类智能行为的关键。

   人工智能的发展

  1. 早期人工智能:侧重于符号操作和逻辑推理,模拟人类的理性行为。

  2. 内在主义:主张模拟人类大脑的工作原理,即类脑计算。

  3. 第三代人工智能:以大语言模型为代表,强调语言生成能力和开放领域的交互能力。

   具身智能对人工智能的影响

  1. 通用人工智能:具身智能推动人工智能向通用人工智能发展,即能够处理多种任务的智能系统。

  2. 强化学习:作为新的学习范式,强化学习使机器通过与环境的交互学习适应环境并优化决策和行动。

   具身智能在机器人领域的技术进步

  1. 多模态感知:推动机器人技术从单一感知向多模态感知发展,如自动驾驶汽车的多传感器融合。

  2. 软硬件整合:关注软件与硬件的高度整合,以适应不同工作任务的需求。

  3. 智能体概念:机器人将思考、感知和动作连为一体,既可以在数字世界中也可以在物理世界中完成任务。

   具身智能的实际应用

  1. 仿真模拟:利用数字世界对物理世界进行仿真,提高实验效率,节省时间和费用。

  2. 机器自我进化:通过智能体之间的博弈实现机器的自我进化,提高机器人性能。

  具身智能理论的提出和应用,不仅丰富了我们对智能行为的理解,也为人工智能和机器人技术的发展提供了新的方向和可能性。随着技术的进步,我们可以期待具身智能在更多领域展现出其独特的价值和潜力。

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只看该作者 板凳  发表于: 11-08
具身智能的定义与特点
具身智能是一种强调智能体(如机器人)通过与物理世界或虚拟环境的交互来获得、发展和应用智能的能力。这种智能不仅包括认知和推理能力,还包括感知、运动控制和环境适应能力。具身智能的核心在于智能体的身体和环境在智能发展中的重要性,这与传统的离身智能观念有所不同,后者认为智能主要来源于大脑功能,而不考虑身体与环境的交互。

具身智能对人工智能的影响
具身智能的发展推动了人工智能向更高水平的通用人工智能迈进。早期的人工智能研究主要集中在模拟人类的思考和行为,而忽略了身体和环境的作用。具身智能理论认为,人类的智能行为不仅依赖大脑的思考,还需要通过与物理环境的交互来进行学习和决策。这种思想的提出,促使人工智能研究更加注重智能体与环境的交互,从而推动了人工智能技术的进步。

具身智能对机器人技术的推动
具身智能对机器人技术的发展产生了深远的影响。它推动了机器人技术从单一感知(如视觉或触觉)向多模态感知发展。例如,自动驾驶汽车需要在各种气候条件和复杂环境下行驶,这就要求机器人具备全天候的环境感知能力。此外,具身智能还促进了机器人在动作研究方面的进展,使得机器人能够更好地模拟人类的动作,如手的操作与脚的步行等。

具身智能的技术挑战与发展前景
尽管具身智能为人工智能和机器人技术带来了巨大的潜力,但它仍然面临许多技术挑战。例如,在算法层面,具身智能系统在实现通用智能时面临人类智能介入和感知到行动间认知映射的挑战。在数据层面,缺乏真实数据成为具身智能能力突破的重要壁垒。此外,软件和硬件层面也存在诸多障碍,如缺乏统一的操作系统和标准化软件开发工具链,以及耐用性和能源效率等问题。

结论
总的来说,具身智能作为一种新兴的人工智能范式,正在成为推动人工智能与机器人技术发展的重要力量。它不仅改变了我们对智能的理解,还为未来的智能系统设计提供了新的思路。随着技术的不断进步,我们可以期待具身智能在未来带来更多的创新应用和解决方案,进一步推动人工智能向更高层次的发展。
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