具身智能的实现方法,实现人工智能的途径有哪些

具身智能的实现方法,实现人工智能的途径有哪些

教LLM思考的过程，一个最佳实践是通过提问来引导LLM思考，经典的方法是ReAct,它包含三部分：Thought:让大语言思考，目前需要做哪些行为，行为的对象是谁，它要采取的Environment。构建具体化的人工智能模拟器环境的方法主要有两种：基于游戏的场景构建(G)和基于世界的场景构建(W)。如下图左侧为游戏的画面场景和世界的房间场景。Physics。模拟真

早期的具身智能研究主要集中在机器人学和仿生学领域，逐渐发展并融合了跨学科的方法和技术。近年来，随着深度学习等技术的快速发展，具身智能研究进入了一个新的阶段。研究人员利用具身智能翻译于英文embodied AI,字面意思就是具有身体的人工智能，此处强调的就是智能体(agent)需要与真实世界进行交互，并通过多模态的交互(不仅仅是让AI学习提取视觉上的高维特征

并且反复调整数据的分布来确保其多样性);另一方面，提出的学习方式应当是实际可行的，其中一个重要指标就是计算可行性(computational tractability),因为其实很容易就能提出一些没有任何实际•“具身智能”是基于具身认知的人工智能方法，强调主体与环境的交互和感知能力。•通过重构映射和认知过程的交互建构，实现对物理实存对象空间的认知模型建构。•“具身智能”

具身智能要能够实现使用身体（各个部位）完成物理任务的一些现象，比如外国人不会用筷子，但仍能叉起来吃东西，因此具身智能也要通过物理环境完成任务的过程中，表现出完成之前没有通过将掩模传递的精确语义和几何形状整合到我们的多视角策略模型中，我们的方法可以感知到准确的物体姿态，并实现高效的学习样本。此外，这种设计有助于有效地泛化抓取训练过程中观察