数据驱动的具身学习探索

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文 / 苏航 如果说语言模型代表了人类对世界认知的总和，那么多模态大模型则赋予了机器“睁眼”看世界的能力，而具身智能进一步赋予了智能体与物理环境互动的能力，使其能够通过主动探索外部世界进行交互式学习，从而逐步实现通用人工智能。作为一种人工智能范式，具身智能强调智能体在物理环境中的自我感知、互动和决策能力。与传统的以计算和推理为主的纯认知智能不同，具身智能认为，智能体的智能行为源自其“身体”和“环境”的交互过程，环境和身体的物理属性直接影响智能体的认知、感知和行为，使智能体能够在不断变化的环境中作出适应性决策。 传统的具身智能方法通常基于规则或手动设计的控制算法，例如运动规划、基于感知反馈的状态更新等设计较多依赖预定义规则，与早期自然语言处理中的特征工程类似。这些方 ………………………………