戏说机器人行为之四 具身智能和行为生成 中国学科技卷智能册AI篇

戏说机器人行为之四

具身智能和行为生成

中国学科技卷智能册AI篇

安  文

4、具身智能和行为生成

具身智能是一种机器自主感知环境、学习和理解行动的能力。从生物进化角度看，地球上所有智力活动都是生物通过自己的身体与环境交互后，通过自身学习与进化遗留下来的智力遗产。 

      智能是具身化和情境化的，具身智能强调智能生物的智能化程度和它的身体结构存在着很强的相关性，也就是说身体不是等待加载算法的机器，而是身体本身应该参与算法的进化。

非具身学习和具身学习对比是有差异的。非具身学习一般通过“大模型无监督预训练+小样本有监督微调”范式训练神经网络，训练得到的深度学习模型可以直接部署到不同的硬件环境，即算法的学习独立于硬件与环境，性能表现完全取决于模型的泛化能力。而具身学习通过在虚拟环境中训练大模型得到常识表征，在具体场景中通过强化学习来完成模型的进化，模型可以在特定的硬件和环境中完成自主的适配。 

      由于大模型利用了超大规模的训练数据，并包含大量参数，使得它具备了超强的泛化能力与优秀的应用性能。大模型的具身智能行为生成可以分为两大部分：一、人机交互；二、系统与环境的交互在人机交互部分，人与自然语言或图文信息的形式，将任务需求输入到多模态大模型中，模型对不同形式的输入进行特征的嵌入后，完成任务理解和概念推演，并生成知识和决策，最后由机器人生成面向任务指令的相应行为。 

      在系统与环境交互部分，机器人首先利用自身传感器，完成对情境的具身感知，然后根据大模型的学习结果对情境产生行为，最终完成行为的输出。