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原文作者：BBC News
在人工智能领域，具身智能被认为是科学的“圣杯”。
这是一个宏大的概念：AI 不仅能处理信息，还能在物理世界中行动和互动。
如果研究人员能够实现这一目标，人工智能的世界将永远改变。
目前，大型语言模型（LLMs），例如 GPT-4 和 Gemini，在生成文本和回答问题方面取得了惊人的成就，但它们主要存在于数字空间。
具身智能体的目标是弥合这一鸿沟，让这些智能体能够像人类一样通过感官与现实环境互动。
它意味着AI可以看见、触摸、感知并理解物理世界，然后根据这些信息采取行动。
数字与物理世界的交汇
“具身智能体正在从数字领域走向物理领域，”一位资深研究人员解释道。
这要求AI系统具备比当前模型更深入的理解能力。它们需要整合视觉、触觉和听觉等信息，并在一个动态且不可预测的环境中做出决策。
想象一个机器人，它不仅能识别出桌子上的一个苹果，还能理解拿起它需要多大的力量，以及如何避免撞到旁边的物体。这就是具身智能的目标。
目前的机器人技术在特定任务上已经很先进，但通用性仍然是一个重大挑战。具身智能旨在创造出能够在新环境中快速学习和适应的通用智能体。
技术挑战与前沿探索
实现这一目标面临巨大的技术障碍。
其中一个关键挑战是如何高效地从感官数据中学习复杂的物理规律。
研究团队正在探索以下几个关键领域：
- 多模态学习： 融合文本、图像、视频和触觉等多种数据流，形成对世界的统一理解。
- 强化学习： 让智能体通过试错与环境交互，学习最优策略。
- 世界模型： 构建内部模拟器，使智能体能在“脑海”中预测其行动的后果。
在加州大学伯克利分校，研究人员正在开发能够处理真实世界视频并从中学习操作技能的系统。他们的方法侧重于让AI从人类的演示中学习，从而加速其适应能力。
许多研究人员认为，未来的具身AI将不再是单一的实体，而是由一组可以协同工作的、专门化的智能体组成的生态系统。
潜在的颠覆性影响
如果成功，具身智能的影响将是革命性的。
在工业自动化方面，未来的工厂将不再需要为每项新任务重新编程机器人，而是可以指示一个通用智能体学习新流程。
在家庭服务领域，能够安全、可靠地在家中协助老年人或完成家务的机器人将成为现实。
在医疗保健中，能够进行复杂手术或护理病人的智能体可以显著提高医疗效率和可及性。
“最终目标是创建一个不仅能与我们交谈，还能在我们身边行动、帮助我们的智能体，” 一位AI伦理学家表示。“这需要对AI的安全性、可靠性和可解释性提出极高的要求。”
尽管前景广阔，但实现完全通用的具身智能体仍需时日。目前，研究重点仍然放在解决基础的感知、规划和控制问题上。然而，每一次小的突破都将我们推向一个AI不再局限于屏幕，而是真正融入我们物理生活的未来。
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