英伟达 Jim Fan:具身智能的难点不是硬件,而是「Foundation Agent」

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英伟达 Jim Fan:具身智能的难点不是硬件,而是「Foundation Agent」

 

文章摘要


【关 键 词】 具身智能虚拟现实智能训练模态迁移通用算法

本文介绍了一种称为“具身智能”的人工智能技术,它旨在将虚拟世界的成果转移到现实世界中。具身智能的研究包括以下几个方面:

1. Minecraft游戏平台训练智能体:研究人员利用Minecraft游戏中的数据训练智能体,如Voyager,使其能够自主探索环境、使用工具、制作物品等。

2. 多模态基础模型Metamorph:该模型通过编码器-解码器结构,实现了对不同配置的机器人的控制,包括数千种不同机器人。

3. 基于强化学习的模拟训练:利用物理仿真进行强化学习训练,以快速提高智能体的技能,例如在3天内完成10年的高强度训练。

4. 模拟到现实的转移:通过域随机化技术,将模拟环境中获得的技能转移到现实世界中,如使机器狗在现实世界中奔跑。

5. 通用智能体Eureka:该智能体通过双循环设计,将高级推理与低级运动控制相结合,实现了从模拟到现实的无缝过渡。

6. 未来展望:研究人员设想了一个通用算法“基础智能体”,通过大规模扩展训练,实现对各种工具和设备的操作,以适应人类世界。

综上所述,具身智能技术通过模拟训练和跨模态迁移,正逐步实现虚拟到现实的转化,并在多智能体控制和现实适应方面取得了进展。然而,目前尚面临硬件限制和人工智能算法的挑战。

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【原文作者】 AI科技评论
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