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。

原文和模型

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【原文作者】 AI科技评论
【摘要模型】 glm-4
【摘要评分】 ★★★★★

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