具身人工智能的運作原理
具身人工智能（Embodied AI）使機器人和自主無人機能夠與現實世界互動，但這項技術究竟是如何運作的呢？
具身人工智能通常結合感應器和機器學習，以回應現實世界的數據。例子包括自主無人機、自駕車和工廠自動化系統。機器人吸塵器和草坪修剪機則使用了一種簡化形式的具身人工智能。
這些自主系統利用人工智能學習如何在物理世界中導航障礙物。大部分具身人工智能使用一種算法編碼的地圖，這在很多方面類似於倫敦出租車司機使用的複雜路網和地標的心理地圖。事實上，倫敦出租車司機如何決定路線的研究，已被用來指導這類具身系統的發展。
這些系統中有些還融入了在昆蟲群、鳥群或動物群中發現的具身群體智慧。這些群體的運動是潛意識中協調的，模仿這種行為是一種有用的策略，可以發展出由具身人工智能控制的無人機或倉庫車輛網絡。
具身人工智能的歷史
具身人工智能的發展始於1950年代，由威廉·格雷·沃爾特（William Grey Walter）在英國的巴登神經科學研究所創造的網絡龜。然而，具身人工智能需要幾十年才能真正發展成熟。與認知和生成式人工智能從大型語言模型中學習不同，具身人工智能是從其在物理世界中的經驗中學習的，就像人類對所見和所聞的反應一樣。
然而，具身人工智能的感官輸入與人類感官有很大不同。具身人工智能可以檢測X射線、紫外線和紅外線光、磁場或GPS數據。計算機視覺算法可以利用這些感官數據來識別物體並對其作出反應。
建立世界模型
具身人工智能的核心元素是其世界模型，這個模型是為其運行環境設計的。這個世界模型類似於我們對周圍環境的理解。
這個世界模型由不同的學習方法支持。一個例子是強化學習，它使用基於政策的方法來確定路徑——例如，規則像是「遇到Y時總是做X」。
另一種是主動推理，這是模仿人類大腦運作的模型。這些模型不斷從環境中獲取數據，並根據這個實時數據流更新世界模型——這與我們根據所見和所聞的反應相似。相比之下，某些其他人工智能模型則不會實時演變。
主動推理從對環境的基本理解開始，但可以迅速進化。因此，任何依賴主動推理的自主車輛需要大量訓練，才能安全地在道路上行駛。
具身人工智能還可以幫助聊天機器人提供更好的客戶體驗，通過讀取客戶的情緒狀態並相應調整其回應。
雖然具身人工智能系統仍處於早期階段，但研究正在迅速發展。生成式人工智能的改進自然將促進具身人工智能的發展。同時，具身人工智能也將受益於其用於確定周圍環境的傳感器的準確性和可用性提升。
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在這篇文章中，我們看到了具身人工智能的潛力及其在各個領域的應用。隨著技術的進步，這種人工智能的發展不僅可以提升自主系統的效率，還能改善人機互動的質量。未來，具身人工智能可能會在我們的日常生活中扮演越來越重要的角色，從智能家居設備到工業自動化，都將受益於這一技術的進步。這提醒我們，隨著科技的發展，我們必須持續關注這些系統的倫理和社會影響，確保它們的應用能夠帶來正面的改變。
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