一文讀懂具身智能：方法、進展及挑戰(zhàn)

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原標題：一文讀懂具身智能：方法、進展及挑戰(zhàn)

關鍵字：智能,任務,模型,層級,能力

文章來源：人工智能學家

內(nèi)容字數(shù)：27530字

內(nèi)容摘要：來源：騰訊研究院作者：沈馬成集智俱樂部作者具身智能，通俗來說，是指研究在環(huán)境中具有實體的智能體（如現(xiàn)實或仿真環(huán)境下的機器人，能夠直接與環(huán)境進行物理交互）如何通過與環(huán)境的交互來取得認知能力，學習并掌握新技能新知識的一個人工智能的子領域。主流具身智能訓練方法面臨的挑戰(zhàn)在深度學習范式下，具身智能的研究主要集中在模仿學習(Imitation Learning)和強化學習(Reinforcement Learning, RL)兩大塊。模仿學習通過采集特定任務的軌跡數(shù)據(jù)集并用深度神經(jīng)網(wǎng)絡來擬合狀態(tài)(state)或觀測(observation，如第一視角的圖像)的時間序列到動作(action)的映射來實現(xiàn)技能的學習，一般來說數(shù)據(jù)采集成本較高。強化學習則是通過讓智能體與環(huán)境直接交互，在交互的過程中優(yōu)化預先定義好的與特定任務相關的獎勵函數(shù)(reward function)來學習新技能，一般來說設計獎勵函數(shù)需…

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