具身智能：通向人类智慧的未来之路(6)

具身智能的这些特性在多种应用中得到了体现。有研发团队专门设计了一种水下软体机器人，其灵感来源于细菌的形态。这种生物启发的模块化结构使机器人能够在水下环境中执行多种任务。这种机器人利用其周围的环境（水）、目标的形状以及机器人本身的顺应性，通过少量的控制输入来实现有效的导航和安全交互。这种建模方法和设计不仅展示了具身智能在模仿生物体方面的创新，也体现了它在实际应用中的多功能性和适应性。
总之，具身智能领域的技术发展呈现出多样化和综合化的趋势，特别是在观察、操纵和导航等方面的进步尤为显著。这些技术的发展不单单针对具身智能的某个特定特性，而是综合了多方面的功能和能力，以实现更高的适应性和灵活性。
通过结合机器人的传感器数据和一般的视觉语言数据进行联合训练，特别是利用大语言模型的强大内在知识，可以帮助具身智能在面对复杂和未知的真实世界环境时，进行有效的动态学习和泛化。例如，LLM-based Agent（基于大语言模型的智能体）以其独特的语言能力为优势，不仅作为与环境交互的工具，还能将基础技能转移到新任务上，从而使机器人能够根据人类的语言指令适应不同的操作环境。
此外，通过嵌入式行动规划，利用高层策略指导低层策略的子目标，从而使低层策略生成适当的行动信号，可以使机器人在执行任务时更加高效和可控。这种策略的应用可以使具身智能在处理复杂任务时更接近人类的决策模式。为了更有效地完成导航和其他复杂任务，具身智能还需要内存缓冲区和总结机制，以便参考历史信息并更好地适应未知环境。
近年来，谷歌公司的Everyday Robot项目SayCan系统，已经将机器人和对话模型结合，完成一个包含16个步骤的长任务；伯克利的LM Nav项目，则用三个大模型（视觉导航模型ViNG、大语言模型GPT-3、视觉语言模型CLIP）教会了机器人在不看地图的情况下按照语言指令到达目的地；上文提到的谷歌与柏林工业大学推出的PaLM-E模型更是在具身智能的多模态理解和执行方面取得了显著的进展。
能够发现，具身智能的技术发展正迈向一个更加综合、灵活且高效的方向。这些技术的融合和发展，不仅提高了智能系统的适应性和实用性，也为未来的智能系统设计和应用开辟了新的路径。随着技术的不断进步，我们可以期待具身智能在更多领域的实际应用和创新突破。

人工智能与人类智能的关系