具身智能引猜想 AI迎最终形态?
人工智能浪潮下,英伟达无疑成为了最引人注目的“弄潮儿”。日前,英伟达创始人黄仁勋在2023年ITF世界大会上发表演讲并提出:“人工智能和加速计算正在共同改变技术行业。下一波人工智能浪潮将是一种被称为具身AI的新型人工智能,即能够理解、推理并与物理世界互动的智能系统,也就是具身智能(Embodied Intelligence)。”
而值得注意的是,此说法也引起了部分业内人士的猜想,认为具身智能是AI的终极形态。
其中,有业内人士向《中国经营报》记者表示,具身智能是人工智能的终极形态的说法存在一定的合理性,具身智能将人工智能引向了与物理世界更紧密的互动和应用。但也有业内人士认为,从科幻角度来看,具身智能是AI的终极形态之一,但当下需要更多的探讨和实践。
具身智能从何谈起?
实际上,黄仁勋并不是第一个提出“具身智能”概念的人。早在20世纪中叶便有相关学者提出类似的概念,但众说纷纭且没有足够的技术支撑,例如计算机视觉、自然语言处理、机器人学等,在此后几十年里并没有取得有成效的进展。
如今,具身智能被定义为,在机器智能领域中,通过将智能算法与物理实体的感知、行动和环境交互相结合,使机器能够以更自然、更智能的方式与环境进行交互和解决问题的能力。
“有些人认为,具身智能是实现真正智能的关键,因为它能够通过感知和行动来更好地理解和适应现实世界。但是,这并不是普遍认可的观点,因为人工智能的发展涵盖了很多不同的方向和应用领域,而且还存在其他形式的智能表现。”全联并购公会信用管理委员会专家安光勇向记者表示。
天使投资人、资深人工智能专家郭涛认为,具身智能拥有良好的环境交互感知能力、推理和判断能力,并可以模拟人类做出决策和行动,将会成为人工智能技术重要的发展方向之一。
具身智能更是被英伟达创始人CEO黄仁勋视为“能够推动下一波人工智能浪潮”的新型人工智能。国金证券研报也认为,具身智能机器人有望成为AI的最终载体。
但郭涛表示,对于人工智能这类创新技术来说,发展路径往往是跳跃式的,不是积累式的线性的,一经突破将迅速展开,同时另辟蹊径又是新的世界,并不存在什么终极形态。
在深度研究院院长张孝荣看来,具身智能是英伟达正在推动的一种新的营销概念,相关技术已经研究多年,但一直没有落地。从科幻角度来看,具身智能是AI的终极形态之一,但当下需要更多的探讨和实践。
对于具身智能是AI的终极形态这种说法,中国数实融合50人论坛智库专家洪勇认为,需要具体问题具体分析。具身智能在某些领域中可能会带来更高的性能表现和更好的用户体验,但对于其他领域可能并不适用。因此,仍需根据特定的应用场景和需求来选择适合的AI技术。
中国移动通信联合会元宇宙产业委执行主任于佳宁说道:“是否可以将具身智能看作是人工智能的终极形态还存在一些讨论。人工智能领域仍然在不断发展和进化,未来可能还会出现更多的技术和应用形式。具身智能在某种程度上强调了智能系统与物理世界的互动,但仍然有其他方面可以继续改进和拓展,如更高级的认知能力、更强大的自主学习能力等。因此我更倾向于将具身智能视为人工智能发展的一个重要方向和阶段。”
具身智能不是智能机器人
黄仁勋称:“目前,具身智能已在机器人技术、自动驾驶汽车和智能制造领域开辟了数万亿美元的市场机遇。”这席话也让人形机器人等技术重新走进大众视野,但也让部分人将具身智能与人形机器人画上了等号。
张孝荣表示,具身智能相当于把GPT等NLP大模型技术引入人形机器人,使机器人具备更强的感知和交互能力。
郭涛认为,人形机器人是具身智能的物理形态之一,具身智能会根据使用用途和场景的不同,呈现不同的物理形态,例如动物形、汽车形、飞行器形等。
根据市场研究机构Marketsandmarkets预测,全球人形机器人市场规模将从2022年的15亿美元提升至2027年的173亿美元,复合增长率达63.5%。另外,Stratistics Market Research Consulting发布的数据显示,全球人形机器人市场在2021年已达15.1亿美元,预计到2028年市场规模将达264.3亿美元,复合增长率为50.5%。
人形机器人也成为科技企业们瞄准的新方向。海外特斯拉、戴森、三星、亚马逊等科技巨头正以各种形式切入人形机器人赛道。2022年,特斯拉推出人形机器人“擎天柱”,亚马逊注资机器人“Digit”,日前三星也投资了两足步行机器人“HUBO”。 国内来看,优必选、小米、达闼等厂商均有人形机器人产出。
不过,洪勇解释道,具身智能与人形机器人是两个不同的概念。人形机器人通常是指外形和动作与人类相似的机器人,而具身智能则强调的是AI系统具备感知、思考、学习、决策等能力,并且能够与环境进行交互。因此,具身智能可以应用于多种形态的硬件设备,包括人形机器人、智能家居、智能穿戴等。
中国民协元宇宙工委副会长兼创会秘书长吴高斌认为,我们需要明确具身智能与人形机器人的区别。人形机器人只是一种机器人形态,而具身智能则是指在机器人中加入人类的生理特征和行为方式,使其更加逼真和自然。因此,具身智能是人形机器人的更高级形态。
在于佳宁看来,具身智能和人形机器人与生成式人工智能技术之间没有明确的高低级别关系,而是涉及不同方面的人工智能发展和应用。前者可以可以利用AIGC等技术来增强其智能和交互能力,但它们之间的关系更像是相互支持和补充。
落地仍是“空中楼阁”
虽然谷歌、微软、特斯拉等科技公司相继公布了自家的具身智能产品,但具身智能要实现真正的商业化落地还需要直面众多的困难。
“具身智能技术还处于早期的孵化阶段,存在关键核心技术不成熟、产业链生态尚未形成、安全与伦理挑战突出、相关法律法规和标准体系不健全等问题,距离大规模商业化落地还有很长一段距离。”郭涛对记者表示。
于佳宁指出,最先需要解决复杂的感知与认知问题,包括计算机视觉、语音识别和自然语言处理等挑战。其次,真实世界的不确定性和复杂性也增加了落地的难度,具身智能系统需要具备鲁棒性和适应性,能够在不确定的环境中进行感知、决策和行动,以应对各种情况和变化。这需要研究和开发稳健的算法和方法,使智能系统能够适应和应对各种复杂的现实场景。此外,为了实现与物理世界的实时交互,机器还需要具备精确、稳定和高效的动作控制能力,以及有效的运动规划能力。这涉及机器人学、运动控制、路径规划等领域的研究和技术,需要解决复杂的运动控制问题和实时决策问题。
另外,具身智能的落地还需要解决数据和资源的挑战。于佳宁认为,为了让具身智能系统能够理解和互动于物理世界,需要大量的训练数据和资源支持。获取和标注这些数据是一项艰巨的任务,尤其是在复杂的现实场景下。同时,构建具身智能系统所需的硬件设备和基础设施也需要投入大量的资源和技术支持。
除了技术上的困难,具身智能还会涉及法律合规问题。海华永泰律师事务所高级合伙人孙宇昊律师对记者表示,具身智能设备可能具有收集、储存和处理个人信息(如面部识别、语音识别等)的能力,这可能导致个人隐私数据等被泄露,给用户带来法律风险。此外,具身智能设备在操作过程中可能发生意外事故,例如对人造成伤害和对财物造成损失等。应当明确具身智能的责任归属,可能涉及制造商、开发者、用户等多方的法律责任。同时,具身智能设备可能会自动创作作品,则涉及著作权归属的问题。当然,设备在执行任务时可能会侵犯他人的专利、商标、版权等知识产权。
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