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A
A老师
王
王妈妈
A老师：我从事具身智能领域只有一年时间，之前团队专注于大模型研发。许多AI团队正转向具身智能，因为我相信它能更直接地解放生产力，特别是体力劳动和重复性或伤害性劳动。目前我们专注于多模态大模型的研发，目标是让一个模型同时处理听、说、想、动、对话和视频等多种任务，实现多模态之间的实时交互。
我认为具身智能与传统人工智能的核心差异在于输出和场景。传统AI的输出是信息流，而具身智能的输出直接影响物理世界。虽然背后的AI原理互通，但人们对具身智能的期待是，拥有身体后学习方式会发生改变。然而，目前机器的学习仍然是数据驱动，身体只是数据来源，与人类学习过程中身体经验和感受的参与有本质区别。
目前训练具身智能大脑的主要方式包括模仿学习、合成数据、世界模型和强化学习。这些方法各有优缺点，没有一种方法能够一步到位。我们需要先进行预训练，例如构建世界模型，再进行具体的任务训练。实际采集数据成本高，因此需要使用合成数据或模拟环境来提高效率。从模拟环境到真实场景的迁移（sim-to-real）是具身智能训练中的一个难题。
我认为具身智能最大的瓶颈在于任务泛化能力不足，以及数据和算法的不足。数据和算法是相辅相成的，算法的改进能更好地指导数据收集和利用。目前，算法尚未收敛，我们还无法确定最佳的技术路线。
至于我们离真正的具身智能还有多远，我认为十年到二十年是比较现实的估计。虽然技术爆发可能比预期提前到来，但目前仍面临诸多挑战。
关于伦理问题，我认为现在担忧过早。具身智能的失控风险固然存在，但目前的技术水平还远未达到让人担忧的程度。我们更应该关注的是如何利用具身智能改善人类生活，而不是过度恐慌。
柯柯：作为主持人，我主要负责引导话题，并提出一些普通听众可能关心的问题，例如具身智能的定义、与传统人工智能的区别、大脑和小脑的概念、训练方式、技术瓶颈、商业化应用和伦理风险等。
王妈妈：作为主持人，我主要负责引导话题，并提出一些普通听众可能关心的问题，例如具身智能的定义、与传统人工智能的区别、大脑和小脑的概念、训练方式、技术瓶颈、商业化应用和伦理风险等。
Deep Dive
本节解释了具身智能的概念，并将其与传统人工智能进行了比较。具身智能的关键在于其与物理环境的直接交互和对物理世界的直接影响，而传统人工智能的输出通常是信息流。两者在人工智能原理上是相通的，区别主要在于输出和场景。
- 具身智能的核心是智能体与物理环境的直接交互
- 传统人工智能的输出是信息流，具身智能直接影响物理世界
- 两者在人工智能原理上是相通的，区别在于输出和场景
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