不僅僅理解行為,更需要能執(zhí)行行為,機(jī)器人能夠執(zhí)行行為才是真正理解行為。 通過計(jì)算機(jī)視覺以及行為認(rèn)知識別, 讓機(jī)器人能夠確認(rèn)和分辨一個(gè) 行為僅僅只是步,這也只是傳統(tǒng)旁觀式 AI 學(xué)習(xí)所達(dá)到的功能水平, 例如,傳統(tǒng) AI 學(xué)習(xí)可以讓機(jī)器學(xué)習(xí)"盒子,概念并在新的場景中說出 "盒子, 這個(gè)標(biāo)簽, 但在具身智能學(xué)習(xí)模式中, 機(jī)器通過感知環(huán)境實(shí)體, 通過親身體驗(yàn)完成具身學(xué)習(xí),終理解場景并形成"打開,這個(gè)概念。 因此, 當(dāng)機(jī)器可以執(zhí)行該行為才是具身智能的落腳點(diǎn)。

執(zhí)行行為需要涉及到形態(tài)、行為和學(xué)習(xí)的體系化交互。在基于形態(tài)的具 身智能中, 形態(tài)、行為與學(xué)習(xí)之間密的切關(guān)。系先,需要利用形態(tài)產(chǎn) 生行為, 該過程重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)利用具身智能體的形態(tài)特性巧妙地實(shí)現(xiàn)特定的 行為, 從而達(dá)到部分取代"計(jì)算,的目的。其次,需要利用行為實(shí)現(xiàn)學(xué) 習(xí), 重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)利用具身智能體的探索、操作等行為能力主動(dòng)獲取學(xué)習(xí)樣本、標(biāo)注信息, 從而達(dá)到自主學(xué)習(xí)的目的,此L域當(dāng)前屬于研究前沿。 再者, 需要強(qiáng)調(diào)利用學(xué)習(xí)提升行為以及利用行為控制形態(tài), 后者有多種 實(shí)現(xiàn)方法, 但當(dāng)前利用學(xué)習(xí)手段來提升行為,并進(jìn)而控制形態(tài)的工作是 現(xiàn)代人工智能技術(shù)發(fā)展起來后涌現(xiàn)出來的新型智能控制方法, 特別是基 于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的技術(shù)已成為當(dāng)前的熱點(diǎn)手段。后,具身智能需要利用學(xué) 習(xí)來優(yōu)化形態(tài), 強(qiáng)調(diào)利用先進(jìn)的學(xué)習(xí)優(yōu)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)對具身智能體的形態(tài) 優(yōu)化設(shè)計(jì)。