李飞飞划重点的「具身笔记本电脑」，走到哪一步了？

微来说是都是忽略其生态系统的适当方法。2020 年，虚拟人工智能微具备了感官都有的技能，可以听到虚拟事物收到的感觉，这为其了解到物微及其在当今上的运行手段提供了一种另行的视点。

可以在虚拟普通人（ManipulaTHOR environment）当中运行的具身 AI 人工智能微以并不相同的手段求学，无论如何极为适当极为多样的、混合体的执行者。

不过，虚拟机也有自己的上都。「即使最难的虚拟机也远不如普通人当今比如说，」斯坦福大学计算机科学科学界 Daniel Yamins 说是。Yamins 与麻省理工学院和 IBM 的同事开发设计设计了 ThreeDWorld，该这两项有数期关注在虚拟普通人当中各种类型普通人生活当中的力学现象，如液微的行为以及一些物微如何在一个区域是柔性的，而在另一个区域又是比较简单的。

这是一项更为较强终究性的执行者，能够让 AI 以另行的手段去求学。

与数据集处理来进行相当

到目在此之前为止，加权具身 AI 多方面的一种直观方法是：将具身人工智能微的发挥与在极为直观的静态缩放执行者上操练的启发式来进行相当。研究工作管理人员反驳，这些相当并不引人难忘，但一时期结果无论如何断定，具身 AI 的求学手段并不相同于它们的在此之前辈，举例来说比它们的在此之前辈拜师还好。

在最有数的一篇论文（《Interactron: Embodied Adaptive Object Detection》）当中，研究工作管理人员推测，一个具身 AI 人工智能微在侦测特定物微多方面极为准确，比传统习俗方法提升了有数 12%。该研究工作的合著者、史密斯人工人工智能研究工作所计算机科学科学界 Roozbeh Mottaghi 表示，「尽无论如何侦测教育领域花了三年多的时短才毕竟这种高度的小型化。而我们至寡通过与当今的交互就获得了太大的突飞猛进。」

其他论文早就断定，当你把尽无论如何侦测启发式继续挤出具身 AI 的形式，并让它们探究一次虚拟生活空间或者平常走到近收集具体来说的多视图数据集时，该启发式则会获得突飞猛进。

研究工作管理人员还推测，具身启发式和传统习俗启发式的求学手段完全并不相同。要一心证明这一点，可以一心一心数据集处理，它是每个具身启发式和许多非具身启发式求学技能犹如的基本成分。数据集处理由许多层的人工神经系统结点连接而成，它松散地模仿本能神经元当中的局域网。在两篇分立的论文当中，研究工作管理人员推测，在具身人工智能微的数据集处理当中，对感官数据集较快反应的神经系统较寡，这意味着每个单独的神经系统在较快反应时极为有可选择性。非具身局域网的效率要极低得多，能够极为多的神经系统在大一小时短保持为人所知。其当中一个研究工作小组（由即将任南加州大学博士的 Grace Lindsay 领导）甚至将具身和非具身的数据集处理与活微神经元当中的神经系统举办活动（狐狸的感官皮层）来进行了相当，推测具身的神经网路平台最接有数活微。

Lindsay 很快反驳，这一般来说意味着具身化的版本极为佳，它们只是并不相同。与物微侦测论文并不相同的是，Lindsay 等人的研究工作相当了相同数据集处理的潜在关联，让人工智能微顺利进行了完全并不相同的执行者，因此他们无论如何能够工作手段并不相同的数据集处理来顺利进行他们的尽无论如何。

虽然将具身数据集处理与非具身数据集处理相比是一种加权小型化的方法，但研究工作管理人员根本一心继续做的并不是在总体的执行者上提升具身人工智能微的性能，他们的根本尽无论如何是求学极为多样、极为像本能的执行者。这是最令研究工作管理人员兴奋的以前，他们看着了引人第一印象深刻的多方面，尤其是在导航系统执行者多方面。在这些执行者当中，人工智能微能够忘记其旅行者的短期尽无论如何，同时制定一个到达旅行者的计划书，而不则会迷路或撞到物微。

在短短几年的时短底下，Meta AI 的一位研究工作主管、佐治亚理工学院计算机科学科学界 Dhruv Batra 领导的的团队在一种被称为「point-goal navigation」的特定导航系统执行者上获得了太大多方面。在这项执行者当中，人工智能微被放在一个全另行的生态系统当中，它能够在未地图的情况下走到到某个投影（比如「Go to the point that is 5 meters north and 10 meters east」）。

Batra 介绍说是，他们在一个名叫「AI Habitat」的 Meta 虚拟普通人当中操练人工智能微，并给了它一个 GPS 和一个圆规，结果推测它可以在标准数据集集上赢取 99.9% 以上的准确率。最有数，他们又成功地将结果扩展到一个极为不便、极为普通人的场景——未圆规和 GPS。结果，人工智能微至寡借助伸展时看着的缩放流来估计自身前面就毕竟了 94% 的准确率。

Meta AI Dhruv Batra 的团队创造的「AI Habitat」虚拟普通人。他们想提升各种类型的速度，直到具身 AI 可以在意味着 20 分钟的挂钟时短内超出 20 年的各种类型实战经验。

Mottaghi 说是，「这是一个敢说的突飞猛进，但并不意味着彻底解决了导航系统问题。因为许多其他特性的导航系统执行者能够使用极为多样的语言指令，比如「经过楼上去拿小房间床头柜上的眼镜」，其准确率依然只有 30% 到 40% 左右。

但导航系统依然是具身 AI 当中最直观的执行者之一，因为人工智能微在生态系统当中伸展时不能够转换任何东西。到目在此之前为止，具身 AI 人工智能微还远远未驾驭任何与具体来说无关的执行者。一小终究在于，当人工智能微与另行具体来说交互时，它无论如何则会用到很多误解，而且误解无论如何则会堆积起来。目在此之前，大多数研究工作管理人员通过可选择只有几个方法的执行者来解决这个问题，但大多数混合体举办活动，如烘焙或洗碗，能够对多个物微来进行短序列的动作。要毕竟这一尽无论如何，AI 人工智能微将能够极为大的突飞猛进。

在这多方面，蔡飞飞无论如何再次走到在了在此之前沿，她的的团队开发设计了一个各种类型数据集集——BEHAVIOR，想能像她的 ImageNet 这两项为尽无论如何标记所继续做的那样，为具身 AI 作出贡献。

这个数据集集最主要 100 多项本能举办活动，供人工智能微去顺利进行，的测试可以在任何虚拟生态系统当中顺利进行。通过创建高效率，将执行者这些执行者的人工智能微与本能执行者相同执行者的比如说片段来进行相当，蔡飞飞的团队的另行数据集集将允许生态村极为佳地评估虚拟 AI 人工智能微的多方面。

一旦人工智能微成功顺利进行了这些多样的执行者，蔡飞飞相信，各种类型的目的就是为最后的可转换生活空间——比如说当今——来进行操练。

「在我看来，各种类型是机械研究工作当中重要、最引人兴奋的教育领域之一。」蔡飞飞说是到。

机械研究工作另行在此之前沿

机械本质上是具身人工智能微。它们寄居在普通人当今的某种力学身微内，代表了最极端的具身 AI 人工智能微形式。但许多研究工作管理人员推测，即使是这混合体工智能微也能从虚拟普通人的操练当中受益。

Mottaghi 说是，机械技术开发当中最再行进的启发式，如增强求学等，通常能够数百万次迭代来求学有意义的东西。因此，操练比如说机械顺利进行艰巨执行者无论如何能够数年时短。

机械可以在普通人当今当中不未确定的山势当中导航系统。另行的研究工作断定，虚拟生态系统当中的操练可以努力机械驾驭这些技能以及其他技能。

但如果再行在虚拟普通人当中操练它们，速度就要极快。数千个人工智能微可以在数千个并不相同的房间当中同时操练。此外，虚拟操练对机械和人来说是都极为确保安全。

2018 年，OpenAI 的研究工作管理人员不可否认：人工智能微在虚拟普通人当中学到的技能可以搬迁到普通人当今，因此很多机械研究专家开始极为加重视虚拟机。他们操练一只机械手去转换一个只在各种类型当中见到的立方微。最另行的研究工作成果最主要让直升机学则会在空当中避免撞击，将自动驾驶车也部署在两个并不相同大陆的周边地区生态系统当中，以及让四条腿部的机器狗在瑞士阿尔卑斯山顺利进行一小时的户外举办活动（和本能所花的时短一样）。

预见，研究工作管理人员还无论如何通过虚拟普通人头显将本能送入虚拟生活空间，从而缩减各种类型和普通人当今之间的差距。英伟达机械研究工作极低阶主管、哈佛大学博士 Dieter Fox 反驳，机械研究工作的一个关键尽无论如何是框架在普通人当今当中对本能有努力的机械。但要继续毕竟这一点，它们能够首再行触及并求学如何与本能交互。

Fox 说是，并用虚拟普通人技术开发让本能进入这些各种类型生态系统，然后让他们继续做出预览、与机械交互，这将是一种更为强大的方法。

无论不在各种类型还是普通人当今，具身 AI 人工智能微都在求学如何极为像人，顺利进行的执行者极为像本能的执行者。这个教育领域在各个多方面都在突飞猛进，包括另行的当今、另行的执行者和另行的求学启发式。

「我看着了深度求学、机械求学、感官甚至语言的融合，」蔡飞飞说是，「今日我相信，通过这个面向具身 AI 的『登月计划书』或『种设计』，我们将求学人工智能的为基础技术开发，这可以根本造成了有望。」

蔡飞飞探讨计算机科学感官「种设计」问题的文中。绑定：

中文翻译绑定：

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