7月7日，以“智聯世界·生成未來”為主題的世界人工智能大會（WAIC 2023）進入第二日。主會場大咖云集、亮點紛呈，分會場同樣也精彩不斷。當天，以“具身通用人工智能（Embodied AGI）”為主題的論壇在徐匯分會場召開，探討如何定義并實現能深入人類生活、真正通用的人工智能。

活動現場 圖片來源：每經記者 程雅 攝

近期，以ChatGPT為代表的通用人工智能（AGI）實現了巨大的突破，其強大的語言理解與對話能力令人震驚，未來AGI還應該有靈活的四肢和身體、有敏銳而靈活的感官，這才能具備更深層交互的能力。為實現以上目標，不僅需要語言預訓練模型，還需要為其賦予身體，賦予感知與行動的能力。

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“機器人(300024)需要準確理解人類意圖并與人類協同工作，要與人類價值觀相互吻合，并且在具身智能完全成功之后，人類存在的意義又將會有怎樣的定義？這是一個值得思考的哲學問題。”上海期智研究院青年科學家許華哲稱。

具身智能尚面臨諸多挑戰

什么是通用具身智能？它能給人們帶來什么？據許華哲介紹，通用具身智能是指將智能算法賦能于機器人等物理實體的領域，凡是與物理世界進行交互學習的智能體都可以看成是具身智能。從更廣義的角度，有時也會涵蓋數字人、游戲智能體等虛擬具身單位。

“具身智能可以看作是強人工智能或通用人工智能的終極追求，十分接近在阿西莫夫等科幻作家筆下的機器人，它應該可以在大量的不同場景中完成成百上千種任務。具身智能的實現，可以讓人們擁有一個機器人朋友并服務于人，例如可以在家居場景中為人端茶倒水、洗衣做飯，完成一系列的服務性工作。”許華哲稱，其中的難點在于，不同個體的住宅都具備差異性，不同功能的空間也具備差異性，對于人本身而言這種差異可以自動調整、忽略不計，但對于具身智能來說卻是巨大的挑戰。

而在工業場景下，具身智能可以完成通用的物體分揀、裝配、整理等任務。但與數控機床或者現有的工廠流水線不同，他們不需要人類為特定任務編寫特定程序，而是通用地解決很多任務。

但從技術角度出發，具身智能的實現還面臨著諸多挑戰。

許華哲介紹，AI方面，數據獲取是一大難點，需要豐富的多模態數據，其獲取難度遠高于文本。此外，訓練方法同樣需要重視，行為必須符合物理世界的規律，純文本預訓練模式不再適用。而機器人方面，Embodied AGI的硬件載體需要人形機器人這樣的通用型機器人，其研發與制造難度都顯著高于普通機器人。并且，通用型機器人需要融合行走、導航、操作等所有機器人所需要的技能，還需要在未知環境下工作。

大模型也需匹配個體價值差異

隨著人工智能的發展，安全性、價值標準就成為一個無法忽視的話題。

許華哲表示，由于機器人可能與人產生直接接觸，其安全性需要得到嚴格保障。另一方面，要保障算法不作惡，如果算法本身充滿了偏見和惡意，那將對整個人類社會帶來不可彌補的創傷。

在訓練大模型的過程中，如何讓其匹配人類的價值觀是一個有趣的問題。許華哲認為，應該讓人類是否“開心”這一標準高于其他所有目標。大模型可以是一個超級優化器，可以解決世界上的各種問題，但將人類的價值觀、善惡觀放進系統優化的目標中，就成了底線。

不過，就當下而言，不同的人具有不同的價值觀，善與惡的界定也并不是非黑即白，大模型又如何界定？

許哲華告訴《每日經濟新聞》記者，善與惡的界定，不僅需要匹配人類整體的價值觀，還需要匹配每個個體，形成差異性的優化。

上海期智研究院青年科學家弋力則告訴記者，針對具身智能領域，更重要的是如何與用戶相結合，研究出的技術如何實現智能體和人類之間的價值對齊，并且在對齊的過程中，如何保證其他智能體的利益不受侵害。不過，這需要計算機科學技術的從業者與社會學、倫理學等多領域的專家，包括政策的制定者一起推進與研究。

另外，弋力介紹，ChatGPT的出現對具身智能的影響非常大，主要是通過大模型來賦能傳統機器人的學習能力和行為能力。機器人需要控制、感知、決策進行融合，大模型在機器人的感知、決策上會給到很多幫助。

封面圖片來源：每經記者 程雅 攝

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