Embodied AI in Machine Learning -- is it Really Embodied?
作者: Matej Hoffmann, Shubhan Parag Patni
分类: cs.AI, cs.NE, cs.RO
发布日期: 2025-05-15
备注: 16 pages, 3 figures
💡 一句话要点
探讨机器人弱体现性问题及跨体现学习的可能性
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 体现人工智能 跨体现学习 传统人工智能 机器人技术 深度学习
📋 核心要点
- 现有的AI驱动机器人在体现性方面存在不足，继承了传统人工智能的一些问题。
- 论文提出了对跨体现学习的探讨，旨在解决现有方法的局限性。
- 通过对现有方法的批判性分析，识别出基本障碍并提出未来研究方向。
📝 摘要（中文）
体现人工智能（Embodied AI）在机器学习领域日益受到关注，旨在利用深度学习、变换器、大型语言和视觉语言模型的进展来增强机器人能力。本文将这一工作置于“传统人工智能”（GOFAI）和行为基础或体现替代方案的背景下，认为AI驱动的机器人仅具备弱体现性，并继承了GOFAI的一些问题。此外，本文回顾并批判性讨论了跨体现学习的可能性，识别出基本障碍并提出了进展方向。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决AI驱动机器人在体现性方面的不足，指出其仅为弱体现性，继承了传统人工智能的缺陷。
核心思路：论文通过回顾和批判性讨论跨体现学习的可能性，提出了改进现有方法的思路，强调需要更深入的体现性理解。
技术框架：整体架构包括对GOFAI与体现人工智能的对比分析，跨体现学习的理论探讨，以及对未来研究方向的建议。主要模块包括现有方法的评估、问题识别和解决方案的提出。
关键创新：论文的创新点在于对跨体现学习的深入探讨，提出了新的视角来理解和改进机器人体现性，区别于传统方法的单一视角。
关键设计：在技术细节上，论文强调了对现有模型的批判性分析，提出了新的参数设置和评估标准，以便更好地理解机器人在不同环境中的表现。
📊 实验亮点
论文通过对现有AI驱动机器人进行批判性分析，识别出其在体现性方面的不足，并提出了跨体现学习的可能性。虽然具体的实验数据未知，但提出的方向为未来研究提供了重要的理论基础。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动化系统和人机交互等。通过提升机器人在复杂环境中的体现性，能够增强其自主决策能力和适应性，进而推动智能机器人在各行业的实际应用和发展。
📄 摘要（原文）
Embodied Artificial Intelligence (Embodied AI) is gaining momentum in the machine learning communities with the goal of leveraging current progress in AI (deep learning, transformers, large language and visual-language models) to empower robots. In this chapter we put this work in the context of "Good Old-Fashioned Artificial Intelligence" (GOFAI) (Haugeland, 1989) and the behavior-based or embodied alternatives (R. A. Brooks 1991; Pfeifer and Scheier 2001). We claim that the AI-powered robots are only weakly embodied and inherit some of the problems of GOFAI. Moreover, we review and critically discuss the possibility of cross-embodiment learning (Padalkar et al. 2024). We identify fundamental roadblocks and propose directions on how to make progress.