日本研究团队开发新型具身智能模型 揭示机器人学习机制

科技日报北京2月4日电（记者张梦然）近日，日本冲绳科学技术研究所的认知神经机器人团队宣布，他们成功开发了一种具有创新架构的具身智能模型。这一研究成果不仅为科学家提供了更深入地理解神经网络内部运行机制的机会，还展示了机器人如何模仿人类儿童的学习过程。这项研究成果已在新一期的《科学·机器人学》杂志上发表，在人工智能发展领域引发了广泛关注。

具身智能（embodied intelligence）是一种新兴的智能系统，它的核心理念是依赖物理实体进行感知与行动。与传统的大型语言模型（LLM）主要依靠海量数据集进行学习不同，具身智能模型能够通过与环境的互动，以极少的信息实现快速泛化。科学家们期望这种新型模型能够更有效地理解问题、做出决策并执行操作。

此次研究团队的具身智能模型基于预测编码的启发，并结合了变分递归神经网络的框架来进行构建。该模型能够有效整合视觉、本体感觉和语言指令这三种不同的感官输入，具体的训练过程涉及了多种任务。例如，模型通过观看机械臂移动彩色块的录像来获取视觉信息，同时感知人体四肢运动的感觉，以及记录机械臂在不同姿态下的关节角度变化。模型还会接收诸如“把红色物体放在蓝色物体上”这样的语言指令，以便更好地理解和执行任务。

研究人员的灵感来自于人类大脑对于感官输入的处理方式。人类在日常生活中不断根据以往经验预测未来的感官体验并调整行为，以减少实际观察与预测之间的差异。与大型语言模型不同，具身智能模型在信息处理上更注重顺序化。这一特征受到大脑工作记忆和注意力有限性的影响，强调模型对于输入信息逐步处理和更新预测的能力。这种迭代的学习方式使得具身智能能够更有效地适应新环境。

研究结果表明，这种新开发的模型能够以更小的训练集与更少的计算资源实现环境中的泛化学习。尽管该模型的错误率相对于LLM而言略高，但其错误模式却更为接近人类的认知缺陷。这样的发现为理解儿童语言学习的快速性提供了有力证据，表明将语言与行为结合在一起对儿童学习语言至关重要。

通过这一具身智能模型的研究，科学家们不仅提升了对AI透明度的理解，还为未来的人工智能开发指明了安全性和伦理的重要方向。这一成果为探索理解人类认知的复杂机制提供了新的视角，展示了整合多感官输入实现有效泛化能力的可能性，同时在认知科学领域提供了重要的见解。

泛化的含义在于根据少量示例进行知识的延伸与应用。以幼儿为例，他们能够从看到的红球、红色卡车和红玫瑰中学会识别新物体，比如初次见到的西红柿，这一能力在于他们能将抽象的特征进行组合与分解。揭示出这一学习机制的精髓，对于发育神经科学及AI研究具有重要的理论价值和实际意义。

随着这一研究进展，科学家们能够进一步探讨人类认知与机器学习之间的复杂关系，推动人工智能技术的不断前进。随着具身智能发展的深入，未来我们可以期待更为智能灵活的AI系统出现，也有助于在人机交互、自动驾驶、医疗诊断等领域的应用。

日本冲绳科学技术研究所的这一新型具身智能模型开辟了新的研究道路，为我们深入了解机器人学习机制、儿童认知发展及其与AI互通的可能性提供了重要线索，激励着学术界与工业界继续探索未知的智能世界。