网站建设及域名,哈尔滨建设公示,百度网站适配代码,做网站主色调选择ChatGPT等大语言模型展示了前所未有的创造能力#xff0c;但距AGI#xff08;通用人工智能#xff09;还有很大的距离#xff0c;缺少自主决策、记忆存储、规划等拟人化能力。
为了探索大语言模型向AGI演变#xff0c;进化成超越人类的超级人工智能#xff0c;米哈游与复…ChatGPT等大语言模型展示了前所未有的创造能力但距AGI通用人工智能还有很大的距离缺少自主决策、记忆存储、规划等拟人化能力。
为了探索大语言模型向AGI演变进化成超越人类的超级人工智能米哈游与复旦NLP研究团队联合发布了一篇基于大语言模型的“智能体”论文。将具备感知、大脑和行动三大功能的智能体投放在文本、沙盒游戏等实验环境中让其自行活动。
结果显示这些智能体具备自主感知、计划、决策和交流等拟人化能力例如当周围环境变得困难、艰苦时智能体会自动调整策略和行动力在社会模拟环境中智能体会表现出同情等拟人化情感当两个陌生智能体通过简单交流后会记住彼此。
该技术框架与之前斯坦福大学、清华大学发布的AI代理游戏模拟实验类似都是在大语言模型的基础之上构建功能更强大的AI机器人这为行业的发展起到了推动作用。
论文地址https://arxiv.org/abs/2309.07864
Githubhttps://github.com/WooooDyy/-Agent-Paper-List 根据论文介绍智能体主要由感知、决策与控制以及执行三大模块组成通过感知环境、做出智能决策然后执行具体的行动。
感知模块
感知模块用于从环境中获取各种信息,相当于人的感官。可以包含多种传感器,获取不同类型的数据,例如摄像头获取图像信息,麦克风获取语音信息等。
感知模块预处理这些原始数据,转化为智能体可以理解的数字表示,以供后续模块使用。常用的感知传感器包括:
图像传感器:摄像头、RGB-D 摄像机等,用来获取视觉信息。
声音传感器:麦克风,获取语音、环境声音等音频信息。
位置传感器:GPS、INS(惯性导航系统)等,获知智能体自身位置。
触觉传感器:触觉 ARRAY、触觉手套等,获取物体接触时的触觉反馈。
温度、湿度、气压等环境传感器,获取环境参数信息。 感知模块需要对原始数据进行预处理,例如图像去噪、声音降噪、格式转换等,以生成可供后续模块使用的规范化数据。同时,感知模块还可以进行特征提取,如从图像中提取边缘、纹理、目标区域等视觉特征。
决策与控制模块
该模块是智能体的“大脑”,对感知模块获取的数据进行处理、分析,并做出相应决策。可细分为以下子模块:
知识库/记忆:储存各类先验知识、经验,以及执行过程中的观测、经历等信息。
推理/规划:分析当前环境,根据目标任务制定行动方案。如路径规划、动作序列规划等。
决策:根据当前环境状态、知识和推理结果,做出最优决策。
控制:将决策结果转换为控制指令,向执行模块下达执行命令。
决策与控制模块的设计是智能体技术的关键。早期使用基于逻辑和规则的符号方法,近年来深度学习技术成为主流。模块的输入是感知获取的各类数据,输出是对执行模块的控制指令。
执行模块
执行模块接收控制指令,并将之转换为具体的环境交互行为,以实现相应任务。它相当于人的“四肢”。执行模块连接智能体的 “效应器”,根据控制指令驱动效应器实施行动改变环境。主要效应器包括:
运动执行机构:机械臂、机器人底盘等,改变智能体自身位置或进行物体操作。
语音/文本输出:语音合成器、显示器等,以语音或文本形式与环境交互。
工具/设备操作接口:控制各类设备、工具,扩展智能体的环境操作能力。
执行模块的具体设计与智能体的物理形式相关。例如服务型智能体只需文本或语音接口,而机器人需要连接并精确控制运动机构。执行的准确性和弹性是影响任务成功的关键。 在测试实验中研究人员主要进行了任务、创新和生命周期管理三大类实验来观察智能体在不同环境中的表现。
任务实验
研究人员构建了文本游戏和生活场景两个模拟环境,来测试智能体完成日常任务的能力。文本游戏环境使用自然语言描述虚拟世界,智能体需要通过阅读文字描述来感知周围环境并采取行动。
生活场景模拟则更加真实和复杂,智能体需要利用常识知识来更好地理解命令,例如在房间黑暗时主动打开灯光。 实验结果表明,智能体可以利用其强大的文本理解生成能力,在这些模拟环境中有效地分解复杂任务,制定计划,并与动态变化的环境互动,最终完成预定目标。
创新实验
研究人员探索了智能体在专业领域如科学创新的潜力。由于这些领域存在数据稀缺性和专业领域知识理解难度等挑战,研究人员测试了为智能体配备各类通用工具或专业工具的方案,来提升其对复杂领域知识的理解能力。 实验表明,智能体可以利用搜索引擎、知识图谱等工具进行在线研究,并与科学仪器设备接口,完成材料合成等实际操作。这使其成为颇具潜力的科学创新助手。
生命周期实验
研究人员使用开放世界游戏Minecraft来测试智能体的持续学习和生存能力。智能体从最基础的活动如开采木材和制作工作台开始,逐步探索未知环境,获得更复杂的生存技能。 实验中,智能体使用进行高层次计划制定,并可以根据环境反馈不断调整策略。结果表明,智能体可以在完全自主的情况下开发技能,持续适应新的环境,展现出强大的生命周期管理能力。
此外在社会模拟方面,研究人员探讨了智能体是否会表现出人格和社交行为,并测试了不同的环境设置。结果表明智能体可以展现出某些层次的认知能力、情感和性格特质。在模拟社会中,智能体之间会出现自发的社交活动和群体行为。
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