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AI7-多模AI

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作者:

李 易宸
分類:

有四類，看到底別滑走

1. 多模態與具身智能（Embodied AI）

  • GPT-4V（OpenAI）：支援圖像輸入的 GPT-4 視覺版本。
  • Flamingo（DeepMind）：圖文交互的少樣本學習模型。
  • Figure 01（Figure Robotics）：結合機器人的多模態對話系統。
  • KOSMOS-2（Microsoft）：理解圖像中空間關係的多模態模型。

一、多模態 AI（Multimodal AI）

定義：整合多種數據類型（如文字、圖像、聲音、影片、傳感器數據）進行聯合分析與決策。

核心用途：打破單一模態限制，模擬人類多感官協作的認知能力。

應用場景與模型：

  1. 跨模態檢索與問答
    • 用途：透過一種模態查詢另一種模態的內容。
    • 應用：
      • 用文字搜索圖片（如「找出所有海邊日落的照片」→ CLIP 模型）。
      • 根據影片回答問題（如「影片中的人做了什麼動作？」→ Flamingo）。
    • 代表模型：
      • GPT-4V（OpenAI）：支援圖像輸入的對話模型。
      • KOSMOS-2（Microsoft）：理解圖像中的空間關係（如「左邊的杯子是什麼顏色？」）。
  2. 多模態內容生成
    • 用途：同時生成圖文、音視頻等混合內容。
    • 應用：
      • 輸入文字生成圖文並茂的報告（如 DALL·E 3 + ChatGPT 整合）。
      • 根據劇本自動生成分鏡動畫與配樂（如 Runway Gen-2 + MusicGen）。
    • 代表技術：
      • CM3leon（Meta）：統一架構處理圖文生成與編輯。
  3. 環境感知與決策
    • 用途：整合視覺、聽覺與傳感器數據理解物理環境。
    • 應用：
      • 自駕車融合攝像頭、雷達、LiDAR 數據（如 Tesla FSD）。
      • 家用機器人辨識語音指令並導航至目標（如 Figure 01 機器人）。
    • 代表模型：
      • PaLM-E（Google）：結合語言、視覺與機器人控制。

二、具身智能（Embodied AI）

定義：AI 透過「身體」（實體機器人或虛擬化身）與環境互動，從中學習與進化。

核心用途：實現物理或虛擬世界中的主動感知、行動與適應能力。

應用場景與模型：

  1. 物理具身（Physical Embodiment）
    • 用途：機器人在現實環境中執行任務。
    • 應用：
      • 工業自動化：
        • 倉儲機器人分揀貨物（如 Boston Dynamics Stretch）。
        • 工廠機械臂學習靈巧操作（如 DeepMind Robotic Transformer）。
      • 服務型機器人：
        • 醫院送藥機器人（如 Moxi）。
        • 家庭清潔機器人（如 iRobot 的 AI 路徑規劃）。
    • 代表技術：
      • RT-2（Google）：將視覺-語言模型與機器人控制結合。
  2. 虛擬具身（Virtual Embodiment）
    • 用途：虛擬角色在數位環境中學習與互動。
    • 應用：
      • 遊戲 NPC：
        • AI 角色動態適應玩家行為（如 Inworld AI 驅動的智能 NPC）。
        • 生成開放世界任務與劇情（如 NVIDIA ACE）。
      • 元宇宙應用：
        • 虛擬化身理解手勢與語音指令（如 Meta Avatars）。
        • 數位分身模擬人類行為（如 Soul Machines 的虛擬客服）。
    • 代表模型：
      • AI2-THOR：3D 模擬環境訓練具身 AI 完成家務任務。
  3. 具身學習（Embodied Learning）
    • 用途：透過與環境互動自主學習技能。
    • 應用：
      • 強化學習：
        • 機械狗學習行走（如 ANYmal 的模擬訓練遷移至現實）。
        • 機器人學習開門、倒水等日常動作（如 OpenAI 的 Dactyl）。
      • 模擬訓練：
        • 無人機在虛擬環境中練習避障（如 Microsoft AirSim）。
        • 手術機器人透過 VR 模擬精進技術（如 Touch Surgery）。
    • 代表框架：
      • Habitat 3.0（Meta）：大規模具身 AI 訓練平台。

三、融合應用：多模態 + 具身智能

前沿場景：

  1. 人機協作機器人：
    • 工人口頭指令「把紅色零件放到右邊箱子」，機器人透過視覺辨識+語音理解執行（如 Tesla Optimus）。
  2. 全息投影助手：
    • 虛擬助手結合 AR 眼鏡，在現實空間標註資訊並語音指導操作（如 Microsoft HoloLens + Copilot）。
  3. 自主科學實驗：
    • AI 驅動的實驗室機器人閱讀論文→設計實驗→操作儀器（如 A-Lab 材料發現系統）。

技術趨勢與挑戰

  1. 趨勢：
    • 統一架構：如 DeepMind 的 Gato，單一模型處理文本、圖像、控制指令。
    • 因果推理：理解動作與環境反饋的因果關係（如 CausalWorld 模擬平台）。
    • 低功耗部署：輕量化模型運行於邊緣設備（如 NVIDIA Jetson）。
  2. 挑戰：
    • 仿真到現實的差距（Sim2Real Gap）：模擬訓練難以完全匹配物理世界。
    • 安全與倫理：具身 AI 的決策失誤可能造成物理損害。
    • 數據稀缺：真實世界的互動數據獲取成本高昂。

總結：從「感知」到「行動」的進化

  1. 多模態 AI 的價值：
    • 更全面的環境理解（如自駕車同時分析路標、語音導航、雷達數據）。
    • 創造沉浸式體驗（如 AR 眼鏡疊加語音解說的視覺資訊）。
  2. 具身智能 的突破：
    • 從「被動分析」到「主動改變環境」（如機器人災後救援）。
    • 實現「具身認知」：知識透過互動內化（如幼兒透過觸摸學習物體特性）。

未來，這兩大領域的融合將推動 通用人工智能（AGI） 的發展，並在醫療照護、智慧城市、太空探索等領域帶來革命性應用，但需同步解決 系統可靠性 與 人機協作規範 等核心問題。

2. 強化學習與決策 AI

  • AlphaZero（DeepMind）：圍棋、象棋等遊戲的決策模型。
  • CICERO（Meta）：專注談判與合作策略的 AI。
  • DeepMind Robotics：機器人控制與自主學習框架。

一、強化學習（Reinforcement Learning, RL）的核心原理

定義：透過「智能體（Agent）」與環境互動，以「試錯學習」最大化累積獎勵（Reward）的決策框架。
關鍵要素：狀態（State）、動作（Action）、獎勵（Reward）、策略（Policy）。

二、強化學習與決策 AI 的主要用途

1. 遊戲與競技對決

用途：訓練 AI 在複雜規則中擊敗人類或自我進化。

  • 應用場景：
    • 棋類遊戲：AlphaGo 擊敗圍棋世界冠軍、AlphaZero 自學精通圍棋、象棋、將棋。
    • 電子競技：OpenAI Five 在《Dota 2》中戰勝職業戰隊。
    • 即時策略遊戲：DeepMind 的 AlphaStar 在《星海爭霸II》達到人類頂尖水準。
  • 技術價值：驗證 RL 在非完美信息、長期規劃中的潛力。

2. 機器人控制與自主導航

用途：讓機器人學習複雜物理環境中的動作與路徑規劃。

  • 應用場景：
    • 足式機器人：Boston Dynamics 機器狗 Spot 的動態平衡與避障。
    • 工業機械臂：學習抓取不規則物體（如 DeepMind Robotic Transformer）。
    • 無人機競速：在障礙賽道中實現超人類反應速度（如 Swift RL 框架）。
  • 技術挑戰：解決「仿真到現實」（Sim2Real）的遷移差距。

3. 自動駕駛與交通優化

用途：在動態環境中做出安全、高效的即時決策。

  • 應用場景：
    • 車輛控制：Tesla 的 FSD 透過 RL 優化變道與路口決策。
    • 交通流管理：城市級信號燈動態調控（如 Flow 模擬平台）。
    • 無人配送車：美團、Nuro 的無人車學習複雜街區路徑。
  • 代表模型：Waymo 的 ChauffeurNet 結合模仿學習與 RL。

4. 資源管理與工業優化

用途：在有限資源下最大化效率或最小化成本。

  • 應用場景：
    • 電網調度：平衡再生能源波動與用電需求（如 Google 的 DeepMind 能源管理）。
    • 雲端計算：動態分配伺服器資源（如 Microsoft 的 Project Natick）。
    • 供應鏈管理：庫存優化與物流路徑規劃（如 Amazon Scout）。
  • 技術優勢：適應動態變化，超越傳統運籌學方法。

5. 醫療決策與個性化治療

用途：根據患者數據制定最佳治療方案。

  • 應用場景：
    • 放療劑量規劃：優化癌症放射治療的劑量分佈（如 DeepRT）。
    • 用藥推薦：根據基因與病史動態調整藥物組合（如 IBM Watson Health）。
    • 手術策略：模擬術中可能狀況並預先規劃（如 OR-DQN 模型）。
  • 倫理挑戰：決策可解釋性與責任歸屬。

6. 金融交易與風險控制

用途：在市場不確定性中最大化收益或最小化風險。

  • 應用場景：
    • 量化交易：高頻交易策略優化（如 J.P. Morgan 的 RL 交易系統）。
    • 投資組合管理：動態調整股票、債券比例（如 Deep Portfolio）。
    • 詐欺檢測：即時識別異常交易模式（如 PayPal 的 RL 反詐系統）。
  • 技術限制：市場黑天鵝事件的不可預測性。

7. 個性化推薦與用戶互動

用途：根據用戶行為動態調整推薦策略。

  • 應用場景：
    • 影音平臺：Netflix 動態推薦內容以提升觀看時長（如 Bandit 算法）。
    • 遊戲難度調整：根據玩家表現平衡關卡難度（如 TrueSkill 匹配系統）。
    • 廣告投放：即時優化廣告內容與出價策略（如 Google Ads 的 RL 應用）。

三、決策 AI 的進階技術分支

1. 多智能體強化學習（MARL）

用途：多個智能體協作或競爭完成任務。

  • 應用場景：
    • 無人車車隊協作：高速公路編隊行駛降低能耗。
    • 電商定價博弈：多商家動態調整價格的 Nash 均衡求解。
    • 群體機器人：螞蟻機器人協作搬運大型物體（如 Swarm Robotics）。

2. 分層強化學習（HRL）

用途：將複雜任務分解為多層次子目標。

  • 應用場景：
    • 家庭服務機器人：高層規劃「做早餐」→ 底層執行「拿雞蛋、開火、煎蛋」。
    • 戰略遊戲 AI：同時管理微操（單位控制）與宏觀策略（資源分配）。

3. 逆強化學習（IRL）

用途：從專家示範中推斷隱含的獎勵函數。