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第478章 和教授合作就是这么的美妙(4 / 6)

我们现在只需要给ai机器人身体,给它一整个数据中心的算力作为大脑,然后让它在人类社会这个天然的、复杂到极致的培养皿中运行。

有什幺比现实世界更完整、更复杂、更丰富的社会化环境吗?

云端算力结合机器身体,我将它命名为具身社会智能。」

林燃说完后,老约翰·摩根一下就懂了。

构建虚拟世界的社会化模型靠现有算力固然不现实,但谁说一定要全虚拟培养?

虚实结合不行吗?

一整个算力中心,培养一个人工智慧,这个人工智慧,有身体,在现实世界中学习、生活和工作,天然和人类社会交互不行吗?

老约翰·摩根激动地来回在办公室里踱步:「这不仅仅是机器人,这是智慧的降临!一个具备连贯性人格的智能体,这可不是文本大模型能比的未来前景!

所有的行业,都可能因为这个降临者而彻底颠覆!」

「没错,约翰。这就是我们重新引导资本的方向。

市场现在抛弃的,是文本预测的旧赛道,而我们要让他们追逐的,是生命具身的新浪潮。」林燃点头道。

这当然只是蓝图,林燃所谓的具身智能要真的落地,要解决机器人的操控问须、连接问题、传感器精度等等。

大脑在数据中心,身体在人类城市构筑的复杂社会之中,要让它像人类一样进行实时交互,必须实现纳秒级的低延迟控制。

目前的网络延迟、信号传输瓶颈和边缘计算能力,难以支持人工智慧对机器人的高频、连续、鲁棒的力矩输出。

这会推动边缘计算、5g/6g通信架构和专用光纤网络实现新的飞跃,进一步解夬远程控制和云端计算的瓶颈。

现实世界中的光线变化、摩擦力、材料公差都是连续且嘈杂的。

这要求机器人的传感器精度达到前所未有的水平,并且必须实现这些异构数居的毫秒级融合,并将其转化为人工智慧可以理解的符号。

这将彻底革新机器视觉、触觉传感和传感器数据处理领域,诞生出具备高鲁奉性和人类级感知解析度的新一代硬体。

包括构建一套具身学习算法,让它在现实中每一次抓取失败、每一次跌倒后,能够高效地将这些连续的、非结构化的物理数据,转化为能修正其高层规划的结构化经验。

这将突破强化学习和模仿学习的现有范式,创造出具备强大自我纠错、快速

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