從大模型到智能體AI,邁向通用人工智能的新征程 精華
你能想象嗎?未來,家里的機器人不僅能聽懂你的指令,幫你打掃衛生、照顧老人小孩,還能像個貼心小助手一樣,根據你的心情和需求,主動提供合適的服務;游戲里的NPC不再是按部就班的“工具人”,而是能和你進行深度互動,給你帶來沉浸式的游戲體驗;在醫療領域,智能助手能快速準確地輔助醫生診斷病情,讓醫療服務更加高效和便捷。這些看似科幻電影里的場景,正隨著智能體AI(Agent AI)的發展逐漸成為現實。今天,咱們就一起來深入了解一下這個充滿潛力的技術領域。
一、AI發展的“成長煩惱”與新方向
人工智能的發展歷程就像一場漫長的冒險。1956年在達特茅斯會議上,人工智能被定義為能從環境中收集信息并采取有效行動的人造生命形式,這就好比給AI設定了一個遠大的“成長目標”。1970年,MIT的明斯基團隊開發了“Copy Demo”機器人系統,它能觀察“積木世界”場景并重建積木結構,這個過程可不簡單,涉及觀察、規劃和操作等多個復雜模塊,就像搭建一座復雜的樂高城堡,每個步驟都充滿挑戰。
后來,AI領域逐漸細分,各個子領域雖然都取得了不錯的成績,但也出現了問題。這就好比一個班級,同學們各自為戰,雖然每個人都有進步,但班級整體的凝聚力和目標感卻有些模糊。這種過度的“細分”讓AI研究偏離了最初的方向,就像在森林里迷路了,找不到走出困境的路。
直到大語言模型(LLMs)和視覺語言模型(VLMs)的出現,情況才有所改觀。它們在識別語言和圖像方面展現出了巨大的潛力,就像給AI裝上了“智慧的眼睛”和“靈敏的耳朵”。不過,這些模型在實現精細操作方面還是有些力不從心,比如讓機器人準確地拿起一個杯子,它們很難做到。
于是,一種全新的理念——智能體AI應運而生。它就像是AI發展路上的一個“轉折點”,把大型基礎模型融入到智能體的行動中,讓AI朝著更智能、更全面的方向發展,帶領AI走出困境,重新回到通往通用人工智能(AGI)的道路上。
二、智能體AI:智能界的“六邊形戰士”
智能體AI到底是什么呢?簡單來說,它是一種智能體,能根據感官輸入,在物理、虛擬或混合現實環境中自主執行合適的、與上下文相關的行動。這聽起來有點抽象,打個比方,你可以把它想象成一個超級智能的“多面手”,在不同的環境里都能應對自如。
智能體AI的能力體現在多個方面。學習能力就像一個勤奮好學的學生,它能通過觀察環境、理解自身行為的影響,以及向人類學習,不斷適應新環境。比如,它可以利用強化學習,像玩游戲升級一樣,根據獎勵和懲罰來調整自己的行為;也能通過模仿學習,看著人類怎么做,自己跟著學。
記憶能力也很重要,長期記憶能讓它記住適應環境或用戶偏好的特定操作,就像我們記住回家的路一樣;短期記憶則能幫助它根據操作歷史重新規劃下一步行動,比如下棋時記住之前的步數,思考下一步怎么走。
行動能力方面,它的行動可不局限于現實世界的物理動作,在虛擬現實環境中的互動或者與人類的語音交流都算。而且,現實世界的操作往往需要多輪互動,它能根據認知過程和記憶來協調這些互動,就像和人聊天一樣,有來有回。
感知能力也必不可少,就像人類用眼睛看、用耳朵聽來了解世界一樣,它需要通過視覺、聽覺等多種方式感知環境,理解周圍發生了什么。
規劃能力讓它在面對長期任務時,能像一個經驗豐富的指揮官一樣,根據目標制定策略,靈活應對各種不確定因素。
這些能力相互協作,構成了智能體AI的“智慧大腦”,讓它能夠在復雜的環境中完成各種任務。而且,智能體AI還有一個很神奇的地方,它可能具有某種“意識”。從神經科學的角度看,它能根據語言、感官輸入和行動歷史預測最佳行動,這就像是有自己的“想法”,朝著目標努力;同時,它還能從行動和環境結果的關系中學習,就像我們通過實踐不斷成長一樣。這種潛在的“意識”讓它在多個學科領域都有很大的探索價值。
三、智能體基礎模型:智能體AI的“智慧引擎”
智能體AI系統要想高效運行,離不開強大的基礎模型支持,這就好比汽車需要一個強勁的發動機。智能體基礎模型主要由三個部分組成,每個部分都起著關鍵作用。
(一)Transformer:信息處理的“超級翻譯官”
Transformer就像是一個超級翻譯官,負責處理多模態信息。它能把視覺、語言、行動等各種不同類型的信息,翻譯成智能體能夠理解和處理的形式。它初始化了視覺模塊、智能體行動模塊和語言模塊,就像給翻譯官配備了不同領域的專業知識。在訓練過程中,它會接收各種各樣的歷史數據,包括之前的行動、視頻、音頻、語言指令等,這些數據就像是翻譯官積累的經驗。有了這些經驗,它就能在面對新任務時,準確地預測行動、判斷智能體類型或者生成高級指令,而且還能根據當前的上下文和互動歷史做出更準確的回應,就像一個經驗豐富的翻譯官,能根據不同的場景和語境,給出最合適的翻譯。
(二)智能體學習策略:成長的“秘籍寶典”
智能體的學習策略有很多種,其中強化學習和模仿學習是比較重要的兩種,它們就像是智能體成長的“秘籍寶典”。
強化學習就像玩游戲拿獎勵,智能體會根據自己的行動獲得的獎勵或懲罰,來學習狀態和行動之間的最佳關系。在自動生成的虛擬環境中學習時,由于很難收集人類的示范數據,強化學習就派上用場了。演員 - 評論家算法PPO就是強化學習的一個成功例子,它能讓智能體在不斷嘗試中找到最優策略。而且,強化學習還能應用在模擬人機交互上,通過人類反饋進行學習(RLHF),讓人類可以選擇期望的回應,而不用手動設計獎勵機制,就像讓玩家直接參與游戲規則的制定,讓游戲變得更有趣。
模仿學習則是跟著“榜樣”學,它通過利用示范數據,模仿人類專家的行動。在機器人領域,基于模仿學習的行為克隆(BC)是一種常見的方法。比如,記錄人類專家操作機器人完成特定任務的動作,然后讓機器人學習這些動作,在類似的情況下進行模仿。最近,一些基于BC的方法結合了LLM/VLMs技術,就像給機器人配上了“智慧導師”,讓機器人能夠輸出更高級的行動序列,在大量示范數據的訓練下,表現出更高的泛化性能。
(三)優化與自我提升:持續進化的“升級之路”
智能體系統的優化包括空間和時間兩個方面,這就像是給智能體打造一個高效的“工作環境”和“工作流程”。
空間優化主要考慮智能體在物理空間中的操作,比如機器人之間的協作、資源分配等。以前,為了優化多智能體系統,人們會使用大規模批量強化學習,但這種方法容易讓智能體過度適應自我訓練的范式,變得很“脆弱”,就像溫室里的花朵,只能在特定的環境中生存?,F在,人們發現可以通過發現多樣化的規則,讓智能體了解更多的“生存技巧”,并且利用基礎模型與人類或其他獨立智能體建立更好的協作規則,讓智能體能夠更好地適應不同的環境。
時間優化則關注智能體如何隨著時間執行任務,包括任務調度、排序等。比如,優化機器人手臂的運動軌跡,讓它在執行連續任務時更加高效;在任務調度方面,像LLM - DP和ReAct等方法,通過結合環境因素進行交互式的任務規劃,讓智能體能夠更合理地安排工作順序。
智能體的自我提升也是一個重要的方面,它就像是智能體的“自我進化”能力。目前的智能體可以從多種不同的數據來源學習,包括用戶和人類的交互數據,這些數據就像是智能體的“營養補給”,能讓它不斷改進和提升。而且,智能體還可以利用人類反饋進行迭代學習,就像學生根據老師的批改意見不斷改進作業一樣。比如在機器人教學中,智能體根據人類提供的多模態指令生成圖像或場景,然后根據用戶反饋不斷優化,逐漸適應環境。
四、智能體AI的“百寶箱”:分類與應用
智能體AI在不同領域有著廣泛的應用,為了更好地理解它,我們可以對其進行分類,就像整理百寶箱里的寶貝一樣,把不同功能的東西放在不同的格子里。
(一)智能體AI的分類
根據智能體的行動類型和所處環境,智能體AI可以大致分為四類。
第一類是在物理環境中進行操作行動的智能體。以機器人為例,在現實世界中讓機器人進行物理操作,訓練起來可不簡單,因為收集大量訓練數據的成本很高。所以現在的趨勢是用大型基礎模型解決高階任務計劃,再結合傳統方法訓練的低階控制器。像RT - 1和RT - 2等模型,就是這方面的代表,它們能讓機器人更好地完成各種復雜任務。
第二類是在虛擬環境中進行操作行動的智能體。在機器人領域,虛擬模擬環境可以讓智能體在安全、低成本的環境中進行試錯學習,比如預測用戶行動、在特定約束下制定任務計劃等。在游戲領域,游戲智能體的學習主要在模擬環境中進行,它們的目標不是進入現實世界,而是在虛擬世界里表現得更出色。很多研究利用在大規模文本、圖像和視頻數據上訓練的通用視覺對齊大語言模型,為創建能在各種環境中行動的多模態智能體奠定基礎,還會用到模擬平臺進行物體識別等任務。
第三類是在物理環境中進行意向行動的智能體。在醫療領域,這類智能體有很多應用,比如診斷和知識檢索。一些智能體可以作為醫療聊天機器人,幫助分診和診斷患者,讓醫療服務更加公平可及;還有一些智能體專注于知識和邏輯推理,整合各種知識來源,提供更準確、更符合上下文的回答,就像一個知識淵博的醫生助手。
第四類是在虛擬環境中進行意向行動的智能體。在游戲和VR/XR領域,這類智能體可以創建交互式內容,比如讓游戲中的NPC表現得更加智能,與玩家進行更自然的互動;在機器人研究中,也可以利用LLMs進行任務規劃,把自然語言指令分解成一系列子任務,然后由低階控制器執行。
除了這些基于實體的智能體分類,還有非實體的多模態智能體。它們強調利用多模態信息執行有益的非實體行動,比如進行任務規劃、利用大規模基礎模型的知識和零樣本規劃能力進行推理等。這類智能體包括模擬環境智能體、生成式智能體、知識和邏輯推理智能體等,它們在不同的任務中都發揮著重要作用。
(二)智能體AI的應用領域
智能體AI在很多領域都有重要的應用,給我們的生活帶來了很多改變。
在機器人領域,它就像給機器人注入了“智慧的靈魂”。多模態系統讓機器人能夠結合語言指令和視覺線索,更準確地執行任務,就像給機器人裝上了“眼睛”和“耳朵”,能聽懂你的話,還能看清周圍的環境;任務規劃和技能訓練方面,LLMs的語言處理能力可以幫助機器人理解指令,分解任務步驟,并且設計獎勵函數,讓機器人學習得更快更好;現場優化能讓機器人根據實時環境數據調整技能,就像一個聰明的工人,能根據實際情況靈活調整工作方式;對話機器人利用LLMs與人類進行自然、上下文敏感的交互,讓交流更加順暢;導航機器人可以通過各種方式在復雜環境中導航,比如利用物體名稱或零樣本物體導航,讓機器人能夠在陌生環境中自由穿梭。
在游戲領域,智能體AI就像給游戲世界帶來了“生命”。NPC行為變得更加動態和智能,它們可以根據玩家反饋和游戲數據進行對話和行為調整,讓游戲體驗更加真實和有趣;人機交互也得到了極大的提升,智能體能夠分析人類行為,提供更像人類的互動,讓玩家感覺仿佛在和真實的人一起游戲;基于智能體的游戲分析可以挖掘游戲中的數據,了解玩家行為和偏好,為游戲開發者提供有價值的信息;場景合成利用大型基礎模型,幫助設計師創建更逼真、更具沉浸感的游戲環境,讓玩家仿佛身臨其境。
在交互式醫療領域,智能體AI成為了醫生和患者的“得力助手”。診斷智能體作為醫療聊天機器人,可以幫助初步診斷患者,為更多人提供醫療服務,但也面臨著幻覺等風險;知識檢索智能體可以可靠地檢索醫療知識,與診斷智能體配合,提高診斷的準確性;遠程醫療和遠程監測智能體可以增強醫療服務的可及性,改善醫患溝通,提高醫療效率,就像把醫院的服務送到了患者家門口。
在交互式多模態任務領域,智能體AI的發展與多模態任務的性能密切相關。圖像和語言理解與生成任務,比如圖像字幕、視覺問答等,要求智能體不僅能識別物體,還能理解空間關系和語義,生成準確的描述;視頻 - 語言理解與生成任務,像視頻字幕和故事生成,需要智能體理解視頻幀之間的關系,生成連貫的內容,并且處理音頻線索,把握視頻的情感和細節。最近的研究還探索了利用大型模型生成數據集,然后進行視覺指令調整,以提高視頻推理和交流能力。
五、智能體AI的“成長煩惱”與應對策略
智能體AI在發展過程中也面臨著一些挑戰,就像成長中的孩子會遇到各種困難一樣,但科學家們也在積極尋找應對策略。
(一)技術挑戰與應對
在技術方面,當前的智能體AI在處理非結構化環境時存在困難。在現實世界中,視覺輸入會同時影響智能體的高層意圖和低層行動,比如在一個雜亂的房間里,機器人很難準確理解你的指令并執行任務。而且,讓智能體具有同理心也是一個難題,面對開放集的物體,它需要使用常識知識來做出決策,但這些知識很難手動編碼。多智能體交互與協作也很復雜,智能體需要理解和處理基于日常語言表達的目標、約束和部分計劃,而不僅僅是基于模板的命令。
為了解決這些問題,科學家們正在探索新的范式,將多種模態(音頻、圖像、文本、傳感器輸入等)集成起來,提高智能體的識別和響應能力;開發通用的端到端系統,通過大規模數據訓練,讓智能體能夠適應各種任務;研究將不同模態信息整合的方法,增強數據處理的連貫性和有效性;設計直觀的人機界面,方便人類與智能體進行交互。
(二)模型問題與解決
在模型方面,大型基礎模型存在一些問題,比如幻覺和偏差。幻覺是指生成的文本或行動與實際情況不符,就像一個愛說謊的孩子;偏差則是指模型的輸出可能對某些群體存在不公平的傾向。在醫療領域,模型的幻覺可能會導致嚴重的后果,偏差則可能加劇健康差距。
為了解決這些問題,科學家們提出了一些方法。對于幻覺問題,可以使用檢索增強生成等方法,通過檢索額外的源材料,檢查生成的響應與源材料之間的矛盾,減少幻覺的發生;對于偏差問題,在設計AI智能體時,要更加注重包容性,考慮到所有用戶的需求,不斷改進模型,減少偏差。
(三)模擬與現實的差距
從模擬到現實的轉換也是一個挑戰。在模擬環境中訓練的智能體,在現實世界中可能表現不佳,就像在駕校練習得很好的學員,到了真實的道路上卻不知所措。這是因為模擬環境和現實環境存在差異,比如干擾因素和物理屬性不同。
為了應對這個問題,科學家們提出了一些策略。域隨機化是在模擬環境中引入可變性,讓智能體提前適應現實世界的不確定性;域適應是利用模擬和現實世界的數據進行訓練,讓智能體更好地適應現實環境;改進模擬則是提高模擬環境的逼真度,盡可能還原現實世界的條件。
六、智能體AI的未來藍圖:機遇與挑戰并存
智能體AI的發展前景十分廣闊,就像一幅充滿無限可能的未來藍圖,但在前進的道路上也充滿了挑戰。
它有可能影響到社會的各個方面。在游戲領域,多模態智能體的發展可能會帶來更加沉浸式和個性化的游戲體驗,徹底改變游戲產業,讓玩家仿佛置身于一個全新的世界;在機器人領域,自適應系統的發展可能會引發從制造業到農業等多個行業的革命,提高生產效率,解決勞動力短缺的問題;在醫療領域,大型基礎模型作為診斷智能體或患者護理助手,可能會帶來更準確的診斷、更好的患者護理和更便捷的醫療服務,尤其是在醫療資源不足的地區;在視頻理解方面,智能體AI的能力可以應用于在線學習、技術支持等多個領域,讓學習和服務更加高效。
然而,智能體AI的發展也面臨著一些倫理問題。比如,它可能被惡意利用,生成虛假內容欺騙人們;在醫療等敏感領域,數據隱私和準確性問題也需要高度關注;在就業方面,雖然它可能創造新的就業機會,但也可能導致一些工作崗位的變化,需要人們具備新的技能。
所以,在發展智能體AI的過程中,我們必須遵循負責任的AI準則,確保技術的發展對人類有益。就像駕駛一輛高速行駛的汽車,我們需要時刻握緊方向盤,確保它朝著正確的方向前進。
七、智能體AI的神奇“超能力”:涌現能力
智能體AI還有一項令人驚嘆的“超能力”,那就是涌現能力。簡單來說,就是在一些特定的場景下,智能體AI會展現出一些事先沒有特意訓練,但卻能有效解決問題的能力。
目前,大多數智能體AI系統在面對未知環境或場景時,泛化性能都不太理想。這就好比一個人,在熟悉的環境里可以做得很好,但到了一個新的地方,就不知道該怎么辦了。為了解決這個問題,科學家們提出讓智能體利用通用基礎模型(像ChatGPT、Dall-E、GPT-4這些大家都很熟悉的模型)的知識和記憶,來應對新的場景。
這里面有一種很神奇的機制,叫做“混合現實與知識推理交互”。這聽起來有點復雜,其實可以這樣理解:智能體就像一個聰明的探險家,在與人類協作解決復雜任務的過程中,它會收集各種相關知識。比如在遇到一個沒見過的場景時,它會從網上找信息,也會從預訓練模型的輸出中推斷出有用的內容,這就是它的微觀反應。同時,它還會在語言和多模態領域不斷改進互動方式,根據不同的角色和目標,調整自己的行為,這就是宏觀行為。
科學家們通過將各種OpenAI模型結合起來,研究知識引導的互動協同效應,來生成協作場景。結果發現,這種互動智能體系統能讓大型基礎模型的表現更上一層樓,提高模型的泛化能力、意識和可解釋性。這就好比給一個本來就很厲害的運動員吃了一顆“神奇藥丸”,讓他的能力得到了更大的提升。
八、總結:智能體AI的現在與未來
智能體AI的發展就像一場激動人心的冒險,它已經取得了不少成果,在多個領域都有了實際應用,為我們的生活帶來了很多便利和驚喜。但同時,它也面臨著一系列挑戰,從技術難題到倫理問題,每一個都需要我們認真對待。
就像建造一座高樓大廈,我們不能只看到它已經建好的部分,還要關注那些還沒解決的問題,比如建筑材料夠不夠堅固,設計是否合理,以及如何讓住在里面的人更安全、更舒適。對于智能體AI,我們需要更多不同領域的人參與進來,一起研究、一起解決問題。
在未來,隨著技術的不斷進步,智能體AI有望變得更加智能、更加人性化。也許在不久的將來,我們身邊會出現各種各樣功能強大的智能體,它們會成為我們生活中的好幫手、工作中的好伙伴。但在期待未來的同時,我們也要時刻保持警惕,確保智能體AI的發展是安全、可靠、符合倫理道德的。只有這樣,我們才能真正享受到智能體AI帶來的好處,讓它為人類的進步和發展做出更大的貢獻。希望今天關于智能體AI的分享,能讓大家對這個充滿潛力的技術領域有更深入的了解,一起期待它的精彩未來!
本文轉載自??旺知識??,作者:旺知識
