На форуме в Жуньгуанцуне, 27 марта, компания DeepMind Intelligence, основанная совместно с Пекинским колледжем Жуньгуанцун и Исследовательским институтом искусственного интеллекта Жуньгуанцун, представила первый в мире базовый модель эмбодимент-интеллекта на основе парадигмы человеческого обучения — PhysBrain 1.0. Этот релиз означает переход от имитации действий к декомпозиции принципов.
Основное технологическое достижение модели заключается в интеграции физических знаний в параметры нейронной сети. В отличие от традиционных методов поведенческого клонирования или усиленного обучения, PhysBrain 1.0 использует многофундаментальную архитектуру, обеспечивающую:
Пространственно-временную согласованность: модель способна понимать причинно-следственные связи и пространственно-временное развитие физического мира так же, как это делают люди. Это гарантирует логическую последовательность при выполнении задач роботами.
Интеграция физических знаний: путем кодирования множества физических законов в параметры модели, она не просто механически выполняет команды, а обладает способностью предсказывать окружающую среду и адаптироваться к ней.
Обобщение с минимальными данными: одним из ключевых вызовов для эмбодимент-интеллекта всегда было ограничение данных. Новая модель демонстрирует высокую обобщающую способность:
Победа над зависимостью от данных: опираясь на базовое понимание физических знаний, PhysBrain 1.0 может быстро адаптироваться к неизвестным сценариям при наличии минимальных экспериментальных данных.
Подлинное обобщение: модель способна понимать "зачем это делать", а не только "как это сделать". Это значительно повышает стабильность работы роботов в сложных и динамичных условиях.
Созданная на почве престижного научно-технического сообщества Жуньгуанцун, компания DeepMind Intelligence с момента своего основания сосредоточилась на эмбодимент-интеллекте как одной из высших форм развития ИИ. Интеграция производства и исследований, основанная на глубокой фундаментальной базе AI Жуньгуанцун, стала ключевым фактором успеха.
Релиз PhysBrain 1.0 имеет значительное значение для отрасли: он предоставляет "мозговую" основу для отечественных роботов с эмбодимент-интеллектом, обладающих фундаментальными физическими знаниями.
Когда физические знания становятся стандартной характеристикой крупных моделей, эмбодимент-интеллект приобретает настоящую "мудрость". Достижение DeepMind Intelligence не только отдает дань уважения парадигме человеческого обучения, но и активно продвигает ИИ в физический мир. С помощью PhysBrain 1.0 мы делаем важный шаг к будущему, где универсальные роботы "понимают физику и могут работать".
