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此岸的ChatGPT还没有出来，彼岸开始盯着下一代ChatGPT了。
这就是对物理世界有感知的ChatGPT。它可以直接接受人类的语言指令，就像与人类自然地对话那样，用动作与人类互动。
谷歌在被ChatGPT偷袭，被微软挑战戏弄，并且自赋“红码”三个月之后，放出了的一个大招。它推出了一个视觉语言模型PaLM-E，参数达到5620亿个，集成了视觉和语言，用于机器人控制。
相比大语言模型（LLM），它被称为视觉语言模型（VLM）。VLM与LLM不同之处，在于它对物理世界有感知。
从杨立昆到马库斯，都一直在批评ChatGPT并非人工智能的发展方向，因为它只是一个“单词预测的机器”，并不理解语言的含义，不了解物理世界，也不知道什么是真相。
1950年，图灵在他的论文《ComputingMachineryandIntelligence》中首次提出了具身智能的概念。去年10月，杨立昆和本吉奥两位图灵奖获得者，联名一批致力于机器学习与神经科学结合研究的科学家，发表了催化NeuroAI革命的宣言：《通往下一代人工智能》。
他们提出具身图灵测试（TheEmbodiedTuringTest）作为NeuroAI的终极挑战，其核心在于高级感觉运动能力，具体包括与世界互动、动物行为的灵活性、能源效率等特征。
所谓具身智能，是指具有身体体验的智能。所有的生物都是通过身体逐步产生智能的，只有沿着具身智能的方向，才会接近智能的本质。
当人工智能不仅仅是“耍嘴皮子”，而是身体力行地与周边环境互动，并且不断适应时，才形成了完整的智能。思想实验的“缸中之脑”，只能给人带来惊悚。
根据谷歌的说法，当给出一个高级命令时，比如“把抽屉里的米片拿给我”，PaLM-E可以为一个有手臂的移动机器人平台（由谷歌机器人开发）生成一个行动计划，然后机器人亲自执行。
PaLM-E分析来自机器人相机的数据，而无需预先处理好的场景表示。这样人类没有必要再预处理或标注数据，让机器人更自主地控制自己。
机器会产生韧性，并对环境做出反应。例如，PaLM-E模型会指导一个机器人去厨房取一袋米片，它在执行任务时，还能对付阻拦。当有人试图从机器人手中拿走米片并移走时，机器人能找到米片，再抓到手中。
被称为“PaLM-E”，是因为它基于谷歌现有的PaLM大型语言模型。谷歌通过添加感官信息和机器人控制，使PaLM“具身化”。
由于它基于语言模型，PaLM-E会进行连续观察，例如图像或传感器数据，并将它们编码为一系列与语言标记大小相同的向量。这样模型“理解”感官信息的方式，与处理语言相同。
除了RT-1机器人Transformer之外，PaLM-E还借鉴了谷歌之前在ViT-22B上的成果，这是2月份公布的视觉Transformer模型。ViT-22B已经接受过各种视觉任务的训练，例如图像分类、对象检测、语义分割和图像字幕。
使用神经网络进行机器人控制，GoogleRobotics并不是唯一的研究团队。微软最近的ChatGPTforRobotics论文，尝试以类似的方式，将视觉数据和大型语言模型结合起来进行机器人控制。
除了机器人技术，谷歌研究人员还观察到一些有趣的效果，使用大型语言模型的PaLM-E，表现出“正迁移”，可以将从一项任务中学到的知识和技能迁移到另一项任务中，与单任务机器人模型相比具有“显著更高的性能”。
此外，他们还观察到模型的规模效应：“语言模型越大，在视觉语言和机器人任务训练时就越能保持其语言能力——从数量上讲，562BPaLM-E模型几乎保留了其所有语言能力。”
研究人员发现，尽管只接受了单图像提示的训练，PaLM-E展示了涌现能力，如多模态思维链推理（允许模型分析包括语言和视觉信息的一系列输入）和多图像推理（使用多个图像作为输入来做出推理或预测）。从这个意义上说，随着深度学习模型变得越来越复杂，PaLM-E涌现惊喜的趋势似乎会持续下去。
谷歌研究人员计划探索PaLM-E在现实世界场景中的更多应用，例如家庭自动化或工业机器人。他们希望PaLM-E能够激发更多关于多模态推理和具身AI的研究。
“多模态”在AI圈内流行，因为具身智能通向两个方向，一个是人形机器人，一个是通用人工智能。
此岸的ChatGPT还没有出来，彼岸开始盯着下一代ChatGPT了。
这就是对物理世界有感知的ChatGPT。它可以直接接受人类的语言指令，就像与人类自然地对话那样，用动作与人类互动。
谷歌在被ChatGPT偷袭，被微软挑战戏弄，并且自赋“红码”三个月之后，放出了的一个大招。它推出了一个视觉语言模型PaLM-E，参数达到5620亿个，集成了视觉和语言，用于机器人控制。
相比大语言模型（LLM），它被称为视觉语言模型（VLM）。VLM与LLM不同之处，在于它对物理世界有感知。
从杨立昆到马库斯，都一直在批评ChatGPT并非人工智能的发展方向，因为它只是一个“单词预测的机器”，并不理解语言的含义，不了解物理世界，也不知道什么是真相。
1950年，图灵在他的论文《ComputingMachineryandIntelligence》中首次提出了具身智能的概念。去年10月，杨立昆和本吉奥两位图灵奖获得者，联名一批致力于机器学习与神经科学结合研究的科学家，发表了催化NeuroAI革命的宣言：《通往下一代人工智能》。
他们提出具身图灵测试（TheEmbodiedTuringTest）作为NeuroAI的终极挑战，其核心在于高级感觉运动能力，具体包括与世界互动、动物行为的灵活性、能源效率等特征。
所谓具身智能，是指具有身体体验的智能。所有的生物都是通过身体逐步产生智能的，只有沿着具身智能的方向，才会接近智能的本质。
当人工智能不仅仅是“耍嘴皮子”，而是身体力行地与周边环境互动，并且不断适应时，才形成了完整的智能。思想实验的“缸中之脑”，只能给人带来惊悚。
根据谷歌的说法，当给出一个高级命令时，比如“把抽屉里的米片拿给我”，PaLM-E可以为一个有手臂的移动机器人平台（由谷歌机器人开发）生成一个行动计划，然后机器人亲自执行。
PaLM-E分析来自机器人相机的数据，而无需预先处理好的场景表示。这样人类没有必要再预处理或标注数据，让机器人更自主地控制自己。
机器会产生韧性，并对环境做出反应。例如，PaLM-E模型会指导一个机器人去厨房取一袋米片，它在执行任务时，还能对付阻拦。当有人试图从机器人手中拿走米片并移走时，机器人能找到米片，再抓到手中。
被称为“PaLM-E”，是因为它基于谷歌现有的PaLM大型语言模型。谷歌通过添加感官信息和机器人控制，使PaLM“具身化”。
由于它基于语言模型，PaLM-E会进行连续观察，例如图像或传感器数据，并将它们编码为一系列与语言标记大小相同的向量。这样模型“理解”感官信息的方式，与处理语言相同。
除了RT-1机器人Transformer之外，PaLM-E还借鉴了谷歌之前在ViT-22B上的成果，这是2月份公布的视觉Transformer模型。ViT-22B已经接受过各种视觉任务的训练，例如图像分类、对象检测、语义分割和图像字幕。
使用神经网络进行机器人控制，GoogleRobotics并不是唯一的研究团队。微软最近的ChatGPTforRobotics论文，尝试以类似的方式，将视觉数据和大型语言模型结合起来进行机器人控制。
除了机器人技术，谷歌研究人员还观察到一些有趣的效果，使用大型语言模型的PaLM-E，表现出“正迁移”，可以将从一项任务中学到的知识和技能迁移到另一项任务中，与单任务机器人模型相比具有“显著更高的性能”。
此外，他们还观察到模型的规模效应：“语言模型越大，在视觉语言和机器人任务训练时就越能保持其语言能力——从数量上讲，562BPaLM-E模型几乎保留了其所有语言能力。”
研究人员发现，尽管只接受了单图像提示的训练，PaLM-E展示了涌现能力，如多模态思维链推理（允许模型分析包括语言和视觉信息的一系列输入）和多图像推理（使用多个图像作为输入来做出推理或预测）。从这个意义上说，随着深度学习模型变得越来越复杂，PaLM-E涌现惊喜的趋势似乎会持续下去。
谷歌研究人员计划探索PaLM-E在现实世界场景中的更多应用，例如家庭自动化或工业机器人。他们希望PaLM-E能够激发更多关于多模态推理和具身AI的研究。
“多模态”在AI圈内流行，因为具身智能通向两个方向，一个是人形机器人，一个是通用人工智能。
