具身 AI 综述：从模拟器到研究任务
人工智能
2022-01-06 v8 机器学习
摘要
从“互联网 AI”时代到“具身 AI”时代出现了一种新兴的范式转变，其中 AI 算法和智能体不再主要从主要来自互联网的图片、视频或文本数据集中学习。相反，它们通过类似于人类的自我中心感知与环境的交互来学习。因此，对支持各种具身 AI 研究任务的具身 AI 模拟器的需求大幅增长。具身 AI 中不断增长的兴趣有益于对通用人工智能（AGI）的更大追求，但迄今为止还没有对该领域的当代且全面的综述。本文旨在为具身 AI 领域提供百科式综述，从其模拟器到其研究。通过用我们提出的七个特征评估九个当前的具身 AI 模拟器，本文旨在理解这些模拟器在具身 AI 研究中的提供及其局限性。最后，本文综述了具身 AI 中的三个主要研究任务——视觉探索、视觉导航和具身问答（QA），涵盖了最先进的方法、评价指标和数据集。最后，通过综述该领域揭示的新见解，本文将提供模拟器对任务选择的建议以及对该领域未来方向的推荐。
引用
@article{arxiv.2103.04918,
title = {A Survey of Embodied AI: From Simulators to Research Tasks},
author = {Jiafei Duan and Samson Yu and Hui Li Tan and Hongyuan Zhu and Cheston Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.04918},
year = {2022}
}
备注
This work has been accepted by IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence