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具身智能相比传统人工智能,是从数据到行为的跃迁。传统人工智能的强项在于大规模数据处理和模型训练,它可以通过海量数据生成预测模型或识别模式,但这一过程通常发生在虚拟环境中,缺乏对物理世界的即时反馈。而具身智能不仅依赖数据驱动,还依赖行动与感知的闭环,通过与真实环境的互动,不断修正自身模型和策略。这意味着,智能系统不再是被动的决策器,而是能够主动干预物理世界并实时适应变化的智能体。
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另一方面是AI化学知识储备问题。现有算法多为“黑箱式”模型,融入的化学知识不够。换句话说,要拿下“化学博士学位”,AI还需“垂直发力”。徐波说,当前许多AI系统主要依赖数据驱动的方法,与不同领域知识结合程度不足。为解决这个问题,AI领域学者与化学学者正在进行跨领域合作,为化学领域开发专用算法和模型,发展各类科学化学语言表征等基本能力,以构建更强大的模型。
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