<p>在伯克利講座第164集，加州大學伯克利分校電氣工程和計算機科學教授吉滕德拉&middot;馬利克(Jitendra Malik)在2023年馬丁&middot;邁耶森伯克利學院研究講座上發(fā)表了題為&ldquo;人工智能的感覺運動之路&rdquo;的演講。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&ldquo;我很高興今天能談論這個非常非常熱門的話題。&rdquo;馬利克開始說。&ldquo;但我要先談談自然智能，因為如果不了解自然多樣性，我們就無法談論人工智能。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>他繼續(xù)說:&ldquo;我們可以說智能始于大約5.5億年前的寒武紀，當時我們有了第一批可以四處活動的多細胞動物。&rdquo;&ldquo;所以，這些是最早可以移動的動物，這給了它們一個優(yōu)勢，因為它們可以在不同的地方找到食物。但是如果你想在不同的地方移動和尋找食物，你需要感知，你需要知道去哪里，這意味著你需要有某種視覺系統(tǒng)或感知系統(tǒng)。這就是為什么我們有這個口號，這是吉布森的，&ldquo;我們看是為了移動，我們移動是為了看。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>馬利克說，對于一個機器人來說，它需要某種視覺系統(tǒng)，才能在特定的地形上導航，比如踏腳石或樓梯。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&ldquo;但是我們如何訓練視覺系統(tǒng)呢?他問道。&ldquo;我們想讓它在野外學習。所以，這是我們的直覺:如果你想象一個在樓梯上的機器人，它的本體感覺，它的感覺，它的關節(jié)角度可以讓它計算出它的左腿和右腿的深度，等等。它的幾何形狀來自它的關節(jié)角，來自它的內部狀態(tài)。那么，我們可以用它來訓練嗎?這個想法是本體感覺預測每條腿的深度然后視覺系統(tǒng)得到一個圖像。</p> <p>&nbsp;</p> <p>我們讓視覺系統(tǒng)做的是預測1.5秒后的深度。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&ldquo;這就是我們的想法&mdash;&mdash;你只需要改變它1.5秒后知道的信號，然后用它來做這種高級預測。我們有這個機器人，它每天都在學習。第一天，它很笨拙。第二天，價格進一步上漲。然后，最后，在第三天，你會看到它&hellip;&hellip;一路走來。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>馬利克的講座于3月20日舉行，是今年春天世界頂尖人工智能專家在伯克利舉行的一系列公開講座的第一場。其他演講嘉賓還包括伯克利大學博士得主John Schulman, OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人和ChatGPT的主要架構師;他是麻省理工學院榮譽退休教授，也是機器人領域的領先專家，以及其他四位伯克利人工智能領域的主要教員，他們將討論計算機視覺、機器學習和機器人領域的最新進展。</p> <p>&nbsp;</p> <p>請看下面馬利克的演講視頻。</p> <p>&nbsp;</p> <p><a href="https://youtu.be/f6fDpKDxpL0">https://youtu.be/f6fDpKDxpL0</a></p> <p>&nbsp;</p> <blockquote> <p>注：本文由院校官方新聞直譯，僅供參考，不代表指南者留學態(tài)度觀點。</p> </blockquote>