WorldAPIs：世界价值有多少个 API？一个思维实验
内容提要
本文介绍了SIMA项目，旨在通过虚拟3D环境训练智能代理系统，使其能够遵循语言指令，推动具身人工智能的发展。研究强调感知、行动、记忆和学习的重要性，探讨了人类与动物的区别，并提出新工具调用管道以提升大型语言模型的性能。同时，文章评估了体感式人工智能模拟器，并讨论了构建具社交交互能力的自主智能体所面临的挑战。
延伸解读
具身人工智能的理论框架
文章提出具身人工智能是通向通用人工智能的下一个基本步骤，并构建了一个基于认知架构的理论框架，强调感知、行动、记忆和学习作为具身代理的重要组成部分。该框架与弗里斯顿的主动推理原则相一致，为具身人工智能的发展提供了全面的方法。这一理论视角有助于理解具身智能与当前大型语言模型等静态学习范式的本质区别。
SIMA项目的目标与初步成果
SIMA项目旨在通过在虚拟3D环境中训练智能代理系统，使其能够在任何3D环境中遵循任意语言指令。该项目在多样化的研究环境和商业视频游戏中取得了有希望的初步结果。这显示了在虚拟环境中训练通用代理的可行性，但文章也指出，构建具有社交交互能力的自主智能体仍是人工智能面临的主要挑战之一。
工具调用管道Sum2Act的创新
文章引入了一种新的工具调用管道Sum2Act，通过“从摘要到行动”的过程，在复杂的真实用户查询中模拟人类解决问题的过程，从而提高了大型语言模型的性能，并优于现有方法。这一创新表明，让大型语言模型具备学习外部工具使用的能力，可能是实现人工智能的重要一步，因为人类与动物的区别之一就在于人类可以使用和创造工具。
体感式人工智能模拟器评估与任务
文章对体感式人工智能领域进行了综合调查，评估了九个当前模拟器，并探讨了视觉探索、视觉导航和身体问题回答三项研究任务。这些评估旨在为该领域模拟器和未来方向的选择提供建议。同时，文章也指出了当前在具体化语言使用方面的研究局限性，并认为实现人类水平的人工智能需要更广泛的关键社交技能。
Q&A
SIMA项目的主要目标是什么？
SIMA项目旨在通过虚拟3D环境训练智能代理系统，使其能够遵循语言指令。
具身人工智能与传统人工智能有什么区别？
具身人工智能强调感知、行动、记忆和学习的重要性，与静态学习的经典范式有所区别。
文章中提到的工具调用管道有什么作用？
工具调用管道旨在控制庞大的真实世界应用程序接口，提高大型语言模型的性能。
构建具有社交交互能力的自主智能体面临哪些挑战？
构建具有社交交互能力的自主智能体是人工智能面临的主要挑战之一，尤其是在具体化语言使用方面存在局限性。
如何提高人工智能代理的交互能力？
通过虚拟环境中的交互式训练、行为测试和逆强化学习技术，可以提高人工智能代理的交互能力。
文章对体感式人工智能模拟器进行了怎样的评估？
文章对九个当前体感式人工智能模拟器进行了综合评估，并探讨了视觉探索、视觉导航和身体问题回答的研究任务。
