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- 麦克风就是“耳朵”,能听声音,判断声音从哪来;
- 触觉传感器就是“手”,能摸出物体的软硬、冷热、光滑还是粗糙;
- 陀螺仪和加速度传感器就是“平衡感”,能知道自己是不是在歪、是不是在动。
有了这些“感官”,具身智能就能像人类一样“亲身感受”世界,而不是靠别人给的数据“间接了解”世界。
比如,它不用看“热水杯”的图片,直接用触觉传感器碰一下,就知道“这东西70℃,很烫”;它不用看“石头”的标签,用机械手摸一下,就知道“这东西硬,不能捏”;它不用看“坑”的地图,用轮子压一下,就知道“这里低,要绕开”。
这种“直接感知”得到的知识,比传统AI从数据里学来的知识,要真实、要有用得多。
第二步:用行动“试错”,不是靠别人“教规则”
具身智能学习的核心,是“自己试、自己错、自己改”,不用人类提前写规则。
比如它学“叠衣服”:
- 第一次,它把衣服随便揉成一团,发现“叠不整齐”——错了;
- 第二次,它试着把衣服铺平,再对折,发现“比第一次整齐,但袖子没放好”——还是错了;
- 第三次,它把衣服铺平,先折袖子,再对折,发现“这次整齐了”——对了;
- 下次再叠衣服,它就记住了“先铺平、再折袖子、再对折”的步骤,要是遇到袖子长的衣服,它再调整一下折法,慢慢就越来越熟练。
再比如它学“走楼梯”:
- 第一次,它直接往前迈,差点摔下去——错了;
- 第二次,它试着把轮子对准台阶,慢慢往上挪,成功上了一级——对了;
- 第三次,它加快速度,发现“上快了会晃”,就放慢速度——调整;
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- 练几次下来,它就知道“走楼梯要对准台阶、慢一点、保持平衡”,不管是宽台阶还是窄台阶,它都能自己调整。
这种“试错学习”,跟咱们人类学走路、学写字的过程一模一样——没有谁天生就会,都是摔几次、写歪几次,慢慢就会了。
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