《AGENT AI SURVEYING THE HORIZONS OF MULTIMODAL INTERACTION》

在计算机科学和人工智能领域，多模态交互（Multimodal Interaction）指的是系统能够通过多种感知方式，如视觉、听觉、触觉等，与用户进行互动。Agent AI，即代理人工智能，是一种新兴的研究领域，它关注于创建能够在不同领域和应用中感知并采取行动的智能代理系统。在多模态AI系统的未来发展中，将这些系统具体化为在物理和虚拟环境中的代理，是提高它们交互性的一种很有前景的方法。通过使用现有的基础模型作为具体化代理的基础构建块，模型能更容易地处理和解释视觉和上下文数据，这对于创建更为复杂和情境感知的AI系统至关重要。 李飞飞教授作为“斯坦福AI教母”，在多模态智能代理领域做出了显著的贡献。她的研究团队开发了一套Agent AI系统框架，其不仅能在现实世界中进行多模态的理解，还通过现实-不可知训练方法，利用生成式AI和多种独立数据源，使得大型基础模型能够应用于物理和虚拟世界。Agent AI项目不仅推动了多模态交互技术的发展，而且展示了它成为实现通用人工智能（Artificial General Intelligence，简称AGI）的潜在途径。 Agent AI系统的框架设计目的是为了在广阔的领域和应用中感知和行动，其采用了代理范式作为接近AGI的路径。这类系统在处理多模态数据（如用户行为、环境物体、声音表达和整体情绪等）方面具备极高的能力，这使得它们能够向代理提供信息并指导其在给定环境中的响应。例如，一个能够理解用户动作、人类行为、环境对象、音频表达和场景情绪的系统，能够更好地为代理提供决策依据。此外，为了加快基于代理的多模态智能研究，研究者定义了“Agent AI”作为一个交互式的智能代理类别。 Agent AI系统的关键优势在于其跨现实训练方法，即通过在现实世界和虚拟世界共享的数据上进行训练，从而使得训练好的模型可以跨领域使用。这种训练方法克服了过去在特定情境下设计的AI系统难以适配到新环境的问题。Agent AI的研究成果不仅在学术界引起高度关注，还对商业应用产生了深远影响，例如，微软研究院在Redmond的团队和其他学术机构合作，共同推动了这一领域的研究进展。 多模态AI系统的泛滥可能会成为我们日常生活的一个普遍现象。因此，使这些系统更具互动性的方法是将它们具体化为在物理和虚拟环境中的代理。目前，系统借助现有的基础模型作为构建具体化代理的基本构建块。将代理嵌入到这样的环境中，有助于模型处理和解释视觉和上下文数据，这对于创建更加精细和情境感知的AI系统至关重要。 Agent AI作为一种新型的多模态交互研究方向，为人工智能系统提供了一种新的设计和应用范式。通过对不同领域的深入理解和处理能力，Agent AI将成为未来人工智能研究和应用中的一个重要领域，特别是在推动通用人工智能发展的进程中，起到了推动和创新的作用。