人工智能 (AI) 已经取得了长足进步，大型语模型 (LLM) 在自然语言处理方面表现出色。这些模型改变了我们对人工智能理解和生成人类语言能力的看法。虽然它们在识别模式和综合书面知识方面非常出色，但它们很难模仿人类的学习和行为方式。随着人工智能的不断发展，我们看到模型从简单处理信息转变为像人类一样学习、适应和行为的模型。
大型行为模型 (LBM) 正在成为 AI 领域的新前沿。这些模型超越了语言，专注于复制人类与世界互动的方式。与主要在静态数据集上训练的 LLM 不同，LBM 通过经验不断学习，使其能够在动态的现实世界中适应和推理。LBM 正在通过使机器能够像人类一样学习来塑造 AI 的未来。
事实证明，LLM 非常强大，但它们的功能本质上与训练数据息息相关。它们只能执行与训练期间学习到的模式相符的任务。虽然它们擅长执行静态任务，但在需要实时决策或从经验中学习的动态环境中却举步维艰。
此外，法学硕士主要侧重于语言处理。他们无法处理非语言信息，如视觉线索、身体感觉或社交互动，而这些信息对于理解和应对世界都至关重要。这种差距在需要多模态推理的场景中尤为明显，例如解释复杂的视觉或社交背景。
另一方面，人类是终身学习者。从婴儿时期开始，我们就与环境互动，尝试新想法，并适应不可预见的情况。人类学习的独特之处在于其适应性和效率。与机器不同，我们不需要经历所有可能的情景来做出决定。相反，我们会根据过去的经验进行推断，结合感官输入并预测结果。
行为人工智能旨在通过创建不仅能处理语言数据，还能从互动中学习和成长并能像人类一样轻松适应新环境的系统来弥补这些差距。这种方法将范式从“模型知道什么？”转变为“模型如何学习？”
大型行为模型 (LBM) 的目标不仅仅是复制人类所说的话。它们专注于理解人类行为的原因和方式。与依赖静态数据集的 LLM 不同，LBM 通过与环境的持续交互实时学习。这种主动学习过程有助于它们像人类一样调整自己的行为 - 通过尝试、观察和调整。例如，学习骑自行车的孩子不仅仅是阅读说明或观看视频；他们还会与世界进行身体互动，摔倒、调整并再次尝试 - 这是 LBM 旨在模仿的学习过程。
LBM 的功能不仅限于文本。它们可以处理各种数据，包括图像、声音和感官输入，从而更全面地了解周围环境。这种解释和响应复杂动态环境的能力使 LBM 特别适用于需要适应性和情境感知的应用程序。
LBM 的主要特点包括：
交互式学习：LBM 经过训练可以采取行动并接收反馈。这使它们能够从后果而不是静态数据集中学习。
多模式理解：它们处理来自不同来源的信息，例如视觉、声音和物理交互，以建立对环境的整体理解。
适应性：LBM 可以实时更新其知识和策略。这使它们具有高度动态性，适合不可预测的场景。
LBM 通过结合动态学习、多模态情境理解和跨不同领域的概括能力来促进类似人类的学习。
动态学习：人类不仅仅记住事实，我们还会适应新情况。例如，孩子不仅通过记住答案来学习解决难题，还通过识别模式并调整方法。LBM 旨在通过使用反馈循环来复制这一学习过程，以便在与世界互动时完善知识。它们不是从静态数据中学习，而是在遇到新情况时调整和提高理解力。例如，由 LBM 驱动的机器人可以通过探索来学习在建筑物中导航，而不是依赖预加载的地图。
多模态语境理解：与仅限于处理文本的 LLM 不同，人类可以无缝整合视觉、声音、触觉和情感，以深刻的多维方式理解世界。LBM 旨在实现类似的多模态语境理解，它们不仅可以理解口头命令，还可以识别您的手势、语调和面部表情。
跨领域泛化：人类学习的一大特点是能够将知识应用于各个领域。例如，学习驾驶汽车的人可以快速将知识转移到驾驶船只上。传统人工智能面临的挑战之一是在不同领域之间转移知识。虽然 LLM 可以为法律、医学或娱乐等不同领域生成文本，但它们很难将知识应用于各种环境。然而，LBM 旨在跨领域泛化知识。例如，经过训练以帮助做家务的 LBM 可以轻松适应在仓库等工业环境中工作，它在与环境互动时进行学习，而不需要重新训练。
尽管 LBM 仍是一个相对较新的领域，但其在实际应用中的潜力已经显现。例如，一家名为 Lirio 的公司使用 LBM 分析行为数据并创建个性化的医疗保健建议。通过不断从患者互动中学习，Lirio 的模型调整了其方法，以支持更好的治疗依从性和整体健康结果。例如，它可以精确定位可能错过药物的患者，并提供及时、激励性的提醒以鼓励患者遵守治疗。
在另一个创新用例中，丰田与麻省理工学院和哥伦比亚工程学院合作，探索使用 LBM 进行机器人学习。他们的“扩散策略”方法允许机器人通过观察人类行为来获得新技能。这使机器人能够更快、更高效地执行复杂的任务，例如处理各种厨房物品。丰田计划到 2024 年底将此功能扩展到 1,000 多项不同的任务，展示 LBM 在动态现实环境中的多功能性和适应性。
虽然 LBM 前景光明，但它们也带来了一些重大挑战和道德问题。一个关键问题是确保这些模型不会模仿它们所训练的数据中的有害行为。由于 LBM 是从与环境的互动中学习的，因此存在无意中学习或复制偏见、刻板印象或不当行为的风险。
另一个重要问题是隐私。LBM 能够模拟类似人类的行为，尤其是在个人或敏感环境中，这增加了操纵或侵犯隐私的可能性。随着这些模型越来越融入日常生活，确保它们尊重用户的自主权和保密性将至关重要。
这些担忧凸显了明确道德准则和监管框架的迫切需求。适当的监督将有助于以负责任和透明的方式指导 LBM 的发展，确保其部署造福社会，同时又不损害信任或公平。
大型行为模型 (LBM) 正在将 AI 带向新的方向。与传统模型不同，它们不只是处理信息，它们还会学习、适应，并且行为更像人类。这使得它们在医疗保健和机器人等领域非常有用，因为灵活性和情境非常重要。
但挑战也随之而来。如果处理不当，LBM 可能会发现有害行为或侵犯隐私。这就是为什么明确的规则和谨慎的开发如此重要。
通过正确的方法，LBM 可以改变机器与世界互动的方式，使它们比以往更加智能、更有用。
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