点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 Bin Liu等 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要 的。 核心观点与背景 本篇综述探讨了贝叶斯统计与具身智能之间深层次的概念联系。具身智能理论认为，认知能力从根本上源 于并受制于智能体与环境的实时传感器交互。这种适应性行为本质上需要在不确定性下进行持续推理。贝 叶斯统计为此提供了一个原则性的概率框架，通过将知识表示为概率分布，并根据新证据更新信念。 研究指出，尽管存在这种深层概念联系，贝叶斯原则在当今的具身智能系统中并未得到广泛应用。本文通 过两个关键视角分析这一现象：搜索和学习——这两个主题被Rich Sutton在著名文章"The Bitter Lesson"中 强调为现代AI的核心。 搜索与学习：现代AI的两个基础主题 Rich Sutton的"The Bitter Lesson"强调，搜索和学习代表了能够随着计算能力增加而驱动AI重大突破的通用 方法。搜索指系统地探索大 ...