人工智能 （AI）有多种形式，从模式识别系统到 生成的AI 。但是 ，还有另一种类型的AI几乎可以立即响应对现实字的数据：体现的AI 。
但是 ，这项技术到底是什么，它如何运作？
体现的AI通常将传感器与机器学习相结合，以响应现实世界的数据。例如 ，自动驾驶无人机 ，自动驾驶汽车和工厂自动化。机器人真空吸尘器和割草机使用简化的体现AI形式 。
这些自主系统使用AI学习在物理世界中遇到障碍 。大多数体现的AI使用算法编码的地图，在许多方面 ，该地图类似于伦敦迷宫般的道路和地标网络的心理地图。实际上 ， 研究伦敦的出租车司机如何确定一条路线 已被用来告知此类体现系统的开发 。
其中一些系统还结合了在昆虫群，鸟类或动物群中发现的体现类型的群体智能 。这些小组在潜意识中同步他们的运动。模仿这种行为是开发无人机或仓库车辆网络的有用策略 由体现的AI控制 。
体现AI的发展始于1950年代 ， 控制论乌龟这是由英国负担神经学研究所的威廉·格雷·沃尔特（William Gray Walter）创建的 ，但体现的AI需要数十年才能自己进入 。而认知和生成的AI从 大型语言模型，体现了AI在物理世界中的经验中学到的 ，就像人类对他们所看到和听到的反应一样。
但是 ，体现AI的感觉输入与人类的感觉完全不同 。体现的AI可以检测X射线，紫外线和红外光 ，磁场或GPS数据 。然后 ，计算机视觉算法可以使用此感官数据来识别对象并响应它们。
体现AI的核心元素是 世界模型，它是为其操作环境而设计的 。这个世界模型类似于我们对周围环境的理解 。
世界模型得到了不同的学习方法的支持。一个例子是 强化学习，它使用基于策略的方法来确定路线＆mdash;例如 ，使用诸如“遇到y时始终执行X”之类的规则。
另一个是主动推断 ，该推断是建立在人脑运作方式的基础上 。这些模型不断地从环境中获取数据，并基于此实时流进行更新世界模型 - 类似于我们根据所见和听到的反应方式 。相反 ，其他一些AI模型并非实时发展。
主动推断始于对环境的基本理解水平 ，但它可以迅速发展 。因此，任何依靠主动推理的自动驾驶汽车都需要在道路上安全部署大量培训 。
体现的AI还可以通过阅读客户的情绪状态并相应地调整其反应来帮助聊天机器人提供更好的客户体验。
尽管体现的AI系统仍处于早期阶段 ，但研究正在迅速发展 。生成AI的改善自然会为体现AI的发展提供信息 。体现的AI还将受益于改善其确定周围环境的传感器的准确性和可用性。
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