核心观点与背景 - 贝叶斯统计与具身智能存在深层次概念联系，具身智能理论认为认知能力源于智能体与环境的实时传感器交互，需要在不确定性下进行持续推理，贝叶斯统计为此提供了概率框架 [3] - 尽管存在概念联系，贝叶斯原则在当今具身智能系统中并未广泛应用，研究通过搜索和学习两个关键视角分析这一现象 [3] 搜索与学习：现代AI的两个基础主题 - 搜索和学习是驱动AI重大突破的通用方法，搜索指探索大量可能解决方案的算法，学习涉及通过数据训练模型提高任务执行能力 [4] - 研究人员设计的系统早期可能成功但性能会达到瓶颈，而基于可扩展通用方法构建的系统能随计算资源增加持续改进 [4] 当前具身智能的常见实践 - 主流具身智能方法建立在AI基础模型最新进展上，如预训练的大型语言模型和视觉-语言模型，这些模型通过大规模数据驱动学习提供丰富先验知识 [5] - 基础模型本身不足以满足具身智能系统所有要求，其编码的先验知识是静态和粗粒度的，难以指导机器人在动态环境中执行精确动作 [6] 贝叶斯与具身智能之间的深层联系 - 贝叶斯主义将概率解释为主观信念的量化，强调通过证据动态更新知识，具身智能认为智能是从身体、环境和大脑持续互动中涌现的现象 [8] - 贝叶斯统计为处理具身智能中的不确定性提供严格概率框架，具身智能的核心计算过程可解释和建模为贝叶斯推断形式 [8] 贝叶斯方法如何塑造具身智能的未来 - 现代具身智能系统采用数据驱动、假设轻量的方法，能与计算和大规模数据集扩展保持一致 [10] - 具身智能系统在开放物理环境中运行时，所有封闭世界设置中获得的知识和技能可被视为先验知识，需持续适应行为，这种适应性行为需要不确定性下的持续推理 [12] - 贝叶斯方法对结构化模型假设的依赖可以放松，提高现实场景中的灵活性和泛化能力 [13]