自強街87號

身為一個怕被 AI 取代的卑微人類，最近老是聽到兩個詞，於是查了一下，記錄在此：

代理 AI vs. 物理 AI

代理 AI（Agent AI）

代理 AI（Agent AI）指的是能夠自主決策、執行任務，並與環境互動的人工智慧系統。這類 AI 的特點是具有「主動性」，可以感知環境、處理資訊、做出決策，甚至能夠調整自身行為以達成目標。代理 AI 可以是純軟體（如聊天機器人、推薦系統）或結合硬體（如機器人、智能助手）。

代理 AI 的特性

1. 自主性（Autonomy）：不需要人類時時操控，能夠獨立執行任務。
2. 感知能力（Perception）：能夠透過感測器或資料分析來理解環境。
3. 決策與推理（Decision-Making & Reasoning）：根據輸入資訊進行計算、推理，選擇最佳行動。
4. 學習能力（Learning）：有些代理 AI 能夠透過機器學習優化自身行為。
5. 互動性（Interaction）：能與人類、其他 AI 或環境互動。

代理 AI 的例子

• 虛擬助手（如 Siri、Google Assistant、ChatGPT）：根據用戶的問題提供回答或執行任務。
• 自動駕駛系統（如 Tesla Autopilot）：感知路況、自主駕駛並做出決策。
• 智慧家居設備（如 Nest 恆溫器）：學習使用者習慣，自動調整溫度。
• 金融交易 AI（如高頻交易機器人）：分析市場數據，自動執行交易策略。

物理 AI（Physical AI；也可譯為實體AI）

物理 AI（Physical AI）指的是具備人工智慧並能夠影響現實世界的實體機器，如機器人或智慧裝置。與純軟體 AI（如聊天機器人）不同，物理 AI 必須具備硬體能力，能夠透過運動、操控物件或其他方式與物理世界互動。

物理 AI 的特性

1. 具體的物理形態（Embodiment）：不像純軟體 AI，物理 AI 必須有實體，例如機器人、無人機或自動化設備。
2. 環境交互（Physical Interaction）：能夠與現實世界互動，例如移動、抓取、組裝、調整。
3. 動態適應（Adaptive Motion）：有些物理 AI 能夠學習並適應不同環境，如波士頓動力（Boston Dynamics）的機器人。
4. 感測與回饋（Sensing & Feedback）：透過攝影機、雷達、觸覺感測器等來理解周圍環境。

物理 AI 的例子

• 機器人（Robots）：如波士頓動力的 Atlas、人形機器人 Tesla Optimus。
• 無人機（Drones）：如亞馬遜的無人機送貨系統。
• 自動化生產設備：如汽車製造廠的機械手臂。
• 醫療 AI 機器人：如手術機器人 Da Vinci，可以輔助醫生進行精準手術。

結論

• 代理 AI 更偏向軟體領域，負責「思考」和「決策」，像是聊天機器人、推薦系統。
• 物理 AI 則是具備人工智慧的實體機器，負責「行動」和「操控環境」，像是機器人、無人機、自動駕駛車輛。

BTW: 我要一隻喵外型的家務機器人，如下圖：