《AGENT AI》是一本關於人工智慧代理（AI Agent）的必讀書籍，易於理解。 AI Agent在不同領域和應用中展示了其感知和行動能力，是向通用人工智慧（AGI）發展的有前景途徑。書中探討了多模態人機互動（HCI）的核心概念，未來發展方向包括大數據視覺化、音場交易、混合實境互動等。投資人應關注AI Agent在健康、教育和娛樂等領域的應用前景，推動科技創新，為未來的財富成長鋪路。
你要了解#AI Agent，這本書（論文）是每個人繞不過去的必讀之物。李飛飛《AGENT AI》，是我今年看過的最爽感和未來方向的書籍，而且全文理解不困難，沒有深邃的專業術語和算法邏輯值得每個普通人讀一讀，文末評測有全文鏈接。
我可以收穫的大家告訴：AI Agent是人工智慧中高級最值得投資的領域（無論是美股還是Web3領域），也是最貼近C可以認知到的方向，對於老百姓來說，是最直接能接觸的領域到且可以大規模使用的領域。
正如它所發表的論文所描述的：AI Agent系統的訓練概述，該系統能夠在不同的領域和應用中感知和行動。 AI Agent是作為通往通用人工智慧（AGI）的有前景的途徑。 AI Agent已經證明了在物理世界中對多模態的理解的能力。它為與現實無關的訓練提供了一個框架，透過利用生成式人工智慧與多個獨立資料來源結合。我們提出了一個能夠在許多不同領域和應用中代理人工智慧系統的感知和行動總體概述，作為通往AGI的代理範式。
其中文章中誘發了AI Agent在多模態人機互動（HCI）的一些技術現狀、應用前景及未來發展方向，初步形成了核心技術與創新性方向，是值得我們深度思考和挖礦的，不要讓AI Agent只停留在語音互動、視線互動形態，範圍更禁止：
1.多模態HCI的核心概念與意義
多模態HCI透過整合語音、文字、圖像、訂閱等多種資訊模式，實現人與電腦之間的高效自然、靈活、互動。該技術的核心目標是：
• 提高交往的自然性與沉浸感。
• 拓展人機互動的場景適用性。
• 促進電腦理解人類免疫輸入模式的能力。
2.未來發展方向
文章中從五個研究領域進行了系統性的整理：
1.大數據可視化交互
概念：將複雜的數據轉化為易於理解的圖形化表示，透過多感知通道（視覺、聽覺、聽覺等）增強使用者體驗。
進展：
• 基於虛擬實境（VR）和擴增實境（AR）的資料視覺化探索；
• 在醫療和科研領域中，透過觸覺回饋（如力覺和振動回饋）幫助使用者更好地理解資料分配。
應用：
• 智慧城市監控：透過動態熱力學圖即時展示城市流量數據。
• 醫療分析資料：結合焦點回饋進行多維資料的研究。
2. 基於聲場的交易
概念：利用麥克風陣列和機器學習演算法分析環境中的聲場變化，幫助實現非視覺化的人機互動。
進展：
• 聲源定位技術的精度提升；
• 噪音環境下的穩健性語音互動技術。
應用：
• 智慧家庭：語音控制設備，只需接觸即可完成任務。
• 助殘技術：為視覺障礙使用者提供基於聲音的互動方式。
3.混合現實交互
概念：透過混合實境技術（MR）將虛擬資訊與實體世界交融，使用者可使用現實中的工件操縱虛擬環境。
進展：
• 基於實體驅動的虛擬工件互動最佳化；
• 映射實體-虛擬物件映射技術。
應用：
• 教育訓練：透過模擬現實環境進行沉浸式教學。
• 工業設計：利用虛擬原型進行產品驗證。
4.穿戴式交互
概念：
透過智慧手錶、健康監測設備等穿戴式設備，採用語音、觸控或皮膚電子技術實現互動。
進展：
• 皮膚感應器的同類和耐用性提升；
• 多通道融合演算法增強交互精度。
應用：
• 健康監測：心率、睡眠和運動狀態的即時追蹤；
• 遊戲娛樂：透過穿戴裝置操縱虛擬角色。
5.人機對話交互
概念：
研究語音辨識、情緒辨識、語音合成等技術，讓電腦更能理解並回應使用者的語言輸入。
進展：
• 大語言模型的普及（如GPT等）大大提高了對話系統的自然性；
• 語音情緒辨識技術的準確率提升。
應用：
• 客服機器人：支援多語言語音互動。
• 智慧助理：個人化語音指令回應。
所以我們看到很多AI Agent的項目，尤其是Web3領域的，大多還是停留在人機對話互動的智慧助理方面，例如24小時發推文，千人千面的AI語音聊天，情侶聊天等。最近我們也觀察到一些做智慧穿戴的#Depin專案+#AI的結合，來提供身體健康數據領域的創新，例如戒指（具體哪一家我就不奶了，可以自己去查，也是#SOL）鏈生態的），如手錶，如吊墜等。這裡面的機會比傳統只做單一的#AI公鏈或應用，來的更有價值和有趣，投資人也更喜歡，畢竟我們投了2家，硬體+軟體+AI，這將是一個潛力的方向
3.當前科技企業大力倡導的領域
1.拓展互動方式：探索新型互動方式，如感知感知與溫度感知等，進一步提升多模態融合的向度。
2.最佳化多模態組合：設計、靈活的多模態高效組合方式，使不同模式之間更自然地運作良好。
3. 設備小型化：開發更昂貴、耗電量更高的設備以適應日常使用。
4. 交叉設備交叉：引用設備間的互通性，實現無縫的多交叉設備。
5.演算法魯棒性提升：特別是在開放下，提升多模態環境與融合演算法的穩定性與即時性。
4.值得投資的應用場景
• 醫療復健：透過語音、圖像和認知訓練回饋，幫助患者進行復健與心理疏導。
• 辦公室教育：提供自動化辦公室助理及個人化教育平台，提升效率與體驗。
• 軍事模擬：結合混合實境技術，用於作戰模擬與局部訓練。
• 娛樂與遊戲：打造沉浸式遊戲與娛樂體驗，增強使用者與虛擬環境的互動感。
總結：李博士這篇文章，利用AI Agent未來落地的場景應用，系統性地梳理了多模態HCI的核心技術，並結合實際應用和未來研究方向，為#AIAgent這篇文章，可以說是2024年必讀的AI書籍，讓我更清楚地認識到多模態人機互動技術在推動未來標準化生活中的關鍵作用，揭示了它在開放環境和複雜場景下的巨大潛力。投資未來，才能把握財富還是那句話：佈局#AI，學習#AI，投資#AI。刻不容緩
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