據外媒報道，日前，Facebook發布了三款新工具，SoundSpaces、 Semantic MapNet， 以及一個探索模型，幫助AI將學習如何規劃路線、觀察周圍的物理環境、傾聽正在發生的事情，以及構建3D空間記憶。

“具身AI”（embodied AI ）這一概念來源于“具身認知”（embodied cognition），該理論認為，心理學的許多特征都是由有機體整個身體的各個方面塑造的。研究人員將這一邏輯應用到AI中，旨在提高AI系統的性能，如聊天機器人、機器人、自動駕駛汽車，甚至是與環境、人以及其他AI進行交互的智能揚聲器。例如，具身機器人可以檢查一扇門是否上鎖，或者取回樓上臥室里正在響鈴的智能手機。Facebook表示，“通過推進這些相關研究，并與更廣泛的AI社區分享我們的工作，我們希望加快構建具身AI系統和AI助手，幫助人們在現實世界中完成各種復雜的任務。”

雖然視覺是感知的基礎，但聲音也同樣重要。聲音能捕捉豐富的信息，這些信息通常難以通過視覺或力的數據察覺，比如干葉子的紋理或香檳瓶內的壓力。但很少有系統和算法利用聲音作為構建物理理解的工具，因此Facebook發布了SoundSpaces。

SoundSpaces是一個基于3D環境聲學模擬的音頻渲染語料庫。該數據集旨在與Facebook的開源模擬平臺AI Habitat一起使用，提供軟件傳感器，使其可以在掃描的真實環境中插入模擬聲源。
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