text: 【人工智能的下一个浪潮，在哪儿？】
  从符号主义到联结主义，智能体与真实世界的交互得到日益重视。上世纪五十年代的达特茅斯会议之后的一段时期内，对人工智能的研究主要限于符号处理范式（符号主义）。符号主义的局限性很快在实际应用中暴露出来，并催动了联接主义的发展，形成了包括多层感知机、前向神经网络、循环神经网络，直至今日风靡学术界与产业界的深度神经网络等多种方法。这种用人工神经网络模拟认知过程的方法在适应、泛化与学习方面的确取得了很大的进展，但并未真正解决智能体与真实物理世界交互的难题。该难题“莫拉维克悖论”可以通俗地表述为：要让电脑如成人般地下棋是相对容易的，但是要让电脑有如一岁小孩般的感知和行动能力却是相当困难，甚至是不可能的。
  针对以上问题，“具身智能”（Embodied AI）概念应运而生。针对智能体的交互问题， 明斯基从行为学习的角度提出了“强化学习”的概念。1986年，布鲁克斯从控制论角度出发，强调智能是具身化（Embodied）和情境化（Contextlized）的，传统以表征为核心的经典AI进化路径是错误的，而清除表征的方式就是制造基于行为的机器人。Rolf Pfeifer在其著作《How the Body Shapes the Way We Think》中通过分析“身体是如何影响智能的”对“智能的具身化”做了清晰的描述，阐明了“具身性”对理解智能本质与研究人工智能系统的深远影响。以上这些工作为人工智能的第三个流派——以具身智能为代表的行为主义方法奠定了坚实基础。
  “具身智能”的基本假设是，智能行为可以被具有对应形态的智能体通过适应环境的方式学习到。可以简单理解为各种不同形态的机器人，让它们在真实的物理环境下执行各种各样的任务，来完成人工智能的进化过程。拆分来理解，“具身”的基本含义是认知对身体的依赖性，即身体对于认知具有影响，换句话说，身体参与了认知，影响了思维、判断等心智过程。“具身”意味着认知不能脱离身体单独存在。此外，“具身”相对的概念是“离身”（Disembodiment），指的是认知与身体解耦（ChatGPT为代表的大模型就仅仅实现了离身智能）；“智能”代表智能体（生物或机械）通过与环境产生交互后，通过自身学习，产生对于客观世界的理解和改造能力。
  此外，一些通过强化学习训练的机器人，也可以被认为是具身智能的一种形式，如OpenAI的单手还原魔方机器人等。因此，具身智能旨在基于机器与物理世界的交互，创建软硬件结合、可自主学习进化的智能体。
  具身的概念是可检验、可测量的。人所理解的世界概念，其中既包括人类独有的责任心、荣誉、感情、欲望等非具身的概念，也包括了杯子、车等实体以及相应行为的具身概念。而具身概念是具备可达性、可检验性以及可解释性的，即具身的概念对应的实体和行为是可以被测量，可以通过任务的完成来验证以及通过具身学习来实现概念的推断。相比之下，非具身概念基本要素不能实现可测量及可检验。
  所以，根据具身智能的特点可以研判，如同经典力学领域的速度、动量、弹性等概念奠基了物理学领域，驱动了后续科学的发展，同理，具身智能因其实现了知识、概念、可解释以及行为因果关系，其有望成为通用人工智能的驱动力。http://t.cn/A6p2eTFl（作者：计算机文艺复兴）