具身智能是指一种思想或者理论✿★◈。它强调认知受智能体的感知与动作的影响✿★◈，主张智能或智能行为来自智能体身体与周围环境的交互✿★◈，而不仅仅是大脑的功能✿★◈。这种思想与建立在笛卡尔身心二元论基础上的离身智能不同✿★◈，后者没有考虑大脑与身体之间的联系✿★◈。具身智能理论对认知科学✿★◈、心理学✿★◈、人类学✿★◈、艺术等都产生了深刻的影响台服暗黑3✿★◈，由此诞生了具身认知jdb电子官方入口✿★◈、具身心理学等分支学科✿★◈。当前✿★◈，具身智能理论深入到大众关注的人工智能✿★◈、机器人技术等领域✿★◈，并产生重大影响jdb电子官方入口✿★◈。

　　早期人工智能研究者认为✿★◈，机器可以通过对符号的操作实现对人类思考（理性行为）的模拟✿★◈，即让机器像人类那样思考✿★◈，无需考虑身体和环境✿★◈。他们把人工智能定义为模拟人类的智能行为✿★◈，除了模拟思考之外✿★◈，还包括感知台服暗黑3✿★◈、动作✿★◈，以及情感与灵感等✿★◈。由于他们认为思考和身体✿★◈、环境是分离的✿★◈，因此在模拟这些行为时✿★◈，是各自独立进行✿★◈，没有考虑行为之间的相互联系✿★◈。人工智能的另一学派内在主义✿★◈，主张人工智能应该模拟人类大脑的工作原理✿★◈，我们通常称之为类脑计算✿★◈。这个学派也没有考虑思考✿★◈、感知与身体的关系✿★◈。因此传统人工智能中的两大学派都属于离身智能✿★◈。

　　具身智能则认为人类的智能行为不仅依赖大脑的思考✿★◈，还需要通过与物理环境的交互来进行学习和决策✿★◈，最后通过感知将执行的结果反馈到大脑✿★◈，形成闭环✿★◈，构成一个智能体✿★◈，这样才能真正实现模拟人类智能行为的目标✿★◈。具身智能这种思想的提出✿★◈，与传统人工智能不同✿★◈，将推动人工智能向更高的水平——通用人工智能发展✿★◈。

　　人工智能的发展历史✿★◈，经历过三个阶段✿★◈。第一代人工智能提出以知识与经验为基础的推理模型台服暗黑3✿★◈，通过这一模型来模拟人类的思考✿★◈。这一模型具有可解释性与可理解性的优点✿★◈，但由于知识表示与获取的困难✿★◈，该模型在应用和产业化上受到很大限制✿★◈。第二代人工智能提出数据驱动的模型✿★◈，通过基于大数据的机器学习✿★◈，实现对人类感性和情感行为的模拟✿★◈。由于模型的图像✿★◈、语音等输入数据来自客观世界✿★◈，因此具有很大的应用潜力✿★◈，但由于模型本身存在不安全✿★◈、不可靠✿★◈、不可信（不可解释）✿★◈、不可控和不易推广等缺陷✿★◈，因此应用范围有限✿★◈。虽然科学家在这期间也进行过模拟人类动作✿★◈，比如手的操作与脚的步行等研究✿★◈，但没有将这些研究与思考✿★◈、感知等其他方面联系起来✿★◈。总之✿★◈，这两代人工智能都有很大的局限性✿★◈，而且只针对特定领域✿★◈、利用特定模型去解决特定任务✿★◈。

　　2020年大语言模型的出现✿★◈，把人工智能推向新的发展阶段——第三代人工智能✿★◈。大语言模型具有强大的语言生成能力✿★◈，使机器能够在开放领域下实现与人类的自由交互✿★◈，这表明机器已经完全掌握了人类的语言✿★◈。此事意义重大✿★◈。正如哲学家维特根斯坦所言✿★◈：“我的语言界限✿★◈，就是我的世界界限✿★◈。”机器一旦掌握了人类的语言✿★◈，也就在某种程度上理解了人类的世界✿★◈。大语言模型向通用人工智能迈出了关键一步✿★◈。

　　尽管人工智能在语言生成上取得成功jdb电子官方入口✿★◈，在许多其他任务上还不能实现领域的通用性✿★◈。比如医疗诊断✿★◈，目前我们还没有开发出适用于各种疾病的计算机医疗诊断系统✿★◈。另外✿★◈，大语言模型只会说（生成语言）台服暗黑3台服暗黑3✿★◈，不会干（行动）jdb电子官方入口✿★◈。还有大量的任务✿★◈，特别是复杂的任务✿★◈，人工智能目前还无法完成✿★◈。我们离真正的通用人工智能仍有一定距离✿★◈，其原因就在于✿★◈，传统人工智能对人类（大脑）的思考✿★◈、感知与动作等方面的模拟是相互分开的✿★◈，而且与环境隔离✿★◈。具身智能则强调物理身体✿★◈、环境感知与反馈的重要性✿★◈，并通过它们实现与外部世界的交互✿★◈。这正好弥补了传统人工智能的不足✿★◈，使机器通过与环境的反复交互✿★◈，逐渐学习适应环境并优化其决策和行动✿★◈，不断迭代✿★◈，完成更多✿★◈、更复杂的任务台服暗黑3✿★◈，这就是新的学习范式——强化学习✿★◈。由此可见✿★◈，具身智能将使人工智能在更广泛的环境下✿★◈，完成更多的任务✿★◈，向通用人工智能迈进✿★◈。

　　机器人的研究远在人工智能诞生之前jdb电子官方入口✿★◈。1954年✿★◈，科学家发明数字控制可编程的机械臂✿★◈，为现代工业机器人打下基础✿★◈，也预示着现代机器人的真正诞生✿★◈。在人工智能的发展过程中✿★◈，虽然也将模仿人类动作纳入研究范围✿★◈，但由于当时研究的重点是思考与感知✿★◈，动作（身体）并没有受到很大关注✿★◈。后来✿★◈，机器人研究慢慢形成一个新领域——机器人学✿★◈，与人工智能中的动作研究同时存在✿★◈。机器人学研究的范围更宽✿★◈，也更多关注技术✿★◈、实际应用和产业化✿★◈。1986年✿★◈，移动机器人的先驱罗德尼·布鲁克斯提出了行为主义机器人学的主张✿★◈，他认为传统的符号主义人工智能过于依赖复杂的推理系统✿★◈，忽视了身体与环境的互动对智能行为的关键性贡献✿★◈。可以说✿★◈，这是在机器人领域首次提出具身智能思想✿★◈。

　　其一是推动机器人技术从单一感知（如视觉或触觉）向多模态感知发展✿★◈。自动驾驶汽车需要在各种气候条件和复杂环境下行驶✿★◈，全天候的环境感知极为重要✿★◈。目前除了利用单一的摄像机之外✿★◈，人们更多地考虑多传感器融合✿★◈，即除摄像机之外✿★◈，还要综合利用激光扫描仪✿★◈、雷达✿★◈、声呐✿★◈、卫星定位等不同传感器✿★◈，以保证感知的可靠性✿★◈。同样✿★◈，对机械手来讲✿★◈，也需要利用触觉✿★◈、力觉✿★◈、力矩觉等多传感器的融合✿★◈，以便在复杂环境下实现复杂操作✿★◈，比如✿★◈，装配✿★◈、抢险救灾✿★◈、排雷等✿★◈。

　　其二是推动机器人技术更加关注软件与硬件的高度整合✿★◈。为了适应不同工作任务的需求✿★◈，我们需要设计不同类型的机器人✿★◈，如为家庭服务的人形机器人✿★◈，拥有灵巧双手的装配机器人✿★◈，拥有特殊功效的仿生机器人等✿★◈。不同类型的机器人需要不同的控制技术✿★◈，也会导致不同的学习和感知方式✿★◈，这反过来又影响机器人形态的设计✿★◈。这些都属于机器人软硬件协同的问题✿★◈。

　　其三台服暗黑3✿★◈，具身智能中的智能体概念对机器人技术也将产生重要影响✿★◈。根据智能体这一概念✿★◈，机器人将思考✿★◈、感知和动作连为一体✿★◈，既可以在数字世界中也可以在物理世界中完成任务✿★◈，利用数字世界又可以对物理世界进行仿真✿★◈，这些对推动机器人的发展意义重大✿★◈。比如✿★◈，无人车的实验如果在物理世界中进行jdb电子官方入口✿★◈，就要受到气候条件✿★◈、突发事件等诸多因素限制✿★◈，利用仿真模拟则会大大提高效率✿★◈，节省时间与费用✿★◈。利用智能体理论✿★◈，我们可以让机器人相互之间进行博弈✿★◈，实现机器的自我进化（迭代）✿★◈，使机器人的性能不断提高✿★◈。jdbAPP官网JDB官方正版下载✿★◈，数字化车间JDB集团✿★◈，JDB电子官方网站jdb游戏app✿★◈。人工智能✿★◈，