《具身智能》
刘志毅 著
中译出版社出版
本书深入探讨了人工智能中的一个新兴领——具身智能，即智能系统与物理身体的结合。本书系统论述了具身智能的理论框架，包括身体与思维的互动、感知与行为的统一性，以及智能体如何通过与环境的互动来学习写适应。书中详细介绍了自由能原理，这是理解生命体和智能系统组织原则的关键理论，同时探讨了这一原理在人工智能设计中的应用，如强化学习感知与行动的和谐统一等。此外，本书还讨论了多学科视角下的智能解读，以及空间智能与具身智能的整合策略，为读者提供了一个全面了解人工智能未来发展趋势的窗口。
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探索具身智能的科学奥秘
在人类对智能无尽探索的史诗般历程中，具身认知理论如同一道划破夜空的流星，为我们理解智能的本质带来了革命性的视角。它不仅挑战了传统的智能观念，更是在认知科学、心理学、神经科学，乃至AI等学科领域引发了深刻的学术讨论和研究。
具身认知理论的核心思想是，智能并非一个抽象的、独立于身体和环境之外的实体，而是与个体的生理特性和所处的环境紧密相连的。这一理念为我们理解智能提供了一种全新的框架，它强调了身体结构和感官经验在认知过程中的基础性作用。例如，人类手部的精细动作能力不仅使我们能够执行复杂的物理任务，这种身体与物理世界的互动也深刻地塑造了我们的认知和思考方式。科学研究已经表明，身体运动能够显著影响大脑的认知处理区域，这一发现为身体属性在智能形成中的重要性提供了有力的证据。
在机器人学领域，具身智能的发展推动了仿生机器人设计的革新。这些机器人不仅模拟生物的动作，更重要的是，它们通过先进的传感器和算法，模拟生物的感知和认知能力，以实现与复杂物理世界的高效互动。具身智能的核心在于，机器人能够通过其身体结构来学习和适应环境，执行精确的物理任务，这种能力在灾难救援、精密手术辅助，以及探索未知环境等高风险场合显得尤为重要。
在AI领域，具身智能理论的应用促进了用户界面设计的变革，使得人机交互变得更加自然和直观。通过手势控制、面部表情识别和情感模拟等技术，AI系统能够更精准地捕捉和响应人类用户的需求，极大提升了交互的效率和体验。这种以用户为中心的设计思路，不仅使AI系统在执行任务时更加得心应手，也使它们在提供服务时更加人性化和富有同理心。
此外，具身智能的原则在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术中的应用，为用户带来了前所未有的沉浸式体验。在AR和VR环境中，用户的身体动作成为与虚拟世界互动的直接媒介，这种以身体为中心的交互方式，不仅增强了用户的沉浸感，也使得虚拟体验更加真实和富有教育意义。例如，在VR培训和教育应用中，用户可以通过模拟真实世界的肢体动作来学习新技能，这种学习方式的效率和效果远超传统的书本教育。
总之，具身智能的发展，不仅是技术的进步，更是对智能本质的深入理解。它强调了身体、大脑和环境之间的相互作用，提出了一种全新的智能观。在这个观念下，智能不再被看作孤立的计算过程，而是被视为生物体与环境互动的结果。
图源：视觉中国
在本书相关的篇章中，我们所讨论的具身智能不局限于那些通过智能技术驱动实体硬件产生特定行为的机器智能，如仿人机器人、无人驾驶汽车、无人机和工业机械臂等。实际上，具身智能的范畴更为广泛，它包括了图像识别、语音、自然语言理解等多模态技术，这些技术构成了具身智能的技术基础。它们使得机器智能能够更加精准地感知和理解其所处的环境，从而实现更加自然和高效的交互与适应。尽管这些技术在书中可能不会占过多的篇幅，但它们的重要性不言而喻，值得我们投入更多的关注和研究。它们是具身智能理念的具体体现，是推动智能科技发展的关键力量。
具身智能从哪里来？
在认知科学的浩瀚领域中，具身智能理论宛如一股清新的晨风，为我们带来了对智能本质的深刻反思。这一理论，如同一位智慧的向导，引领我们走出对智能的传统认知局限，开辟了一片新的认识天地。在这片天地中，身体和环境不是智能的被动接受者，而是智能表现和发展的关键因素。
具身智能理论的灵感部分源自小雷蒙德·W.吉布斯的开创性工作，在其著作《具身化与认知科学》中，吉布斯提出了一个颠覆性的观念：智能并非大脑中孤立的抽象思维过程，而是与身体的特性和环境的互动紧密相连。这一理论的提出，不仅是对传统认知模型的挑战，更是对智能定义的一次重新构思。
传统的认知科学将智能类比为一台冷冰冰的信息处理机器，而具身智能理论则引发了一场认知领域的革命。它促使我们认识到，智能不是简单的大脑中抽象符号的操作或者神经网络的模式识别，而是身体与环境之间复杂交互的结果。这种对智能的新理解，推动了AI和机器人学等领域向更自然、更具适应性的系统设计转变，为智能系统的设计提供了新的哲学基础和实现路径。
在探索具身AGI的学术旅程中，我们首先聚焦于其如何从自然模态中汲取并提炼出抽象概念。这一过程被称为自然模态的学习，是具身智能的基石。正如生物学中的自然选择过程一样，具身AI系统通过视觉、听觉和触觉等感官模态，捕捉外部世界的信息，并将其转化为抽象的概念和模式。例如，系统能够从视觉输入中识别出颜色的多样性、形状的复杂性，以及纹理的独特性，同样，它也能从声音输入中辨识音频的高低和音调的变化。这些抽象概念的形成，是AI系统构建外部世界模型的第一步，也是其认知发展的核心。
具身AGI利用这些抽象概念，对外部世界进行结构化认知。这一过程类似人类大脑处理感官输入以形成对世界的深层次理解。AI系统通过整合不同感官模态的信息，构建出一个多维度的世界模型，该模型不仅包含外部世界的结构和属性，还蕴含事物间的关系和交互。这个模型是动态的，能够根据AI系统的任务和目标进行实时更新和调整，从而使得AI系统能够更加精准地理解和适应外部世界。
在实现长期规划方面，具身AGI通过维护和利用其世界模型，展现出超越即时反应的能力。斯坦福大学AI实验室（SAIL）的相关工作表明，通过模拟可能的未来情景，AI系统能够制订并执行长期的行动计划。这种规划能力不仅涉及对未来的预测，还包括基于这些预测做出的复杂决策。随着AI系统在实施行动过程中的不断学习和感知，它能够对世界模型进行必要的更新和调整，以适应新的信息和变化，确保长期规划的顺利进行。
最后，具身AGI通过"感知—认知—行为"的闭环，实现了对世界的持续学习和适应。这个闭环过程是AI系统智能行为的基础，它涉及对外部世界的感知、基于感知数据的认知处理，以及基于认知结果的行动决策。随着行动的执行，AI系统再次进行感知和学习，形成一个连续的反馈循环，使AI系统能够在实践中不断优化其世界模型和行动策略。
图源：视觉中国
通过这些深入的理论探讨和实证研究，我们得以一窥具身AGI的深远潜力。这些研究不仅推动了AI技术的边界拓展，也为读者提供了对智能本质的深刻理解。随着科技的不断进步，具身智能理论有望在未来的科技创新中发挥更加关键的作用，引领我们走向更加智能的未来。
显而易见，具身AGI的认知架构是一个多维度的体系，它涵盖了从自然模态学习到结构化认知、从长期规划到"感知—认知—行为"闭环的一系列复杂过程。在自然模态学习中，AI系统通过模仿人类的感知方式，从视觉、听觉、触觉等多模态感官数据中提取信息，形成对世界的初步理解。结构化认知则进一步将这些信息整合，构建出一个有组织的世界模型，使AI系统能够理解外部环境的结构、属性和关系。长期规划能力则基于这个世界模型，使AI系统能够预测未来，制订并执行行动计划以实现长期目标。而"感知—认知—行为"的闭环则是AI系统持续学习和适应环境变化的关键，它确保AI系统能够在行动中学习，不断优化其对世界的理解和行动策略。
这些认知架构的多个方面共同作用，极大地提升了AI系统的学习能力和适应性，使其能够在复杂多变的环境中有效运作，实现既定目标。在这一过程中，具身智能理论提供了一个全新的视角，强调了身体和环境在智能形成中的重要性，为我们理解和研究智能提供了新的理论工具和方法。
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文：刘志毅 编辑：金久超 责任编辑：朱自奋
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