具身智能
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具身智能（Embodied Artificial Intelligence，Embodied Intelligence，Embodied AI）
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具身智能（Embodied Artificial Intelligence，Embodied Intelligence，Embodied AI）又称“具身AI”“具身人工智能”指的是是通过创建软硬件结合的智能体。
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[1]。
这种“具身智能”的进化，是纯软件系统当中的进化替代不了的。
最新的人工智能研究发现，智能生物的智能化程度，和它的身体结构之间，存在很强的正相关性。也就是,对于智能生物来说，身体不是一部等待加载“智能算法"的机器，而是身体本身就参与了算法的进化。今天地球上所有的智力活动，都是生物通过自己的身体，真真切切地与环境产生交互之后，通过自身的学习和进化所遗留下来的“智力遗产”.这个过程，已经被大型的计算机模拟实验所证实。
具身智能(Embodied Intelligence)可以拆分成两个词:一是“具身”，二是“智能”。 "具身”(Embodiment) 首先是一个心理学概念， 根据中国心理学会《心理学报》的一篇文章《具身"涵义的理论辨析》，具身的基本含义是指认知对身体的依赖性，即身体对于认知具有影响。具身还分为“弱具身”和“强具身”，前者认为认知依赖于身体，但保留了认知自身的计算和表征功能，后者则主张:“认知是被身体作用于世界的活动所塑造出来的，身体的特殊细节早就了认知的特殊性。”
具身的性质和特征可以表现在四个方面:
1.身体参与了认知，影响了思维、判断、态度、情绪等心智过程；
2.对于客观的认知依赖于身体作用于世界的活动；
3.意义源于身体--有着身体的 “感觉--运动系统” 的基础；
4.身体的不同特征倾向，造就了不同的思维和认识方式。
从这点来看，“具身” 所指代的，便是客观物理存在的“身体”，对于身体所承载的“认知”带来的各种影响。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。
如果结合第二个词，“智能” ,具身智能便可以粗略定义为:智能体(可以是生物或机械)，通过与环境产生交互后，通过自身的学习，产生对于客观世界的理解和改造能力。 具身智能假设，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。地球上所有的生物，都可以说是具身智能。
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[1]。
根据智源研究院院长、北京大学教授黄铁军的观点，”基于虚拟世界、 实时时空环境训练的具身模型也会取得较大的发展，如自动驾驶、机器人游戏中数字人等"。这些人工智能将通过与环境交互的渠道，从真实的物理或虚拟的数字空间中学习和进步。黄铁军认为，具身智能是产生超级人工智能的一条路径[2]。
未来五到十年，超大规模预训练模型(信息模型)和具身模型将会结合，成为数字超人，在知识能力以及跟环境的互动程度上，将比以往的人类都要--具身模型和机器人也将结合，在物理世界出现能力比人类还要强的无人系统，即具身超人。乐观估计，在未来三十年，数字超人和具身超人可能会结合，最终诞生超级人工智能。[2]，
此外，具身智能对当前人工智能研究的发展也有重要意义。例如，通过构建具身智能体，强化学习算法的性能可以更加强大。2021年2月， 李飞飞等研究者提出了名为深度进化强化学习(DeepEvolutionary Reinforcement Learning，DERL) 框架。该框架可以让智能体通过在复杂的任务和环境中，仅依赖低层次自我中心(Low Level Ego-Centric)传感信息的方式，逐步进化出多样的智能体形态。在设计智能体的过程中，研究者让智能体通过与环境交互，逐渐进化出各种形态的“身体”,逐步学习到在复杂多变环境下更强的行动能力[1]。
