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    張鈸院士：具身智能——人工智能與機器人發展的重要推力
    

    2024-11-19
    
            
    


    
    


    

    


    


    

    具身智能 ——人工智能與機器人發展的重要推力
    

    文/張鈸
    

    
 中國科學院院士、清華大學教授

    

    
 
    

    

    
 具身智能是指一種思想或者理論。它強調認知受智能體的感知與動作的影響，主張智能或智能行為來自智能體身體與周圍環境的交互，而不僅僅是大腦的功能。這種思想與建立在笛卡爾身心二元論基礎上的離身智能不同，后者沒有考慮大腦與身體之間的聯系。具身智能理論對認知科學、心理學、人類學、藝術等都產生了深刻的影響，由此誕生了具身認知、具身心理學等分支學科。當前，具身智能理論深入到大眾關注的人工智能、機器人技術等領域，并產生重大影響。

    

    
 
    
  
    
   
    
    
    
     
    
      
    
       

    
      
    
      
    
       
    
        
    
         推動人工智能邁向更高水平的通用人工智能                 
                 
        
    
       
    
      
    
     
    
     
    
          
     
    
    
    
   
    
  
    
 
    

    

    
 早期人工智能研究者認為，機器可以通過對符號的操作實現對人類思考（理性行為）的模擬，即讓機器像人類那樣思考，無需考慮身體和環境。他們把人工智能定義為模擬人類的智能行為，除了模擬思考之外，還包括感知、動作，以及情感與靈感等。由于他們認為思考和身體、環境是分離的，因此在模擬這些行為時，是各自獨立進行，沒有考慮行為之間的相互聯系。人工智能的另一學派內在主義，主張人工智能應該模擬人類大腦的工作原理，我們通常稱之為類腦計算。這個學派也沒有考慮思考、感知與身體的關系。因此傳統人工智能中的兩大學派都屬于離身智能。
    

    

    
 具身智能則認為人類的智能行為不僅依賴大腦的思考，還需要通過與物理環境的交互來進行學習和決策，最后通過感知將執行的結果反饋到大腦，形成閉環，構成一個智能體，這樣才能真正實現模擬人類智能行為的目標。具身智能這種思想的提出，與傳統人工智能不同，將推動人工智能向更高的水平——通用人工智能發展。

    

    
 人工智能的發展歷史，經歷過三個階段。第一代人工智能提出以知識與經驗為基礎的推理模型，通過這一模型來模擬人類的思考。這一模型具有可解釋性與可理解性的優點，但由于知識表示與獲取的困難，該模型在應用和產業化上受到很大限制。第二代人工智能提出數據驅動的模型，通過基于大數據的機器學習，實現對人類感性和情感行為的模擬。由于模型的圖像、語音等輸入數據來自客觀世界，因此具有很大的應用潛力，但由于模型本身存在不安全、不可靠、不可信（不可解釋）、不可控和不易推廣等缺陷，因此應用范圍有限。雖然科學家在這期間也進行過模擬人類動作，比如手的操作與腳的步行等研究，但沒有將這些研究與思考、感知等其他方面聯系起來?？傊?，這兩代人工智能都有很大的局限性，而且只針對特定領域、利用特定模型去解決特定任務。

    

    
 2020 年大語言模型的出現，把人工智能推向新的發展階段——第三代人工智能。大語言模型具有強大的語言生成能力，使機器能夠在開放領域下實現與人類的自由交互，這表明機器已經完全掌握了人類的語言。此事意義重大。正如哲學家維特根斯坦所言：“我的語言界限，就是我的世界界限。”機器一旦掌握了人類的語言，也就在某種程度上理解了人類的世界。大語言模型向通用人工智能邁出了關鍵一步。

    

    
 盡管人工智能在語言生成上取得成功，在許多其他任務上還不能實現領域的通用性。比如醫療診斷，目前我們還沒有開發出適用于各種疾病的計算機醫療診斷系統。另外，大語言模型只會說（生成語言），不會干（行動）。還有大量的任務，特別是復雜的任務，人工智能目前還無法完成。我們離真正的通用人工智能仍有一定距離，其原因就在于，傳統人工智能對人類（大腦）的思考、感知與動作等方面的模擬是相互分開的，而且與環境隔離。具身智能則強調物理身體、環境感知與反饋的重要性，并通過它們實現與外部世界的交互。這正好彌補了傳統人工智能的不足，使機器通過與環境的反復交互，逐漸學習適應環境并優化其決策和行動，不斷迭代，完成更多、更復雜的任務，這就是新的學習范式——強化學習。由此可見，具身智能將使人工智能在更廣泛的環境下，完成更多的任務，向通用人工智能邁進。

    

    
 
    
  
    
   
    
    
    
     
    
      

    
     
    
     
    
      
    
       
    推動機器人領域三方面的技術進步
    
      
    
     
    
    
    
    
    
   
    
  
    
 
    

    

    
 

    

    
 機器人的研究遠在人工智能誕生之前。 
 1954 年，科學家發明數字控制可編程的機械臂，為現代工業機器人打下基礎，也預示著現代機器人的真正誕生。 
 在人工智能的發展過程中，雖然也將模仿人類動作納入研究范圍，但由于當時研究的重點是思考與感知，動作（身體）并沒有受到很大關注。 
 后來，機器人研究慢慢形成一個新領域——機器人學，與人工智能中的動作研究同時存在。 
 機器人學研究的范圍更寬，也更多關注技術、實際應用和產業化。 
 1986 年，移動機器人的先驅羅德尼·布魯克斯提出了行為主義機器人學的主張，他認為傳統的符號主義人工智能過于依賴復雜的推理系統，忽視了身體與環境的互動對智能行為的關鍵性貢獻。 
 可以說，這是在機器人領域首次提出具身智能思想。 
 
    

    

    
 總的來看，具身智能推動了機器人領域三方面的技術進步。

    

    
 其一是推動機器人技術從單一感知（如視覺或觸覺）向多模態感知發展。 
 自動駕駛汽車需要在各種氣候條件和復雜環境下行駛，全天候的環境感知極為重要。目前除了利用單一的攝像機之外，人們更多地考慮多傳感器融合，即除攝像機之外，還要綜合利用激光掃描儀、雷達、聲吶、衛星定位等不同傳感器，以保證感知的可靠性。同樣，對機械手來講，也需要利用觸覺、力覺、力矩覺等多傳感器的融合，以便在復雜環境下實現復雜操作，比如，裝配、搶險救災、排雷等。

    

    
 其二是推動機器人技術更加關注軟件與硬件的高度整合。 
 為了適應不同工作任務的需求，我們需要設計不同類型的機器人，如為家庭服務的人形機器人，擁有靈巧雙手的裝配機器人，擁有特殊功效的仿生機器人等。不同類型的機器人需要不同的控制技術，也會導致不同的學習和感知方式，這反過來又影響機器人形態的設計。這些都屬于機器人軟硬件協同的問題。

    

    
 其三，具身智能中的智能體概念對機器人技術也將產生重要影響。 
 根據智能體這一概念，機器人將思考、感知和動作連為一體，既可以在數字世界中也可以在物理世界中完成任務，利用數字世界又可以對物理世界進行仿真，這些對推動機器人的發展意義重大。比如，無人車的實驗如果在物理世界中進行，就要受到氣候條件、突發事件等諸多因素限制，利用仿真模擬則會大大提高效率，節省時間與費用。利用智能體理論，我們可以讓機器人相互之間進行博弈，實現機器的自我進化（迭代），使機器人的性能不斷提高。

    

    

    
 
    內容來源｜人民日報客戶端
    
 
    
  編輯｜段文秀 
 
    
 
    
  審核｜朱栩葶
  
     
 
    
 
    
  責編｜楊帆 
 
    

    


    

    
        

    

    

    
    
    

    


    
    
    
    
    

    






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