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具身智能的哲學(xué)反思①|劉永謀、白英慧:具身智能“身體”實(shí)現(xiàn)的四個(gè)環(huán)節(jié)

劉永謀(中國人民大學(xué)哲學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師、中國人民大學(xué)吳玉章講席教授)、白英慧(中國人民大學(xué)哲學(xué)院博士研究生)
2025-05-29 13:58
來源:澎湃新聞
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近期,大模型和人形機(jī)器人備受社會(huì)各界關(guān)注,很多人在思考:如何讓二者有效“融合”切實(shí)推動(dòng)具身智能的發(fā)展?顧名思義,具身智能是具有“身體”的人工智能。具身智能為大模型的應(yīng)用提供了更廣闊的平臺(tái),使之從“賽博空間”走向物理世界;具身智能讓機(jī)器人變得更“聰明”,與人類的交流更為順暢。具身智能的發(fā)展給哲學(xué)反思帶來不少挑戰(zhàn),本組筆談聚焦具身智能的定義、本質(zhì)特征、類型和實(shí)現(xiàn)的可能性等基本理論問題,以期推動(dòng)該領(lǐng)域研究的進(jìn)一步發(fā)展。劉永謀、白英慧認(rèn)為,追問具身智能的“身體”問題,主要涉及“身體”的劃界、預(yù)裝、融合與賦能等方面,這些問題相互交織、層層遞進(jìn)。閆宏秀、宋勝男認(rèn)為,具身智能面臨認(rèn)知偏差、語義鴻溝和價(jià)值判斷三大對齊難題,可通過“認(rèn)知—語言—價(jià)值”三重對齊框架及世界模型、語義扎根、倫理準(zhǔn)則具身化等具體方法,積極探索構(gòu)建協(xié)同、可信的具身智能系統(tǒng),推進(jìn)人機(jī)深度協(xié)作。吳靜認(rèn)為,具身智能的發(fā)展不僅需要有效改變現(xiàn)有大模型發(fā)展路徑的離身限制,還必須能夠構(gòu)建更具有智能正義的世界模型。楊慶峰指出,從進(jìn)化的角度看,具身智能是揚(yáng)棄理性智能體的結(jié)果,是走向超級(jí)智能的路徑之一。具身缺失阻礙了智能進(jìn)化,擁有身體形態(tài)成為改變這一阻礙的可能,但具身智能并不能克服災(zāi)難性遺忘和有限泛化能力的瓶頸問題。(專題特邀主持:劉永謀)

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本系列文章原刊《福建論壇(人文社會(huì)科學(xué)版)》2025年第4期,澎湃新聞經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。

【本文摘要】在AI專業(yè)領(lǐng)域中,主流觀點(diǎn)將具身智能視為大模型與機(jī)器人的融合。與離身智能不同,具身智能依賴于具有可區(qū)分性和可控制性的“身體”。這意味著具身智能需要進(jìn)行“身體”預(yù)裝,即通過編碼嵌入和人群學(xué)習(xí)路徑,將世界模型和軀體標(biāo)記內(nèi)嵌于機(jī)器人,使其具有一定的“身體”智能?!吧眢w”預(yù)裝應(yīng)從實(shí)用主義出發(fā),綜合考慮“身體”的形狀、大小、材質(zhì)及重量,盲目模仿人形并非最佳選擇。更進(jìn)一步來說,“身體”與大模型的融合并非簡單拼湊,而是強(qiáng)調(diào)整體性,目的是導(dǎo)向具身認(rèn)知?!吧眢w”能夠賦予機(jī)器人四大核心能力,即感知能力、空間能力、交互能力和情感能力,從而顯著提升機(jī)器人的整體智能水平。

在2025年第十四屆全國人民代表大會(huì)第三次會(huì)議上,具身智能首次被寫入政府工作報(bào)告,并被列為未來產(chǎn)業(yè)培育的重點(diǎn)方向。近年來,機(jī)器人產(chǎn)業(yè)(尤其是人形機(jī)器人)的快速發(fā)展,使得具身智能在人工智能領(lǐng)域備受關(guān)注。在相關(guān)研究中,“身體”問題已成為具身智能探討的核心議題,涵蓋“身體”的劃界、預(yù)裝、融合與賦能等關(guān)鍵環(huán)節(jié),亟需進(jìn)行系統(tǒng)梳理和深入探討。其中,“身體”的劃界問題旨在區(qū)分“身體”和“非身體”,厘清具身智能的物理與功能的邊界;“身體”的預(yù)裝問題追問“身體”智能的前設(shè)條件,剖析其預(yù)裝路徑和困境;“身體”的融合問題包括“身體”與大模型深度耦合的本質(zhì)和面臨的挑戰(zhàn);“身體”賦能問題則關(guān)注“身體”賦予具身智能的關(guān)鍵能力。這四個(gè)問題彼此交織、層層遞進(jìn):“身體”劃界是預(yù)裝與融合的前提,“身體”預(yù)裝為融合與賦能提供可能。這個(gè)框架不僅是對具身智能的哲學(xué)反思,也為其技術(shù)實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用落地提供了思考方向。

一、“身體”與“非身體”的劃界

具身智能(Embodied Intelligence)作為一種智能范式,強(qiáng)調(diào)智能是在“身體”與其所處環(huán)境的持續(xù)交互中涌現(xiàn)的。瓦雷拉等學(xué)者認(rèn)為,“具身”概念強(qiáng)調(diào)兩點(diǎn):“第一,認(rèn)知依賴于經(jīng)驗(yàn)的種類,這些經(jīng)驗(yàn)來自具有各種感知運(yùn)動(dòng)的身體;第二,這些個(gè)體的感知運(yùn)動(dòng)能力自身內(nèi)含在(embedded)一個(gè)更廣泛的生物、心理和文化的情境中”。與離身智能(如ChatGPT、DeepSeek等)不同,具身智能強(qiáng)調(diào)智能對“身體”的依賴性、“身體”與環(huán)境的統(tǒng)一性,反對將智能視為脫離“身體”而存在的抽象的計(jì)算過程或符號(hào)操作。換言之,區(qū)別具身智能與離身智能的核心問題在于:智能的生成與實(shí)現(xiàn)是否必然依賴“身體”。有觀點(diǎn)反駁稱,離身智能同樣具有“身體”(如處理器、內(nèi)存、傳感器等硬件裝置),這類智能雖然主要基于軟件層面的計(jì)算邏輯,但仍離不開物理硬件的支持。這種觀點(diǎn)在本質(zhì)上對“身體”概念的理解存在偏差。

“身體”并非單純的物理載體,其具有雙重屬性:既是客體,又是主體。在西方哲學(xué)史中,關(guān)于“身體”的討論長期受到笛卡爾身心二元論的影響,“身體”被視為獨(dú)立、純粹的物質(zhì)實(shí)體,類似于一部復(fù)雜的機(jī)器,受控于心靈。在此語境中,離身智能將“身體”視作客體,以一種抽象化的、第三人稱的視角界定“身體”,認(rèn)為“身體”僅僅是信息輸入和輸出的通道,忽視了“身體”在感知、認(rèn)知和交互方面的主動(dòng)作用。與之相對,具身智能認(rèn)為,“身體”不僅是信息處理的媒介,更是感知世界、體驗(yàn)情感、執(zhí)行意圖的主體,是智能活動(dòng)的內(nèi)在參與者。具身智能從能動(dòng)的、第一人稱的視角理解“身體”,認(rèn)為“身體”在環(huán)境中的體驗(yàn)構(gòu)成了智能生成的基礎(chǔ)。正如梅洛-龐蒂所主張的,“身體”與“心靈”融為一體、不可分割,可被稱為“身體主體”,其不僅僅作為物質(zhì)載體而存在,還作為感知—運(yùn)動(dòng)的主體與具體情境持續(xù)互動(dòng)。

因此,在具身智能的語境下,“身體”與“非身體”的劃界不僅取決于其是否擁有物理基礎(chǔ),關(guān)鍵還在于其是否具備主動(dòng)感知、交互運(yùn)動(dòng)和靈活適應(yīng)的能力。具體而言,“身體”的核心特征在于可區(qū)分性和可控制性。可區(qū)分性意味著,具身智能雖然始終嵌入環(huán)境之中,但仍具備從根本上區(qū)分自身“身體”與環(huán)境的能力。埃塞基爾·迪·保羅和埃文·湯普森提出的“自我個(gè)體化”(Self-individuating)概念強(qiáng)調(diào),“身體”能夠主動(dòng)生成并維持自身與環(huán)境之間的區(qū)分。這種區(qū)分能力依賴于“身體”的多層次感知系統(tǒng):環(huán)境感知用于接收外部信號(hào),“身體”感知用于監(jiān)測內(nèi)部狀態(tài),而內(nèi)容感知?jiǎng)t涵蓋話語、思想和共情感知,依托于其它感官所提供的信息而工作。這些感知機(jī)制協(xié)同作用,共同塑造了“身體”的可區(qū)分性。例如,現(xiàn)有的許多機(jī)器人模仿人類身體的多層次感知系統(tǒng),已經(jīng)初步具備了多模態(tài)感知的能力,能夠在一定程度上區(qū)分自我運(yùn)動(dòng)與環(huán)境擾動(dòng)。

以可區(qū)分性為基礎(chǔ),可控制性進(jìn)一步強(qiáng)調(diào),“身體”能夠自主調(diào)整或在大模型的調(diào)控下改變自身的基本形態(tài)、運(yùn)動(dòng)路徑和交互方式,以適應(yīng)環(huán)境并完成特定任務(wù)。與之相比,“非身體”通常形態(tài)固定,缺乏運(yùn)動(dòng)與動(dòng)態(tài)交互的能力。在具身智能的技術(shù)實(shí)踐中,波士頓動(dòng)力公司的Atlas機(jī)器人展現(xiàn)出高超的運(yùn)動(dòng)控制能力,能夠完成跳躍、后空翻等復(fù)雜動(dòng)作,并在遭受外力干擾時(shí)能即時(shí)調(diào)整姿勢以維持平衡。該機(jī)器人還能根據(jù)地形的變化動(dòng)態(tài)調(diào)整關(guān)節(jié)角度,實(shí)現(xiàn)在崎嶇地形上的平穩(wěn)行走。此外,具有柔性結(jié)構(gòu)的軟體機(jī)器人具備自適應(yīng)形態(tài)調(diào)整的能力,能夠根據(jù)外部環(huán)境主動(dòng)調(diào)整自身形狀與柔軟度,從而優(yōu)化運(yùn)動(dòng)模式。

二、具身智能的“身體”預(yù)裝

如前所述,具身智能的“身體”并非只是由傳感器、執(zhí)行器等構(gòu)成的物理系統(tǒng),還具有可區(qū)分性和可控制性的特征,此種特征的實(shí)現(xiàn)需要借鑒人類擁有的世界模型以及軀體標(biāo)記的能力。2007年,英國認(rèn)知科學(xué)家克里斯·弗里斯和卡爾·弗里斯頓提出“世界模型”的假設(shè),認(rèn)為人類大腦中存在著一個(gè)“反映物理世界和他人的思想世界”的模型,人類的大腦將這一模型與身體感知到的內(nèi)容進(jìn)行對比,以減少預(yù)測誤差并不斷優(yōu)化模型。而感知最初所需要的一些先驗(yàn)知識(shí),已經(jīng)過數(shù)百萬年的進(jìn)化植根于人類大腦之中。“世界模型”假設(shè)的提出有助于智能體理解真實(shí)的世界,進(jìn)而具備因果推理、預(yù)測分析等能力。2018年,大衛(wèi)·哈等人將世界模型概念系統(tǒng)性地引入人工智能研究領(lǐng)域,這引發(fā)了學(xué)界的熱議,認(rèn)為它不但包含著對世界的理解,而且指向了對未來的預(yù)測。除了世界模型,軀體標(biāo)記的能力對于具身智能也十分重要。安東尼奧·達(dá)馬西奧指出,情緒通過軀體標(biāo)記的方式參與推理過程。在某種情境下,當(dāng)負(fù)面結(jié)果出現(xiàn)時(shí),人體驗(yàn)到不愉快的軀體感受,即達(dá)馬西奧所稱的“軀體狀態(tài)”。此種負(fù)面結(jié)果與某種情緒相關(guān)聯(lián),便形成了軀體標(biāo)記。當(dāng)類似情境再次出現(xiàn)時(shí),身體便會(huì)表現(xiàn)出某種軀體狀態(tài),負(fù)面結(jié)果立刻被預(yù)測,軀體標(biāo)記從而參與到推理過程之中。需要指出的是,軀體標(biāo)記可以在意識(shí)之外做出預(yù)測、進(jìn)行推理,這意味著身體本身具備了一定的基礎(chǔ)性智能。

不難看出,將世界模型和軀體標(biāo)記預(yù)裝進(jìn)機(jī)器人的“身體”無疑將打造更加類人的具身智能。大致來說,存在著兩條預(yù)裝路徑:編碼嵌入和人群學(xué)習(xí)。編碼嵌入路徑通過形式化語言,將世界模型中的人類常識(shí)以及人類的軀體標(biāo)記編碼為機(jī)器人可識(shí)別的符號(hào)規(guī)則,但這面臨著三重困境。首先,常識(shí)和軀體標(biāo)記難以窮盡。常識(shí)作為一種覆蓋面極廣卻邊界模糊的知識(shí)體系,涵蓋從日常經(jīng)驗(yàn)到專業(yè)認(rèn)知的多個(gè)層面;軀體標(biāo)記則建立在豐富的生命經(jīng)驗(yàn)和情緒記憶基礎(chǔ)之上,涉及對多種生理、心理狀態(tài)的綜合感知,異常復(fù)雜。因此,形式化編碼不可能覆蓋所有常識(shí)以及軀體標(biāo)記,這導(dǎo)致智能體存在著認(rèn)知盲區(qū)。其次,常識(shí)和軀體標(biāo)記具有時(shí)空差異性。常識(shí)并非靜態(tài)的知識(shí)系統(tǒng),而是嵌入特定歷史、文化與社會(huì)語境之中的生成性知識(shí);軀體標(biāo)記在很大程度上依賴個(gè)體生命歷程中積累的生理經(jīng)驗(yàn)。如果編碼更新滯后或成本過高,智能體將難以適應(yīng)快速變化的環(huán)境,從而引發(fā)錯(cuò)誤或低效的行為。最后,部分常識(shí)和軀體標(biāo)記無法被編碼。人類的許多常識(shí)以意會(huì)知識(shí)的形式存在,它們雖然可以被人類本能地理解并應(yīng)用,但難以通過符號(hào)化的方式進(jìn)行清晰的表達(dá);軀體標(biāo)記所具有的情緒性、模糊性和情境性特征也限制了其完全被形式化表達(dá)的可能性。此外,人群學(xué)習(xí)路徑是一種基于集體經(jīng)驗(yàn)和互動(dòng)反饋來構(gòu)建世界模型和軀體標(biāo)記的預(yù)裝路徑,主要依賴于大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集、集體行為觀察和社會(huì)互動(dòng)學(xué)習(xí)。此路徑雖然在某種程度上能夠規(guī)避編碼嵌入路徑的滯后性等局限,但仍面臨著挑戰(zhàn):第一,學(xué)習(xí)效率低下。智能體學(xué)習(xí)豐富的人群數(shù)據(jù)需耗費(fèi)大量的時(shí)間成本,并且難以避免數(shù)據(jù)噪聲、數(shù)據(jù)偏見、數(shù)據(jù)錯(cuò)誤的干擾;第二,某些知識(shí)難以習(xí)得,如人類行為背后的因果關(guān)系等。

即便上述預(yù)裝路徑所面臨的困境能夠被突破,實(shí)現(xiàn)“身體”智能仍將面臨一個(gè)相當(dāng)棘手的問題:現(xiàn)有的編碼嵌入和人群學(xué)習(xí)路徑普遍預(yù)設(shè)可將人類的世界模型和軀體標(biāo)記直接復(fù)制到機(jī)器人的“身體”上,然而,世界模型和軀體標(biāo)記本質(zhì)上是個(gè)體基于自身身體與環(huán)境交互而生成的認(rèn)知體系及推理機(jī)制。由于機(jī)器人“身體”與人類身體存在著無限性與有限性、可變性與固定性等差異,在預(yù)裝過程中,世界模型和軀體標(biāo)記不能簡單照搬,而應(yīng)進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整。機(jī)器人“身體”是可變形、可拆卸、可替換的,因而機(jī)器人的世界模型必須具備跨形態(tài)適應(yīng)能力和認(rèn)知連續(xù)性機(jī)制,其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算架構(gòu)應(yīng)趨向模塊化設(shè)計(jì),以支持“身體”部件的靈活更換。此外,還應(yīng)構(gòu)建一種基于機(jī)器人自身動(dòng)作能力和環(huán)境適應(yīng)性的“機(jī)器軀體標(biāo)記”系統(tǒng),以能量消耗、運(yùn)動(dòng)精度、穩(wěn)定性等參數(shù)替代人類的諸種軀體感受和情緒反應(yīng)。

除世界模型和軀體標(biāo)記外,具身智能的“身體”預(yù)裝還應(yīng)重點(diǎn)考慮“身體”的形狀、大小、材質(zhì)及重量。這些因素的變化影響著具身智能的感知能力、運(yùn)動(dòng)能力、交互能力,從功能主義和實(shí)用主義的角度來看,這些“身體”因素應(yīng)服務(wù)于具身智能的任務(wù)需求和生存環(huán)境。在許多情況下,模仿人形并非最佳選擇。我們或許可以從大自然中獲得啟發(fā):不同物種在進(jìn)化過程中形成了不同的形態(tài),產(chǎn)生了不同的智能,因而具身智能不必局限于人形,應(yīng)在多樣化的形態(tài)中尋找最優(yōu)的感知和行動(dòng)方式,以實(shí)現(xiàn)更高效的智能。例如,在工業(yè)領(lǐng)域,應(yīng)優(yōu)化具身智能的剛性結(jié)構(gòu)以提升負(fù)載能力,并采用多關(guān)節(jié)機(jī)械臂形態(tài)以增強(qiáng)操作靈活性和自由度;在救援領(lǐng)域,機(jī)器人的柔性結(jié)構(gòu)與變形能力尤為關(guān)鍵,高機(jī)動(dòng)性的多足設(shè)計(jì)可提升其對復(fù)雜地形的適應(yīng)能力;在社交領(lǐng)域,可考慮為機(jī)器人設(shè)計(jì)類人形態(tài)、擬人表情,尤其是可愛的外觀、柔和的聲音,從而加強(qiáng)人機(jī)互動(dòng)和減少用戶的恐懼感。

三、“身體”與大模型的融合

世界模型和軀體標(biāo)記的“身體”預(yù)裝賦予了具身智能一定的“身體”智能,但要想讓機(jī)器人實(shí)現(xiàn)更高層次的智能,還需聚焦于機(jī)器人“身體”與大模型的融合。與世界模型相比,大模型具備兩個(gè)方面的優(yōu)勢:一是世界模型通過模擬環(huán)境動(dòng)態(tài)來表征現(xiàn)實(shí)世界的物理規(guī)律,而大模型則具有高級(jí)語義推理能力和跨領(lǐng)域知識(shí)整合能力;二是世界模型擅長短期狀態(tài)預(yù)測,而大模型在長時(shí)序任務(wù)規(guī)劃和策略推演上更具優(yōu)勢。不過,這并非說大模型可以完全取代世界模型或軀體標(biāo)記,如“身體”可以通過軀體標(biāo)記的方式自帶基礎(chǔ)智能,從而有效彌補(bǔ)大模型計(jì)算智能的不足。因此,要充分認(rèn)識(shí)“身體”與大模型在不同方面的互補(bǔ)性,據(jù)此提升具身智能的整體智能水平。

那么,“身體”與大模型的融合究竟意味著什么?必須明確的是,融合并非簡單拼湊,而是強(qiáng)調(diào)整體性,目的是導(dǎo)向具身認(rèn)知。換言之,融合并不意味著“身體”與大模型的功能疊加,而是二者在智能架構(gòu)方面的深度協(xié)同。當(dāng)二者功能疊加時(shí)會(huì)導(dǎo)致靜態(tài)規(guī)劃與動(dòng)態(tài)執(zhí)行的割裂,這是因?yàn)榇竽P蛢H能夠提供靜態(tài)的任務(wù)規(guī)劃,而“身體”在執(zhí)行時(shí)無法靈活調(diào)整策略,導(dǎo)致智能體無法適應(yīng)環(huán)境的變化。而當(dāng)“身體”與大模型深度協(xié)同時(shí),“身體”能夠通過世界模型預(yù)測環(huán)境的變化并即時(shí)反饋給大模型,大模型也能實(shí)時(shí)調(diào)整任務(wù)目標(biāo)。如此一來,“身體”與大模型相互依賴,形成“感知—推理—決策—執(zhí)行”的閉環(huán)系統(tǒng),從而顯著提升具身智能在開放環(huán)境中的任務(wù)適應(yīng)性、魯棒性及跨模態(tài)泛化能力。

羅納德·克里斯利和湯姆·齊姆克將具身性標(biāo)準(zhǔn)分為四個(gè)層次,從寬松到嚴(yán)格依次為:(1)物理實(shí)現(xiàn)(Physical Realization),具身系統(tǒng)只需依托于某種物理機(jī)制即可;(2)物理具身(Physical Embodiment),具身系統(tǒng)必須在一個(gè)連貫且整體的物理結(jié)構(gòu)中實(shí)現(xiàn);(3)有機(jī)狀具身(Organismoid Embodiment),具身系統(tǒng)的局部物理實(shí)現(xiàn)應(yīng)當(dāng)在形態(tài)或感知—運(yùn)動(dòng)能力方面與自然生物的身體共享某些(可能是表層的)特征,但并不要求其在任何意義上是有生命的;(4)有機(jī)體具身(Organismal Embodiment),具身智能的“身體”不僅是類生物的,還必須是有生命的、真正的生物體。照此標(biāo)準(zhǔn),物理實(shí)現(xiàn)更多屬于一種離身智能,而物理具身僅是“身體”與大模型的簡單拼湊,屬于形式上的具身智能,其并不具備具身認(rèn)知,未涉及到融合的本質(zhì),只有實(shí)現(xiàn)有機(jī)狀具身才可稱得上是“身體”與大模型的融合。

但是,就現(xiàn)階段而言,“身體”與大模型的融合仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。首先,大模型依賴機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行訓(xùn)練,然而目前的機(jī)器學(xué)習(xí)方法難以直接應(yīng)用于機(jī)器人,存在泛化能力不足、適應(yīng)性欠缺、主動(dòng)探索能力薄弱、忽視長時(shí)段交互的潛在影響等問題。因此,大模型或許難以從根本上與機(jī)器人“身體”實(shí)現(xiàn)真正的深度融合。其次,在未來“身體”與大模型的融合可能不再是“一對一”的固定關(guān)系,而是“一對多”的模式:同一大模型可以適配不同的“身體”,而同一“身體”可搭載不同的大模型。這反映了一種邁向通用人工智能的趨勢,雖然這一趨勢可能帶來技術(shù)的突破,但仍需時(shí)刻對其保持警惕。從技術(shù)層面來看,這一趨勢面臨跨平臺(tái)適配與對齊問題,不同機(jī)器人“身體”的傳感器類型、效應(yīng)器驅(qū)動(dòng)方式等存在差異,隨意更換大模型或機(jī)器人“身體”可能導(dǎo)致控制失穩(wěn),甚至完全失效,從而引發(fā)安全風(fēng)險(xiǎn)。從倫理層面來看,這一趨勢使?jié)撛谪?zé)任主體的數(shù)量大幅增加,一旦發(fā)生事故,將難以厘清并合理劃分事故責(zé)任。同時(shí),“身體”與大模型之間“一對多”的關(guān)系意味著不同平臺(tái)之間需要共享數(shù)據(jù),這極有可能造成隱私的泄露和數(shù)據(jù)的濫用,進(jìn)一步加劇倫理和法律風(fēng)險(xiǎn)。最后,“身體”與大模型具有邊界不一致性,大模型通常依賴云端計(jì)算并基于全局?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行推理,而“身體”則主要是本地實(shí)體,用于感知并響應(yīng)局部環(huán)境。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)狀況受限或計(jì)算資源不足時(shí),這種架構(gòu)差異可能導(dǎo)致信息滯后、決策偏差,甚至增加系統(tǒng)被惡意篡改的風(fēng)險(xiǎn),從而對具身智能的穩(wěn)定性和安全性構(gòu)成威脅。

四、AI機(jī)器人的具身賦能

經(jīng)過“身體”預(yù)裝以及“身體”與大模型的融合,具身智能有望得以實(shí)現(xiàn)。目前學(xué)界以“身體”為標(biāo)準(zhǔn),認(rèn)為智能包含離身向度和具身向度,人類智能便是這二者的統(tǒng)一體。那么,在具身智能中,具身向度究竟賦予了AI機(jī)器人哪些關(guān)鍵能力?綜合學(xué)界的討論,可以發(fā)現(xiàn)“身體”主要賦予了具身智能以下四大核心能力:感知能力、空間能力、交互能力和情感能力。

感知能力即具身智能通過“身體”感官獲取并理解環(huán)境信息的能力,AI機(jī)器人可通過視覺、聽覺、嗅覺、力覺等多模態(tài)傳感器主動(dòng)感知外部物理世界,并將感知信息轉(zhuǎn)化為可用于推理和決策的認(rèn)知表征?!吧眢w”可以提供直接的感知通道,通過動(dòng)作與反饋之間的循環(huán)使感知具有能動(dòng)性和動(dòng)態(tài)性,實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)接收向主動(dòng)探測的轉(zhuǎn)變,能夠極大提升AI機(jī)器人的環(huán)境適應(yīng)性以及任務(wù)執(zhí)行精度。例如,達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人依靠高精度攝像頭和力反饋系統(tǒng),能夠輔助外科醫(yī)生完成微創(chuàng)手術(shù),極大提高手術(shù)精度。相比之下,智身智能主要依賴大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練和離線推理,其感知方式往往是靜態(tài)的、間接的,難以完全模擬物理世界的復(fù)雜性和實(shí)時(shí)變化。

空間能力即具身智能識(shí)別物理空間、控制“身體”姿態(tài)并實(shí)現(xiàn)空間運(yùn)動(dòng)的能力,具體涵蓋路徑規(guī)劃、障礙躲避、目標(biāo)定位、物體操作等方面,這些能力使AI機(jī)器人能夠在三維空間中高效執(zhí)行任務(wù)。AI機(jī)器人的空間認(rèn)知依賴其“身體”的空間體驗(yàn)并基于此構(gòu)建空間模型,同時(shí)通過“身體”控制實(shí)現(xiàn)空間運(yùn)動(dòng)和操作??傮w而言,空間能力為AI機(jī)器人自主導(dǎo)航和路徑優(yōu)化賦能,使其能夠預(yù)測空間可行性并動(dòng)態(tài)調(diào)整路徑。例如,自動(dòng)駕駛機(jī)器人使用計(jì)算機(jī)視覺、激光雷達(dá)和地圖數(shù)據(jù),能夠預(yù)測其他車輛、行人和障礙物的運(yùn)動(dòng)軌跡并進(jìn)行規(guī)避。同時(shí),它還能在不同城市、天氣、路況下進(jìn)行道路識(shí)別,實(shí)時(shí)調(diào)整路徑規(guī)劃,靈活適應(yīng)駕駛規(guī)則。

交互能力即具身智能通過“身體”與環(huán)境、其它智能體以及人類進(jìn)行多模態(tài)交流的能力,涵蓋語言交流、“身體”姿態(tài)、觸覺反饋、環(huán)境感知以及社交行為等方面。“身體”之所以對機(jī)器人的交互能力至關(guān)重要,是因?yàn)榻换グ鞣N非語言因素,需要通過“身體”進(jìn)行展示和傳遞。換言之,“身體”能夠提供許多額外信息,使交互更加自然、深入。此外,交互能力對于具身智能的重要之處在于,其能夠使智能體之間、人機(jī)之間的協(xié)作更加流暢和高效。例如,軟銀Pepper機(jī)器人能夠識(shí)別他者的面部表情和語音情緒,并動(dòng)態(tài)調(diào)整自身語調(diào)和肢體語言,以便進(jìn)行更自然的社交互動(dòng)。在日本,Mizuho銀行使用Pepper機(jī)器人作為接待助手,為客戶導(dǎo)航和辦理業(yè)務(wù)。

情感能力即識(shí)別、表達(dá)和響應(yīng)情感的能力,它不僅源于認(rèn)知計(jì)算,還高度依賴具身體驗(yàn)。身體狀態(tài)是情感的重要影響因素,如身體疲勞時(shí)更容易感到憤怒和煩躁。此外,在情感智能中聯(lián)想能力至關(guān)重要。當(dāng)一個(gè)人感受到輕微的觸摸時(shí),他的聯(lián)想中心便會(huì)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推斷:如果聯(lián)想到的是伴侶在撓癢癢,便會(huì)產(chǎn)生愉悅和親密之感;如果聯(lián)想到的是蜘蛛在爬,便會(huì)產(chǎn)生恐懼或厭惡情緒。這種情感歸因的聯(lián)想過程,是人類基于經(jīng)驗(yàn)、情境、記憶和身體感知的高度復(fù)雜的認(rèn)知活動(dòng)。然而,對于具身智能而言,如何實(shí)現(xiàn)類似的聯(lián)想能力仍是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。人類的聯(lián)想方式受到文化背景、個(gè)性化經(jīng)歷、社會(huì)環(huán)境的深刻影響,但具身智能缺乏真正的個(gè)性化體驗(yàn)和長期情感記憶,無法真正建立像人類一樣的聯(lián)想記憶庫。如今,情感能力能夠提升具身智能在老年護(hù)理、心理疏導(dǎo)、兒童陪伴、人機(jī)戀愛等方面的互動(dòng)質(zhì)量和用戶體驗(yàn),潛在的應(yīng)用價(jià)值巨大。因此,在未來應(yīng)引導(dǎo)情感智能的發(fā)展朝著健康、安全、負(fù)責(zé)任的方向推進(jìn),從而使具身智能真正成為人類社會(huì)的可靠助手和溫暖陪伴者。

    責(zé)任編輯:龔思量
    圖片編輯:張穎
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