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          張鈸:具身智能——人工智能與機器人發展的重要推力

          電力網
          2025-08-21
           來源:人民日報
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            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。總之,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。

            來源:《人民日報》作者張鈸系中國科學院院士、清華大學教授


          作者:張鈸 電力數字化轉型案例征集
          電力數字化智能化網站
          中國電力年鑒

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