张比安（张比安），中国科学院的学者：具体的

体现的情报强调，理解受到代理商的理解和运动的影响，并主张智力或智能行为是从代理人的身体与周围环境之间的关系中得出的，而不仅仅是大脑的功能。这个想法与身体的智力不同，基于笛卡尔的心身二元论，这并没有考虑到大脑与身体之间的联系。体现智力的理论对认知科学，心理学，人类学，艺术等都产生了深远的影响。当前，智力理论理论与公众对人工智能，机器人技术和其他关注的领域深深相关，并且具有重大影响。从体内的传统智能到现代体现的智力，早期人工智能研究人员认为，themachines可以通过运行符号来模仿人类思维（理性行为），也就是说，让机器像人类一样思考，而无需考虑身体和环境。他们将人工智能定义为人类行为。除了限制思维之外，它还包括理解，行动，情感和灵感。因为他们认为思维与身体和环境是分开的，所以在模仿这些行为时，他们是独立执行的，而无需考虑行为之间的联系。人工智能中的另一所内在主义学校倡导人工智能应该模仿人脑的工作原理，我们通常将其称为大脑的计算。这所学校还不认为uugnthere在思维，理解和身体之间。因此，两个传统人工智能的学校都属于人体的智力。体现的情报认为，智能行为不仅取决于大脑的思维，而且还需要通过与物理接触来学习和决策iCal环境。最后，通过理解，实施结果被赋予大脑，形成一个封闭的循环并形成一个智力机构，以真正实现人类智能行为智慧的目的。与传统人工智能不同，体现智能的想法将促进人工智能的发展到更高的水平 - 通用人工智能。人工智能发展的历史已经通过了人工智能发展和三个阶段的历史的三分之一。人工智能的第一代提出了一种基于知识和经验的推理模型，并将这种模型用于模仿人类思维。该模型具有可解释性和理解的好处，但是由于代表和获得知识的困难，该模型高度限于应用和工业化。第二代人工智能苏Gests gest gest以数据驱动的模型，并使用基于大数据的机器研究来模仿情感和情感行为。由于模型的图像和声音之类的输入数据来自世界的目的，因此它具有巨大的应用程序潜力，但是由于模型本身具有不确定性，不可靠，不可靠（无法挑剔的），不受控制的和难以促进的缺陷，因此应用程序的范围受到限制。尽管科学家在此期间还进行了研究，以撰写人类的运动，例如手术和步行，但他们与思维和理解等其他方面的这些研究并不相关。简而言之，这两代人的人工智能有很大的限制，它们仅针对特定领域，并使用特定模型来解决特定的任务。 2020年大型语言模型的出现将人工智能推向了新的发展阶段 - 第三代人工智能。洛杉矶RGE语言模型是语言生成的强大能力，可以使机器与空旷的人进行自由互动，这表明Themachine已经完全掌握了人类语言。这件事具有重要意义。正如哲学家维特根斯坦（Wittgenstein）所说：“我的语言的边界是我世界的边界。”当机器掌握人类语言时，它将在一定程度上理解人类世界。大语言模型迈出了通用人工智能的关键一步。即使AI在语言的一代中取得了成功，在许多其他活动中都没有实现朝向通用AI的条件。例如，对于医学诊断，我们尚未开发出适合各种疾病的医疗计算机诊断系统。此外，大语言模型只能说（生成语言），并且不会（行动）。仍然有很多任务，尤其是辩护目前，人工智能无法完成EX任务。我们仍然与真正的通用人工智能保持一定距离。原因是传统人工智能会融入人类（大脑）的思维，理解和手势等。体现的情报强调了身体的重要性，环境理解和反馈，它们被用来与外界互动。这仅构成传统人工智能的缺点，允许机器逐渐学会适应环境，并通过反复的环境关系来优化其决策和行动，不断重复以完成越来越复杂的活动。这是对范式研究的新研究。将会看到的情报将提供人工智能，以在更广泛的环境中完成更多任务并朝向生成Al人工智能。关于机器人的顽固智能思维的首次研究是在机器人领域提出的，这是在人工智能诞生之前。 1954年，科学家发明了一个数字控制的可编程机器人手臂，为现代工业机器人奠定了基础，并舔了舔现代机器人的真实诞生。在发展人工智能的过程中，尽管模仿人类运动的模仿也包括在研究范围中，因为当时的研究重点是思考和理解，但运动（身体）并没有得到太多关注。后来，机器人的研究逐渐纳入一个新领域 - 机器人技术，同时研究了人工智能的作用。机器人研究的范围更大，更专注于技术，实际应用和工业化。 1986年，移动机器人的先驱罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）提出了行为机器人的想法。他贝尔IEVES认为，传统的象征主义人工智能非常依赖复杂的推理系统，而忽略了身体与身体对智能行为的基本贡献。可以说这是在机器人领域提出的体现智能的想法。促进智能思想中包含的机器人领域的技术发展促进了多模式消化中的单一理解（例如视觉或媒体）的机器人技术的发展。自动驾驶汽车需要在各种气候和复杂的环境下驾驶，并且所有时间的环境感知非常重要。当前，除了使用单个相机外，人们还考虑了更多的多传感器融合，也就是说，除了相机外，还应全面地使用各种传感器，例如激光扫描仪，雷达，声纳，卫星位置等。同样，对于操纵器，他们还需要使用许多传感器，例如触摸，能量和时刻，以在复杂的环境中实现复杂的操作，例如组装，紧急救援，救灾，矿山救济等，以适应不同的工作任务的需求，我们需要设计不同的机器人的不同类型，例如人类家族机器人，例如与其他型号的机器人一起，需要与Dexteriic of Firnction of Firctioning机器人一起进行，以防机器人，可以与其他机器人进行融合，从而可以进行特殊的机器人，从而提供机器人的不同。方法，会影响机器人形式的设计。这些都是机器人软件和硬件协作的问题。体现智能中代理的概念将对机器人技术产生重要影响。根据代理商的概念，机器人包括思考，理解和举止，并可以在数字世界和物理世界中完成任务。他们可以使用数字世界并模仿物理世界。它们在促进t方面具有重要意义他开发机器人。例如，如果在物理世界中没有进行车辆车辆的实验，它将防止许多因素，例如气候条件和紧急情况。模拟的使用将大大提高效率并节省时间和成本。使用代理理论，我们可以允许机器人相互发挥作用，实现机器的自我发展，并继续改善机器人性能。 。