机构名称：
¥ 1.0
我们提出，具身人工智能 (E-AI) 是追求通用人工智能 (AGI) 的下一个基本步骤，并将其与当前的人工智能进步（尤其是大型语言模型 (LLM)）进行比较。我们遍历了具身概念在不同领域（哲学、心理学、神经科学和机器人技术）的演变，以强调 E-AI 如何区别于传统的静态学习范式。通过扩大 E-AI 的范围，我们引入了一个基于认知架构的理论框架，强调感知、动作、记忆和学习是具身代理的基本组成部分。该框架与 Friston 的主动推理原则相一致，为 E-AI 开发提供了一种全面的方法。尽管人工智能领域取得了进展，但仍存在重大挑战，例如制定新颖的人工智能学习理论和创新先进硬件。我们的讨论为未来的 E-AI 研究奠定了基础指导方针。我们强调创建能够在现实环境中与人类和其他智能实体进行无缝通信、协作和共存的 E-AI 代理的重要性，我们的目标是引导 AI 社区应对多方面的挑战，并抓住 AGI 探索过程中的机遇。
呼唤具身人工智能
主要关键词
相关文件推荐
