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呼唤具身人工智能
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。
辣身舞 - 律师协会
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数值化与智能化技术在材料科学中的应用与发展综述
设计，优化和制造。数值技术，例如有限元分析，验收动力学，第一原理计算和多尺度建模，可以有效地预测机构属性并优化设计。与此同时，人工智能和大数据分析可以通过机器学习发现新材料和反向设计。智能手段与自适应控制系统相结合，实现了生产过程的自动化和实时优化，从而提高了制造效率和精度。尽管数据和计算成本不足，但随着技术的进步，材料科学却朝着更高的精度和自动化方向发展。
野生系统理论：克服计算问题......
多年来，计算主义认知科学家在心智描述中运用表征和有效因的概念，而以动态系统为导向的生态心理学家则摒弃表征主义和有效因，转而主张多尺度、偶然相互作用和具身化。本文介绍了一种最近发展起来的具身化理论——野生系统理论 (WST)，该理论就是为克服这种矛盾而开发的。WST 将生物体概念化为它们出现并维持自身的系统发育、文化、社会和发展背景的多尺度自我维持的具身化。这种自我维持的背景具身化自然且必然与它们所体现的多尺度背景有关。因此，意义（即内容）是它们的构成要素。这种内容方法克服了计算主义对表征的需求，同时满足了生态对多尺度偶然相互作用的偏好。
重新审视脑机接口的具体实现
摘要 研究人员越来越多地探索为健全用户部署脑机接口 (BCI)，其动机是比现有的身体介导交互更直接地访问心理状态。这种动机似乎与长期以来 HCI 对具身化的强调相矛盾，即普遍认为身体对认知至关重要。本文通过回顾具身认知和交互的见解来解决这一明显的矛盾。我们首先批判性地审视最近对 BCI 的兴趣，并确定大脑认知与更广泛的身体整合的程度是研究的核心关注点。然后，我们定义了综合认知观点对界面设计和评估的影响。我们得出的一个违反直觉的结论是，具身化本身不应该意味着比 BCI 更倾向于身体介导的交互。相反，它可以通过以下方式指导研究：1) 为 BCI 性能提供基于身体的解释，2) 提出在认知模块化观点中被忽视的评估考虑因素，以及 3) 通过将其设计见解直接转移到 BCI。最后，我们反思了 HCI 对具身化的理解，并确定了迄今为止被忽视的具身化的神经维度。
具身人工智能的生成社交世界
我们提出了虚拟社区，一个旨在支持具身人工智能研究的社交世界模拟平台，具有源自现实世界的大规模社区场景。虚拟社区引入了两个关键特性，以生成人工智能来丰富虚拟社交世界：可扩展的 3D 场景创建，支持在任何位置和规模生成广阔的室内外环境，解决了具身人工智能研究缺乏大规模、交互式的开放世界场景的问题；具有扎实角色和社会关系网络的具身代理，这是第一个在社区层面模拟具有社交联系的代理，同时也具有基于场景的角色。我们设计了两个新颖的挑战来展示虚拟社区提供了试验平台来评估具身代理在开放世界场景中的社交推理和规划能力：路线规划和竞选活动。路线规划任务考察代理推理社区中的时间、位置和工具的能力，以便规划日常生活中快速、经济的通勤。竞选活动任务评估了代理作为社区新成员探索和与其他代理建立联系的能力。 。 我们对几个基线代理进行了这些挑战的评估，并展示了当前方法在解决开放世界场景中体现的社会挑战方面的性能差距，我们的模拟器旨在解决这些挑战。 我们计划开源这个模拟，并希望虚拟社区能够加速这个方向的发展。 我们鼓励读者在 https://sites.google.com/view/virtual-community-iclr 上查看我们的模拟演示。
飞机加速度引起的身体力对... 有影响吗
本研究对客机机舱模型中飞机加速引起的体积力对气流和污染物扩散的影响进行了数值模拟。六氟化硫 (SF 6 ) 被用作机舱内污染物，并代替粒径为 1.6 至 3.0 mm 的咳嗽颗粒。研究发现，这些体积力对污染物扩散现象和浓度有显著影响，尤其是在爬升阶段，在大部分模拟时间内，两个监测位置的时间积分浓度是稳定水平（巡航）飞行情况下的时间积分浓度的 2.4 到 2.8 倍。然而，在下降阶段，污染物的暴露量并没有明显变化。另一方面，空气速度在爬升和下降阶段明显增加，导致气流模式、气流循环幅度以及某些位置的气流循环方向发生明显变化。当前研究存在局限性，需要进行详细计算并考虑参数变化。研究结果值得进一步研究飞机加速产生的体力对各种客机客舱内气流和污染物扩散的影响。
具身智能未来方向研讨会
具身智能 (EI) 是一个快速发展的领域，旨在解决有关机器智能本质的新想法。EI 模糊了人工智能和物理智能（分别为 AI 和 PI）之间的界限；它在系统的人工和自然组件之间创建了一个分散的界面。EI 旨在将自然生物中观察到的多模态和多尺度适应性融入机器中，从而为机器人技术提供一种全新的方法，让未来充满自主、有用和安全的机器。想象一个每台机器在形态和神经学上都是独一无二的世界。这样的技术将不受无意的意外（新环境）或有意的意外（对抗性攻击）的影响，因为没有两台机器会共享一个共同的致命弱点。想象一下，当机器一分为二时，会形成两个较小但不同的原始机器版本。想象一下，机器可以分解成独立组件群，并根据需要重新组合成一个物理整体。想象一下，在自主机器中，控制、驱动、感觉、通信、计算和动力之间没有明显的区别，这使得这些机器不受任何一个子系统完全失效的影响。这些机器可能还会包含生物和非生物组件，进一步结合生物和非生物世界的优点，模糊“我们”（人类）和“他们”（机器）之间的区别。
