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尽管人工智(zhì)能在(zài)语言(yán)生成上取(qǔ)得(dé)成功,在(zài)许多其他任务上还不能实(shí)现领(lǐng)域(yù)的(de)通用性。比如医疗诊(zhěn)断(duàn),目前我们(men)还没有(yǒu)开发出适(shì)用于各种疾病的计(jì)算机(jī)医疗诊断系统。另外(wài),大语言模(mó)型(xíng)只会说(生(shēng)成语言(yán)),不会干(行(xíng)动)。还有大量的任务,特别是(shì)复(fù)杂(zá)的(de)任务,人工智(zhì)能目前还(hái)无法完成(chéng)。我们离真正的通用人工智能仍(réng)有一定(dìng)距离,其原因就在于(yú),传统(tǒng)人工智(zhì)能对人类(大(dà)脑(nǎo))的思考、感知与动作等方面的模拟(nǐ)是(shì)相互分开的(de),而且与环境隔离。具(jù)身智(zhì)能则强调物理身体、环境感知与(yǔ)反馈的重(zhòng)要性,并通(tōng)过它们实(shí)现与外部世界的(de)交(jiāo)互。这正(zhèng)好弥补(bǔ)了传统人工智能的不(bù)足,使机器通(tōng)过与环境的反(fǎn)复交互,逐渐学(xué)习适应环(huán)境并优(yōu)化其决(jué)策和行动,不断迭代(dài),完成(chéng)更(gèng)多、更复杂的任务,这(zhè)就是新的学习范式——强化学习。由(yóu)此可(kě)见,具(jù)身智能将使人(rén)工智能在(zài)更广(guǎng)泛(fàn)的(de)环境下,完成(chéng)更多的(de)任务,向(xiàng)通用人工智(zhì)能迈(mài)进。
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