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这种算法借鉴了蒙特卡洛树搜索的概念，这是一种随机选择路径进行探索的技术，最初用于棋类游戏的人工智能系统。在机器人导航中，蒙特卡洛树搜索创建了一个分支结构，用来表示从当前位置到目标位置的不同可能性。然而，随着每一步动作的选择，潜在路径的数量会呈指数增长，这使得全面评估所有选项变得不切实际。
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传统人工智能擅长处理结构化的数据、图像、语音等信息，但面对现实世界中的物理互动通常无能为力。早在1986年，美国著名机器人制造专家布鲁克斯从控制论角度提出，智能是具身化和情境化的，传统以表征为核心的经典人工智能进化路径是错误的，而清除表征的方式就是制造基于行为的机器人。随着人工智能应用逐渐从虚拟环境拓展到物理世界，如工业机器人、自动驾驶、无人机等应用越来越广泛，这一观点得到了验证。人工智能研究的重心也开始逐步从数字化智能向具身智能进阶。
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