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尽管人工智能在语言生成上取得成功，在许多其他任务上还不能实现领域的通用性。比如医疗诊断，目前我们还没有开发出适用于各种疾病的计算机医疗诊断系统。另外，大语言模型只会说（生成语言），不会干（行动）。还有大量的任务，特别是复杂的任务，人工智能目前还无法完成。我们离真正的通用人工智能仍有一定距离，其原因就在于，传统人工智能对人类（大脑）的思考、感知与动作等方面的模拟是相互分开的，而且与环境隔离。具身智能则强调物理身体、环境感知与反馈的重要性，并通过它们实现与外部世界的交互。这正好弥补了传统人工智能的不足，使机器通过与环境的反复交互，逐渐学习适应环境并优化其决策和行动，不断迭代，完成更多、更复杂的任务，这就是新的学习范式——强化学习。由此可见，具身智能将使人工智能在更广泛的环境下，完成更多的任务，向通用人工智能迈进。
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同样的画面常常出现在李灿的脑海。对他来说，师生如同战友，以下两个画面足以说明这种关系。一个是在冬日，零下20摄氏度的严寒天气，船身顶浪前行，甲板浪涌成冰，冒着翻船的风险，大家战风斗浪；一个是在夏天，大家身穿救生衣，泡在没到脖子的海水里，无暇顾及晒伤的皮肤，坚持完成海上实验。
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