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　　　　机器学习主要通过神经网络实现。神经网络作为机器学习的一种具体模型，就是通过模拟人脑的结构和功能来处理数据。人类大脑是由神经元和突触构成，神经元通过突触传递信号，实现信息处理、学习和记忆等功能。人工神经网络模拟这一结构，利用集成电路芯片组成的电子计算系统，采用人工神经元和连接（即模型参数）代替生物神经元和突触，通过输入数据、调整权重来学习和预测，构成了AI的物质底座。

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　　　　通用人工智能要求具备跨领域、多任务的能力。在动态环境中，具身智能体可以灵活应对多种任务，而非局限于单一功能。例如，一个具备具身智能的机器人不仅能够在工厂中执行运输任务，还能胜任装配和清洁等多重职责，展示出强大的通用性。此外，智能体的身体形态也有助于其适应复杂环境和提升学习能力，复杂环境促使智能体形态和智能的进化，进一步提高其通用性。