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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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网络让信息极度易得的同时，我们也在逐渐习惯于感受媒介经手的现实，而非实感的现实；我们似乎也更习惯依赖外部的信息决策，而非回归自身独立思考。让AI进一步深入生活、辅助思维决策时，我们需要警醒，这是否会进一步加剧我们对技术的依赖，减弱自身的思维能力。
香港今年内部资料大全传统方法在设计能够催化特定化学反应的酶时，面临巨大挑战，主要是因为将活性位点整合到预先存在的蛋白质结构中时，往往会受到结构灵活性和活性位点预组织程度的限制，从而影响催化效率。尽管化学手段可以在一定程度上克服这些问题，但最初计算设计的酶效率仍远低于天然酶。
