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　　　　2021年的最后一天，教育部决定在部分高校实施计算机领域本科教育教学改革试点工作计划，简称“101计划”。目标是用两年时间推出一批计算机领域的名课、名师、名教材。第一阶段在33所高校实验，第二阶段在全国高校中分步进行推广。

研究人员让人工神经网络完成了一项典型的机器学习任务：从语音数字的音频记录中识别正确的数字。模拟人脑结构的网络模型比以小鼠的网络模型对这一任务的反应更准确，效率也更高，在小鼠模型中达到相同性能需要相当于380个神经元，而在人类模型中只需要150个神经元。

　　　　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。