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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。

为了确保免疫细胞准确无误地抵达目标位置，“分子GPS”系统采用了双重识别机制：首先，它利用一种名为“brevican”的大脑特有蛋白质作为“邮政编码”，因为该蛋白只存在于脑组织中；其次，它针对两种广泛存在于脑癌中的特定蛋白质作为“街道地址”。只有当免疫细胞同时检测到这两种信号时，才会被激活并发动攻击。

　　　　村上春树觉得自己是“那种不太以独处为苦的性情”，而“跑步合乎（他的）性情”，于是他跑遍许多国家的城市。他讲自己29岁喝啤酒时“忽然就涌起想写点什么的冲动”，从此一发不可收拾地开始写作……运动或是创作后，村上春树“享受着一个人的喜悦，体内那仿佛牢固的结扣的东西，正在一点点解开”。