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具身智能的发展，标志着人工智能与人类智能的进一步靠近。人类的智慧不仅来自大脑，还来自身体的感知和行动能力。我们学习和认知的过程很大程度上依赖于我们与环境的互动，例如通过行走、抓取物体等方式来理解世界。正如亚里士多德所说：“我们是通过做事来学习的。”同样，具身智能通过“身体”与环境的交互，在认知、推理、决策和行动之间建立起更自然的联系。它打破了传统人工智能在虚拟环境中的局限，使人工智能具备了与人类类似的感知和应变能力。这为未来通用人工智能的实现提供了更加现实的路径。
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它的核心能力在于自动学习特征。传统算法需要人工设计规则（比如，先找边缘、再识别形状），而DNN能通过海量数据自己发现规律。训练时就像教小孩认字：先猜结果，对比正确答案，再反向调整各层神经元的计算参数，经过数万次迭代后越来越精准。
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