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早期人工智能研究者认为，机器可以通过对符号的操作实现对人类思考（理性行为）的模拟，即让机器像人类那样思考，无需考虑身体和环境。他们把人工智能定义为模拟人类的智能行为，除了模拟思考之外，还包括感知、动作，以及情感与灵感等。由于他们认为思考和身体、环境是分离的，因此在模拟这些行为时，是各自独立进行，没有考虑行为之间的相互联系。人工智能的另一学派内在主义，主张人工智能应该模拟人类大脑的工作原理，我们通常称之为类脑计算。这个学派也没有考虑思考、感知与身体的关系。因此传统人工智能中的两大学派都属于离身智能。
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美国“连线”网站称，AI发展离不开三大核心要素：算法、算力和数据。如今算力随着硬件升级和数据中心扩建正在持续增长，算法也在不断迭代，但数据的增加速度开始跟不上AI的发展需要。苏茨克维尔在加拿大温哥华举行的第38届神经信息处理系统年会的演讲中警告，“我们熟知的预训练模式必将终结。”他解释说，“AI的训练数据，正像石油一样，面临着耗尽的危机。无法改变的事实是：我们只有一个互联网。我们已经达到数据峰值，不会再有更多数据了，我们必须处理好现有的数据。”
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