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　　　　日前，全球多地微软视窗系统因一款安全软件更新而宕机，出现“蓝屏”，航空、医疗、传媒、金融、零售、物流等多个行业受到影响。微软和软件供应商、美国电脑安全技术公司“众击”已经向用户提供修复指南，但由于涉及的企业太多，“蓝屏”电脑全部恢复正常仍需时日。

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。

　　　　“不同的朋友能够从多个角度进行分析，帮助我客观地看待工作的优劣势。”景梓欣说，有的朋友会想到一些细枝末节，自己平时不会关注到的点。例如，哪个公司离家更近？哪里的饭更好吃？这些因素不是景梓欣选择工作的主要影响因素，却会影响自己未来工作和生活的状态。