具身智能：能夠感知并理解周邊環境，通過自主學習完成任務的智能體。 1950年，圖靈在論文《Computing Machinery and Intelligence》中次提出了這一概念，具身概念的可測量性、可解釋性和可檢驗性，使得機器能夠通過學習理解具身概念，具 身智能成為邁向通用智能的起點。英偉達創始人兼席執行官黃仁勛在ITF World 2023半導體大會上表示：“人工智能的下一 個浪潮將是具身智能（embodied AI）”。

智能受腦、身體與環境協同影響，側重智能體與環境的“交互”，利用行為實現學習。從認知的角度來看，人類為人稱 視角的智能，以1963年的一個實驗為例，被綁起來的貓，只能看這個世界，是一種旁觀的智能；另一只貓可以主動去探索，是 具身的智能。前者有點像現在基于大量數據的智能，比如我們給機器很多盒子，并且標注這就是盒子，然后機器就會覺得這種 pattern 是盒子，屬于第三人稱的智能，而我們人類是通過體驗才知道的。具身智能基于智能體具身行為的學習機制可以將數據 的采集、模型的學習融為一體，真正實現主動交互的學習，這也是對人類學習過程的更GJ模擬。

離身智能

學習方法：旁觀型學習

擅長L域： 智能中表征與計算的部分

實體形式： 不具有物理身體

感知方法： 被動接受數據

主義： 符號主義、聯結主義

具身智能

學習方法：實踐性學習

擅長L域：主動式感知，執行物理任務

實體形式： 具有物理身體

感知方法： 支持與外界交互

主義： 符號主義、聯結主義、行為主義