具身智能：通向人类智慧的未来之路(7)

为了深入理解人工智能（AI）和人类智能（Human intelligence，HI）之间的差异，并探索如何缩小这一差距，结合对具身智能特性的考量，Shanda AI Lab LEAF团队提出了五性原则，以对照分析AI的发展方向（在后续的“智能渐近线”系列报告中，我们会不断扩充五性的内容）。这些原则不仅与具身智能的四大特性相互呼应，还深入探讨了AI发展的关键方面，以期望使AI更接近于人类智能的复杂性和适应性。
1）逻辑性
AI应具备类似于人类大脑的逻辑思考和理解能力。具体来说，就是AI能够在复杂的社交场景中，结合已有的各种知识储备进行综合运算及推理，理解语义及语义背后的复杂内涵，最终给出相应的输出。
2）感知力
AI需要具有强大的感知能力，能识别和关联多种信号，并能进行类似于人类的想象和通感。它不仅能够理解聊天输入，同时也能处理多种类型的输入信息；能够像人一样，快速地对周围环境的变化和各种刺激做出迅速的反应。
3）实时性
AI系统可以做到信息的实时更新、随时取用、随环境而反馈；它可以学习人类的记忆模块的能力，通过上下文学习和情境学习等方式，从有限的实时信息中进行类比学习，理解新的任务。
4）主动性
AI能够靠积极主动的、有目的性的行为，来完成类似于人类执行功能的事物处理能力，包括设定目标、规划流程、分解任务、使用工具方法、管理时间和组织安排等方面；这也就意味着AI需要在真实环境中学习大量实际的经验，并对上下文和具体情境能够有实时调整的能力，进而可以依据实际的场景自主决策，灵活安排并主动交互。
5）适应性
AI具备主动感知和理解世界的能力，以及能够与环境进行双向的、动态的交互；这种适应性不仅限于机器对输入的响应，还包括系统能够根据内部知识做出合适的决策，并通过特定的行为来改变周围的环境；在社会学意义上，意味着人工智能能够以近似人类的方式与世界进行深度互动，并理解世界的复杂性。
显而易见，要想让人工智能更接近人类智慧，其先决条件是让人工智能理解并学习人类认知世界的方式，进而以类似人类思考决策的方式去行动。
作为典型的强智能体，人类在成长过程中较少的依赖当前深度学习中采用的监督学习范式。相反，人类关键性技能的发展，如行走、使用工具、学习新的技能，都依赖于身体力行的尝试。同样，具身智能通过与环境的互动，虽然面临第一视角得到数据的不稳定，但它能够通过类似人类的中心感知方式来学习，并真正地在实际环境中应变和理解，从而从视觉、语言和推理过渡到人工具身（Artificial Embodiment）。