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「AI哲学」让人类“为自身立命”与“为AI立心”。
传统AI是“离身智能”,而具身智能实现从“知道”到“做到”的转变,将静态知识转为动态智能,实现“知行合一”。
“行动即认知”,这是一种从“数据驱动”到“体验驱动”的范式跃迁,“行是知之始,知是行之成”。
唯有真正去行动,依靠具身性,才能将知识化为见识。
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维特根斯坦说过:“人的身体是人的灵魂的最好图画”。那么,如何让AI实现“知行合一”?这涉及到具身认知(Embodied Cognition)与具身智能(Embodied AI)的概念。具身认知是认知科学领域的理论框架,主张人类认知并非仅发生在大脑中,而是身体、环境与神经系统的动态耦合产物。具身智能则属于人工智能与机器人学领域,是具身认知理念在人工智能领域的延伸和应用。
传统AI系统如同悬浮在数字虚空中的“离身智能”,仅涉及单纯的逻辑推理或数据处理。而具身智能强调智能体必须通过身体与环境持续互动,在感知-行动闭环中发展出真正的理解、学习和适应能力。这种认知范式突破揭示了智能的本质——知识不能仅通过数据输入和存储获得,而必须通过与环境的多模态交互来“锚定”其意义,就像人类婴儿通过抓取、投掷来理解“重力”概念一样。这种互动涉及复杂的反馈机制,使智能体能根据实际情况调整行为策略。
具身智能将知识通过实际操作和体验转化为深层次的理解和见识。当大语言模型等系统被赋予“身体”时,它们就能通过第一人称视角积累经验,发展出基于真实交互的常识推理能力。这种从“知道”到“做到”的转变,正是将静态知识转化为动态智能的关键——就像学习游泳不能仅靠阅读手册,而必须亲身下水体验浮力与阻力。当AI系统具备具身性时,它们不再只是处理抽象信息,而是在动态环境中将理论知识转化为实践经验,不断优化决策过程,并形成对世界因果关系的直观把握。这种具身性设计让系统在持续的环境反馈中校准认知,最终实现从数据驱动到体验驱动的范式跃迁,真正达成“行是知之始,知是行之成”的智能境界。
唯有真正去行动,依靠具身性,才能将知识化为见识。这意味着无论是人类还是机器,仅仅拥有丰富的知识并不足以应对复杂多变的世界,还需要通过实际行动来检验和完善这些知识。例如,通过反复试验和错误学习,机器人能够逐步掌握如何在不同环境下执行任务。同样,对于人类而言,实践不仅是验证理论的机会,也是培养直觉和洞察力的关键途径。通过亲身体验,我们能够将抽象的知识转化为具体的技能和智慧。因此,知行合一是实现从知识到见识转变的核心路径,无论是在人工智能领域还是个人成长过程中都至关重要。
具身智能体必须嵌入真实场景中完成“行动-学习-进化”的循环,在具体实现上要综合运用多种技术手段。例如,通过传感器和执行器的结合,使AI系统能够感知环境并与之互动;通过强化学习等算法,让系统能够在实践中不断优化自身的决策策略;通过多模态数据的整合,提升系统对复杂情境的理解能力。以人形机器人为例,其视觉识别、运动控制与大语言模型的融合,使得知识不再停留于代码层面,而是通过抓取物体、避障行走等具身化操作,将算法参数转化为对物理世界的动态理解。这些技术的综合应用,使得AI系统不仅能够“知道”某种知识,更能够“理解”其在实际情境中的意义,并在实践中加以运用。
正如荀子所言“形具而神生”,智能体必须通过物理载体的具身化体验,在时空维度中与真实世界碰撞,才能突破AI的局限,将静态知识库转化为动态决策能力。正是这种“行动即认知”的具身机制,推动知识在具体场景中升华为可迁移的见识——在真实情境中运用知识,经历实践的淬炼,从而形成深刻、灵活且富有创造性的认知。具身性不仅打破“纸上谈兵”的壁垒,更推动智能体实现“知行互构”——知识指导行动,行动反哺认知,最终形成螺旋上升的智能进化路径。更详细的讨论,请参见章节“1.14 人类如何让AI实现通用人工智能(AGI)?——上帝之手:“感智境行”与“体验主义”的灵魂注入”。
更详细内容,请见本书的完整版。如果你有任何感想,请在评论区留言,一起讨论。
“AI哲学一吴怀宇”(中国科学院博士、北大博士后)作者主页:www.OpenDAI.org;邮件:huaiyuwu@sina.com
视频号/公众号:AI哲学一吴怀宇中国科学院(人工智能哲学)
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