呼唤具象人工智能

提出了“具身人工智能”作为追求“人工通用智能”的下一步。

与当前人工智能进展，特别是大型语言模型进行了对比。

探讨了具身概念的演变，强调其与静态学习的经典范式的区别。

提出了一个基于认知架构的理论框架，强调感知、行动、记忆和学习的重要性。

该框架与弗里斯顿的主动推理原则相一致，为具身人工智能的发展提供了全面的方法。

指出人工智能领域面临的挑战，如制定新的学习理论和创新硬件。

提供了未来具身人工智能研究的基础性指导方针。

强调创造具身人工智能代理与人类和其他智能体在真实环境中实现无缝通信、协作和共存的重要性。

旨在引导人工智能社群应对多方面挑战，并抓住追求人工通用智能过程中的机遇。