我们提出了 “具身人工智能” 作为追求 “人工通用智能” 的下一个基本步骤，并对其与当前人工智能进展，特别是大型语言模型进行对比。我们横跨哲学、心理学、神经科学和机器人技术等多个领域探讨了具身概念的演变，以突显具身人工智能如何与静态学习的经典范式有所区别。通过拓宽具身人工智能的范围，我们提出了一个基于认知架构的理论框架，强调感知、行动、记忆和学习作为具身代理的重要组成部分。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一个全面的方法。尽管人工智能领域取得了进展，但仍存在诸多挑战，如制定新的人工智能学习理论和创新先进硬件等。我们的讨论为未来的具身人工智能研究提供了基础性的指导方针。强调创造具身人工智能代理能够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，我们旨在引导人工智能社群应对多方面挑战，并抓住在追求人工通用智能过程中出现的机遇。

Feb, 2024

本文对体感式人工智能领域进行了综合系统的调查和研究，包括对九个当前体感式人工智能模拟器的评估，以及对于该领域的三项研究任务，即视觉探索、视觉导航和身体问题回答的探索，并旨在为该领域模拟器和未来方向的选择提供建议。

Mar, 2021

多模态人工智能系统中，基于 Agent 的多模态智能研究，通过在真实和虚拟环境中嵌入具有感知能力的智能体，能够处理和解释视觉和语境数据，以提高智能系统的上下文感知和交互能力。

Jan, 2024

2022 年 4 月，圣菲研究所主办了一次有关具体、情境和基于实体的智能的工作坊，旨在探讨人工智能建设中具体化方面的相关问题，集合了计算机科学家、心理学家、哲学家、社会科学家等专业学者进行讨论，总结了各演讲主题、讨论内容，并确定了未来研究的重点领域。

Oct, 2022

本文研究了多模态经验、语言学习和具体到抽象的词汇发展历程，并提出了一种结合当代模型和基于词汇的模型的语义模型，并使用机器人对话系统来学习语言。

May, 2021

本文认为，融合智能体的行动选择问题和更抽象空间中的行动选择问题，并通过体现某些具体身体的情况和活动模式，采用更加严谨和实用的方式解决问题，而这并不特指身体运动或者遍历物理空间，同时论述了计算机程序在何种条件下，能比行走、说话机器人更加体现感知

Jul, 2023

本文介绍了一种交互式的 “体现代理” 系统，它具有适应性，能够有效地处理自然语言指令，并提供反馈。同时，还介绍了一种用于收集有关该系统的大量文本指令的众包工具，以及该系统具有学习能力的数据集和基线模型。

May, 2023

通过将现实解读为信息源，并将其转化为计算框架，我们提出了一种新颖的建模方法，从而接近于人工通用智能。该框架可以以流动可扩展的分层方式构建经典的认知架构元素，如长期记忆和工作记忆。

Jun, 2024

该论文旨在提出一种 “基础” 的视角，启发人工智能的进步，包括 “基于感知 - 动作循环的体现、嵌入、延伸和实践认知” 的研究方向，以及运用逐步发展的技能促进逐步的语言发展、逐渐适应物理和社会环境的智能代理等几个具体的组成部分，以建立人类一样的语言能力。

Jan, 2022

人体化人工通用智能（AGI）的概念、其与人类意识的关系以及元宇宙在促进这种关系中的关键作用被检验。它凭借体验认知、Michael Levin 的计算边界、Donald D. Hoffman 的感知界面理论和 Bernardo Kastrup 的分析唯心主义等理论框架来建立实现人体化 AGI 的论点。研究人员认为，我们所感知到的外部现实是内在存在的替代性符号化表达，而 AGI 可以体现具有更大计算边界的更高意识。论文进一步讨论了 AGI 的发展阶段、实现人体化 AGI 的要求、为 AGI 提供校准符号界面的重要性，以及元宇宙、分散系统、开源区块链技术和开源 AI 研究所扮演的关键角色。它还探讨了在元宇宙空间中 AGI 和人类用户之间的反馈循环作为 AGI 校准工具，以及实现稳定人体化 AGI 的先决条件的地方调节和分散治理的角色。该论文最后强调了实现人类关系的某种和谐和认识到全球人类之间的相互联系的重要性，作为实现稳定人体化 AGI 的关键先决条件。

Feb, 2024