具身智能1.1：什么是具身？为什么大模型没有身体就无法拥有完整的智能？-优快云博客

前言：

最近我想开一个关于具身智能，从入门到精通的新坑，本来我是在写人工智能的基础教学与哲学性思考的书，但是这个很难写，几乎所有关乎个人认知提升和工哲结合的书，都需要作者有很高的文理水平，思想高度等等。对我而言，由于我暂时没有这种高度，所以写起来相当费劲，但是我一定会在2027年之前写完这本书，给大家带来更多的技术教学与深度思考机会。之所以开一个关于具身智能的章节，不仅是因为现在的趋势是具身智能，更多的是，我觉得真正的人工智能，要和人一样，我们有大脑，能说话，这是LLM，我们有眼睛，这是CV，我们可以把我们看到的描述出来，这是VLM，同时，我们可以触摸，我们可以基于我们看到的，感受到的做出动作，这就是VLA,这才是我心目中的人工智能，放心，不会很难，我会从基础的开始讲到深入，只要你有基本的深度学习基础即可。

“Nothing is in the intellect that was not first in the senses.” “凡在理智中的，无不先在感官之中。” —— 托马斯·阿奎那 (Thomas Aquinas)

当我们谈论人工智能时，我们往往过度沉迷于“大脑”的算力与参数，却忽略了容纳这个大脑的“容器”。

在这一节，我们要明白：仅凭语言模型（LLM），哪怕参数量再大，也无法触及“完整的智能”。

1. 符号接地问题 (The Symbol Grounding Problem)

想象你从未见过“苹果”。现在我给你一本字典，你要查“苹果”的定义。字典说：“苹果是一种圆形的、红色的水果。” 你不知道什么是“圆形”，于是去查“圆形”。字典说：“圆形是所有点到中心距离相等的平面形状。” 你不知道什么是“点”，什么是“距离”……

你发现了吗？如果你只有文本数据，你永远是在用符号解释符号。这就像是一个无限循环的文字游戏，你永远无法跳出这个循环去触碰真实的物理实体。这就是著名的符号接地问题 (Symbol Grounding Problem)。

ChatGPT (Disembodied AI)：它就像那个只读过字典的人。它知道“苹果”和“红色”在统计概率上经常一起出现（ $P(\text{Red}|\text{Apple})$ 很高），但它不知道红色的波长射入视网膜的感觉，也不知道咬开苹果时脆裂的声音。它的知识是无根的 (Ungrounded)。
具身智能 (Embodied AI)：它的知识来自于传感器与物理世界的交互。当机械臂抓起一个苹果，它的视觉传感器捕获了颜色，触觉传感器感受到了硬度，本体感受器（Proprioception）记录了重量。此时，“苹果”这个符号不再是一个 Token ID，而是一组物理感知的集合。

结论一：没有身体，符号就没有物理意义，只有统计相关性。

2. 只有“做”，才能懂“因果” (Intervention & Causality)

我们深知 Association (关联) 与 Causality (因果) 的区别。这是 Judea Pearl 在《The Book of Why》中强调的核心。

目前的 LLM 是基于海量文本训练的“观察者”。它观察到了现象 $X$ 和现象 $Y$ 经常同时发生，于是它学会了预测。

$P(Y|X)$

但是，观察永远无法确认因果。公鸡打鸣（X），太阳升起（Y）。LLM 可能会认为公鸡叫导致了太阳升起（我只是举个例，大模型肯定不会这么笨，但是在训练的某个节点，大模型或许真的有这种认知）

只有拥有身体的智能体，才能执行 Intervention (干预) 操作，也就是 Pearl 所说的 do 算子：

$P(Y|do(X))$

具身实验：机器人可以做一个动作——“杀掉这只公鸡（do(X')）”，然后看太阳是否还会升起。如果太阳照常升起，机器人就证伪了之前的假设，学到了真正的物理因果律。

结论二：ChatGPT 只能看见世界的投影（Correlation），只有具身智能能通过干预（Interaction）触摸世界的骨架（Causality）。

3. 物理惩罚是“幻觉”的解毒剂

大模型最著名的问题是 Hallucination (幻觉)。为什么会产生幻觉？从损失函数的角度看，是因为代价太低。

在语言生成中，说一句胡话（比如“林黛玉倒拔垂杨柳”）的代价，仅仅是一个 Token 的 Log-probability 低一点而已。这种“软约束”不足以让智能体敬畏真理。

但在物理世界中，物理定律（Physics Laws）是最残酷的 Loss Function。

如果一个机器人在仿真中“幻觉”它可以穿墙，现实会给它一个巨大的反作用力，撞坏它的电机。
如果一个机器人以为它能悬空，重力会立刻教它做人。

这种不可违抗的物理约束，迫使具身智能必须学习真实的物理表征。身体的存在，为智能引入了“生存”的概念。对于 ChatGPT，错误只是一个字符串；对于具身智能，错误意味着“死亡”（硬件损坏、任务失败）。

结论三：身体是智能的“锚”。物理世界的不可协商性，限制了思维的无限发散，迫使智能回归真实。

4. 智能演化的真相：移动即智能

从生物演化的第一性原理来看，大脑是为了“运动”而生的。

自然界中有一种生物叫海鞘 (Sea Squirt)。它在幼年期在海洋中游动，寻找附着点，这时候它有大脑和神经系统。一旦它找到了岩石并固定下来（不再需要移动），它做的第一件事就是把自己的大脑吃掉。

为什么？因为维持大脑的能耗太高，如果不需要处理复杂的运动（Sense-Act Loop），大脑就是累赘。

人类智能的本质：我们的逻辑推理、语言能力，本质上是运动控制能力的抽象与外溢。我们在脑海中“模拟”未来的行动，这便是思考。
AI 的进化：我们要实现的 AGI (通用人工智能)，不应该是一个被切断了手脚、泡在营养液里的“超级大脑”，而应该是一个能够像人一样，通过行动去丈量世界、通过反馈去修正认知的实体。