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对不同环境的适应性（多任务、多环境泛化）动物行为的灵活性从稀疏观察中做出一般推断的能力论文标题：《Catalyzing next-generation Artificial Intelligence through NeuroAI》论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-37180-x其他具身智能测试：Coffee test：一台机器需要进入一个普通的美国家庭，并弄清楚如何煮咖啡：找到咖啡机，找到咖啡，加水，找到一个杯子，然后通过按下适当的按钮来煮咖啡。网址：https://analyticsindiamag.com/turing-test-is-unreliable-the-winograd-schema-is-obsolete-coffee-is-the-answer/具身智能需要具备哪些基础能力?具身智能需要具备感知、决策和执行三种核心能力。执行能力是技术难点。一方面，它不像前两者有着海量的互联网数据支持；另一方面，它不仅是一个软件算法问题，还涉及到硬件设计。从执行的角度来说，具身智能体主要分为移动和操作两大能力。移动方面，无论是最近爆火的二足机器人、已经取得极大突破的四足机器狗，还是已经商业落地的轮式机器人，它们能否在各种地形下实现鲁棒的移动，依旧是前沿的学术问题。

具身智能（Embodied Intelligence）是人工智能领域的一个子领域，它强调智能体（如机器人、虚拟代理等）需要通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。这一概念认为，智能不仅仅是处理信息的能力，还包括能够感知环境、进行自主导航、操作物体、学习和适应环境的能力。具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态，如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态，如在模拟环境中的虚拟角色。这些身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段，也影响了智能体的学习和发展。例如，一个机器人通过其机械臂与物体的互动，学习抓取和操纵技能；一个虚拟代理通过在游戏环境中的探索，学习解决问题的策略。具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，具身智能关注的是如何设计能够自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，研究者探索大脑如何处理与身体相关的信息，以及这些机制如何应用于人造智能系统；在计算机视觉中，研究者致力于开发算法，使智能体能够理解和解释视觉信息，从而进行有效的空间导航和物体识别。

|技术名称|应用场景|技术类型|简介|主要特点|工作原理|其他|官方网站|项目及演示|论文|Github|在线体验|附件|最后更新时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|DeepMind：开发出可以向人类学习的人工智能|这项技术的完善和应用被不同目的的人类使用也许会产生不同的结果。<br>1、善意的：学习了解进而帮助人类完成一些风险大的工作和陪伴。<br>2、恶意的：了解人类过往历史发生的战争，和人类之间的勾心斗角，形成一种对人类恶意的铺垫。|AI学习模型|Nature发表了一篇Google DeepMind的研究成果：研究人员在3D模拟环境中使用神经网络和强化学习，展示了AI智能体如何在没有直接从人类那里获取数据的情况下，通过观察来学习和模仿人类的行为。<br><br>这项研究被视为向人工通用智能（AGI）迈进的一大步。|研究背景：<br>智力包括有效的知识获取，通常依赖于文化传播——个体之间的知识转移。<br>人类智力在很大程度上依赖于这一过程，从而能够通过社会学习吸收文化知识。这种知识被称为文化，而从一个个体向另一个个体的知识传递被称为文化传播。