具身概念起源于哲学和心理学领域，其核心思想是强调身体在认知过程中的重要作用，哲学家海德格尔的“存在”概念和梅洛·庞蒂的具身哲学，以及心理学家杜威、詹姆斯等人的研究，都为具身概念奠定了基础。具身智能则是在人工智能发展的过程中逐渐形成的一个重要方向，其核心思想是智能体需要通过物理身体与环境交互来实现智能行为，图灵的具身智能思想、Brooks的“无表征智能”以及Varela的具身认知理论等都对具身智能的发展产生了深远影响，而近年来深度学习和多模态大模型等技术的突破，进一步推动了具身智能的快速发展。

一、具身概念的起源

具身概念的起源可以追溯到哲学领域，其核心思想是强调身体在认知过程中的重要作用。具身概念起源的主要脉络有：

（1）哲学基础：具身概念的哲学渊源可以追溯到德国哲学家海德格尔提出的“存在”（Being-in-the-world）概念，主张人通过身体与世界互动来获得对世界的认识。法国哲学家梅洛·庞蒂在其代表作《知觉现象学》中进一步提出具身哲学的思想，认为知觉的主体是身体，身体、知觉和世界是一个统一体。

（2）心理学发展：从心理学发展史来看，具身思想可追溯至杜威和詹姆斯的机能主义。杜威指出经验和理性密不可分，理性思维以身体经验为基础；詹姆斯的情绪理论也强调了身体在心智和情绪形成中的作用。此外，皮亚杰和维果茨基也着重分析了认知和其他高级心理机能对外部活动的依赖性，这些理论观点都强调了身体活动对思维和认知过程的作用。

二、具身智能的起源

具身智能的概念起源与人工智能的发展密切相关，其核心思想是智能体需要通过物理身体与环境交互来实现智能行为。以下是具身智能起源的主要脉络：

（1）图灵的前瞻：具身智能的思想萌芽可追溯至人工智能的起源时期。1950年，图灵在其开创性论文《计算机器与智能》中提出了“具身智能”的概念，预示了智能体通过物理交互实现认知的可能性。他提出了具身图灵测试，旨在判断智能体是否不仅能在虚拟环境中解决抽象问题，还能应对物理世界的复杂性和不可预测性。

（2）早期探索：具身智能的概念在早期的人工智能研究中逐渐受到关注。例如，Rodney Brooks的论文“Intelligence Without Representation”以及Varela等人的著作《The Embodied Mind》都强调了身体体验在塑造认知中的作用。

（3）技术推动：21世纪以来，随着深度学习、多模态大模型等技术的发展，具身智能逐渐成为人工智能的重要发展方向。多模态大模型（MLMs）为具身智能体注入了强大的感知、交互和规划能力，推动了具身智能的发展。由上述可以看出，具身概念和具身智能的起源都强调了身体与环境交互的重要性。具身概念源于哲学和心理学对身体在认知过程中作用的探讨，而具身智能则在人工智能的发展中逐渐形成，强调智能体通过物理身体与环境交互来实现智能行为。

三、具身智能只是人类智能的一部分

具身智能（Embodied Intelligence）是近年来备受关注的一个概念，它强调智能行为与身体之间的紧密联系，认为智能的产生和表现离不开身体与环境的交互。具身智能的核心观点是，身体的形态、感官和运动能力对智能的形成和发展起着至关重要的作用。例如，机器人通过物理身体与环境的互动，能够学习如何在复杂环境中导航、抓取物体或执行任务，这种基于身体经验的智能表现形式，确实为人工智能的发展提供了新的思路和方向。

然而，具身智能只是人类智能的一部分。人类智能的复杂性远远超出了身体与环境交互的范畴。除了具身智能之外，人类还拥有离身智能（Disembodied Intelligence）和反身智能（Reflexive Intelligence）。离身智能是指人类能够在没有直接身体参与的情况下进行思考、推理和创造的能力。这种能力使人类能够通过语言、符号、文字等抽象工具来表达和传递知识，进行逻辑推理、数学计算、艺术创作、哲学思考等复杂的精神活动。如数学家在脑海中构建复杂的数学模型，作家通过文字创作虚构的故事，这些活动都不依赖于身体与物理环境的直接交互，而是通过大脑对抽象概念的处理和操作来实现的。

反身智能则是一种更为高级的智能形式，它涉及人类对自身认知过程的反思和调节能力。人类能够对自己的思维、情感、行为进行自我观察、自我评估和自我调整，这种能力使得人类能够不断优化自己的学习策略、行为模式和决策过程。学生在学习过程中反思自己的学习方法是否有效，运动员在训练中调整自己的心态和技巧，这些都是反身智能的体现。反身智能使人类能够从经验中学习，不断适应新的环境和挑战，同时也为人类的自我意识和自我提升提供了基础。

具身智能、离身智能和反身智能共同构成了人类智能的完整体系。具身智能让我们能够通过身体与环境的互动来感知和适应世界；离身智能使我们能够在抽象的思维空间中探索和创造；反身智能则帮助我们对自己的认知和行为进行反思和优化。这三种智能形式相互补充、相互促进，共同推动了人类文明的发展。在人工智能的研究和应用中，我们不能仅仅局限于具身智能的探索，而应该全面考虑人类智能的多样性，将离身智能和反身智能的要素也纳入其中，从而开发出更加全面、更加接近人类水平的人工智能系统。

人、机之间如何更好的配合、混合与融合

人与机器之间的更好配合、混合与融合，需要从技术、任务分配、信任建立和人机关系等多方面入手。通过优化人机交互技术，使机器能够更好地理解人类指令和情感，同时赋予机器合适的自主决策权和人类必要的监督权。在任务分配上，明确人机各自的优势，合理分工，并建立高效的协作流程，确保信息共享与实时调整。技术层面，强化机器学习与人工智能能力，提升信息融合能力，让机器更好地适应人类需求。信任层面，增强机器的透明度、可靠性和安全性，保障隐私，培养人机互信与共情能力。只有这样，才能实现人机之间无缝、高效、和谐的协作，充分发挥双方优势，共同推动社会进步。

一、技术层面

1、赋能与赋权相结合

赋能是基础，通过为机器提供强大的计算能力、精准的传感器和高效的算法，使其能够完成复杂任务，同时为人提供必要的工具和技术支持，提升其工作效率。赋权是关键，赋予机器在特定场景下的自主决策权，使其能够根据实时数据和环境变化灵活调整行动策略，同时赋予人对机器决策的监督权和干预权，确保机器的行为符合人类的价值观和安全标准。

2、优化人机交互技术

多模态交互技术如手势、眼球、语音等形式的应用，以及非侵入、半侵入式以及侵入式的脑-机接口技术的突破，可进一步提升人机交互的便捷性和自然性。未来，人机交互技术的研究目标是摆脱任何形式的交互界面，设计出智能化的脑-机接口，实现人脑意识对机器的控制。

3、提升信息融合能力

在信息传递过程中，需要有效融合机器获取的客观信息以及人所感知的主观信息。相关的人机协同信息融合技术与方法已有很多成果被报道，如将传感器数字信号转变为类神经模拟信号的神经拟态器件，有助于实现数字信号与生物神经信号的兼容。同时，多通道人机交互中实现信号有效融合的智能方法，也能提升人机两者意图的相互理解能力。

4、强化机器学习与人工智能

机器学习可以帮助机器更好地理解人类的思维和行为模式，从而更好地预测和响应人类的需求。通过机器学习算法，机器可以不断优化自身的性能和行为模式，更好地适应人类的需求。

二、任务分配与协作流程方面

1、明确任务分工

将任务分解成人类和机器能够各自完成的部分，明确任务分工后可以让人和机器各自发挥自己的优势，提高工作效率。例如，在一些需要大量计算和数据处理的任务中，机器可以承担主要工作，而在需要主观判断和创造性思维的任务中，人类则可以发挥更大的作用。

2、优化协作流程

建立高效的协作流程，确保人类和机器之间的信息共享、沟通顺畅，避免重复工作和误解，提高工作效率。在任务执行过程中，需要根据任务的变化和进展实时调整人机功能分配，以达到最优的效果。

3、建立协同决策机制

人机混合决策的时机、方式和地方需要根据具体情况进行分析和决策。例如，复杂度高、需要大量数据处理和分析的任务可能需要更频繁地进行人机混合决策。同时，要确保在决策过程中，人和机器能够相互补充、相互支持，充分发挥各自的优势。

三、信任与可靠性

1、增强透明度和可解释性，机器需要提供足够的信息，以便人们理解其决策和行为。机器学习算法应该能够解释它们的决策如何做出，因此人们可以理解它们的方法并相信它们的结果。

2、提高可靠性和稳定性，机器应该能够在不同情况下保持其表现稳定可靠，这样人们才能放心地使用机器，并相信它们的效果。

3、保障安全性和隐私保护，机器需要采取措施保护个人隐私，并防止恶意攻击。只有这样，人们才能信任机器，并把自己的信息交给它们处理。

四、人机关系

1、培养人机互信

人机之间需要建立相互信任的关系，这需要在设计和开发过程中充分考虑人的需求和感受，确保机器的行为符合人类的价值观和安全标准。同时，通过透明的交互和可靠的性能，增强人对机器的信任。

2、实现人机共情

在一些需要情感交互的场景中，机器需要具备一定的共情能力，能够理解和回应人类的情感需求。例如，在反诈预警中，通过情感识别技术，让人工智能更好地模拟和理解预警对话中对象的情感，从而更好地引导潜在被害人提供信息。

总而言之，若要实现人与机器之间更好的配合、混合与融合，构建人机环境系统体系是必不可少的。这一体系将人、机与环境作为一个整体进行优化设计，充分考虑人机交互的自然性、任务分配的合理性、技术的先进性以及系统的可靠性与安全性。通过整合多模态交互技术、智能决策机制、信息融合能力以及环境感知与适应能力，人机环境系统能够确保人与机器在复杂多变的环境中高效协作，充分发挥双方优势，实现优势互补，从而推动人机关系从简单的工具使用向深度协同与融合的方向发展，为社会的智能化发展提供坚实基础。

为什么真正的智能不但有自主，还有它主？

真正的智能兼具自主与“它主”特性，是因为自主性赋予了智能系统独立感知、决策和执行的能力，使其能够高效应对复杂多变的环境，快速适应并完成任务，如自动驾驶汽车自主规划路线、避障行驶；而“它主”性则确保智能系统能够接受外部指令或监督，与人类或其他系统协同工作，满足更复杂的需求，保障安全与可靠性，智能医疗系统在自主诊断的同时，还需要接受医生的调整指令。这种自主与“它主”的结合，让智能系统在复杂多变的现实场景中既具备独立性，又能与外界紧密协作，实现高效、灵活且安全的运行。

1. 理解智能的自主性

智能系统具有自主性主要源于其内部的算法和决策机制。以自动驾驶汽车为例，它能够通过传感器收集道路信息，如道路标志、车辆和行人的位置等。然后，它利用预先训练好的算法模型，如深度学习算法，对这些信息进行处理。这些算法模型能够根据大量的历史数据和规则来判断车辆应该采取的行动，比如加速、减速、转弯等。这种自主决策能力使得汽车可以在没有人类驾驶员直接干预的情况下行驶。

从技术角度讲，自主智能系统通常具备感知 - 决策 - 执行的闭环。例如，智能机器人在工厂车间工作时，它可以感知周围环境（通过摄像头、激光雷达等传感器），根据自身的任务目标（如搬运货物）和环境感知结果（货物位置、障碍物位置等）来做出决策（选择搬运路径），然后执行动作（移动机械臂、驱动轮子等）。这种自主性使得智能系统能够独立完成特定的任务。

2. 理解智能的“它主”性

 “它主”可以理解为智能系统受到外部控制或者引导的情况。智能系统在很多情况下需要与人类或其他系统交互来完成任务。例如，智能家居系统，虽然它能够自动调节温度、灯光等环境参数，但它也可以接受用户的指令。用户可以通过手机应用程序或者语音助手来控制智能家居设备，如打开空调、调节灯光亮度等。这种情况下，智能系统处于“它主”状态，因为它按照外部用户的意图来执行操作。

在工业自动化领域，智能生产线上的机器人虽然能够自主完成一些重复性任务，但它们也需要接受来自生产管理系统（MES）的指令。MES系统会根据生产订单、库存情况等因素来调整机器人的工作内容，如改变生产的产品型号、调整生产速度等。这种外部的控制使得智能系统能够更好地适应复杂多变的生产环境。

3. 智能系统自主与“它主”并存的原因

自主性使得智能系统能够快速响应环境变化，而“它主”性则能够确保系统按照人类的意图或者更高级别的系统要求运行，进而使系统损失最小。在智能医疗诊断系统中，它可以根据患者的症状和检查数据自主生成初步诊断建议（自主性），但同时也可以接受医生的进一步指令，如修改诊断参数或者结合医生的经验进行更准确的诊断（“它主”性）。这种结合使得系统能够更好地适应复杂的医疗场景。

在一些关键领域，如航空、核工业等，智能系统的“它主”性是出于安全考虑。虽然智能系统可能具备高度的自主能力，但人类操作人员的监督和干预是必要的。例如，飞机的自动驾驶系统可以在飞行过程中自主控制飞机的飞行姿态，但飞行员可以在紧急情况下接管飞机的控制权，以确保飞行安全。这种“它主”控制机制能够防止智能系统出现不可控的情况。

很多任务需要智能系统和人类或其他系统协同完成。在大型建筑项目中，智能建筑机器人可以自主完成一些基础的建筑任务，如搬运材料、砌砖等，但一些复杂的任务，如建筑设计的修改、施工进度的调整等，需要人类工程师的参与。这种任务的复杂性和多样性决定了智能系统需要同时具备自主和“它主”的能力。

真正的智能不但自主，还会恰当的它主！人类的小孩青春期时常常强调自主，忽略了它主，所以常常吃亏，就一个案例！