随着科技的迅猛发展，人工智能正慢慢的变成为改变世界的核心技术。然而，这仅仅是AI发展的起点。在新的时代背景下，人工智能有着许多令人期待的发展趋势。2023年5月16日，特斯拉2023股东大会展示了其Optimus人形机器人的最新进展，其基于AI模仿人类动作，能完成分类物品的复杂任务，AI能力大幅度的提高。5月17日，NVIDIA创始人黄仁勋在ITF2023年半导体大会上介绍了多模态人工智能技术NVIDIA VIMA，VIMA能根据视觉、文本提示执行任务，黄仁勋认为，下一波人工智能浪潮是具身人工智能，即能理解、推理、并与物理世界互动的智能系统。该说法引发了业内外对于AI发展的新一轮探讨，与之相关的研究和发展计划也相继成立，人工智能开始逐渐跨入新的阶段。
具身智能的发展引发了人们对AI未来发展目标的思考，有的人觉得具身智能是人工智能的终极形态，也有的人觉得通用AI才是人工智能的终极形态。实际上人工智能的概念十分复杂，对于其最终的发展目标，基于不同的概念理解，其结果可能也会不同。
人工智能若作为计算机科学的一门分支去理解，其算法的最终发展目标将是使计算机的算法效率能够比拟甚至超越人类的思考分析能力。若要实现这一目标，需要对AI的算法不断探索，包括改进神经网络架构、优化训练算法、提高模型泛化能力、解决数据不足和过拟合等问题。目标是让算法更加智能、灵活和适应不一样领域和任务的需求。而现阶段这一目标的最新进展是代表通用AI的各种大型模型，包括ChatGPT等大型语言模型以及谷歌的PaLM-E等视觉语言大模型。未来最终有极大几率会出现涵盖所有信息形式的通用大型模型。
图注：应用谷歌PaLM-E视觉语言模型的机器人，能轻松实现理解模糊短语，并找出处理问题所需步骤
从应用层面去理解，人工智能目前应用发展最明显的限制还是与人类的交互能力。以该角度去理解，人工智能的发展目标是具备与人类的完美交互能力，包括对复杂环境的感知和理解、情感理解和情感表达、理性推理和决策等。这种发展涉及到对人类的思维过程本身的理解，因此该领域的发展进展依赖于脑科学的发展，因为要使AI理解人类的思维、情感甚至更抽象的性格、理想、信仰等复杂的概念，第一步是要对人类的这些思维过程本身完全理解。现阶段这一发展趋势的科学主要为类脑智能，典型项目包括英特尔公司的Loihi神经拟态研究芯片以及IBM的神经形态仿人脑芯片(TrueNorth)等，不过这些研究目前只是使AI的硬件架构更接近人脑，并未真正解决人机交互问题，因为虽能模拟人脑的“硬件系统”(即各种神经元)，但是对于人脑的“软件系统”(即各种复杂情感的思维过程)还没有完全解读。
人工智能的认知能力经常被作为人工智能的智能程度判断依据，因此从认知角度去理解，人工智能的发展目标将是具备类似人类的认知能力，真正理解人类社会中各种独特的抽象概念，而非只是被文字灌输的概念。“认知”这一研究方向原本是偏向哲学和心理学的领域，由于近几年具身智能相关研究成为热点，重新引起人们的重视。目前的AI系统，通常的学习过程是被动地灌输大量的数据，从中进行训练学习，这种人工智能的“认知方式”与人类的学习的过程有很大差异，也因为这种“认知方式”的限制，很难教会机器某些抽象的概念，如责任、社会等。而具身智能则是赋予机器感知、认知和行动能力，使其能够与真实世界进行交互和合作，这将使得机器具备通过主动交互从而获得认知信息并进行学习的能力，并且其认知的信息是可测量、可解释、可检验的。该研究某些特定的程度上也能解决类脑智能等科学的人机交互问题。
图注：斯坦福大学教授李飞飞等学者利用其提出的深度进化强化学习框架，让智能体通过与环境交互进化出各种形体，逐步学习到在复杂多变环境下更强的行动能力
人工智能的概念涵盖多个学科，包括计算机科学、数据分析和统计、硬件和软件工程、语言学、神经学，甚至哲学和心理学，因此目前对于AI发展方向的探讨众说纷纭。不过无论是通用AI，还是具身智能，这些概念之间都存在着密切的联系，即向着“人脑”甚至“人类”的方向发展，这在某种程度上预示着人工智能的目标不仅是模仿人类的智能和行为，更是要实现对人类思维、情感和行为等复杂抽象概念的真正理解。这涉及到深入探索脑科学的奥秘，以及更深层次的哲学和心理学思考。(来源：北京蓝德信息科技有限公司)
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