生成人工智能给人的语言能力留下了深刻的印象。但是，它仍然锁定在一个没有感知的文本世界中，没有直觉，没有经验。在南部的西南部，《今日战略小组》（FTSG）的创始人艾米·韦伯（Amy Webb）传达了一个明确的信息： “人工智能在我们的身体世界中没有任何经验，这意味着没有生活经验，没有直觉，没有常识。”
据她说，AI只能通过现实世界中的进步 传感器，智能材料和机器人形状。仅凭计算就不会达成ACT，而是通过 体验。
体现作为智力的条件
艾米·韦伯（Amy Webb）提醒我们： “在我们的人类世界中，是动态和不可预测的情况。” AI不了解上下文。它不会感知运动世界中的运动，情感和弱信号。
该结构上的限制解释了为什么当前系统从根本上仍然取决于人类。为了摆脱困境，解决方案经历了韦伯所说的 “体现了AI” – 一种与传感器相连的人工智能，能够在环境上起作用。
多机构系统，数学语言和传感器
在FTSG年度报告中分析的趋势中，艾米·韦伯（Amy Webb）强调 多代理系统（MAS） ：在团队中起作用的人工智能， 没有人类监督以及谁可以学会优化或实现目标。
“他们可以基于每项骗子的作品。他们可以考虑一个问题，以发现自己可以做的地方。他们被设计为在没有人类的情况下工作。”
为了简化他们的交流，微软发明了 droidspeak这是一种数学语言，允许AI对话而无需阅读人类语言，被认为“笨拙，不精确，有时不准确”。
对数学语言的过渡使代理商可以交流 “快三倍”，这大约使他们 比人快100倍，根据韦伯的说法。
连接到神经触角的Corgi
AI的化身还涉及大量摄入 真实的 – 时间感官数据。韦伯描述了用corgi的实验案例，由 微观fitbit。传感器遵循心率，呼吸和体育锻炼，并将这些数据传输到多代理系统。结果 ： 狗环境自动适应 对他的健康状况（例如，通过电视）。
另一个例子： 精子机器人 – 配备了磁性微型线圈的植物，以远程控制，以改善受精。甚至更进一步 可穿戴神经元 MIT设计的注射剂允许 刺激特定的大脑区域 治疗诸如帕金森（Parkinson）之类的神经系统疾病，而无需接触健康的织物。
“您将这些小型设备注入体内（…），然后拿起手电筒之类的东西，然后将其发光在体外，可穿戴，它们滚动到确切的形状。
生活重编程和计算神经元
AI不再限于模拟智能。她开始 锚定在生活中。
- DeepMind发表了 Alphafold 3，能够预测 所有已知的有机分子，打开一个时代 生成生物学 所有人都可以访问。
- 研究人员培养 猪中的人牙，或设计 富含牛基因的水稻。
- 更激进： 生物棒 使用生物神经元在2025年3月销售 生物智能操作系统（BIOS）。
“这些可编程的有机神经网络出生在数字世界内的硅芯片上。”
机器人，智能和菌丝材料
体现的智力不仅限于人形生物。韦伯唤起a 蘑菇机器人，在康奈尔州设计的 菌丝起作用 对光反应。她还提出了 水母机器人 生物杂交用于气候目的探索海床。
但这是一个简单的手势，总结了当前的技术跳跃： 鞋。
“将鞋子（…）的反馈触觉要求和精确抓地力。（…）几周前，Google DeepMind弄清楚了如何训练机器人系鞋。这是一个巨大的突破。”
对于艾米·韦伯 能够操纵他们的环境，以一种良好的，上下文和自主的方式。
走向具体的策略
这种动荡实现了一种新的战略方法。
公司必须摆脱对AI的“合作”愿景，并以化身生态系统，混合传感器，算法，材料甚至活细胞。
因为正如艾米·韦伯（Amy Webb）总结的那样：
“人工通用智能在体现中不存在，就像我们的人类智能并没有真正从身体外退出一样。”
您必须在系统中思考，而不是在模型中思考
没有身体的AI是不完整的AI。它可以产生文本，但不能做出上下文化的决策。它可以模拟智力，但不要实现它。
AI的未来经历了它的 物理锚定， 他的 感知和行动的能力， 他的 与生活的联系。从算法到化身的过渡不是偶然的。它是结构性的。
正如艾米·韦伯（Amy Webb）提醒我们的那样， 接下来几十年的今天的情况 ::
“未来十年做出的决定将决定人类文明的长期命运。”
