試回想當初學游水，第一次落水時教練會教你手應該怎麼划、腳要怎樣踢、頭要如何轉來換氣。你不能單靠看 YouTube 就學會游水，一定要親身落水、用身體感受水的浮力、做划水的動作才能真正學會。

這種要用身體去做、去感受才能學會的道理，就是具身智能的核心概念。

甚麼是具身智能？

有別傳統 AI 聚焦符號處理和運算，具身智能（Embodied AI 或 Embodied Intelligence）認為智能不僅存在於「大腦」（運算系統），身體的感知和行動能力也是智能的組成部分；因此需要通過物理身體與環境進行互動，從而產生認知和學習的能力。

此概念強調身體與環境在智能形成過程中的重要作用，過感知與行動的循環，令系統能更好地理解和適應世界。最典型例子包括：人形機械人、自動駕駛汽車和機械狗。

美國認知科學家 Rolf Pfeifer 教授曾在研究中指出，智能並非憑空出現的，而是在身體與環境不斷互動的過程中產生。就好比學踩單車，不能光靠背誦平衡公式就會踩，而是要實際踏上單車，在多次險些跌倒中爬起來，身體才會「記住」如何保持平衡。

具身智能實例

1. 機械人學行路

你可能見過 Boston Dynamics 製造的機械人在網上發佈的影片。那些機械人懂得走路、跑步甚至跳舞。它們不能只靠程式計算，還需要用「腳」去感受地面，有平衡系統去調整姿勢。

當機械人遇到樓梯或者凹凸不平的地面時，必須用感應器「感覺」地面狀況，然後實時調整步伐，這便是具身智能的體現。

2. 自動駕駛汽車

自動駕駛汽車要在香港這些繁忙的街道上行駛，不能只懂得查看地圖。它需要用鏡頭「看」周圍環境、用感應器「感覺」與其他車輛的距離、以車輪「體驗」路面情況。

當遇到突發狀況如有行人衝出馬路，汽車須實時「感知、思考、行動」，這整個過程都需要身體（即車身和感應器）的參與。

具身智能的重要性

傳統 AI 主要靠電腦運算和處理數據，但不少研究發現，如果要令機械人或 AI 擁有更近似人類的思考能力，便需要讓它擁有「身體」去體驗世界。

認知科學家 Margaret Wilson 於 2002 年的研究中提出，人類的思考其實深深受到身體經驗影響。例如你明白「重」和「輕」的分別，不單因為你認識那兩個字的含義，更因為你曾拿過輕身物件也舉過重物，因此身體具有那種記憶感覺。

所以，如想製造出真正聰明的機械人，不能只教會它們計數和背誦資料，還要讓它們透過一具「身體」去感受、探索、與世界互動。

具身智能提醒我們：真正的智慧，不僅來自大腦，更來自整個身體與世界的對話。

參考資料：

Pfeifer, R. & Iida, F. (2004). Embodied Artificial Intelligence: Trends and Challenges. Lecture Notes in Computer Science. Springer.

Pfeifer, R., & Bongard, J. (2006). How the Body Shapes the Way We Think: A New View of Intelligence. MIT Press.

Wilson, M. (2002). Six views of embodied cognition. Psychonomic Bulletin & Review, 9(4), 625-636.