DOI: https://doi.org/10.1038/s42256-026-01239-3
تاريخ النشر: 2026-04-24
الموضوع الرئيسي: الإدراك المتجسد والممتد
نقاش
يسلط النقاش الضوء على تقارب الأطر المختلفة التي تهدف إلى معالجة التحديات المتعلقة بتطوير الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يمكنه التفاعل جسديًا وذكيًا مع العالم الحقيقي. على الرغم من التقدم الكبير في تعلم الآلة والشبكات العصبية العميقة، لا يزال الذكاء الاصطناعي المعاصر رقميًا إلى حد كبير ويواجه صعوبات في المهام التي تتطلب تفاعلًا جسديًا قويًا، كما يتضح من الصعوبات المستمرة في أنظمة الروبوتات التي تؤدي إجراءات بسيطة مثل فتح الأبواب. يبرز هذا التباين مفارقة مورايفك، حيث تكون المهام الإدراكية غالبًا أسهل للآلات من المهارات الحركية الحسية التي يؤديها البشر بسهولة.
تُستكشف عدة نهج بين تخصصات مختلفة، بما في ذلك نماذج العالم، والذكاء المتجسد، وعلم النفس البيئي، والذكاء الاصطناعي الفيزيائي، لسد هذه الفجوة. تتضمن نماذج العالم، المستندة إلى مفهوم كينيث كرايك لعام 1943، تمثيلات داخلية تسهل التنبؤ والتخطيط، بينما يركز الذكاء المتجسد على الدور الأساسي للجسد في تشكيل الإدراك والعمل. يركز علم النفس البيئي على كيفية إدراك الكائنات للفرص المتاحة للعمل، أو ما يُعرف بالفرص، في بيئتها، مما يشير إلى تحول في الروبوتات نحو فهم الهياكل القابلة للتنفيذ بدلاً من إعادة بناء العالم بالتفصيل. يعترف المجال الناشئ للذكاء الاصطناعي الفيزيائي بأن الذكاء ليس مجرد بناء برمجي، بل يتأثر أيضًا بالمواد، والشكل، والميكانيكا. معًا، تساهم هذه الأطر في فهم أعمق لما يشكل العمل الذكي في البيئات الفيزيائية، مما قد يعيد تعريف المسار المستقبلي لتطوير الذكاء الاصطناعي.
DOI: https://doi.org/10.1038/s42256-026-01239-3
Publication Date: 2026-04-24
Primary Topic: Embodied and Extended Cognition
Discussion
The discussion highlights the convergence of various frameworks aimed at addressing the challenges of developing artificial intelligence (AI) that can physically and intelligently interact with the real world. Despite significant advancements in machine learning and deep neural networks, contemporary AI remains largely digital and struggles with tasks that require robust physical interaction, exemplified by the ongoing difficulties in robotic systems performing simple actions like opening doors. This discrepancy underscores Moravec’s paradox, where cognitive tasks are often easier for machines than sensorimotor skills that humans perform effortlessly.
Several interdisciplinary approaches, including world models, embodied intelligence, ecological psychology, and physical AI, are being explored to bridge this gap. World models, rooted in Kenneth Craik’s 1943 concept, involve internal representations that facilitate prediction and planning, while embodied intelligence emphasizes the integral role of the body in shaping perception and action. Ecological psychology focuses on how organisms perceive opportunities for action, or affordances, in their environment, suggesting a shift in robotics towards understanding actionable structures rather than detailed world reconstructions. The emerging field of physical AI recognizes that intelligence is not solely a software construct but is also influenced by materials, morphology, and mechanics. Together, these frameworks contribute to a deeper understanding of what constitutes intelligent action in physical settings, potentially redefining the future trajectory of AI development.