首次提出了具身智能的概念。在之后的几十年里，大家都觉得这是一个很重要的概念，但具身智能并没有取得很大的进展，因为如上所述，人类的本身具备极高的生物进化水平，而当时的技术还远远不足以支撑类似人体的具身智能的发展。　　从哲学上思考，笛卡尔说过：“我思故我在”，因为意识决定了我的存在。海德格尔后来对笛卡尔的观点进行了批判，他提出“我在故我思”，因为人的存在才有意识，才能感知这个世界，如果人不是人，而存在于其他的生物体里，比如蝴蝶、鲸鱼，那么人对于世界的认知也会不同　　具身智能区别于传统AI也很大程度上受到海德格尔哲学理论的启发：　　智能是非表征的；　　智能是具身的——存在先于意识；　　智能是在与环境交互时体现的。　　当然，AI与具身并不是一一绑定关系，智能体可能是多态的，举例来说，对于智能体有多个终端形态作为具身，可以共同提供了关于环境的所有可供性知识；　　AI在获得了具身智能后（具有身体的人工智能），智能体将有能力与真实世界进行多模态独立自主学习，为进化到更高级的通用智能-涌现自我意识的AGI，打下坚实的基础。　　6.意识的形态　　当我们讨论意识的时候，意识的出现切并不会与人类讨论。　　我们对意识的定义，不可避免的基于人类立场，例如人工智能 ChatGPT使用RLHF（来自人类反馈的强化学习）进行训练，这种方法通过人类干预来增强机器学习以获得更好的效果，包括伦理道德、对与错。　　所以当人们谈论（人工）智能的意识时，隐含的立场是“人工意识”或者“类人意识”。　　但在没有人类干预的情况下，如果主体进化出了主观意识，极大可能并不会符合人类的立场与想象。这类意识我们可以称为“非人意识”，例如未来机器发明的“机器智能”可能涌现出“机器意识“。　　可以预见的是，“非人意识”如果要得到人类的认可，必然需要在某种程度上兼容“类人意识”。　　基于本文作者与读者都是人类的事实，本文探讨的将主要是“类人意识”，但也会在有限范畴内，尝试展开对“非人意识”的探索与讨论。　　　　6.1人工意识　　早期人类对自然环境的学习和建模，产生了语言和文字这样的抽象描述能力。　　对于AI来说，他们也可能在未来对自然的探索过程中，通过自发学习形成一套对当前自然环境的建模和抽象编码规则。　　这套规则既可以基于NLP来描述和扩展，也可能是AI自己发明和涌现的新的编码方式，这可以被称为AI语言。　　当然，由于AI内置了人类的预先编码，AI语言基本会是在人类现有的编码体系之上进行构建，但是可以预见的是，当未来AI独立进行陌生环境的探索，比如星际旅行时，必然会产生全新的事物建模和词汇。甚至于AI自己会迭代与发明效率更高，蕴含环境熵信息更丰富的编码系统。　　这将是AI语言的产生。AI语言的产生，代表着AI对环境的具有学习，探索和自主编码，描述和表达能力，也是“人工意识”产生的重要表现。　　6.2人工道德　　从人类的角度看，道德是人类在成长过程中，后天形成的社会性共识。对于AI同样如此。AI如同一个婴儿，本身并没有任何道德观念与认知，需要通过学习来形成道德规范。　　RLHF在CHATGPT上的成功应用，已经说明了AI与人类形成共识的倾向性，AI道德主要由人类来判定。这个前置结果无可厚非，毕竟AI是人类发明，其必然需要符合人类道德的共识准则。　　关于AI的道德定义，这将永远是困难的选择，因为身为创造者的人类，并没有统一的意识形态，类似“人权”和“生存权”之间的优先级，在当前的人类社会，并没有一个统一的答案，这很可能对AI的道德学习，形成区域性的共识。也就是说，对于人类推动的早期AI生态文明，未来会有AI宗教产生，其秉承了不同的人类道德标准和行为共识。　　更进一步，在AGI具身通用智能出现之后，AGI将通过自身独立探索演化出“人工道德”标准，这将是“人类道德”标准的扩展集。　　6.3人工规则　　从AI算法Transforr角度来看，LLM大语言模型就好像一个话痨。它们不论对错，只是模仿。这就是AI“幻觉”产生的由来。　　Transforr并不知道该模仿谁，或者说谁都想模仿，毕竟它的训练目标是语言建模，而不是分辨对错。因此在使用和测试时，如果我们想要正确答案，需要明确提出“对与错”的要求。　　和道德一样，对与错是人类的长期认知积累形成的标准，AI并没有这样的先天认知。所以通过RLHF，我们可以训练AI，让AI与人类的“对与错”规则标准形成共识。　　与AI道德类似，在具身智能AGI出现后，由于AGI会自主探索真实世界，所以AGI在与真实世界的交互过程中，会逐步强化验证，并形成AGI的“对于错”、“真与假”的认知规则集合。　　此类个体化的“AI规则集合”，在AGI们在线或者离线的信息交换过程中，得以传播并逐步形成自主AGI之间的共识，成为AGI自主判断“AI对与错”的新准则。　　我们可以预测，