人类已经完成了“人工智能初级阶段”的原始积累，正式进入到向“更高阶段”迈进的时代。在人工智能诞生之初，其目标或许是实现具身智能（Embodied AI）——这种智能体不仅拥有物理形态，还能与物理世界进行互动。 具身智能这条路径能通向通用人工智能吗？逻辑学、统计学、神经科学和计算机科学等领域的研究者分别以符号主义、联结主义和行为主义等三个纲领出发研究人工智能。打造通用人工智能是否需要第四种纲领？还是依靠这三者的融合就能解决？这些问题现在给出确定的答案还为时尚早，但知古而论今，本书以当前比较火热的具身智能话题为引，讨论人工智能的过去、现在和将来。

序言
种到地里的娃娃
从艾伦·图灵的童年说起
数学是否“完备”？
让机器“思考”
人工智能的诞生
上篇 机器可以思考吗？
第一章 符号主义的野望
从机械论说起
“逻辑理论家”诞生
“天才”与“勤奋”
诞生即高光，直到
第二章 联结主义：从模仿到超越
从模仿大脑开始
重要的“常识”
“英雄不问出处”
终于大脑，却不始于大脑
符号主义学派和联结主义学派的回顾
第三章 行为主义的世界很大
P人行为主义学派
“事事有回音”
机器崛起
三大学派回顾
第四章 大模型：大道之行，多则异也
打败围棋，开始进化
何为大模型
“自学成才”GPT
大模型的困局
第五章 和光同尘，从离身智能到具身智能
机器的智能从何处来
具身一定是“人形”吗
下篇 模仿游戏
第六章 感知
感官的进化
传感器的诞生
感知技术革命
感知智能的挑战
感知需要具身经验
第七章 认知
认知外部世界
用可供性理解事物
建立机器“世界观”
机器帮助人类提升认知
第八章 决策
机器如何做决策
从模仿中学习
新的进展
强化学习
何为强化
实例：格子迷宫
精确还是混沌？
贝尔曼方程
实战：减肥计划
免费的午餐
决策的关键：算力常胜
第九章 行动
如何“做到”
冗余自由度与机械舞
拉马克主义与达尔文主义
交互之难
知者敏于行
智能化熵增与具身导航
大模型如何“接地”
第十章 进化
楚门的世界
虚拟世界的原住民
开始具身进化
具身智能的学习任务
从虚拟到现实
模仿游戏还是进化游戏
结语
参考文献