智能需要具身但不需要身体
Intelligence Requires Grounding But Not Embodiment
AI总结：
本文提出智能需要基础性而非具身，通过定义智能的四个属性并论证非具身智能体可实现这些属性，从而得出结论：基础性是智能的必要条件。
摘要：
近年来，大型语言模型（LLMs）的进展重新引发了关于智能是否需要具身的科学争论。我们提出论点：智能需要具身所蕴含的 grounding（基础性），但不需要具身本身。我们将智能定义为具备四个属性——动机、预测能力、因果理解以及从经验中学习——并论证每个属性都可以通过非具身但 grounded（基础性的）智能体实现。我们据此得出结论：grounding（基础性）而非具身是智能的必要条件。随后，我们提出一个智能 LLM 在数字环境中的思想实验，并回应可能的反论点。
英文摘要：
Recent advances in LLMs have reignited scientific debate over whether embodiment is necessary for intelligence. We present the argument that intelligence requires grounding, a phenomenon entailed by embodiment, but not embodiment itself. We define intelligence as the possession of four properties -- motivation, predictive ability, understanding of causality, and learning from experience -- and argue that each can be achieved by a non-embodied, grounded agent. We use this to conclude that grounding, not embodiment, is necessary for intelligence. We then present a thought experiment of an intelligent LLM agent in a digital environment and address potential counterarguments.
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