Embodied AI （简称EAI）是一个非常广的词。在上世纪中期，EAI是对许多人工智能领域的统称。与GOFAI（Good Old-Fashioned Artificial Intelligence，译为有效的老式人工智能）不同的是，GOFAI指的是用原始的人工智能方法来解决很小的一个领域的问题，例如棋类游戏类的算法。
近年来，研究员们通过廉价的计算能力和海量的数据将算法变成赚钱的工具。但是目前人工智能机器的能力还相对比较低下，而且人工智能机器很容易受欺骗，不具备常识。AI研究员们尝试重新将AI和神经科学结合，并且创造一个良性循环（virtuous cycle）。他们受到所学的natural intelligence的启发，将智能转化为一种算法结构并深入了解一些最深刻和最持久的心灵之谜。
AI需要像我们一样理解这个物理世界，即，当AI被放在一个房间里时，能以人类的方式来解释和理解场景。或者比如在不同的领域之间建立联系，抑或者你想要发现新的知识，那么这些预编程、特定的专业系统就不够用了。这些系统受现有的内置知识的限制，很难有新的发现、很难创新、创造新的事物。让AI更聪明的关键是我们大脑的想象能力。想象力，其实就是人类和其他动物依靠世界的现有模式生成的想法。它是一个非常强大的规划工具，你需要去建立一个关于世界的模型，你需要能够使用该模型来进行规划，你需要及时进行推进。因此，具身认知是关键的。系统需要能通过具身认知获取知识，并产生抽象认知。
EAI泛指人为的方法学，其中包括了三个目标：1）对于生物系统的理解。2）概括智能行为的主要宗旨。3）将这些知识应用于组件智能系统，例如机器人或者智能装置等。
虽然EAI的定义很广泛，而且不同的领域会有不同的解释。但是它大体上可以用以下四点来概括：
- 物理实现：该系统必须仅在某些物理基板或其他物体中实现。
- 物理体现：该系统必须以连贯的整体物理结构实现。
- 有机体的体现: 系统的物理实现必须与自然生物的身体共享一些（可能是表面的）特征，但在任何意义上都不需要是活体。
- 有机体现：系统的物理实现不仅必须是有机体，而且实际上是有机的和有生命的。
以上资料来自于论文Embodied artificial intelligence 与 Embodied Artificial Intelligence: Trends and Challenges.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370203000559
https://pdfs.semanticscholar.org/4e3e/2bbc38bbe239423c755d7682e647e8989358.pdf
和：http://xtecher.com/Xfeature/view?aid=7562
发展历史
描述
在过去的50年里，人工智能（AI）领域发生了十分大的变化，从计算机领域发展到了跨领多个领域。早年的人工智能仅仅被看作是一种计算机过程。那时候人工智能的研究方向包括了抽象问题的解决、知识的表达、定理证明等等。在上世纪60年代，有相当一部分学府例如MIT、SRI、CMU在研究人工智能方面的机器人。但是这个方面在后来并没有给予太多的重视。到了80年代，具有认知的方法开始在许多领域兴起，特别是在计算机与工程应用方面。研究人工智能的初衷不仅仅是研发出智能的算法，更重要的是它与真是世界的交互，例如感知，运动，模拟，情感，交流等等。许多研究员都尝试在自己的领域里研究出更先进的AI算法，但是由于缺少大量的系统与环境的交互，他们的工作久久不能往前迈出一大步。所以人们开始尝试建立与真实世界交互的系统，例如机器人，这也是embodiment的主要观点。计算机与机器人的主要区别在于，计算机可以被看成是一个简洁干净的系统，它有特定的输出输入，每个人都可以使用或者编程计算机。另外，计算机与外界的交互是很少的，它的输入只是鼠标键盘，而输出只是屏幕。相对于计算机而言，机器人是一个更急复杂的系统，它与外界的交互复杂的多。大量的感应器，电机与真实世界紧密联系在一起。制造机器人需要工程方面的专业知识，这些都是计算机学科实验室所缺乏的。所以人工智能发生着巨大的改变。为了开发更高级的智能，认知心理学在当时慢慢变得特别重要，所以人工智能慢慢转移到非人类的生物系统，例如昆虫，或者别的动物。人工智能这个词也开始出现分支，主要体现在两个方面，GOFAI（有效的老式人工智能），而另一种就是EAI。EAI也慢慢的从计算机科学实验室转移到机器人学，工程学或者生物学的实验室中。
主要事件
| 年份 | 事件 | 相关论文/Reference |
| 1989 | 首次提出出色的老实人工智能概念，并提议将人工智能归类为Synthetic Intelligence | Haugeland, J. (1989). Artificial intelligence: The very idea. MIT press. |
| 1991 | Brooks提出embodied intelligence概念 | Brooks, R. A. (1991). Intelligence without reason. Artificial intelligence: critical concepts, 3, 107-63. |
| 2016 | Pieter Abbeel 成立Embodied intelligence公司.现阶段正在开发一款允许机器人通过VR头显学习用户所执行任务的AI软件 | http://covariant.ai/ |
发展分析
瓶颈
主要的瓶颈主要体现在以下几点：1）对于人类行为理论上的理解以及运用到人工智能上。2）实现机器高等智慧。3）自动化涉及方法。4）与真实世界的交互。5）罗辑系统单纯处理罗辑问题时是有效的，但当面对真实世界时，逻辑系统能否正确理解外部信号。
未来发展方向
机器人的未来趋势主要体现在以下几个方面：
- 语言交流功能的完善的完善：轻松掌握多国语言，学习能力远高于人类。
- 像人类：会模拟人类的外观，动作等
- 逻辑分析能力增强：能绑人类完成计较复杂的任务。
Contributor: Zhixiang Chi