生物智能

Biological Intelligence
生物体在进化过程中自然形成的适应性智能系统。这是所有智能的基础，人类设计的人工智能实际上是对生物智能的模仿和延伸。

大脑和身体不能割裂来看，身体和大脑共同发展 --> 具身智能

生物智能是建立在身体和动作的基础上的，如果无法完成相应的动作，那么就无法想象并理解动作的意义。研究人工智能如果之研究大脑，而不关系身体，也不考虑生存的意义，那么只能是“知其然而不知其所以然”

生物智能是指生物体在自然环境中，通过神经系统（或等效的感知-决策-运动结构）表现出的感知、学习、推理、决策、适应、运动控制等能力。

“生物体通过与环境交互，不断调整自身行为，以最大化生存和繁衍概率的能力体系。”

特征	描述
学习能力	能通过经验不断调整自身行为
自主性/自组织性	无需外部指令，能够独立感知与决策，自我构建复杂的功能结构
适应性	面对环境变化，能够自我调整行为和内部机制，甚至进化
多模态感知	综合视觉、听觉、触觉、嗅觉等信息进行环境建模
鲁棒性	能够在复杂、动态、部分未知环境中保持有效性
能源效率高	生物智能系统（如人脑）通常能耗极低
并行处理能力强	大规模神经网络支持实时、多任务处理
目标导向性/内在动机	生物行为通常是有目的的，趋向于生存、繁殖、探索。生物智能中常常包含对新奇事物、奖励机制的天然驱动力。
意识/主观体验	某些高级生物（如人类）不仅能进行认知，还拥有内在体验。

感知系统：获取环境信息，提供对外部世界的实时感知
神经系统：信息传递、处理与决策，是生物智能的核心
行为控制系统：执行运动，响应神经系统的决策指令
内在调节系统：管理能量、情绪、长期生理状态，辅助智能决策

无监督学习：本能、基因编码，鸟天生会飞、蜘蛛天生会结网
强化学习：通过奖惩反馈不断优化行为，动物觅食路径优化、人类技能训练
监督学习：父母或同伴教导，模仿学习，幼崽学习捕猎、人类语言学习
社会学习：群体知识传承，人类文化发展

神经科学（理解脑结构与功能）
行为学（研究动物行为模式）
认知科学（建模思维与感知）
生物启发式算法（模仿进化、群体智能）
仿生机器人（开发具身智能系统）