北京
大模型能写诗、能编程，但让它去拧一个瓶盖，往往就卡住了。问题出在哪？智源社区「人工智能与哲学」读书会第 4 期，把讨论焦点放在了 Gibson 的「可供性」（affordance）理论上。
这一期讲座围绕可供性概念展开，试图回答两个层面的问题：具身智能算法在计算机视觉与机器人领域，究竟发生了怎样的工程漂移；以及大模型在与物理世界交互时，为何会撞上符号 grounding 的难题。
从可供性到工程漂移
可供性原本描述的是环境与行动者之间的关系属性——一个物体能提供什么动作可能。讲座关注的是，这一概念进入计算机视觉和机器人工程后，被如何改造和使用，又在这个过程中偏离了原本的语境。
换句话说，算法层面的「可供性」和认知层面的「可供性」，可能已经不是同一件事。这种漂移，正是具身智能研究需要面对的张力。
大模型的符号落地难题
另一条线索是符号 grounding 问题。大模型在物理世界交互中，需要把语言符号对应到真实的感知与动作上，而这一步并不天然成立。
讲座把这一问题与具身认知放在一起讨论，指向的是同一个方向：智能不只是符号运算，还牵涉身体与环境的耦合。
这场读书会没有给出统一答案，但把可供性、工程漂移与符号 grounding 三条线摆在了同一张桌上。
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