莫拉维克悖论

对机器来说，高级推理容易，人类习以为常的感知和运动反而最难。

1988 年，机器人学家汉斯·莫拉维克在《Mind Children》一书中指出：让计算机在智力测验或下跳棋上达到成人水平相对容易，让它拥有一岁小孩的感知和行动能力却很难甚至做不到。罗德尼·布鲁克斯、马文·明斯基等人在 1980 年代也表达过类似看法，平克后来概括为「难的问题容易，容易的问题难」。常见解释是：感知和运动技能经过漫长进化打磨，人做起来毫不费力，因而低估了它们的难度；抽象推理在进化上出现得晚，人脑并不擅长，所以显得难，对计算机来说其实没那么难。这条悖论常被用来解释为什么大模型能写代码、解数学题，机器人叠衣服却还远不如人又快又稳，也是具身智能被视为 AI 下一道难关的理由之一。

例子大语言模型已经能解竞赛数学题，但叠衣服、系鞋带这类小孩都会的事，机器人做起来仍远不如人快、不如人稳。

也叫

莫拉维克佯谬、Moravec 悖论

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具身智能、感觉运动技能、具身认知、苦涩的教训、物理图灵测试

来源

Moravec's paradox (Wikipedia)