物理

在环境中，合理设计物理空间与技术设施，使其符合物理规律且契合人类感知与情感需求，如通过优化光照、色彩与布局来调节感觉与情绪；

物理的秩序是基于物理规律所体现出来的有序状态。

物理的秩序是自然界中物质和能量遵循物理规律所展现的客观、普遍且可预测的有序状态；

物理规律是独立于人的意识而存在的，它们不以人的意志为转移。

物理规律是自然界中物质和能量运动的基本法则，如牛顿运动定律、热力学定律、电磁学定律等。

二、物理的秩序

在微观世界，原子内部的电子按照量子力学的规律在特定的轨道上运动，这种运动的有序性也是物理的秩序。

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感觉的秩序是人类感知世界的基础，物理的秩序是感觉的秩序和智能的秩序所依赖的客观现实基础，而智能的秩序则是人类和人工智能对感觉的秩序和物理的秩序进行认识、理解和改造的工具和手段。

无论人类是否发现这些规律，物理的秩序都客观存在。

物理的秩序客观性强。

行星按照一定的轨道周期性地运动，这种运动的规律性就是物理的秩序的体现。

还有，物理的秩序在宇宙的各个角落都适用，具有普遍性。

这三者相互关联，感觉的秩序是人类感知世界的起点，物理的秩序是其客观基础，而智能的秩序则是人类和人工智能理解和改造世界的工具和手段。

这种普遍性使得物理的秩序成为人类认识和改造自然的基础。

然而，这段“体制外”的闲暇时光反而成就了爱因斯坦：白天工作之余，他夜晚在公寓客厅醉心于自己的物理研究。

当被问及从事物理研究的乐趣时，费曼打了一个风趣的比方：“物理就像性爱：诚然它可能带来一些实际成果，但我们投入其中并不是为了那个。

4、学习环境与挑战：主要在虚拟环境或数据集中学习，与物理环境的交互较少，因此不存在物理硬件损坏等问题，但可能面临数据过拟合、泛化能力不足等挑战。

具身智能中的强化学习更注重与物理环境的交互，感知和动作空间复杂，奖励稀疏，需要仿真环境辅助训练，常与多模态感知等技术结合。

2、动作空间与执行方式：动作是智能体在物理环境中可执行的操作，如移动、抓取、旋转等，动作的执行需要考虑物理环境的约束和智能体的身体特性。

4、学习环境与挑战：在真实物理环境中学习和行动，与环境交互代价高，容易损坏硬件，因此需要仿真环境来辅助训练，如AIHabitat、Gibson/iGibson、IsaacGym等。

这些规律支配着从微观粒子到宏观天体的运动和相互作用，使得物理世界呈现出一种可预测、有规律的秩序。

2、动作空间与执行方式：动作也是抽象的，如在棋类游戏中是棋子的移动，在股票交易中是买入或卖出等操作，动作的执行不涉及物理世界的直接交互。

3、奖励机制与学习目标：奖励通常与智能体在物理世界中的任务完成情况相关，如到达目标位置、完成物体抓取等，奖励可能稀疏或延迟，需要技巧设计奖励机制或采用探索算法。

以人、物（机是人造物）、环境系统的思想为指导，优化统筹感觉、物理、智能和情感的秩序，需从人、机、环境三者相互作用的整体视角出发。