Minds in movement: embodied cognition in the age of artificial intelligence
Notice bibliographique
Résumé
This theme issue brings together researchers from diverse fields to assess the current status and future prospects of embodied cognition in the age of generative artificial intelligence. In this introduction, we first clarify our view of embodiment as a potentially unifying concept in the study of cognition, characterizing this as a perspective that questions mind-body dualism and recognizes a profound continuity between sensorimotor action in the world and more abstract forms of cognition. We then consider how this unifying concept is developed and elaborated by the other contributions to this issue, identifying the following two key themes: (i) the role of language in cognition and its entanglement with the body and (ii) bodily mechanisms of interpersonal perception and alignment across the domains of social affiliation, teaching and learning. On balance, we consider that embodied approaches to the study of cognition, culture and evolution remain promising, but will require greater integration across disciplines to fully realize their potential. We conclude by suggesting that researchers will need to be ready and able to meet the various methodological, theoretical and practical challenges this will entail and remain open to encountering markedly different viewpoints about how and why embodiment matters. This article is the part of this theme issue 'Minds in movement: embodied cognition in the age of artificial intelligence'.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».