前言
如何开车
想象这样一个画面：硅谷后街一个不起眼的、都是独栋办公楼的街区，其中某个路口处停放着几辆谷歌员工在园区间通勤的红黄绿相间的自行车。仅凭建筑的外观，我们几乎看不出旁边这栋楼的办公室里有一群高学历的机器人学家、计算机科学家、研究学者正在尝试破解一个难题。他们想要复制一个很多人每天都在做的事——开车，一个自然到人们不用多想就能做出来的技能。探问之下，大家也描述不出来自己平时到底是怎么开车的。
开车这件事太过寻常，以至于人们都没怎么放在心上。我们坐上车，启动，挂挡，然后便驾车离开。如果车上还有乘客的话，我们还能和他们聊天，也无须减速。除了最危险的下雪、结冰、浓雾的天气，大多数司机面对陌生的路况或交通情况时都不会有什么问题。我们不仅能很快适应自己的车，即使换一辆车，也照样能在不熟悉的道路上驾驶。
这种流畅的、本能的、强适应性的技能就是这座办公楼中的团队想要复制的。如今的汽车行业，科学家们都在研究发明无人驾驶汽车，希望它能够被适用于各个场景中、各种状况下。这个目标也被称为驾驶的“第五等级”。迄今为止，虽然测试车已经行驶了上百万英里，阶段性成果也都很优秀，但是距离自动驾驶的第五等级仍然有一段距离，有关自动驾驶可行性的各种议题也仍在讨论之中。
开车看似简单，实际上却是人类执行的最复杂的任务之一。司机不仅仅是转动方向盘驾驶，他们需要持续不断地判断、计划、预测，处理当下的一切信息。判断周围的人（司机、路人）正在做什么、在想什么，以及接下来会发生什么……所有的一切都是人们凭直觉完成的，当我们手握方向盘时，汽车已然成为我们身体的延伸。
仔细看看无人驾驶汽车的后备箱，你就会发现它们需要多少计算能力。后备箱根本没有足够的空间放行李箱或从超市买回来的一大袋东西。也正是这种需要装满一堆电脑保障运行的无人驾驶汽车让我们意识到驾驶一辆汽车需要多少智能。我和硅谷的团队聊过他们这个艰巨的任务，其中一位曾是美国国家航空航天局（NASA）火星探测漫游者计划（Mars Exploration Rover）的机器人科学家。交流之后你会发现，人类是多么智慧，要模仿起来是多么困难。
但是智慧的本质到底是什么呢？其实真的很难说明白我们开车的时候在做什么，而且你越试图回答，就会有越多的疑问。来看看一个英国的汽车组织，皇家汽车俱乐部（RAC）撰写的启动汽车操作说明：
- 将钥匙插入汽车启动器，旋转直至发动引擎；
- 踩下离合器踏板（是左边的那个踏板）；
- 移动换挡杆至一挡；
- 右脚轻踩油门以缓慢提高发动机转速；
- 左脚慢慢松开，将离合器踏板抬高，直到踏板开始轻轻振动；
- 松开手刹，此时汽车开始缓慢移动；
- 左脚慢慢从离合上抬起，提高转速，直至向前行驶。
如果你已经知道怎么开车了，那么这个操作指令并不难懂。但如果你不会开车，指令能带来的帮助应该是极为有限的。如果一个新手司机遵循以上的指令上路，很可能车会纹丝不动或向前猛冲，最终熄火。这些指令当然还是有一定的作用的，能够提醒我们必要的步骤和正确的执行顺序，但如果想真正跳上汽车，不假思索地把车开走，仅靠这些指令还远远不够。
没有人是靠背诵操作说明的步骤学会开车的。我们并不是因为知道什么叫做“左脚慢慢松开，将离合器踏板抬高，直到踏板开始轻轻振动”才会开车的。我们能够平稳地将车启动是因为我们有这样一种感觉，知道该将离合器放到什么程度，油门又该踩到什么程度，才能避免熄火。而且，我们开得多了，就知道在不同的路况、不同的坡度上该用怎样的力道。对于如何操作，我们有一种直觉，而这种直觉也随着经验的丰富逐渐完善。
刚开始学车的时候是很难的。因为你要处理的信息全都是“陈述性知识”（propositional knowledge），就像是皇家汽车俱乐部（RAC）写的操作指令，全是一些分散的步骤。当你开始尝试记住哪一步要做什么的时候，你大脑中的小齿轮也转动起来：
- 踩下离合，挂一挡，加一点油门，稍微松开离合器，再加一点油门。
- 现在转速过快，稍微松开点油门。
- 离合松得太快了。熄火。
- 再试一次。
这个学习的过程需要大脑和身体协同工作，身体需要去处理汽车给我们操作的反馈。用更专业一点的话来说，陈述性知识被转化为“感觉运动程序”（sensorimotor procedures），让我们能不假思索地执行动作。如果司机在驾驶时持续思考“我下一步应该怎么做”的过程，那说明他还在学习。人类学家布洛克（Maurice Bloch）说：“只有当司机不再以具体的语言思考自己正在做的事情的时候，他们才是真正精于驾驶的专家。”
随着驾龄的增加，一个司机开得多了，懂的也就多了。他们会开始熟悉自己车的特性，并能从发动机的声音中意识到要换挡了。他们能意识到自己什么时候超速，然后下意识地将脚从油门移到了刹车。他们不需要思考便可采取行动，更精确地说，是不需要思考“思考”本身这件事。司机的动作是自动完成的，不只是大脑，身体也具备驾驶车辆的知识。
那么司机是如何考虑路上行人的呢？举个例子，一个司机，正看向前方，前方有一个行人走在马路上。那这个行人是要坐上停在路边的这辆车，还是要过马路呢？十字路口那辆车到底是在停着等我们过去，还是准备启动先开走呢？人们往往不需要太多思考就能够对这些情境做出判断，但是如果让机器建立模型去分析、理解这些情境，难如登天。
开发一个自动驾驶系统并不单单是把动作、步骤和交通规则编进电脑，真正的挑战在于复制人类驾驶的应变能力。这种能力依赖于我们对周围环境中大量信息的处理，并从这些信息中了解发生了哪些事、该如何反应。
人类驾驶汽车的技能和制造自动驾驶汽车的难度凸显了这本书的核心前提：我们的智力不全然来自我们的大脑。智力并不只是大脑“处理”抽象信息或世界表征的产物。智力也不能简单地被编程为一套规则，使我们能以特定的方式思考或执行特定的行动。相反，我们对世界的理解源于身体与世界的交流和对世界的感知——正是这些互动让我们的身体获得了知识。
我们通过身体感知产生并储存在身体中的知识，是很难通过电脑计算来复制的。如果我们可以把开车简化成一套规则和程序，而周遭世界和所有行驶者的行为都是完全可预测的话，那么这个自动驾驶的算法程序写起来会相当容易。但是实际上，我们遇到的所有司机和行人的行为都是不同且无法预测的。更复杂的是，司机每次遇到的情境绝不会与他们之前的经历完全相同。
虽然开车是一件很复杂的事情，但是大多数人只要开始学，最终都会掌握这项技能。可能驾驶得并不是那么熟练，但至少他们知道如何去理解每一种不同的情况，评估什么是重要的，并得出适当的反应方式。他们在做这些事情的时候，甚至不需要思考。
大脑和身体一起，能够帮助我们应对驾驶的复杂性。驾驶就是“具身认知”的一个典型案例，具身认知指的是我们通过感知、体验或行动获得的理解和能力。当我们拥有具身认知时，我们本能地知道应该如何做出反应。这类知识并非存在脑部，而是存在我们身体之中。
通过本书我们将详细了解存在于生活方方面面的具身认知。我们将会一起探索哲学家、神经科学家、认知科学家、机器人学家和人工智能专家为何都认为身体对于形成和保持智力至关重要。具身认知并不产生并存在于我们的心智，而是产生并储存在我们的身体。在我们了解身体是如何获得并应用知识之后，我们就会明白身体并不只是一个承载大脑的装置，它更是我们智力的来源。
把关注点放回身体上来
在20世纪的大部分时间里，哲学思想流派中的现象学（Phenomenology） 试图将身体置于我们理解世界和感知世界的中心，这鼓励了人类学等学科采用新的方式来理解文化知识是如何被获取和传播的，以及人类的技能是如何被掌握的。蓬勃发展的神经科学，乍一看似乎属于“以大脑为中心”的阵营，但它也已经证明了大脑和身体之间不可分割的联系。例如，实验表明抽象的概念如果辅以切身的体会将会更容易被理解。近些年来，心理学家和认知科学家，尤其是那些正在探索人工智能可行性的科学家，探讨 “具身认知”，认为若要了解心智，就必须在具体的情境下探索其与身体的关系。他们的研究都表明了其实我们用身体思考的频率和用大脑思考的频率一样多。同时，周围的世界是我们理解和思考的“脚手架”这一概念已被广泛接受。我将通过本书带领你探索这背后的理论和科学根基。
在这本书中，我们将会见识到一些把这些理论运用于工作中的人。他们可能是在硅谷把“头脑风暴”变成“身体风暴”以探索高新尖端科技的人，又或是一个搭货车去了解英国和欧盟国家之间贸易的大使。书中我们会遇到在达沃斯世界经济论坛上通过“难民模拟”让人们体验难民流离失所感受的慈善工作者，看到建筑师是如何通过身体体验衰老的过程；在靠近墨西哥边境的加利福尼亚国家公园，我们会遇到企业高管通过一周的沉浸式露营体验，了解目标用户的世界。
在这些培养“具身认知”的故事中，我策划和参与了很多体验项目。在我的咨询生涯中，我越来越相信：不管是决策者，还是跨国企业和其他公司，都应该以身体体验为中心理解世界。我是一个人类学家，曾与不同领域的机构和公司合作，近些年来，我更专注于将我对这些理论的理解付诸实践，并不断地练习，鼓励我的客户用“具身认知”的方式理解世界。
职业使然，相比于大规模的数据库，我更依赖于亲身融入他人世界的体验。在20世纪90年代中期，我在印度北部和当地人住在一起，调研卫星电视对人们家庭生活的影响。有一次大家一起看电视，我体验到了令整个家庭都非常尴尬的气氛：当时电视上正在播放《湖滩使者》（Baywatch），当女主角安德森（Pamela Anderson）穿着她那标志性的红色泳装在沙滩上蹦蹦跳跳的时候，在场的女士纷纷移开视线或起身离开房间，我当时对她们的这种不自在感同身受。这也是我第一次意识到，世界可以通过身体去体验，也可以通过身体来表达。
我作为人类学专家在咨询行业的职业生涯恰好处于人们对大数据日渐沉迷的时代。大数据分析师们依赖于人们在互联网上留下的足迹和行为而产生的数百万个数据点，以及强大的计算能力分析这些数据从而做出决策。支持者认为，大数据能够深入洞察人们生活的方方面面；大企业和决策者们也押下重注，认为这种大数量级的客观性能够让他们更超然、更理性地看待这个世界。然而，相对深奥而冷门的人类学领域在商业中的应用也在蓬勃发展。和大数据相比，人类学家专注于规模非常小的数量级，样本往往是十几个而非百万个案例，他们的工具是自己的身体，以及与他人相处的体验，而非数据池、服务器和计算思维。
显然，两种对立的、不相容的理解世界的方式产生了冲突：一种是用“大脑”思考，拥有庞大的数据量和客观性；另一种是用“心”思考，拥有小而精的样本，表现出主观性。其实两方攻击起来也很容易，但是我相信在我们带着体验理解之后，能够更加善用数据，达到更好的效果。换句话来说，我们应该结合身体和大脑去理解这个世界。虽然我们常常更专注于大脑而忽略了身体，但现在是时候去平衡这两者之间的关系了。
这本书之所以存在，正是因为我坚信仅仅靠数据去理解世界是不够的，我们的身体是理解数据、理解世界的强大工具。我与企业合作的经历启发了我写这本书的思路，因为我看到过许多高管在理解那些报告和抽象的数据时百思不得其解，又因为直接参与他人的世界加深了理解而豁然开朗……深刻的见解来自直接的体验，直接的体验可以帮助我们赋予数据意义，同时让我们相信自己对数据的判断。
大脑的世界
如果被问到身体负责思考的部位是哪里，大多数人会指向自己的脑袋。这不难理解，因为几个世纪以来我们都被告知人类是用大脑思考的。我们把聪明的人称作“有脑子的人”，诗歌和艺术也总是在重复着同样的故事：双耳之间的大脑才是最重要的。就像故事中讲的那样，智慧源于大脑，储存于大脑。
智慧源于大脑的观点，可以追溯到17世纪的哲学家勒内·笛卡尔（René Descartes），他最著名的论述“我思故我在”（cogito ergo sum） ，强调了存在（sum）取决于思（cogito）。他认为身体只是帮助大脑承担输入与输出的工作，而且还有可能会误导心智。身体最好的状况是心智的支持者，最差的状况是成为理性思考的阻碍，这种二元论的观点至今仍然在影响着人们的思想。
我们认为电脑与大脑类似，是支持智力源于大脑观点的重要证明。自电脑读卡器问世起，人们就开始了电脑和大脑之间的对比。但实际上，在更早的笛卡尔开始写作的时代，人们就已经认为大脑的结构并非像是液压系统，而是如某种微型的机械般在运转。数学家约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）在1958年出版的《计算机与人脑》（The Computer and the Brain）一书中，将这种比较进行了更新，列举出大脑与电脑的相似之处，不仅限于构造，同时涵盖二者的运作方式的对比。他声称人类神经系统的运作方式就是初步的“数位”。
一直以来，人们总是将自己的智慧（更具体来说是大脑）类比当代最尖端的科技。例如，1830年第一台商业电报机面世，人们开始将大脑比喻为电报机；但当可以进行逻辑思考的机器出现后，一个新的比喻出现了：第一台计算机被称为电子大脑（electronic brain）。随着电脑的功能愈加强大，加之人类的优越感，我们还是选择将大脑和电脑进行对比。
虽然这种比较很吸引人，但大脑和计算机其实没有那么相似。大脑并不会像计算机那样运行：大脑不依靠算法运行，不具有物理内存，大脑储存、提取信息的方式与我们通常认为的不同。电脑是进行运算的机器，它将输入的信息转换为抽象的符号，按照特定程式的规则运作。认知科学家安迪·克拉克（Andy Clark）将电脑称为“无实体的逻辑推理设备”。新型的电脑系统，尤其是那些为应用于人工智能设计的系统，其结构模仿大脑神经运作。但是大脑和电脑在很大程度上存在着根本的不同。
当你拍了一张食物的照片并把它上传至社交平台时，对于电脑来说，这张照片可能就是三百万个0和1按照独特的序列展示。电脑闻不到食物的味道，也不会有想要享用它的体验，它无法理解食物对于我们的意义。电脑的智力依赖于对抽象符号的操作，对于它们来说，盘中的食物就只是一串0和1的序列而已。
相比之下，人类和盘中食物的互动则丰富得多。我们可以用感官品尝，食物的味道或许会触发我们难忘的记忆、情感和联想。人类可以享用食物并赋予它意义，还可以与他人交流分享食物。我们对于食物的思考不仅仅是原始的认知，它是我们关于食物的体验以及我们从体验中获得意义的集合。
西方的思想倾向于弱化身体的作用，强化将大脑塑造为逻辑推理的机器。即使在智慧运作方面将人类大脑和电脑进行对比有一定的合理性（其实并没有），这样的论点也代表了人类智慧是大脑的专有特性。或许这样做感觉会有些奇怪，但我们需要对这种公认的看法发起挑战了。
当前社会对人工智能的迷恋反映了一个现象，即人们认为只要利用服务器来运算，就可以再现甚至超越人类的智力。初创公司基于智力只存在于人类大脑而不存在域身体的这个想法产生合乎逻辑但滑稽的结论。比如初创公司Nectome最近开始提供将大脑上传至云端的服务。这种想法在硅谷理想家和超人类主义者中也持续了很久，例如雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）就曾想象人类大脑与身体分隔，在电脑模拟器中单独运作。他们的假设是，智慧由大脑形成，可以与身体隔绝。
我们不应该再忽略身体在知识获取中所扮演的角色了。我们需要探索大脑与身体是如何联合从而创造了人类独一无二的智慧。同时，我们还需要探索如果没有身体，智力是否还会存在。接下来我们将会一起探索这两个问题，并证明智慧不只存在于大脑，同时也存在于身体。
看门人
2016年，谷歌的深脑团队（DeepMind）宣布，算法和人工智能已经帮助他们的一个大型数据中心减少了40%的冷却开销。这个团队拥有世界上最优秀的机器学习专家，成员曾参与发明的阿尔法围棋（AlphaGo）系统因打败了职业围棋选手李世石（Lee Sedol）而声名大振。这次团队运用神经网络，预测未来的温度和能源使用的状况。
数据中心往往会选址在一些凉快、潮湿的地方，例如美国的太平洋西北地区。在俄勒冈州的一个高中的地下室，微处理器巨头英特尔公司的团队了解到这么一个故事。这个学校有一个看门人，负责管理学校通风系统的各种电动、气动和机械设备。和其他学校的看门人一样，这位看门人在学校工作了十几年，对学校的每一个角落都了如指掌——为什么有些窗户不需要关，哪些暖气片需要频繁地放水，哪几个水龙头容易漏水等。然而，改变发生了。
2006年，俄勒冈州波特兰市给当地的将近80个公立学校都装上了高科技系统，管理人员只需坐在办公桌前就可以了解到各个设备的情况。使用这项新技术就是为了能够提高能源利用率和控制开销。装设传感器后，管理员可以得到每个学校的所有数据和报告，控制每个学校的系统。看门人是个友善的人，他的职责远不局限在管理供热系统，但是温度传感器和能源监控器取代了他的工作，最后他受不了自己无足轻重的地位，于是选择退休。
不管是谷歌的数据中心还是学校，都尝试用电脑来监控和掌握设备。对于谷歌来说，他们实现了降低能源使用和行政支出的目标，但学校的花销反而变多了。和谷歌尖端数据中心的环境不同，学生们总是会忘记关窗，或乱调恒温器的温度，摆弄老旧的漏水管线。所以说，看门人这个职位其实很难被取代，因为他掌握了如何管理这类特殊建筑的所有知识。
比起谷歌的服务器农场，我们生活的世界更像是俄勒冈州的这个校园。因为生活不是一切都按部就班、井然有序的，它是在时刻变化的，这些变化无法让二进制的0和1与其一一对应。然而，越来越多的人相信，只要收集到足够多的数据，就可以建立起有关世界的精确的模型。我们在机场安检或者是在便利店购物的时候，经常被要求按5分满分对服务进行评价，商业中也更看重大数据以及数据给出的模型和预测；在家的时候，智能家居在测算我们生活的方方面面，不管是睡眠情况、每日走的步数还是社会关系，它们都会给出客观的数据报告；算法告诉我们应该和谁在约会软件上聊天、给我们推送“可能会喜欢的歌曲”和它认为我们需要购买的商品……
1973年，美国社会学家丹尼尔·贝尔（Daniel Bell）普及了“后工业社会”的概念，并预测“智能科技”会随着信息及电脑科技的发展而兴起。贝尔期待的是一种新的思考模式，人们理解和思考世界的方式将会与计算逻辑相对应，并由计算逻辑支持。他认为，社会的特征将会由数据来描绘，决策都会以数据为支撑。贝尔的预测现在看来很有先见之明。电脑运算不仅为我们提供了处理和分析世界的能力，更提供了一个似乎能够帮助我们勾画、复制、理解世界的智力框架。
俄勒冈州学校看门人的故事展示了两种不同的知识形态。一种是由分布在建筑物中的一系列传感器以及对它们产生的数据进行分析而产生的；另一种是把学校大楼当作一个生命体，通过日积月累的了解，体验和理解每一个细节而产生的。谷歌之所以可以靠人工智能给数据中心降低电费开销，是因为数据中心是为了特定目的而设计的，但波特兰的学校用了类似的技术（也可能是稍逊的技术）却失败了，原因是学校的建筑年久失修，充满变数且无法预测。看门人对建筑物的具身认知帮助他很好地管理学校，使一切都可以顺利运行。在每次调试供暖或制冷设备后，他都会用身体去感受温度、理解冷暖、理解环境的变化。因为有通过亲身经历理解设备运作机制的体验，所以他知道把设备的旋钮扭到什么程度会出现什么效果。看门人对学校的了解远超新的传感器，这也使他在这项工作中具备了不可替代的价值。
知识“体”系
为了突出数据控制的学校系统和看门人的不同之处，我们可以跟随哲学家肖恩·加拉格尔（Shaun Gallagher），将“缸中之脑”和“有心跳的血肉之躯”进行比较。加拉格尔是著作《身体如何塑造心灵》（How the Body Shapes the Mind）的作者，他试图对大脑的两种思考方式做一个区分。其中一个思考方式的观点是，大脑中的850亿个神经细胞和150兆个连接只是一个脱离肉体的计算机器，在和世界毫无关联的情况下嗡嗡作响。即缸中之脑只是一个与世隔绝的强大器官，无法与外界环境互动。
第二种观点则认为，人类的大脑存在于身体中。身体有跳动的心脏，让身体在各处移动的腿，以及可以操纵世界的手臂和手。不仅如此，身体还有体验世界的感受能力。看门人正是这样的代表，他可以用他的感觉来理解学校的建筑，并依靠所积累的理解来管理建筑。说他的智力是具身的，是在陈述一个明显的生理事实：大脑是身体的一部分。如果说思想从大脑中产生，那其实就是从肩膀之上的脑袋里产生。身体的感官帮助我们嗅闻、品尝、感受、倾听我们周围的世界，所以大脑和身体协同起来可以帮助我们理解世界。试想一下，如果缺少感官和身体的体验，那大脑中还会存在智力吗？还会获得什么信息？又能发挥怎样的用途？这些都是肖恩·加拉格尔在谈到缸中之脑时的思考。
如果我们认同身体是智力不可或缺的一部分，那么或许可以思考一下，身体是否也塑造了我们的思考方式，即智力包含身体的维度。例如，大家普遍认为微笑是因为开心而产生的面部表情，就好像我们会普遍认为我们因为害怕而发抖。但是，有证据证明，是因为微笑我们才开心，因为身体在发抖所以我们才感到害怕。如果身体的动作和感觉塑造了我们的感受，它们也揭示了我们记忆知识的内容和方式。随着时间的推移，通过经历和反复的行动，我们获得了知识，而大部分知识都都存在于我们的身体中：它成为具身认知。
人人都有具身认知，并且我们每天都在运用它。例如，你是否曾站在取款机前却记不起密码，但用手指在空气中准备按下数字的时候，却发现自己可以记起来了？你能否不看菜谱，也不需要太多思考就做出拿手的美味料理？你是否能够判断人群中弥漫的情绪或感受到房间里的气氛？你是否在面临一个艰难的抉择时说 “我的直觉告诉我……”？如果上述的问题中你有一个回答是肯定的，那是因为你拥有身体。你的大脑并不是禁锢在缸中的神经元的集合，你的大脑连接着可以触摸的、可以移动的、有多种感官的身体，可以在世界中随意游走和体验。如果你的大脑没有连接身体，那么你就不会有任何的智力、记忆、知识学习的能力，或是感受。
我们倾向于将智力归功于肩膀以上，而非肩膀之下。本书的书名《身体学习法》，意味着当身体理解了周围的环境，并知道该如何反应时，便可以在没有大脑指令的情况下做出潜意识的行为。“不思考的力量”让我们意识到，对于世界本能的体验是我们理解世界的核心，并不总是需要大脑意识的干预。在这个认为数据就是一切、人工智能就是未来的时代，具身认知提醒我们智慧必须依赖身体对世界的理解。
但是需要注意的是，本书也不是让大家忽视大脑，或者是简单地把对大脑的迷恋转移到身体上来。相反，本书是想要重新梳理大家对智力来源以及智力存在于哪的认知。我希望大家能够重新关注身体的重要性，关注到身体对于人类的重要意义。
本书首先探索了“以大脑为先的知识”的局限性，及随之而来的被限制的世界观。之后，我们会探索理解智力的另一个起点：身体。你将会和我一起认识到为什么我们应该相信我们的身体，相信身体的感受和知识。
在本书的第一部分，我们将探索心智如何成为知识的主流。我们将了解首次将大脑和身体分隔开的哲学思想，理解为什么大脑会被认为是理性和智慧的所在地。我们将探讨这个观点如何显现在现代社会的“智能技术”中——一种鼓励超脱、分离和理性高于感受的思维方式。我们还会了解这种观点是如何借助全球定位系统、大数据及教育等关键技术得到表达的，所有的这些都决定了我们会如何体验和理解世界。最后，我将会概述这类心智优先的观点带来的后果。
第二部分将解释身体如何在知识学习中发挥核心作用，并将探索身体学习的五个维度：
◆ 观察：我们通过沉浸体验和模仿来获得知识。
◆ 练习：身体通过重复演练习得技能。
◆ 即兴：通过身体学习的知识和技能具有很强的实用性，能够帮助我们应对不熟悉的情境。
◆ 同理心：我们通过身体了解了他人的意图、情绪和感受。
◆ 记忆力：我们的身体可以保存和回忆知识。
第三部分展示了具身认知在商业、政治与政策、设计以及人工智能与机器人领域的应用。在这部分我们将会看到，当企业和管理团队不再通过大数据，而是通过亲身体验获取知识时，他们收获了蓬勃的发展；我们会了解政策制定者们是如何用具身认知理解民粹主义，及难民危机等全球性议题的；在“具身创意与设计”一章中，我们会了解到具身认知在设计中的意义，了解每天使用的产品和体验是如何定义我们的世界的；最后，我们还会看到具身认知如何影响人工智能和机器人的发展进程。
身体与感觉
在生活的多个领域，我们都倾向于相信数据，忽视体验、本能和直觉，总认为后者只是自己的“感觉”，而前者才是不可辩驳的客观事实。我们被引导着认为那些“可计算”的知识会比自己的体验更可靠、更可信、更不会欺骗我们。因此，我们会试图控制自己的感官、情绪和感受。
电脑运算的兴起加深了这一趋势。不幸的是，当人工智能的话题占据着头版头条时，我们对人类智力特别之处的信心日益减弱。我们与逐渐定义我们生活的人工智能的不同之处就在于具身认知——这是我们的竞争优势。
我希望在读完这本书之后，你能理解什么是具身认知，意识到原来我们生活的方方面面都在运用具身认知。我并不是在说具身认知是灵丹妙药——在对抗大数据、冷酷的理性主义和还原论的解药。但是我希望通过描述具身认知的概念、解释它在生活中的运用，我们能学习去相信通过身体体验而掌握的知识。
如果要将这本书的核心总结为一则实用的信息，那就是我们应该更注重身体在我们理解世界的过程中扮演的角色。这意味着我们更需要“撸起袖子”，以“在实践中学习”的方式理解世界，而不是仅依靠理性的逻辑，超然地看待世界。
我们越积极地运用具身认知，就越能够从容地应对生活中的不确定性，就越能够基于对世界的理解做出更好的决定。是时候意识到我们的认知、思考和感受来源于大脑、身体、环境和体验之间的互动。我们应该掌握并利用具身认知给我们带来的优势，并为自己生而为人而感到欢欣。