2.6　路上的三个困难

尽管有了灵感，但研发自主智能体仍然困难重重。人工智能倾向于使用基于规则和基于图像符号的方法，这里面将正确的推理转化为正确的表现形式被视为是期望的智能体行为。相反的是，具身主体似乎不符合这种方法。本节将讨论困扰这一学科，并成为机器人设计痛点的三个引人入胜的问题，正是解决这些问题的尝试促生了人工智能的新方法和设计自主主体的新方案。

丹尼特塔 & 人工进化

Toda的食菌者、Tilden的BioMorphs和Wilson的ANIMAT都是从非常低层次的认知能力来设计自主。这与生物进化有着惊人的相似之处，在生物进化中，智力和适应性的提高促生出更高级的生命形式。丹尼特在他的书《达尔文的危险观念》中用他所谓的“生成与检验之塔”来阐述进化论的这些属性。在这个塔中，较低的是无智力的生命形式，智力和适应性随着每一层的增加而增加，但理所当然数量也会更少，是它下面那层的子集。每一层都可以用“生成与检验”机制辨别（如图2.29所示）。

图2.29　丹尼特塔。Winfield提议在丹尼特塔上再加一层，如图所示，并建议将这个在不久的将来以具身人工智能为原则、人工工程进化的沃尔特式生物以W.G.Walter命名

达尔文式生物的“生成与检验”机制只有自然选择，突变和选择是这些生物作为一个物种能够适应环境的唯一途径。它们的个体不具备自己的“生成与检验”机制。优胜劣汰。在我们看来，地球上达尔文式生物的数量就是进化物种的总数。斯金纳式生物已经从自然选择中进化了，它们只能通过不断生成和盲目检验所有可能的反应来学习，直到其中一种得到强化。在下一次尝试中，斯金纳式生物就将选择被强化的反应。缺点是在尝试并检验所有可能的方法时，不幸的斯金纳式生物可能会因为检验出一个致命的错误方法而死亡。斯金纳式生物是以操作性条件反射的先驱B.F.Skinner命名的，它们除了自然选择之外，还把强化学习作为智力活动的主要主题。波普式生物，作为斯金纳式生物盲目检验的一个进化版，会有远见地行动，以此可以放弃那些不理想的行为和致命的行动。丹尼特认为，对于这种预先选择的能力，必须有来自某种内在环境的反馈，类似于创建一个未来行动的仿真，然后选择最好的行动，或者有选择地剔除坏的行动。他也引发了一个争论，即很难清楚地区分斯金纳式生物和波普式生物的类属。然而，根据研究的趋势，海蛞蝓类的海兔可以归类为斯金纳式生物，而鸟类、鱼类、爬行动物类则主要表现出波普式生物的特征。格雷戈里式生物的“生成与检验”机制中涉及制造工具的能力，特别是可以开发抽象的工具，如语言、语义、逻辑和手势，这意味着个体不再需要“生成与检验”所有可能的假设，因为其他人可能已经这样做过了，并且可以将这些知识通过文化和社会交互传递下去，从而循环地提高生成员和检验员的数量。而人类是格雷戈里式生物最好的例子，在不同的动物，特别是类人猿身上，都有明显的社会行为和文化部分。这里值得注意的是，虽然自然选择、条件反射和预先选择在格雷戈里式生物中也很普遍，但是智力活动的主要表达是使用思维工具——语言和手势。科学生物具有格雷戈里式生物的思维工具的融合能力，并能严格地、集体地、公开地“生成与检验”科学方法。目前的争论在于这种转变是始于轮子的发明，还是始于16世纪中期的哥白尼革命，还是始于20世纪80年代末弦理论的发展。但不管怎样，科学生物的“生成与检验”机制是科学地处理和构造信息以形成智力活动的能力。

Winfield^[359]将塔向上延伸，提出了沃尔特式生物，这里面科学生物在人工生命的发展中起着重要作用。最初由格雷戈里式生物制造的工具开始有了自己的生命，独立于工具制造者的资源和支持。沃尔特式生物是聪明的工具，它们已经学会了思考，长大了，离开了工具箱，有了自己的存在。而且也像格雷戈里式生物一样，它们能分享工具、知识和经验。具身人工智能、ANIMAT和人工生命根据其定义（获得了生命的工具）有这样的能力。无论如何，作为格雷戈里式生物的升级版，沃尔特式生物有模因学习的能力。因此，如果至少有一个沃尔特式生物学会了一个技能，不管是在线的还是之前上传过的，那么另一个沃尔特式生物就可以简单地下载了。沃尔特式生物作为一种不仅离开工具箱和工具制造者，而且还离开基因库并逃避自然选择的生物，其目标是超越人类。它们是格雷戈里式生物的创造物，但不会被束缚在地球供养的生物圈中，也就是说，在进化后，它们最终可能不需要氧气、水和食物，只需要能量就能生存。但不管怎样，它们仍然与它的格雷戈里式-科学式根源有关——通过遗传和进化过程，人为地从生物学中获得灵感。

Winfield相信沃尔特式生物会非常不同，与格雷戈里式生物和科学生物相比是难以想象的。这些Elmer和Elsie的后裔比起卑微的食菌者要远远优越得多，因为沃尔特式生物能够根据自己的需求完成进化。我们人类通过更新的工具强化并熟悉自身，以弥补感知和生存能力的缺乏。与之形成鲜明对比的是，沃尔特式生物可以影响它们自身的人工进化过程。这个能力并不是全新的，在大自然中原本就有发现——如果蜥蜴、蚯蚓和其他一些低等动物在不幸的事故中失去了部分肢体，它们能自己长回来。但沃尔特式生物与所有已知的生物生命形式相比会进化得更快。举个例子，Winfield设想了一个未来的场景，一个智能自主探索机器人正在绘制一个未知星球的地图。这个机器人是一个沃尔特式生物，有能力仿真并预见未来的各个方面，并按照仿真利用像3D打印机这样的内置设施飞速地重建自身的各个部分。这样，通过聪明地进化，它会处理在未知地形中遇到的情境。假设未知地形是一个有大型水体的星球，机器人掉入水中，一个完全进化的沃尔特式生物可能能够“长出鱼鳍”，并在溺水前复制类似鱼的游泳能力，从而比动态环境进化得更快以确保生存和健康。

沃尔特式生物并非没有相似之处。Toda和Braitenberg都预测了合作、竞争和相互依赖的自然进化，因而创造了一个人工生物的生态位，趋向于它们自己的社会和文化的发展。这种改变自身生理机能、控制自身适应性以及完成进化的能力，类似于20世纪40年代冯·诺伊曼所论及的自我复制机器的模型。在现实机器人领域，当下的人工智能研究已经开发出了拥有多个手臂的机器人，即使失去了一个手臂和一些功能，它们仍然可以发挥作用并完成目标。这些机器人可以利用机载3D打印设备，飞速地“治愈”和“长出”失去的肢体。