2.6　路上的三個困難

盡管有了靈感，但研發自主智能體仍然困難重重。人工智能傾向于使用基于規則和基于圖像符號的方法，這里面將正確的推理轉化為正確的表現形式被視為是期望的智能體行為。相反的是，具身主體似乎不符合這種方法。本節將討論困擾這一學科，并成為機器人設計痛點的三個引人入勝的問題，正是解決這些問題的嘗試促生了人工智能的新方法和設計自主主體的新方案。

丹尼特塔 & 人工進化

Toda的食菌者、Tilden的BioMorphs和Wilson的ANIMAT都是從非常低層次的認知能力來設計自主。這與生物進化有著驚人的相似之處，在生物進化中，智力和適應性的提高促生出更高級的生命形式。丹尼特在他的書《達爾文的危險觀念》中用他所謂的“生成與檢驗之塔”來闡述進化論的這些屬性。在這個塔中，較低的是無智力的生命形式，智力和適應性隨著每一層的增加而增加，但理所當然數量也會更少，是它下面那層的子集。每一層都可以用“生成與檢驗”機制辨別（如圖2.29所示）。

圖2.29　丹尼特塔。Winfield提議在丹尼特塔上再加一層，如圖所示，并建議將這個在不久的將來以具身人工智能為原則、人工工程進化的沃爾特式生物以W.G.Walter命名

達爾文式生物的“生成與檢驗”機制只有自然選擇，突變和選擇是這些生物作為一個物種能夠適應環境的唯一途徑。它們的個體不具備自己的“生成與檢驗”機制。優勝劣汰。在我們看來，地球上達爾文式生物的數量就是進化物種的總數。斯金納式生物已經從自然選擇中進化了，它們只能通過不斷生成和盲目檢驗所有可能的反應來學習，直到其中一種得到強化。在下一次嘗試中，斯金納式生物就將選擇被強化的反應。缺點是在嘗試并檢驗所有可能的方法時，不幸的斯金納式生物可能會因為檢驗出一個致命的錯誤方法而死亡。斯金納式生物是以操作性條件反射的先驅B.F.Skinner命名的，它們除了自然選擇之外，還把強化學習作為智力活動的主要主題。波普式生物，作為斯金納式生物盲目檢驗的一個進化版，會有遠見地行動，以此可以放棄那些不理想的行為和致命的行動。丹尼特認為，對于這種預先選擇的能力，必須有來自某種內在環境的反饋，類似于創建一個未來行動的仿真，然后選擇最好的行動，或者有選擇地剔除壞的行動。他也引發了一個爭論，即很難清楚地區分斯金納式生物和波普式生物的類屬。然而，根據研究的趨勢，海蛞蝓類的海兔可以歸類為斯金納式生物，而鳥類、魚類、爬行動物類則主要表現出波普式生物的特征。格雷戈里式生物的“生成與檢驗”機制中涉及制造工具的能力，特別是可以開發抽象的工具，如語言、語義、邏輯和手勢，這意味著個體不再需要“生成與檢驗”所有可能的假設，因為其他人可能已經這樣做過了，并且可以將這些知識通過文化和社會交互傳遞下去，從而循環地提高生成員和檢驗員的數量。而人類是格雷戈里式生物最好的例子，在不同的動物，特別是類人猿身上，都有明顯的社會行為和文化部分。這里值得注意的是，雖然自然選擇、條件反射和預先選擇在格雷戈里式生物中也很普遍，但是智力活動的主要表達是使用思維工具——語言和手勢。科學生物具有格雷戈里式生物的思維工具的融合能力，并能嚴格地、集體地、公開地“生成與檢驗”科學方法。目前的爭論在于這種轉變是始于輪子的發明，還是始于16世紀中期的哥白尼革命，還是始于20世紀80年代末弦理論的發展。但不管怎樣，科學生物的“生成與檢驗”機制是科學地處理和構造信息以形成智力活動的能力。

Winfield^[359]將塔向上延伸，提出了沃爾特式生物，這里面科學生物在人工生命的發展中起著重要作用。最初由格雷戈里式生物制造的工具開始有了自己的生命，獨立于工具制造者的資源和支持。沃爾特式生物是聰明的工具，它們已經學會了思考，長大了，離開了工具箱，有了自己的存在。而且也像格雷戈里式生物一樣，它們能分享工具、知識和經驗。具身人工智能、ANIMAT和人工生命根據其定義（獲得了生命的工具）有這樣的能力。無論如何，作為格雷戈里式生物的升級版，沃爾特式生物有模因學習的能力。因此，如果至少有一個沃爾特式生物學會了一個技能，不管是在線的還是之前上傳過的，那么另一個沃爾特式生物就可以簡單地下載了。沃爾特式生物作為一種不僅離開工具箱和工具制造者，而且還離開基因庫并逃避自然選擇的生物，其目標是超越人類。它們是格雷戈里式生物的創造物，但不會被束縛在地球供養的生物圈中，也就是說，在進化后，它們最終可能不需要氧氣、水和食物，只需要能量就能生存。但不管怎樣，它們仍然與它的格雷戈里式-科學式根源有關——通過遺傳和進化過程，人為地從生物學中獲得靈感。

Winfield相信沃爾特式生物會非常不同，與格雷戈里式生物和科學生物相比是難以想象的。這些Elmer和Elsie的后裔比起卑微的食菌者要遠遠優越得多，因為沃爾特式生物能夠根據自己的需求完成進化。我們人類通過更新的工具強化并熟悉自身，以彌補感知和生存能力的缺乏。與之形成鮮明對比的是，沃爾特式生物可以影響它們自身的人工進化過程。這個能力并不是全新的，在大自然中原本就有發現——如果蜥蜴、蚯蚓和其他一些低等動物在不幸的事故中失去了部分肢體，它們能自己長回來。但沃爾特式生物與所有已知的生物生命形式相比會進化得更快。舉個例子，Winfield設想了一個未來的場景，一個智能自主探索機器人正在繪制一個未知星球的地圖。這個機器人是一個沃爾特式生物，有能力仿真并預見未來的各個方面，并按照仿真利用像3D打印機這樣的內置設施飛速地重建自身的各個部分。這樣，通過聰明地進化，它會處理在未知地形中遇到的情境。假設未知地形是一個有大型水體的星球，機器人掉入水中，一個完全進化的沃爾特式生物可能能夠“長出魚鰭”，并在溺水前復制類似魚的游泳能力，從而比動態環境進化得更快以確保生存和健康。

沃爾特式生物并非沒有相似之處。Toda和Braitenberg都預測了合作、競爭和相互依賴的自然進化，因而創造了一個人工生物的生態位，趨向于它們自己的社會和文化的發展。這種改變自身生理機能、控制自身適應性以及完成進化的能力，類似于20世紀40年代馮·諾伊曼所論及的自我復制機器的模型。在現實機器人領域，當下的人工智能研究已經開發出了擁有多個手臂的機器人，即使失去了一個手臂和一些功能，它們仍然可以發揮作用并完成目標。這些機器人可以利用機載3D打印設備，飛速地“治愈”和“長出”失去的肢體。