身体的智能：12.1迈向智能理论的脚步

我们的理论大概不能像其他理论那样精炼，因为智能的定义并不明确，同时这个领域是非常跨学科的而且相对不成熟。在目前的状态下，这个理论包含3个组成部分。第一，存在一组元因素为这个理论提供一个大背景（第3章）；第二，存在真实世界环境的特征以及和环境交互的智能体基本特性的特征（第4章）；第三，这也是最重要的一点，存在一组智能系统的设计原理，关于它的讨论，我们围绕3个时间尺度来进行―“当今”（第4章）、个体发育（第5章）和系统发育（第6章）。另外的一组原理是以集体智能为中心（第7章）。

让我们来总结一下这个原理的第一部分――大背景。我们直觉认为的智能和我们看到的一些定义中反映的智能都以多样性–顺应性为特征，多样性意味着智能体有很多的行为，因此它能够对特定环境要求作出适当的反应。学习是随时间不断增加智能体行为多样性的一个非常有效的方法。顺应性意味着智能体一定要遵从其生态位的规则，但是它也能为了自己的目的而利用这些规则（例如，利用重力和摩擦力来行走）。参照系问题我们已经提到过那么多次了，所以读者可能已不需要下面这个总结了：（1）我们必须明确定义我们观察行为的立足点，如是从智能体的观点

（情境性观点）、观察者的观点还是从设计者的观点；（2）行为总是系统和环境交互作用的结果，它是涌现的，因此不能直接编程到在智能体中；（3）行为的表面复杂性不一定意味着其内在机理的复杂性（反之亦然，看上去简单的行为不一定就包含着简单的机理）。尽管综合方法论“通过构造来理解”深深地植根于人工智能领域。

但是进行综合实验的思想在其他学科也越来越流行（如通过仿真进行药品测试以减少在动物身上的实验）。全面解释智能总是需要3个时间观点即“当今”、个体发育和系统发育，这也能应用到智能体的设计中。最后，还有涌现性的核心概念，它有3种主要自我表明的形式：个体行为、智能体群体的总体行为模式和不同时间尺度的行为（如利用进化过程中形成的被动动力学，因为进化过程塑造了腿的形态和材料特性）。

这个理论的第二个组成部分和在真实世界中物理具身化智能体的特性有关。因为真实世界和虚拟世界非常不同，所以真实世界中的智能体拥有一些大多数虚拟智能体所不拥有的特性。在本书中，我们已经确认了对于设计和分析都应该记住的下列特性：具身化智能体遵从物理法则；它们同真实世界交互时产生感觉刺激；它们影响自己的环境；它们是复杂的动态系统；它们进行形态计算。

这些特性有重要的含义。例如，因为真实世界中的智能体身在环境中并且在周围移动，所以从智能体的角度来看不仅情况在不停地变化，而且环境中的物体总是在不同的距离、方位和光照条件下出现，这极大地增加了感知的难度。真实世界智

能体的情境性本质的另一个结果是信息采集不仅花时间而且总是很有限，因为物理设备不同于虚拟设备，它们总受噪音和故障的限制。因为真实世界实在是千姿万态，总有更多的东西需要了解而不可能拥有其全部的信息。Herbert Simon创造了“有界理性”（bounded rationality）一词来描述在这些情况下必须做出的判断。而且，因为真实世界有它自己的动态作用规范（即使我们什么也没做，事情也会发生）并且是非线性的动态系统，所以环境的可预测性总是非常有限的。正如我们在第9章关于建立智能公司的讨论那样，因为存在这些性质，建立详细模型的效用是有限的并且提高它们的精度也不会有很大的帮助。考虑到在公司和金融界存在的“预测狂热症”和西方文化中盛行的任何事情都可控的态度，我们感到认识真实世界而不是虚拟世界的这些特性可以给我们带来很多有用的启发。

第三个组成部分也是目前为止最重的部分，涉及那些设计原理。内容就不再重述了，我们仅强调一些重点，更详细的概要列在表12.1中。设计原理帮我们完成人工智能的3个主要目标，即找到智能行为的普遍原理，建造智能人造物和了解生物系统。更具体地说，设计原理实际上就是我们正在寻找的普遍原理。但它们也可以为具体设计和构造人工智能体提供启示。最后，我们能够将这些原理解释为关于生物系统特性的描述。

所有的这些原理都适用于生物和人工系统，尽管一部分原理比其他原理更具有工程学的特征。例如，对“涌现性的设计”原理的生物学解释是，我们应该寻找引起我们正在研究的整体行为模式（如鸟类的群飞现象）的局部交互规则。工程学的解释是我们应该设计一套能够产生预期整体行为的局部规则，如把物体按类别汇集到一起，就像瑞士机器人那个案例研究中的一样。

如上所述，设计原理被分成了4个类别：前3个类别对应了3个时间尺度。第四个类别展示了不同的视角，它基于群体而非个体。这些设计原理间有重叠：第一个类别是最通用的。虽然大多数原理面向“当今”尺度，但是其中的一些原理对从其他观点来看也适用。例如，三要素原理、完全智能体原理和价值原理也适用于发育的观点：不考虑时间尺度，智能体总是完全的动态系统。对于并行、松散耦合过程原理，只要把过程重新解释为完全智能体，那么它也适用于集体智能。作为最后的一个例子，“当今”类别中的价值原理和发育类别中的自发复杂性原理及进化类中的累计选择原理密切相关。所有的这些原理都和动机相关，如发育的自我目的原理和进化的适应度功能。

现在让我们转人到在建立这个理论的过程中所学到的一些要点。