身体的智能：2人工智能：概貌

在2003~2004学年冬季学期，我（Rolf）在东京大学进行了关于现代人工智能的系列讲座，这些讲座向全世界播出，如北京（中国）、吉达（沙特阿拉伯）、华沙（波兰）、

慕尼黑（德国）和苏黎世（瑞士）。这次讲座在全球性的虚拟演讲厅举行，通过视频会议技术连接，使得来自不同地方的学生能够全面参与，他们可以提问，同时可以通过自己的笔记本观看视频剪辑或演讲。这次系列讲座的主要议题是具身性对智能的影响，换句话说，智能和身体是如何互相联系的。每个星期，这些全球性的讲座的最后半个小时专门介绍人工智能领域最新的研究成果，而演讲者大多是日本研究者。他们中的绝大部分展示了移动机器人，如能像蛇一样移动，或者像人类一样行走以及能够从躺着的状态站起来的机器人。观察这些机器人，我们会提出一个问题：

这些机器人的步行和运动与智能和思维有什么关系呢？如果我们对了解智能有兴趣的话，就会问为何要研究机器人、动物以及人类是如何运动呢？本书的目的之一就是尝试回答这个相当令人疑惑的问题。我们希望，随着我们研究的深入，这个问题会变得明朗起来：运动和思维的关系实际上是非常直截了当的。就像我们在前一章中说的那样，如果我们无法理解运动我们就无法理解智能。

不过，在我们开始这项工作之前，为了对我们谈论的研究领域有一个较好的认识，我们想概述一下人工智能的现状，即这一学科的结构、研究类型以及不同领域是如何相互联系的。

第一个需要注意的问题是在传统或经典方法（被称为符号处理方法）和现代具身性方法之间有明显的区别，这种区别将在后面的章节进行详细的说明（见图2.1）。

有意思的是，如果你在Goolge一类的搜索引擎中键入“具身性人工智能”，你会发现很少有书或文章的标题使用这个词。而且仔细分析表明，这些搜索的结果似乎并不是这个领域的研究内容。那么这对这个领域又意味着什么呢？这正是本章试图回答的问题。

在概述了经典方法的成功之处以及问题后，我们将讨论我们称为“具身化转折”的内容，这是人工智能研究的新方式。我们将讨论在这个转折中，神经系统科学的作用是如何随着时间的推移发生改变的，然后将关注经典的人工智能领域是如何分化成许多学科的。接着对那些与具身性智能密切相关的学科给以概述，如牛物

机器人学、发育机器人学（包括拟人机器人学）、普适计算与接口技术、人工生命与多智能体系统以及进化机器人学。

图2.1研究智能的两种途径

（a）古典方法，关注于大脑和中央处理过程；（b）现代方法，关注于和环境的交互。认知是由系统和环境的相互作用中涌现的，这也是我们要在本书始终讨论的