身体的智能：3.1一般性的程度及理论的形式

在本节中我们将介绍智能理论可能采用的不同形式，并讨论所谓设计原理的方案。这里的讨论是理论的和抽象的，所以即使跳过这部分的内容，也不会失去讨论的思路。因此，读者也可以直接阅读3.2节的“多样性–顺应性”部分。

已经有许多出版书籍讨论了关于什么是理论，在不同学科中它们的表达形式和特定的模型是如何与理论相关联等问题。这些讨论一般有变长，变得难以理解的趋势，所以我们觉得没有必要进行详细的讨论。此外，因为综合性学科的本质不同，在那些讨论中的许多论点可能都不适用。这里，我们只介绍允许我们开始探索各种形式的智能的，概念层面上的基础内容。当然我们很清楚科学哲学家可能会觉得这种表现方法很肤浅。

让我们暂时把注意力转到理论应有的抽象程度上。通过各种各样的方法，一个理论应该能以一种紧凑的方式抓住我们对某个领域的理解，这样，启示可以被应用于许多不同的问题，也可以被广泛交流。我们想要让我们的理论不仅能表现蚂蚁、

老鼠，还想让它能表现人类、机器人和诸如手机、智能汽车以及编织T恤衫等人造物的特征。

因为我们的理论必须涵盖范围如此广泛的诸多现象，直观上，我们不可能期待从中引申出特定的模型或者设计方案。比如说，我们不能期望从理论中直接引申出诸如用于蚂蚁导航系统的快照模型；或四足小狗Puppy的设计方案之类的详细模型。为了开发具体的模型，需要特殊的生物学和工程学知识。理论要做的就是提供

一个指导我们如何推进的指南：这些指南，正如我们要讨论的，将采用设计原理的方式。这些指南的特征之一是它们采用了动态系统作为隐喻。这和以前的人工智能使用的方法形成了鲜明的对比。

Herbert Simon（我们在前面章节中已作过介绍）作为人工智能的开创者之一，他深信智能理论能以信息处理和算法用语加以表述，这是存在于认知主义范式中的遗物。由于我们前面概述过的原因，我们不认为这是建立智能模型的最合理的方法，但这个方法确实结合了我们刚才所说的对于智能理论极为重要的两个方面，即行为解释（分析的方面）和行为设计（综合性方面）。自人工智能发展之初，通过建造去理解就已经是它的目标。用信息处理的用语表达智能理论的想法，可以追溯到Alan Turing用计算作为智能的想法（Turing，1950）。有趣的是，Turing不仅在计算论领域，还在其他完全不同的领域，即动态系统（特别是在生物系统中的模式识别，详细请参照Turing，1952）取得了创新的成果，这又把我们带回到了那个将贯穿本书始终的隐喻（即动态系统隐喻）前。

作为打破陷入僵局的认知主义范式的潜在解决方案，动态系统理论在人工智能、认知科学和神经生物学等领域中已经被广泛夸大炒作。智能理论（或认知）将不得不用动态系统概念来阐释，这已在世界科学会议上公开（参见由Port 和van Gelder，

1995编辑的论文集）。在非线性动态系统中，一个非常重要的行为类别就是混沌，且“混沌理论”常被用作“动态系统理论”的代名词（根据领域的不同，非线性动态机制，复杂动态机制和混沌理论这些不同的术语本质上都指同一理论）。在20世纪八九十年代，可以说混沌理论达到了被崇拜的地位。来自包括管理、教育、新闻报道甚至政治在内所有领域的专家们也开始使用混沌理论中的概念。Prigogine的著作《从混沌到有序》XOrder Out of Chaos）已开始成为新兴领域的招牌。对Prigogine的著作的通俗的解释是：混沌是任何可望产生有趣行为的系统的必不可少的因素。

1987年，由James Gleick所著的《混沌》（Chaos）一出版便成为最畅销书籍，至少某些时候极其畅销。管理者们开始“组织”混沌研讨会，每个人都“认识到”在令人生厌的中规中矩中，找不到任何吸引人的东西。“混沌理论”开始被用以解释真实世界中的每件事情，从龙卷风到气候变化，再到城市里贫民区的扩大，家庭中的凝聚力，非洲的森林消失，精神分裂症的发展，进而到认知！在一篇非常有影响力的文章（van Gelder，1995）中哲学家Tim
van Gelder提出了这样一个问题“如果认知不是计算，那么它会是什么呢？”。他提出动态机制正是缺少的那个因素，并在文章中讨论了有关动态系统是如何能说明认知的问题。

自从Agnessa Babloyantz和她的同事在20世纪80年代发表了一篇关于睡眠状态下的脑的混沌动力学的文章（Babloyantz等，1985）之后，在脑科学领域和认知领域中，混沌和动态系统就成了一个非常重要的话题。Christine Skarda和Walter

Freeman 在研究文章“大脑是如何让混沌认识世界”（how the brain makes chaos to make sense of
the world）中，提出了混沌可能对大脑非常有益的观点（Skarda和Freeman，1987）。因此我们还可以对此加以补充，即混沌对智能也非常有益。例如，作为大脑的神经动态机制，混沌的无序活动让动物和人具有很强的适应性：它们几乎可以马上就能对它们周围的环境变化作出反应（有关脑动力学和动态系统话题更进一步的参考文献，可以参照Basar，1990；Kaneko和Tsuda，2001以及Kelso，

1995，但不局限于此）。在第10章，我们将讨论一个有关兔子嗅球（脑中与嗅觉相关的部位）的脑的混沌无序运动的例子。

虽然20世纪八九十年代的围绕动态系统的高潮已经逐渐消退，但是它的基本思想还是非常具有吸引力。复杂动态系统领域的发展相对缓慢的原因之一可能是其数学表现形式已经高度成熟且需要专业技能。有一点我们应该提及的是，作为分析工具，动态系统的理论主要用于理解自然界中的现象，而在实际的人造制品的设计中并没有得到太多的应用；换句话说，它的综合性方面还是很欠缺的。不管怎样，我们发现动态系统的隐喻非常吸引人且很直观，它帮助我们思考，建立直觉并研究关于智能的问题。我们会在本书中大量使用它。

作为总结，我们要说的是，并没有现存的可以直接应用于智能原理的工作框架。

因此，我们正在寻找能让我们得到最好结果的支架或结构：用于理解自然和人工智能体的分析组件，设计和建造系统的综合性组件以及用于发展各种见解和获得关于一般智能行为的灵感的组件。我们觉得如果可以把这个理论用一组设计原理的方式表示出来，我们就可能把以上所有组件都结合起来。

因此，我们探究智能的方法的核心是，一组既能表现一般意义上智能理论的基本元素，又能为设计智能人造物提供一个强有力的工程指南的设计原理。理由有很多：首先，它们例示了综合方法论，即通过构造去理解的想法，由此它们也给这个领域带来了工程要素；他们体现了实际构造系统时的指南，同时也描述了自然和人造系统的特征。其次，从研究自然进化中，可以获得许多想法：如著名的生物进化学家Richard Dawkins 所著的《失明的钟表匠》（The Blind
Watchmaker）（1986）中所述，可以把进化看作是一个失明的无所不能的设计师，和我们之前在《理解智能》

（Understanding Intelligence）（1999）中介绍的内容相比，人工进化（连同发育和集体智能一起）已被结合到一组更广泛的设计原理中。我们希望能使读者相信，拥有设计和理解智能系统的方法论是个好的主意，同时也会有年轻有才华的研究者去继承、

修改并完善它。第三（或许不是很重要），设计原理传达着这样的信息，即就理论的发展现状来看，该理论还是很不正式的。这个原理体系确实还不完备，如果有新的见解产生，它完全可以被扩展和修改。我们深信设计原理作为引导力量的能力。此外，他们也支持者智能科学领域的综合性本质：可以说，他们可以让我们通过工程的方法去做好科学研究。然而，此刻我们还不知道我们的设计原理是否会继续存在

或者被别的理论所代替。

我们按照三个时间尺度基准，组织了设计原理，因为包含在每个层次中的过程有本质上的不同。此外，相对于个体观点，我们增加了集体智能观点，将其作为一组独立的原理，因为这两个观点代表了刻画这个领域的不同方法。因此，接下来的章节将讨论一般的设计原理，他们属于“当今”观点（第4章）、发育系统（第5章）、

进化系统（第6章）和集体智能（第7章）。

另外，为了正确地运用这些设计原理，我们的理论还包括了一组更为普遍的，或者说更超越性的（more meta）原理和考虑，以提供进行设计和分析的框架和背景。

这些是本章的焦点。首先，我们必须给出理论所覆盖的一般现象的特征，对此我们用多样性和顺应性的一些补充想法加以总结。其次，我们必须要弄清楚，当我们使用智能这个概念时，我们所指的是什么，我们是否在谈论正发生在动物或机器人上的事物；是某些实际上只存在于我们的脑中，但我们作为观察者或者设计者将其归为动物或者机器人的事物，抑或是这两者的组合？这就是非常有名的参考系问题。第三，我们必须指出应该如何继续下去，什么是我们可以接受的有效研究方法。对于这个问题，我们相信有许多必要的组件，如综合方法论，即我们可以通过建造智能体，而不是仅仅是研究现有的方法，来获得新的见解。然后，还有我们赖以学习、

设计和建造系统的三个时间框架：“当今”时间尺度（在某个特定场景下，这个智能体的作用是什么），“个体发育”时间尺度（智能体个体的生存期），“进化”时间尺度（智能体的更新换代）。最后，通过涌现的概念，我们能给出一个有力的说明，我们将在后面详细描述。当我们开始谈及这些问题时，我们已经做好了投身于设计原理的准备。