身体的智能：3.2多样性及顺应性

你现在可能已经猜到了，我们不会在定义上下很多工夫。因此，我们不会试图去定义智能的概念，而是描述我们直觉上的智能。简要地说，像在第1章所概述的一样，智能体以以下两点作为特征：一方面它们顺应且利用它们的生态位（ecological
niche），另一方面它们展示多样的行为。

“软”规则：语言与美学

在这里我们举一个关于多样性和顺应性的例子。为了参与会话，我必须掌握英语的语法规则，如果我掌握了语法规则，我可以使用它们以不同的方式去传达我的思想。我可以说出大量的句子并传达任何我喜欢的内容。然而，如果无论我的搭档（说话对象）说什么，我总是重复诸如像“我们必须考虑具身性”这样的言论，别人就会直观地认为我不是很聪明（唉，作家Rolf就不止一次被指责作了那样的事）。另

一种极端是语法上虽然正确，但内容缺乏，语无伦次。尽管语无伦次可能会被视为是多样化的举动，因为它总是产生不同句子，但直观上这并不被视为是聪明的举动。

自然语言是展示“智能体趋向于展示多样性和顺应性”的非常好的实例。它证明，一旦智能体遵从和使用那些给定的规则，丰富的多样性就会发生，请想象一下在自然语言中可能被表述的所有事物。

人们可以遵从和利用的另一组规则就是艺术，这是以创作表现的新模式。你可以在一张纸上乱画一些东西，这些东西在地球上还没有人画过，以后也不会有人再现，但是人们并不会觉得它很有趣，除非它服从最起码的美学规则，当然不可否认的是美学规则本身不是那么太确切。但是如果你完全掌握了这些规则，你可以利用它们去创作那些被人们所喜欢的，被认可为艺术品的绘画。美学的规则和语言的规则都是社会协定，我们也可以选择放弃它们。放弃是否是明智之举应另当别论，但是至少我们可以选择是否遵循这些规则，这正是我们称它为“软”规则的原因。

“硬”规则：物理法则

至今为止，和我们提到的例子相关的那些规则并非坚如磐石，而是处于可变的领域。可是，至少有一种规则是不可被改变的，那就是物理法则。换句话说，不存在遵守和不遵守的选择。能选择的是，为了实现一个特殊的目的，能利用哪个法则。

如在行走的时候，我们利用重力和摩擦力，但是不用电磁波，那是我们在目视时利用的。在诸如语言和艺术等允许我们完全忽视规则的领域里，只要我们愿意，我们就可以喋喋不休，胡言乱语或者任意地乱画乱写，但是我们不能阻止由身体所产生的向下的重力。

因此，多样性–顺应性是指那些我们直觉地认为具有智能的系统，趋向于遵从诸如语法、美学、物理等法则，并利用这些法则去实现特定目的。为了更好地理解这个抽象的概念，让我们再考虑更多的例子。把石头投入河水中，它就躺在河床上，可能有时会被河水推动。这个行为遵从物理法则，但是它并不是为了某个目的而利用这些法则，它只是被动地处在那里。同时，它的行为不具备很高的多样性：因为它只有是偶尔由水流推动进行小小的随机运动。并且，没有人会认为石头具有很高的智能。我们也可以用相同的观点去看待气体中的原子。它遵守物理法则，虽然它的运动轨迹比河里的石头远为复杂，但是人们对它仍无兴趣，因为在相同的环境下它的运动是相同的。一旦我们所关注的系统开始行动，且它的行动不总是相同的，而且不是随机的时候，人们便会对它们产生兴趣。

直觉上，我们更倾向于给一个装备了传感能力和运动能力的系统（具有智能体的特征的系统）贴上“智能”的标签。因为这样它就可以为了达到不同的目的去使用它的传感器，如它的身体、胳膊、腿或鳍去适应环境。例如，一个具有光传感器的游泳机器人，可以游向有光源的方向，即使是逆流而上它也义无反顾。因此，智

能体能以许多不同的方式利用物理法则：摩擦力和重力用于行走、饮酒、写作，流体力学用于游泳，电磁力用于目视，声波传播和震动用于听与说等。另一方面，如果计算机也可以被看做能利用环境的话，那么它们利用环境的能力是有限的，尽管它们具有惊人的计算容量，在这方面计算机所具备的能力是不足的。因为它们实际上不具备传感和运动系统。

让我们看另一个来自机器人领域的具体例子。今天早上，作者从写作中抽出时间访问了在被誉为东京建筑奇迹的东京国际展厅里举办的“未来创造展览会”。除了让疲惫的大脑休息外，我们的目的是观看当今在全世界范围内，技术最先进的拟人机器人――由摩托车和汽车生产巨人本田公司开发的机器人Asimo。这个机器人的名字是为了纪念创作了大量科幻小说的作家IsaacAsimov，他深入探讨了人类和机器人共存的未来社会的种种可能。电影“I，Robot”就是从他的作品中找到的灵感而创作的。在多样性–顺应性方面，Asimo的“成绩”如何呢？它可以实现若干种动作，如平地行走，上下楼梯，还可以挥手致意，或跳简单的舞，它可以抓住包裹，也可以连接到因特网等。它也在某种程度上利用了物理学，因为如果没有摩擦力，重力，它根本就不能行走。因为和其他机器人相比，Asimo具有相对高等的行为多样性，这使它成为媒体的宠物（当然也因为它看上去非常酷）。行为上的多样性是可以直接掌握的，但是如何开发这些行为则鲜有人知了。就像我们会在第4章里所看到的那样，人类不仅比当前的机器人具有更高度的行为多样性，而且还以比机器人更为聪明的方式利用他们所处的环境。

需要注意的是，为了利用给定的特定环境，你不需要知道你正在这么做。作为观察者和科学者，我们经常说鱼利用流体力学来实现游动；鱼对于此一无所知一至少我们认为它们对此一无所知。同样，虽然Asimo不知道它利用了重力和摩擦力，但是它确实利用了。甚至我们人类也许并没有确切地认识到我们正在利用着物理（或语言，或美学）法则。比如，当你写一首诗的时候，你可能认识到你要利用精巧的措辞去强调某些微妙的地方，但是你是否注意到当你行走的时候，在把脚放到地上之前，你并不利用肌肉去伸展你的下肢，而是由重力替你完成的？不管你是否意识到，你正在利用物理法则进行移动。

关于多样性–顺应性的一个有意思的含义是它迫使我们采用连续的的智能观念，而不是把智能看成一个二进制的东西（一个个体要么是有智能的要么是无智能的）。首先，利用的程度可高可低，例如，一个智能体可以仅仅是被动的，就像河里的石头一样，或者它能为了移动利用重力和摩擦力；它可以利用电磁场实现视觉，利用压力波进行声音处理；所有的这些现象都可以或多或少地利用。

稳定性–灵活性

在不同的科学领域，多样性–顺应性以各种各样的方式出现。例如，在学习理

论中的稳定性–灵活性，Piaget的顺应–同化理论，探索–开发的进化概念。

包括著名的神经科学家Steven Grossberg在内的一些研究人员指出，在学习过程中，在稳定性和灵活性之间有一个折中。这两个都是Grossberg所提出的分类学习理论的重要方面，这个理论通常被称为自适应共振理论（adaptive
resonance theory，ART）（Carpenter和Grossberg，2002）。通过分类学习，一个智能体能在真实的世界里分辨出一些它以前不知道的区别，比如食物和非食物的差别；或者就机器人来说，或许分辨出工厂车间里不同装配零件之间的差别。分类是最基本的认知能力之一：在真实的世界里，如果你不能辨别，你不会存活并长大，一个不能对事物进行分类的机器人也不会非常有用。

让我们看看一个分类学习的例子。一个孩子可能会形成关于苹果的分类，如旭苹果（macintosh），黄元帅（golden delicious）等，恐怕然后他第一次碰到一种新的苹果Granny
Smith。他是否应该扩展现有的分类，抑或生成一种新的种类。如果这个孩子碰到了一个非常小的酸苹果，他会怎么样？如果他第一次碰到一只梨又会怎么样？一种有用的分类，必须具有某些程度的稳定性，然而，它们还应该具备灵活性以使智能体保持学习新事物的适应性。

学习时，我们需要以已经知道的分类来引导我们解释这个世界；换句话说，我们需要顺应我们已熟知的东西。但我们还应能处理新型的，没有体验过的感觉刺激，这有可能通过建立新的分类来达成，这可以潜在地增加我们的行为多样性。所以，我们可以对不同的情形作出不同反应。

一个非常相近的想法是瑞士著名心理学者Jean Piaget 提出的差别性。在描述与Grosberg刻画感知时所用现象极相似的情形时，他使用了顺应和同化这两个术语（Piaget，1963）。

探索–开发

多样性–顺应性并没有被限制在单个智能体的范畴里，它同样适用于整个群。

在进化理论中，我们讲述了探索–开发折中：一方面我们想要从已经由进化发现的结果中得益，立足于此，另一方面，我们想保留开发新颖特性的可能性。开发利用意味着一个具体特性的提高，如眼睛的分辨率或者猎获快速奔跑的雄鹿的能力。作为对比，通过探索，新的特征会出现。如当在水中生活的机体（主要是鱼类）开始向陆地移居时，毫无疑问鳃被“抛弃”而肺被“创造”出来（引号指进化并不是有意地放弃或创造）。在第6章，我们会进一步探究这种折中。

作为总结，从智能的直观意义来说，多样性–顺应性似乎是描述系统的极佳方式。同时，它提供一个连续的，而不是全有（或全无）的智能概念，显示了直接比较

“智能的水平”是通常不可能也是不明智的。例如，如果有两个智能体为了不同的目的利用了环境的不同方面，如交谈中要用到的压力波或阅读使用的电磁波，那么

直接比较它们的智能水平已不再有任何意义。