身体的智能：5发育：从运动到认知

在1950年，我们曾在第3章介绍过的计算理论之父、伟大的数学家Alen Turing，在哲学杂志“Miend”上发表了影响巨大的论文“computing machinery and intelligence”（Turing，1950）。在这篇文章的第一句话是“我建议考虑这样一个问题，‘机械能否思考’”（I propose
to consider the question，‘Can machines think？”），在某种意义上可以说它代表了人工智能的开始。Turing并不给出定义（就如大家现在知道的那样，我们也特别赞成不进行定义），而是提出了一个被称为模仿游戏的测试，用以检测智能或思考。其实质想法是考察某人能不能将另一个人和计算机区别开来：即只通过向某个通讯终端输入问题，你能否发现是一个人还是一个电脑程序在回答问题。换而言之，如果电脑具有模仿人的能力，那么我们可以有把握地假定它能够思考。这个测试后来以Turing测试的名称进入了科学文献，并引起了许多争议。关于Turing测试是否是一个好的智能测试也引起了广泛而激烈的讨论。

但是在这里提出Turing测试这事物，并不是为了介绍Turing测试本身（有兴趣的读者可以参阅Searle，1980；Crocket，1994；或Moor，2003），而是启发我们去思考如何制造一台可以通过Turing测试的机械。Turing预言在50年内，将产生能通过他的测试的电脑。这个申明是人工智能学许多错误预言中的第一个。尽管Turing低估了相关事物的复杂程度，但是他却认识到这个尝试将是很困难的。这也是他建议不能采用“手工设计系统”（hand
designing the system），而应该采用发育的解决途径：与其做一个模拟成人思考的程序，为什么不做一个模拟儿童思考的程序？如果这个程序能接受适当的教育课程的话，那么我们就可以得到一个成人的脑。假设儿童的大脑就像从文具店新买来的笔记本一样，只有相当少的结构，但是有许多白纸（从我们的观点来看，结构和写作在这儿是同义语）。我们希望，在儿童脑中只存在极少结构，这样可以很容易地对其进行编程。作为初步估计，我们可以预想该教育的工作量相当于实际对儿童进行教育的工作量。（Turing，1950/1963：31）

所以Turing提出先建立一个相对简单的初始系统，再通过教育过程来训练这个相对简单的系统，准确地说，这也是发育机器人学的全部内容。一个主要的不同点在于电脑是一种完全非具身性的系统，和真实世界只进行极简单的交互，而发育机器人学工作于具身化系统，即机器人。

根据Turing的想法，在这一章中我们将举出一些研究认知时的基本问题，对于这些问题，我们不提供任何已知的解决方式。因为与其假装已经找到解决问题的方法，不如从现在开始尽我们所知，提出关于认知能力涌现的主要问题的概述，并描述一些解决问题的尝试。到现在为止，该研究领域还只是停留在表面，所以这一章中很多内容都是推测。但其实已经有了很大的进步。

在本章中我们首先介绍发育方法的动机，并概述其基本想法，在之后的章节里，我们用机器狗Puppy作为例子来描绘出一条从基本物理动态机制通往认知的途径。

就像我们将要看到的，发育方法提供了一个框架，发育同样提供了解决我们将讨论的符号接地问题的方法。在接下来的章节里，我们将要用设计原理将机器人运动、生物学和复杂动力学结合起来，从而理解如何匹配脑和身体动态机制。其后，我们将要展开包含如社会交互作用、长期发育和自然语言等与发育相关的主题的讨论。之后，我们将要总结这个研究领域的特点并给出一组可以具体应用于发育设计的原理。