身体的智能：6.6对形态与控制的进化

在MIT研究计算机图形学和生命科学的Karl Sims是第一个将人工进化同时用于智能体身体和大脑的科学家（Sims，1994a，b）。因此，他不仅要对大脑基因组编码，还要对智能体形态编码。Sims（及此后的大多数学者）进化出了一些虚拟创造物，它们由一些固体块组成，像圆柱体或长方体，并由关节相连。这样一个系统中的各种形态参数包括块的长度、宽度和高度以及连接它们的关节类型（如膝关节或肩关节）、驱动器类型（如在不同的角度它们能发挥多大的力量）、传感器类型（如触觉、光感、眼睛和耳朵）以及它们在身体上的位置等。Sims在他的系统参数中考虑了上述因素。此外，在身体内部，进化能建立起将传感器连接到执行器的神经网络。

Sims的信息编码方式允许身体各部分重复使用，例如，由三段构成的腿可在智能体身体的其他部位上重复使用。当Sims在Connection Machine（在20世纪90年代早期是带64000个处理器的威力强大的计算机）上运行程序时，大多数初始创造物根本不能移动，或者仅能抽动一下。但是随着时间的推移，出现了令人难以置信的创造物。

这一例子的表现型，即功能智能体，在一个物理拟实仿真中进行了测试，用一

个程序来测定智能体的运动与环境之间的相互影响。在某些实验中，适应度函数取决于智能体在地面或水中的移动速度，或者是与另一智能体的竞争表现。表现差的个体被删掉，表现好的个体被选择、变异和交又以创造后代的基因组。这种评价、

选择、变异及交叉的循环不断重复，直到种群中出现一个有意义的、高效的智能体。

现在，想想我们从Sims的创造物中能学到什么？首先，它们表明了在虚拟智能体中同时进化形态和控制是可能的。其次，在它们可笑的举动中所不时表现出的新鲜移动方式，也许是我们意想不到的。例如，一个移动极快的个体依靠连续转体向前移动，没有针对眩晕的惩罚！再者，所需计算量是巨大的，因为除了神经控制，形态方面也要进化，在令人感兴趣的最后结果涌现之前需要测试成千上万的智能体。更重要的是，因为智能体是以物理拟实方式仿真的，每个智能体的评价都需要花费较长时间。

尽管将进化过程用于智能体设计，并且通过进化能很大程度改变智能体的身体和大脑，但是仍存在很多设计者的偏好，所有创造物都是由不同关节连接的固体块组成，并可附带某些确定的传感器和执行器；这些部件可被重复并以不同方式进行连接，其大小尺寸也可不同等。但是各块本身是基本相似的，因为Sims将长方体作为其基本模块，所以Sims的创造物都倾向于有相同的块状外观。进化可取得的效果总要受到这些设计者决定的限制。Sims方法的另一局限性是环境对智能体的生长没有什么影响。不管其生长环境如何，相同的基因组总是会得到完全一样的智能体。但是正如我们前面所讨论的，当智能体进化时，肯定要考虑环境的影响。否则，进化效果不会很好。在后面的章节中，我们还将会详细讨论生长与进化之间的关系。

有趣的是，Sims通过他的人工进化实验，开创了计算机动画的新方向。正因为在仿真中对潜在的物理过程进行了建模，智能体能对环境做出反应，而不仅仅是执行预先规定的运动模式。正是这点使它们自动获得了适应性，当智能体在走路落脚时，不管地面有多高，当触及地面时它的脚会停止。如果脚的运动是事先预编程的，那么程序员就必须针对所要行进的各类地面来决定智能体的脚在何处停止。

大约6年后，工程师Hod
Lipson和计算机科学家Jordan Pollack在Boston附近两人所属的Brandeis 大学启动了Golem项目，虽然实际上是重复了Sims的实验，但却另辟蹊径。按照Sims的方法，一切都是仿真中进行的，但Lipson 和 Pollack却按照仿真中进化出来的创造物自动制造了其物理实体。其实，整个过程也不是完全是自动的，因为电机、电子元器件和电池需要手工放置。但是，他们的工作仍然吸引了大量媒体的注意，许多记者声称这是第一个不需人工干预，由一台机器人（3D印刷机（这还不是真正意义上的机器人））制造机器人的实例，因此给人们一个（不正确的）印象，即自我再造机器人已经诞生了。毫无疑问，媒体利用公众的想象力制造嗦头并让这个项目登上了“纽约时报”2000年8月31号的封面。尽管这项工

作取得了工程方面的进步，但如何利用进化来自动产生机器人的问题仍有待解决，因为整个进化过程，包括智能体进化，仍然是在仿真中进行的，并且这个实体机器人对进化过程没有给出任何反馈。