身体的智能：7.5关于合作的一个注释

在我们转向讨论模块化机器人之前，我们在这里还要就合作做一些评论。合作有时被认为是智能的特点之一。毕竟，我们人类在科学、技术、还有社会方面的成就最终通过合作成为可能。但是，就目前人工智能和机器人学的现状而言，设计和建造具有类似成就的智能体还是遥不可及的。与其费力对合作方面的研究做一个全面回顾，还不如仅就这个术语本身做一个评论，说明其在该领域中是如何使用的，然后介绍一个合作发挥着重要作用的领域―RoboCup。

合作到底意味着什么呢？在某种意义上，瑞士机器人是进行了合作的：它们都做着同样的事情，因而加速了任务的完成。但是，它们真的进行了合作吗？答案还很不清晰。假如你设想一下，仅有一台瑞士机器人执行任务，从理论上说，这与有几个机器人的情况完全一样，只是它要花更多的时间来完成。但实际上，该机器人总是在工作场地某处被卡住。所以，如果只有一台机器人，它被卡住不能继续工作就无法继续清理杂乱无章的场地。但是，如果周围有其他的机器人――因为场地是封闭的一它们最终总会从受困的机器人旁通过，并通过冲撞使其恢复“自由”，继续它的工作。因而，机器人们之间存在彼此互助（合作），只是它们本身对这种高尚的行为并不知晓。

类似地，蚂蚁在寻找食物时释放生物信息素以进行合作，否则它们不会找到食物源的最短路径，但是它们并不需要了解这样做的意义。问题是，对描述它们的行为来说，术语“合作”是否是最为合理的。可以使用这个术语，但是我们不得不注意到如下事实，即作为观察者，我们脑中所想的合作与智能体们脑中的合作并不一致，这里我们再次受到了参照系问题的困扰！

如何看待蚂蚁搬运一大片树叶呢？在这种情况下，我们更倾向于使用术语“合

作”，因为某些蚂蚁的行为直接取决于其他蚂蚁的行为。同样地，如果有几个机器人在推一个大件物体，我们也更倾向于称其为合作。当然，如果我们确实地知道智能体们相互观察，而且其行为基于对其他智能体的观察，那么它们肯定就是在进行合作。

在历史上，关于机器人合作的一个非常有趣的实验是由Luc Steels和David McFarland在20世纪90年代中期设计的“机器人生态系统”（McFarland，1994；Steels，

1997）。简而言之，在这个系统中，流入系统中的全部能量是有限的，这是模拟自然生态系统中可用资源有限的情况。在一个场地中有几个机器人，有一个能提供不同等级能量的充电站，还有一些装有红外线灯的盒子。这些灯被称为“竞争者”，因为它们和机器人一样消耗生态系统的能量；而且，因为整个电量是有限的，机器人必须和灯争夺能量。通过碰撞这些灯，机器人能减少灯的能量消耗。而减少了它们消耗的能量，机器人可利用的能量就更多。如果放任那些灯不管，它们就会越来越亮，消耗掉更多的能量。从某种意义上说，依据我们所说的合作，机器人冲撞灯可以帮助在充电站里的机器人。在这种情况下，研究在何种条件下机器人可以学习到这种合作行为以及机器人需要何种反馈，是很有意思的课题。在进化时间尺度上，只要有足够数量的世代，合作行为就会出现，因为进行合作的机器人总体上能获得更多的能量。例如，我们可以设想进化得到如下这种成功的行为，如果一个机器人感知到在充电站里有另一个机器人，它会找到离它最近的灯，撞击它。但是到目前为止，尽管在合作行为的进化方面做了一些初步的仿真研究工作，但还没有在具身化智能体上试验过对合作行为的进化。

合作最好的例子之一，也是人工智能最有潜力的领域之一是RoboCup。该项比赛到如今，已是非常有名的机器人世界杯赛事（Kitano等，1997），我们已在第2章中做过介绍。一个机器人队员将球传给肯定能将球射入球门的另一个机器人，无论从何种角度说，这都是一种合作行为。与其他机器人做过的合作任务相比，机器人比赛要求具有多种精密的感知和感觉–运动技能。机器人必须有快速移动、运球、

踢球、躲闪对手、识别球、球门、己方球员以及对方球员的能力，它们还必须有预见球的位置以及其他球员位置的能力等。合作行为是被编程到这些机器人中的，但即使如此，从综合方法论的角度来看，还是可以在该领域了解到许多合作所需要的先决条件，在何种条件下应该将球传给另一个机器人队员？何时机器人队员应该继续带球？何时它应该尝试将球直接射入球门？毫无疑问，还需要进行很多感觉一运动方面的基础研究，以支持机器人的这种复杂行为。RoboCup比赛到目前为止，大部分使用的都是轮式机器人，但是最近一个拟人机器人联盟已经建立起来了，选手都是拟人机器人。在这个领域，实现所需要的技能是很有挑战的，因为到目前为止，能自己行走的拟人机器人才刚刚开发出来。如果拟人机器人联盟果真能取得预期进展，与2002年日本福冈穹顶体育馆的100000观众相比，我们期待在机器人

世界杯上将会有更多的观众。

现在让我们转向模块化机器人，一个跨越了机器人技术、人工智能还有人工生命的领域，目前其发展势头强劲！