行为主义与二语习得——来自人工智能设计的的启发.ppt

人工智能一向认为要使机器人能正确执行任务，必须设计出复杂的对等程序，对每一可能出现的动作进行严格的控制，而且还需更为复杂的程序对机器人所处环境变化进行跟踪，不断与事先制定的路线进行比较。 无表征智能是美国著名机器人制造专家罗德尼·布鲁克斯(Rodney Brooks)提出的一种智能理论.布鲁克斯认为,传统人工智能在建造机器人时,采取的是感觉-建模-计划-行动框架,这种框架在表征问题上遇到了巨大的困难.实际上,机器人的行动方式完全不必如此复杂,只需要两个步骤就可以:即感觉,然后行动 布鲁克斯(Rodney Brooks)以为智能的基本表现形式应更接近脊髓而不是大脑。 认知智能是自发产生的——就像自然界所做的一样，是以一种自下而上的方式，通过相关独立元素间的互相作用产生，而不是靠那种自上而下的详尽程序来控制。 对AI先驱者们来说，创造一个简单的自治机器人非常困难。 最具挑战的是关于导引能力的研究。（两个研究方向） 机器人丹特的命运。 我们中的大多数人认为自己的思想活动是“高层次”智能，其中包括我们常识推理能力、问题的解决能力以及创造力。一些人工智能研究者认为我们大大高估了这样的智能。他们认为最重要的能力是那些我们认为生来就有的能力——领悟力、运动肌肉控制力以及反射能力。 麻省理工学院的研究人员马索·珀乔说： “人工智能研究者忽视这些能力已不是一天两天的事了，但是在机器人上重现这些能力实在太难了，毕竟进化在视觉及运动肌肉控制方面的完善已进行了数百万年而在语言及逻辑方面只进行了几千年。” 神经学家推测，产生意识信息的过程只占人脑计算能力的千分之一，剩下的大部分用来处理关于生存方面的低层次的意识活动。若这样看，人工智能学者创建人工智能的方法无异于是从顶部开始建塔。 他们本来应该把研究基础建立在处理生存的低层次意识上，就像它们在大自然中的表现那样，而不是纠缠于问题的推论或解决上。 布鲁克斯关注移动式机器人，并对逻辑程序在导航方面所表现出来的缓慢及笨拙感到困惑。他说： “我知道解决这个问题的方法不止一条。昆虫仅仅只有几十万个神经元，它的大脑的运算能力非常低，每秒运算能力远不如机器人的电脑。但他能避开障碍物并及时返回。昆虫一定有什么好的方式来组织它的智力……” ……如果这些繁杂的视觉系统和规划程序最终无法运用于能处理变化多端的日常机器人中，他们又如何能称之为优秀呢？ 他特别不赞成那些他称之为“拼图病综合症”的行为，即，在制造真正的机器人之前，花费几个月甚至几年的时间来完善控制程序。 布鲁克斯设计一种合成的“包孕结构”只是简单地为机器人开出一系列的直接行动指令，比如“绕过去”“避开”“倒退”等等。阿拉提没有一个主控大脑为它选择在特定的时候应采用哪一种行为，相反，所有的行动指令都是单独存在的，并且相互间争夺对机器人行为的控制权，而机器人从它周围的环境中看到的和感觉到的决定谁是最后的胜利者。 在布鲁克斯的计划中，反射是最重要的，计划和已知信息只会更具有迷惑性。 布鲁克斯认为一个处于包孕结构控制下的机器人所具有的功能远远超过它所能做的单独动作的总和。传统机器人的行为往往被事先编程的动作所限制，而且当出现了设计者没有预计到的情况时，这些动作又显得非常不合理。相反，阿提拉能够即兴发挥，从某种意义上来说是发明。 没有详尽的程序来控制阿拉提爬上砖块或其他障碍物；它的整个过程都是自然发生的。 “即使是最低级的智能行为都是自然发生的，而不是用人类的程序明确规定的。” 帕蒂·梅斯是接受布鲁克斯基本原理的比利时科学家，她主要研究项目是编写计算机程序使它能从自己的错误中学习。 启发 人的智能活动当然不能完全还原为低级应急反射活动。人的动机和计划性是高级智能的表现。 但目标实现的过程可以分解为简单的反射活动，这种活动的力度速度和精确性综合起来会对结果产生巨大影响。以致，暂时不必考虑目标而只关注具体行动单元的有效性就能达到完美的、乃至意想不到的结局。 参考书 《制脑者——创造堪与人脑匹敌的智能》，【美】戴维·弗里德曼，张陌等译，三联书店，2001。 * * 行为主义与二语习得 ——来自人工智能设计的的启发 Atilla 阿提拉 * * * *