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01 機器人的人工智能 機器人是由什么組成的，它與機器又有什么不同呢？這個問題的答案在過去80年間已經(jīng)發(fā)生了變化。類人自動機，如Rossum's Universal Robots和The Metropolis中的那些，就是以人體為模型的，但缺乏平滑的人體特征和肢體方向，也缺少人類情感。 隨著工業(yè)和制造業(yè)的發(fā)展以及生產(chǎn)線和汽車工業(yè)的自動化，機器人的概念或多或少被局限于從事重復(fù)的“拿和放”作業(yè)的機械手臂。用于移動和其他比較高級的用途（如導(dǎo)航、簡單行為、社交作用等方面）的機器人，在Walter的海龜之后才開始有起色。 不同于工業(yè)機械臂，人工智能機器人會對本地環(huán)境進行導(dǎo)航和探索，具有明顯的智能，很多時候是為了完成特定的任務(wù)或作為特定角色的，如探索機器人、家用機器人、搜救機器人等。 Bekey提出了以下機器人定義：
這個定義并沒有與給定的任務(wù)相關(guān)聯(lián)，也沒有突出機器人與環(huán)境的交互。因此以下4類機器人都被此定義涵蓋了：
這個定義不局限于普遍接受的機器人機電一體化的設(shè)計，即通過處理單元將機械和電子進行了融合。然而，工程方向的角度傾向于限制這個定義，即機器人應(yīng)該有電子、機械硬件以及處理單元。沒有電子和處理單元的驅(qū)動更多是在自動機領(lǐng)域，由壓縮彈簧、氣動閥和/或液壓控制，比如Philon設(shè)計的那些以及日本的Karakuri木偶。 自那之后，機器人的定義就基于它們參與實際任務(wù)的能力，沒有外在控制，人們傾向于認為機器人真的在“思考”，因為它處理來自傳感器的數(shù)據(jù)到處理單元的動作與人類大腦的工作方式很相似。盡管這僅僅是執(zhí)行代碼段，本質(zhì)上并非思考。 機器人的特定目標(biāo)可以是具體的，如線跟蹤、光線追蹤或撿起空可樂瓶，也可以是朝著預(yù)定的方向邁進的一系列雜務(wù)，如軍事機器人、護士機器人、家政服務(wù)機器人或者辦公室助理機器人。 Murphy給出了一個更以人工智能為中心的定義：
這個定義特別提到“生物”，和擬人論一致，也和Toda與Wilson的作品相吻合。不言而喻，它也暗示著自主功能和智能行為有重合之處。 作為本文范圍內(nèi)的有效定義，機器人是一個自主或者半自主的主體，在人類的直接控制下進行工作；或者是部分自主，由人類監(jiān)督并由人類監(jiān)督訓(xùn)練；或者是完全自主。我們會發(fā)現(xiàn)這個定義并不完善，隨著我們朝著基于智能體的機器人的更新領(lǐng)域前進，這個定義將被修正。 艾倫·圖靈在20世紀30年代末提出了早期的人工智能概念，以及他稱為自動機的假設(shè)模型，之后被命名為圖靈機。這是中央處理器的骨架，促進了計算機在戰(zhàn)后時代的設(shè)計。在McCarthy、Minsky、Newell和Simon的開創(chuàng)性努力下，這些早期的概念形成了一門新興學(xué)科。 人工智能可以分為以下7個分支： 1. 知識表示 機器人如何表示世界？在人類環(huán)境中，對于簡單的工作，比如定位，我們傾向于用地圖或地標(biāo)并依靠之前的知識和經(jīng)驗。 機器人則用激光或聲吶來做這件事，現(xiàn)實世界里的一張桌子將被轉(zhuǎn)換為一個與傳感器感知強度相對應(yīng)的數(shù)字數(shù)組。如果機載微處理器不是很強大，這些方法會根據(jù)維度進行近似，把物體縮小成各種各樣的立方體、長方體等，就像一個縮小版的世界。 2. 自然語言 語言是獨一無二的，因為這種句法和語義結(jié)構(gòu)的統(tǒng)一只存在于人類而不存在于動物身上，語言是我們文化和社會體系的決定性基礎(chǔ)。著名的語言學(xué)家Noam Chomsky認為，語言處于兩個突出的認知過程的接合處：它是外化的感覺運動，是更有目的性和協(xié)商式的概念化心理過程。 讓機器人理解并回應(yīng)人類的聲音僅僅在設(shè)計和開發(fā)更復(fù)雜的機器人當(dāng)中發(fā)揮作用，這些機器人可以和人類社會緊密互動。自然語言處理庫和聊天機器人很具發(fā)展前景?；谡Z音的系統(tǒng)仍然在探索中，蘋果的Siri、微軟的Cortana、谷歌的Google Now都是很具前景的。 3. 學(xué)習(xí) 在編程機器人時，會帶有很多任務(wù)特定的策略，但是這些并不詳細，而且為了能有效地運行，機器人必須從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)。流行的學(xué)習(xí)范式有基于案例的方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯以及進化方法。幾乎所有最先進的機器人都有一個學(xué)習(xí)模塊。 4. 計劃和問題解決 制訂計劃或者算法步驟去完成一個目標(biāo)并解決過程中遇到的問題的能力是AI智能體所固有的，并且通常是它們運行表現(xiàn)的一個標(biāo)志。對于簡單的機器人來說，計劃大多是運動規(guī)劃。然而，更有意思的任務(wù)也需要計劃，如解決魔方問題、下棋、玩滑塊拼圖、堆積木、制定日常家務(wù)日程表等。 5. 推理 從不完整或不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集中得出結(jié)論。機器人經(jīng)常從傳感器得到不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。為了應(yīng)對這種情況，避免系統(tǒng)完全崩潰，機器人必須依賴推理，確保過程的連續(xù)性。 6.搜索 對于機器人通常意味著在物理空間中進行搜索——搜索一個物體或一個目標(biāo)點，但也可以意味著啟發(fā)式的搜索，機器人以分析的方式搜索解決方案。 7. 視覺 已經(jīng)成為機器人的一個主要部分。對人類來說，和其他感官相比，視覺是獨一無二的，和我們的大部分運動動作都相關(guān)，這一點同樣適用于大部分動物世界。因此發(fā)明能夠處理其本地環(huán)境的智能模型的努力必須訴諸視覺。 心理學(xué)家認為，視覺影響著我們的內(nèi)心世界，而幾乎我們的每一個行為結(jié)果都會先在內(nèi)心世界中進行模擬，然后才在真實世界中做出行動。 自Gibson和隨后的Marr的早期先驅(qū)研究開始，視覺在人工智能中就占有重要的一席之地。視覺不像其他感官，“看”和“看見”的融合似乎是一個協(xié)商式過程，涉及我們大腦的快速處理。但是最近，動作性模式已經(jīng)將視覺作為一種開發(fā)性感覺運動模型。 02 什么是“智能體” 術(shù)語“智能體”可交替地用于機器人、程序、行為、動畫角色等，并可以表示軟件和硬件實現(xiàn)。Russell和Norvig將智能體限定為一個抽象實體，通過傳感器感知環(huán)境，通過效應(yīng)器作用于環(huán)境。移動機器人研究中“自主智能體”這個術(shù)語非常普遍，自主更多是根據(jù)情境或者根據(jù)行為定義。 松散自主也就意味著不需要其他實體進行輸入，也不需要其他條件保持其運行。機器人能夠在動態(tài)環(huán)境中感知和行動，以實現(xiàn)給定的和隱含的目標(biāo)，而且它們可以在沒有任何外部干預(yù)的情況下持續(xù)工作很長一段時間。 在Russell和Norvig確認了感知和行動之間的聯(lián)系的基礎(chǔ)上，F(xiàn)ranklin和Graesser為自主智能體提出了如下定義：
這里智能體是環(huán)境的一部分，并在交互的基礎(chǔ)上成長，如圖2.1所示。這條思路引出了一個分類，由Luck等人提出，如圖2.2所示。 ▲圖2.1 智能體—世界循環(huán)。智能體與世界循環(huán)地交互：智能體作用于世界，世界的改變影響著智能體的感知 ▲圖2.2 自主智能體定義，改編自Luck等人 然而，因為主體是基于環(huán)境的，對智能體和非智能體的嚴格分類，就算不是重復(fù)的，也是不必要的。每個智能體都位于世界之中，也是這個世界的一部分。它能夠和世界交互，改變這個世界以及自身的認知。請注意區(qū)分軟件智能體和程序。 舉例來說，打印一行文字的程序不算是智能體，因為它是在來自用戶的輸入上工作的。它沒有任何與環(huán)境（在真實世界中）或其他程序（在軟件世界中）交互的設(shè)備。它的輸出也不會影響之后運行的程序，它只運行一次就會停止，缺乏時間的連續(xù)性。 電腦游戲里的角色（如Pac Man中的幽靈）就是智能體，因為它們有自己的感知，并且有意識地與世界（Pac Man二維宇宙）交互，玩家的每一個動作都會產(chǎn)生相應(yīng)的結(jié)果，而這些結(jié)果又會激活來自幽靈的動作，從而動態(tài)地改變環(huán)境，并且一旦運行，游戲角色就會一直執(zhí)行它們的任務(wù)，直到游戲結(jié)束。 快速瀏覽一下已有的各種各樣的智能體定義是很值得的。最早的定義之一是由著眼于移動智能體技術(shù)的Virdhagriswaran提出的：
Russell和Norvig承認感知和行動之間的聯(lián)系：
Maes從機器人學(xué)家的角度，增加了智能體對一組目標(biāo)的內(nèi)在追求：
Hayes-Roth的定義將智能體交互看作是感知、行動和推理的重疊：
這些定義還可以進一步擴展，即：
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