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构成自动驾驶汽车、工厂机器人等人工智能系统的设计和实现的过程大多是手工设计的，设计者的目的是让机器人充分了解它所处的世界。这种方法并不总是有效的，尤其是当代理的环境未知或太复杂而无法用算法表示时。真正自主的代理可以发展技能，使其能够在这样的环境中取得成功，而无需先验地赋予它环境的本体知识。本文旨在回顾机器自主性的不同概念，并提出自主性及其属性的定义。本文提出的自主性属性分为低级和高级属性。低级属性是作为自主系统和其他自动化系统分界线的基本属性，而高级属性可以作为对任何通过低级自主性的系统的自主性程度进行排序的分类框架。本文回顾了一些专注于自主代理设计的人工智能技术以及流行的人工智能项目，以确定实现真正的自主系统所面临的挑战并提出可能的研究方向。
机器自主性：定义、方法、挑战和研究
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