作者:T Ziemke · 2023 · 被引用 12 次 — Erlbaum。Buckwalter, W., & Phelan, M. (2013)。功能和感觉机器:对主观经验的哲学概念的辩护...
还有其他几种比喻用来描述认知、思维和大脑,每种比喻都有其优点和缺点(Varela 等人,1991 年;Steels 和 Brooks,1995 年;Clark 和 Chalmers,1998 年;30 Beer,2000 年;G¨ardenfors,2000 年;Garnier 等人,2007 年;Froese 和 Ziemke,2009 年;Kiverstein 和 Clark,2009 年;31 Chemero,2009 年;Stewart 等人,2010 年;Froese 和 Stewart,2010 年;Downing,2015 年;Harvey,2019 年)。我的目的不是在这里讨论这些,而是要注意到,在研究认知时,存在着丰富多样的风格。尽管如此,所有这些隐喻都可以用信息处理来描述。由于计算可以理解为信息的转换(Gershenson,2012 年),因此“计算机”被广泛理解为处理信息的机器,可以成为包含和比较其他隐喻的有用隐喻。请注意,“机器”(以及计算机)的概念也可以更新(Bongard 和 Levin,2021 年)。
具身人工智能 (EAI) 是当代人工智能的一个方向,其特点是发展对自然认知过程的综合研究,其假设是认知者的身体在认知中起着决定性的作用。在 EAI 中,“身体”的概念呈现出广泛的解释,从概念上讲,可以认为跨越了两个极端:一种是用于符号信息处理的神经元外物质支持的概念,适合将符号置于感觉运动关联中;一种是多重、集成、嵌入环境的系统的概念,其自组织的生物动力学与意义建构过程密不可分(纠缠在一起)(例如,Gallagher,2011;Ziemke,2016)。EAI 通常被宽泛地等同于机器人 AI,即一种以构建和实验探索自然认知过程的硬件模型为目标的 AI 形式。事实上,与计算机不同,机电机器人被赋予了身体,使其处于物理世界中 — 即,不(仅仅)处于抽象的“信息世界”中 — 并允许它们基于传感器(例如,能够检测障碍物、光、声音、电磁信号等的传感器)与其进行交互。和执行器。在大多数情况下,EAI 创建由计算机控制的机器人,这样机器人代理的身体在其与环境的感觉运动交互中,将中央处理单元的活动作为基础,中央处理单元充当信息处理和决策设备。然而,EAI 社区也致力于构建不受计算机引导的机器人,这些机器人能够仅通过身体来了解周围环境并完成认知任务(例如 Brooks,1991;Steels 和 Brooks,1995)。自 20 世纪 90 年代初出现以来,EAI 通过其多种表现形式,在基础研究和应用研究层面都取得了令人瞩目的进步(例如 Pfeifer 和 Bongard,2006)。尽管如此,从 20 世纪 90 年代末开始,人们就开始争论 EAI 方法是否适合生物体建模。这些批评越来越多地不局限于强调 EAI 典型的理论和实现的身体机械观。他们注意到 EAI 无法对身体组织进行建模,即通过新陈代谢支持生物体不断自我生产的功能关系动态网络(Ziemke,2016;Damiano 和 Stano 2018)。这些都是激进的批评,指出目前 EAI 对自然认知过程的综合研究仅仅建立在对生物体的模仿建模上:一种人工重建,只考虑身体结构的表面方面(例如,运动和解剖元素)而忽略了其最具体的维度——自主组织。在这篇短文中,我们打算介绍一种旨在克服这一差距的 EAI 研究方法的一般纲领路线。这样的程序本身并不是什么新鲜事。EAI 研究