WAIC 2023世界人工智能大會期間，清華大學人工智能研究院名譽院長、中國科學院院士張鈸，通過主題演講，分享了他對人工智能發展的觀察與思考。

張鈸院士認為：“行為主義人工智能現在是人工智能主流。它背后的哲學是唯物主義、實用主義的，其追求的人工智能目標是使得機器的行為跟人類的行為相似?！?/span>

作為中國人工智能領域的泰斗級專家，張鈸院士的發言擲地有聲?！靶袨橹悄堋弊鳛樵掝}關鍵詞，隨即在業內掀起了多次討論熱潮，有人甚至將其作為“AI的下一個風口”來思考如何進行產業布局。

那么，究竟什么是行為智能？行為智能又將為人類帶來哪些價值？

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 什么是行為智能 

1986年，Rethink（瑞森可）機器人品牌創始人、著名人工智能專家、美國麻省理工計算機科學與人工智能實驗室（MIT CSAIL）前主任羅德尼·布魯克斯（Rodney A. Brooks）提出：“智能是具身化（Embodied）和情境化（Contextlized）的，是在與真實環境的交互作用中表現出來的，而不是依賴于預先設定的知識和目標。”這一思想理論被稱為“行為主義AI”，它與符號主義、聯結主義并稱為人工智能三大理論學派。

搞清三大學派的關系，有助于我們更好地理解什么是行為智能。

如何劃分三大學派？澳大利亞人工智能協會理事長張成奇教授解釋道，如果與人類比，人的智能可分成三大部分——第一部分是認知，認知智能是機器最早模擬的人類智能，一般認為人工智能主要就是認知智能。什么是認知智能？學習能力、推理能力、專家能力都屬于認知智能。人工智能從1956年開始模擬認知智能，由此衍生出了人工智能的第一個大學派——符號主義人工智能。

人類還有一類智能叫做感知智能，眼、耳、鼻、舌、身對環境的感知能力都屬于感知智能。過去機器的感知智能一直做得不好，準確率低到無法應用，現在隨著深度學習、云計算和大數據技術的發展，這一類智能有了很大提高，這也是人工智能突然火起來的原因。現在人工智能的很多應用，比如識別圖片、識別語句實際都屬于感知智能。

第三類是行為類智能，叫做行為主義人工智能，比如機器人的操控，要求機器人不光要認知和感知，還要操作和行動。

三者加起來就構成了人工智能發展的脈絡。

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 行為智能的價值 

隨著人工智能的發展，這三大學派正在由早期的激烈爭論和分立研究逐步走向取長補短和綜合性研究。符號主義、聯結主義在實際應用中的局限性，有望借助行為主義所補齊。

關于堅持行為主義的必要性，“現代機器人之父”羅德尼·布魯克斯通過一張簡圖作出說明——

這張圖的大意是：人類所處的環境大部分是非結構化的環境，所以我們在創建機器人產品的時候，隨著機器適應環境的復雜程度，會有一條高杠線。線上的產品能夠在非結構化的環境中靈活操作執行任務，線下的產品則受到環境的限制，只能執行特定的少量任務。在現實情況中，機器除了要適應環境的復雜性，還要適應任務的復雜性。大部分公司在設計機器人之初，只考慮了如何在特定環境下，盡可能多地讓機器人去完成不同復雜任務。然而，隨著任務的難度增大，與之匹配的環境也愈發復雜，機器人的發展此時面臨著一個非常陡峭的斜坡。典型的就是工業機械臂，產品競爭激烈，同質化嚴重。在使得機器優先適應任務復雜性的設計前提下，轉而讓其去適應非結構化場景，基本是不可能的。

布魯克斯為進一步闡述行為智能的核心要義，更是在“智能需要一個身體”這一思想指導下，開發了一系列仿生機器人。他指出，即使研究行走移動等簡單的行為，也可以促進理解智能的具身本質。

Genghis：

Genghis 是羅德尼·布魯克斯和他的團隊于1989年開發的一個具有傳感器和控制系統的移動機器人，被設計用來探索未知環境，并具備一定程度的自主決策能力。

圖：MIT的移動機器人

前排左二 Genghis（成吉思汗）

Cog：

Cog 是另一個重要的機器人項目，它是為仿生研究而設計的。Cog 的目標是模擬人類的感知和認知能力，包括視覺、聽覺和語言處理。與傳統的工業機器人不同，Cog 更側重于復雜的認知任務和人機交互。

此后，布魯克斯更是通過創立Rethink Robotics公司，推出具有劃時代意義的兩款行為智能機器人Baxter和Sawyer，以證明其技術理論的正確性與產業布局的前瞻性。

Baxter & Sawyer：

Baxter和Sawyer的設計理念強調機器人通過觀察、學習和適應環境來執行任務。機器人可以對環境的變化做出適應性的反應，還支持直觀編程（如示教、拖放式編程等），即通過直接的觀察和引導來傳遞任務的執行方式，這使得非專業人員也能直接與機器人進行互動，具有協作性、靈活性、安全性、易用性等特征。

布魯克斯研發的這些機器人與傳統的工業機器人最大的區別在于，它們更注重自身對于任務的反饋和對于環境的自適應程度。

所有產品的設計思路，都是讓機器人在一開始就擁有適應復雜環境的先決條件，確保機器人以100%的可靠性或接近100%的可靠性來運行任務；與此同時，從處理復雜度最低的任務著手，進而逐步迭代，最終使得機器人擁有處理非結構化環境下的多種任務執行能力，使得圖中的發展曲線越來越平滑。

雖然在短期內，行為智能機器人在某一個固定的行業應用，能夠做的任務不如其它機器人多，應用的規模不如其它機器人公司廣；但放眼未來，行為智能機器人將變得越來越易用，執行任務越來越可靠，融入千家萬戶生產生活的愿景不再遙遠。

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 歷史選擇下的行為智能 

隨著自然語言、認知科學、計算機圖形學、材料學、物理學等學科進一步發展，ChatGPT的出現推動大模型技術廣泛應用，業界布局人形機器人的熱情高漲，公眾對發展AGI通用智能普遍看好，行為智能至此擁有諸多助力于終極應用場景的充要條件，因此再度被歷史選擇，重新走入公眾的視野。

學術層面，“具身智能”作為“行為智能”的技術演進成果備受重視，美國國家工程院院士、斯坦福大學教授李飛飛團隊接連發布了多篇關于具身智能的最新研究成果。

業層面，谷歌、微軟、特斯拉等科技公司相繼公布自家的具身智能產品，國內頭部科技大廠如華為、京東，也開始在具身智能領域進行相關布局。

在產、學兩界，甚至有不少科學家認為，具身（行為）智能是人工智能的終極形態。

時隔半個世紀，作為行為主義理論的堅實擁護者與布道者，我們很高興看到具身智能為行為智能打開了新的想象空間，未來機器人將成為人類最親密的合作伙伴，與人類一同譜寫新的歷史篇章。