生物人工智能——从具身认知到具身机器人学

原标题：生物人工智能——从具身认知到具身机器人学
文章来源：人工智能学家
内容字数：23487字

生物人工智能：从具身认知到具身机器人学的最新进展

本文综述了Frontiers in Neurorobotics期刊上发表的一系列关于生物人工智能的社论文章，这些文章探讨了如何从生物系统中汲取灵感，以创建更强大、更灵活的人工智能系统。文章涵盖了多个主题，包括具身认知、主动学习、文化塑造、以及不同神经网络架构的设计。

1. 具身认知与主动学习

多篇文章强调了具身认知的重要性，认为认知并非纯粹的信息处理，而是与身体和环境的相互作用紧密结合的。主动学习在其中扮演着关键角色，代理通过与环境积极互动来学习和适应。例如，“在主动推理下习得文化模式化注意风格”一文展示了基于主动推理的视觉觅食模拟，说明了文化如何塑造注意风格；“具身物体表示学习和识别”一文则提出了一种皮质柱网络架构，通过自监督主动学习改进物体分类。

2. 文化与社会认知

文章也探讨了文化和社会互动对认知发展的影响。“在主动推理下习得文化模式化注意风格”一文深入研究了文化工艺品对注意风格的塑造；“参与的划分：为人工智能进行意义建构和社会形态塑造”一文则提出“社会形态塑造”的概念，强调了社会认知对人工智能发展的意义，并建议通过参与式意义建构来促进人工智能与人类的互动。

3. 植物启发的机器人技术与自主性

“实施植物启发的机器人技术”一文提出了一种新颖的视角，将植物作为软机器人的灵感来源，强调植物的模块化架构和高度可塑性，并认为这可以启发“growbots”领域的发展。文章还对自主性的概念进行了重新思考，认为生物的自主性与基于系统可操作性的概念有所不同。

4. 神经网络架构与动态环境适应

几篇文章介绍了新的神经网络架构，以增强具身系统在动态环境中的操作能力。“避免灾难：主动树突支持动态环境下的多任务学习”一文提出了一种利用主动树突的架构，实现了多任务学习和持续学习；“以目标为导向的具有基于习惯的自适应感觉映射网络的行为”一文则提出了一种基于习惯的机器人控制器模型，展示了机器人如何通过探索和重复学习。

5. 能原理、意义建构与情感

一些文章探讨了能原理（FEP）在人工智能中的应用，以及如何利用FEP来解决意义问题。“意义问题：能原则和人工代理”一文探讨了FEP与具身认知之间的关系；“Social neuroAI: social interaction as the “dark matter” of AI”一文则将FEP与社交学习结合，认为社交互动是高级认知能力的基础；“Am I (Deep) Blue？音乐制作AI与情感意识”一文则探讨了AI在音乐创作中的应用，并强调了情感意识的重要性。

6. 具身智能与计算的实体性

文章强调了认知的实体性，认为认知与物质性和实体性紧密相连。“留意物质：活性物质、软机器人和仿生人工智能的制造”一文主张认知现象与其物质性深深交织，并认为人工智能的发展需要考虑物质过程本身。文章还探讨了多种建模生物智能的方法，强调了从系统与环境的互动中理解认知的重要性，并最终得出“没有身体，就没有思维”的结论。

总而言之，这些文章共同展现了生物人工智能领域蓬勃发展的态势，以及对更具实体性、更灵活、更智能的人工智能系统的持续探索。它们强调了从生物系统中汲取灵感的重要性，并为未来人工智能的发展提供了新的方向和思路。