本節書摘來異步社區《機器人學經典教程》一書中的第2章，第2.3節，作者：【美】Maja J. Matari?（馬婭?馬塔里奇），更多章節內容可以訪問云棲社區“異步社區”公眾號查看。

2.3　人工智能

“人工智能”這個詞聽起來是不是特別酷，或者你會覺得“人工智能”會像電影里描述的那么可怕？實際上，人工智能并沒有想象中那么強大和復雜。所以，現在讓我們撥去人工智能那神奇的面紗，來看看人工智能與機器人真正的關系。

人工智能（AI）研究領域在1956年正式“誕生”于在新罕布什爾州漢諾威的達特茅斯大學所舉辦的一次科學會議。這次會議上聚集了當時最為杰出的研究人員，包括了Marvin Minsky、John McCarthy、Allan Newell和Herbert Simon，如果你想了解人工智能的起源，那么千萬不能錯過這些名字，他們現在都被視為該領域的創始人。這次會議的目的就是討論如何為機器賦予智慧。會議最后的結論可以被總結如下：為了使得機器擁有智慧，它們將不得不從事一些繁重的腦力勞動，為了做到這一點，它們需要涉及如下幾點。

世界的內部建模。
所有可能解決方案的搜索。
解決問題的計劃和推理。
信息的符號化表示。
系統組織的層次。
程序執行的順序。
如果上面列出的一些內容你并沒有看懂，也不用擔心，我們將會在第12章和第13章中對這些概念進行進一步的學習，我們也將見到它們中的一部分已經不再起著決定性的作用了。達特茅斯大學這次會議的重大意義在于它開創了人工智能研究領域，這對機器人學的研究意義重大，或者至少是建立了一個人工智能——驅動的機器人學分支。

那么什么是人工智能——驅動的機器人呢？Shakey（意為搖搖晃晃）就是一個很好的人工智能-驅動的例子，你可以在圖 2.3中看到Shakey。它在20世紀60年代末誕生于加利福尼亞州帕羅奧圖市的斯坦福研究所。這正如我們將在第9章中所看到一樣，一臺作為視覺傳感器的攝像機向機器人提供了大量的非常復雜的信息。由于作為新研究領域的人工智能側重于推理，而視覺要求復雜的處理過程，因此這些早期的機器人專家們將早期的人工智能技術應用到了他們研制的機器人中。Shakey“生活”在一個非常特殊的室內世界中，這個世界由平坦的白色地板和一些黑色的物體構成，例如一些球體或者棱錐體。它仔細地（并且緩慢地，這主要是受到當時的計算機水平限制）創造著在這個特殊的世界中移動的計劃。人們不會出現在它行進的路線上，也不會在它身邊出現。由于受到當時機器人技術的限制，Shakey在完成它的行進計劃時，總是搖搖晃晃的，這也是它的名字Shakey的由來。

Shakey是一個十分受歡迎的而且也很著名（現在已經退役）的早期機器人，它的繼任機器人名字為Flakey（意為瘋瘋癲癲），這里你不妨猜一猜這個名字的來歷。接下來讓我們來了解一些其他的人工智能——驅動的早期機器人。

　　HILARE：由位于法國圖盧茲的LAAS（法語“Laboratoire d’Analyse et D’Architecture des Systemes”的縮寫，意為“系統結構分析”）實驗室在20世紀70年代末開發，使用了攝像機、超聲波傳感器、激光測距儀（我們將會在第9章中介紹這些設備）。與其他的研究用機器人不同，HILARE（見圖2.4）經歷了好幾代的研究人員，是目前最為長壽的機器人。

　　CART，同樣誕生于加利福尼亞州帕羅奧圖市的斯坦福研究所，它是在1977年由Hans Moravec所創造的，這也是他的博士論文的一部分（僅僅是博士論文的一部分，要獲得機器人學的博士學位需要很多成果，不過這都是值得的）。它的確是一個使用自行車車輪的CART。Moravec現在被認為是現代機器人技術的創始人之一，他目前主要在研究超聲波傳感技術。但是在他完成博士學位論文的那段時間，他主要研究的是視覺傳感器（可以這么說），尤其是如何利用視覺來移動機器人，通常我們稱之為基于視覺的機器人導航（我們將會在第19章介紹關于導航以及這項技術所面對的困難）。CART基于視覺的移動是十分遲緩的，但這并不是由于設計本身造成的，而是因為它需要大量的時間來思考。這一點和其他的同一時期的機器人相同，這主要是因為在當時的計算機處理器運算速度遠遠無法與現在相比，因此在處理數據時十分緩慢。據說在當時，CART用來思考下一步該往哪里走的時間太久了，以至于長時間一動不動，有人甚至可以發現CART的身后的影子都變化了，它還沒有做出決定。

　　Rover于1983年誕生于賓夕法尼亞州匹茲堡的卡內基梅隆大學（通常稱為CMU），同樣是Hans Moravec所創造的。此時他已經獲得了他的博士學位并且成為了一名CMU的教授。Rover中使用了一個攝像機和一個超聲波傳感器來導航（你可能發現了早期的老式機器人好像除了導航什么都不做，其實僅僅是導航就已經足夠困難了，第19章中會向你解釋為什么這仍然很難但是更易于處理的問題。）相比之前的CART，Rover已經先進了很多，它的智慧已經更接近現代的機器人了，但是它的思維和行動仍然很緩慢。

因為這些機器人的思考極為費力，動作也過于緩慢，因此不可能有效率并且順應情況地進行移動，這些20世紀70年代和80年代的早期機器人們為機器人學這個年幼的領域提供了寶貴的經驗。這個經驗就是要想方設法使得機器人移動得更敏捷、更穩健，我們設計的思路要遵循這個原則。針對這一趨勢，在20世紀80年代開始起，機器人學進入了一個飛速發展的階段。在這段時間中，多個新的機器人學的研究方向出現了，更為重要的是，在此階段最終形成了我們今天所使用的機器人控制形式：反應控制、混合控制和基于行為的控制。這幾種控制形式我們將分別在第14章、第15章和第16章中進行介紹。這些形式都是早期機器人所使用的人工智能驅動形式的有效替代者，我們現在稱之為純粹的審慎控制（deliberative control），我們將會在第13章中學習關于它的內容，以及了解為何在如今的機器人中并沒有使用這種技術。

如果你觀察得足夠仔細的話，可能已經發現這些早期的人工智能驅動的機器人在各方面都與之前的Grey Walter的“機械龜”以及Breitenberg的“車型機器人”完全不同。無論是在研究目標還是研究方法，人工智能都與控制論是不同的。但是機器人學需要將兩者結合起來，以創建一個穩健的、快速的、聰明的機器。本書后面的內容將會向你介紹完成這個目的都需要做什么，以及如何去做。

到此我們已經完成了一個對機器人發展歷程簡單卻引人入勝的回顧，可以這樣說，現代機器人學就產生于幾個重點研究領域的發展和相互作用，而這些領域包括：控制理論、控制論以及人工智能。這些領域的研究都對如今的機器人學產生了重要和持久的影響，它們中至少兩個領域仍然是研究的主要對象。控制理論研究的成果已經應用到了各種機器上（盡管這些機器都不能算是智能的設備）。控制理論的思想是底層的機器人控制技術的核心，用于獲取行進方向。而控制論研究的內容不再局限于它的名字，而是開始研究用于機器人控制的仿生技術，目前這個領域的研究非常活躍，并正處于蓬勃發展中，被廣泛應用于移動機器人和類人型機器人中。最后，人工智能現在是一個十分龐大而且種類眾多的研究領域，它側重于但不是專門研究非物理的、非具身認知（這個意思是指“disembodied thinking”），我們將要在第16章中對身體是如何影響思維進行描述。機器人學技術正在突飛猛進。在第22章中可以了解到如今的機器人是什么樣子，它們都會做什么，以及在這個領域的下一步走向。

小結
機器人學產生于控制理論、控制論以及人工智能等領域的研究。
最早的現代化機器人——W. GreyWalter制造的“機械龜”（這里指的是其中的一個，因為當時W. GreyWalter制造了很多個），都是利用控制論的原理來完成構造和進行控制的。
Braitenberg的“車型機器人”提供了更多的關于控制論和仿生原理的例子。
早期的人工智能促進了人工智能驅動的機器人的產生，例如Shakey、斯坦福大學的CART、HILARE以及CMU的 Rover。
人工智能驅動的早期機器人與“機械龜”和Braitenberg的“車型機器人”完全不同，通常由仿生控制機演變而來。
目前用來控制機器人的方法包括反應控制、混合控制和基于行為的控制，它們都是受到控制理論（控制機器的數學）、控制論（感知、行動與環境的結合）、人工智能（規劃和推理的機制）影響并從中學習而發展起來的。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的《机器人学经典教程》——2.3　人工智能的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。