WAIC 2023世界人工智能大会期间，清华大学人工智能研究院名誉院长、中国科学院院士张钹，通过主题演讲，分享了他对人工智能发展的观察与思考。

张钹院士认为：“行为主义人工智能现在是人工智能主流。它背后的哲学是唯物主义、实用主义的，其追求的人工智能目标是使得机器的行为跟人类的行为相似。”

作为中国人工智能领域的泰斗级专家，张钹院士的发言掷地有声。“行为智能”作为话题关键词，随即在业内掀起了多次讨论热潮，有人甚至将其作为“AI的下一个风口”来思考如何进行产业布局。

那么，究竟什么是行为智能？行为智能又将为人类带来哪些价值？

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 什么是行为智能 

1986年，Rethink（瑞森可）机器人品牌创始人、著名人工智能专家、美国麻省理工计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL）前主任罗德尼·布鲁克斯（Rodney A. Brooks）提出：“智能是具身化（Embodied）和情境化（Contextlized）的，是在与真实环境的交互作用中表现出来的，而不是依赖于预先设定的知识和目标。”这一思想理论被称为“行为主义AI”，它与符号主义、联结主义并称为人工智能三大理论学派。

搞清三大学派的关系，有助于我们更好地理解什么是行为智能。

如何划分三大学派？澳大利亚人工智能协会理事长张成奇教授解释道，如果与人类比，人的智能可分成三大部分——第一部分是认知，认知智能是机器最早模拟的人类智能，一般认为人工智能主要就是认知智能。什么是认知智能？学习能力、推理能力、专家能力都属于认知智能。人工智能从1956年开始模拟认知智能，由此衍生出了人工智能的第一个大学派——符号主义人工智能。

人类还有一类智能叫做感知智能，眼、耳、鼻、舌、身对环境的感知能力都属于感知智能。过去机器的感知智能一直做得不好，准确率低到无法应用，现在随着深度学习、云计算和大数据技术的发展，这一类智能有了很大提高，这也是人工智能突然火起来的原因。现在人工智能的很多应用，比如识别图片、识别语句实际都属于感知智能。

第三类是行为类智能，叫做行为主义人工智能，比如机器人的操控，要求机器人不光要认知和感知，还要操作和行动。

三者加起来就构成了人工智能发展的脉络。

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 行为智能的价值 

随着人工智能的发展，这三大学派正在由早期的激烈争论和分立研究逐步走向取长补短和综合性研究。符号主义、联结主义在实际应用中的局限性，有望借助行为主义所补齐。

关于坚持行为主义的必要性，“现代机器人之父”罗德尼·布鲁克斯通过一张简图作出说明——

这张图的大意是：人类所处的环境大部分是非结构化的环境，所以我们在创建机器人产品的时候，随着机器适应环境的复杂程度，会有一条高杠线。线上的产品能够在非结构化的环境中灵活操作执行任务，线下的产品则受到环境的限制，只能执行特定的少量任务。在现实情况中，机器除了要适应环境的复杂性，还要适应任务的复杂性。大部分公司在设计机器人之初，只考虑了如何在特定环境下，尽可能多地让机器人去完成不同复杂任务。然而，随着任务的难度增大，与之匹配的环境也愈发复杂，机器人的发展此时面临着一个非常陡峭的斜坡。典型的就是工业机械臂，产品竞争激烈，同质化严重。在使得机器优先适应任务复杂性的设计前提下，转而让其去适应非结构化场景，基本是不可能的。

布鲁克斯为进一步阐述行为智能的核心要义，更是在“智能需要一个身体”这一思想指导下，开发了一系列仿生机器人。他指出，即使研究行走移动等简单的行为，也可以促进理解智能的具身本质。

Genghis：

Genghis 是罗德尼·布鲁克斯和他的团队于1989年开发的一个具有传感器和控制系统的移动机器人，被设计用来探索未知环境，并具备一定程度的自主决策能力。

图：MIT的移动机器人

前排左二 Genghis（成吉思汗）

Cog：

Cog 是另一个重要的机器人项目，它是为仿生研究而设计的。Cog 的目标是模拟人类的感知和认知能力，包括视觉、听觉和语言处理。与传统的工业机器人不同，Cog 更侧重于复杂的认知任务和人机交互。

此后，布鲁克斯更是通过创立Rethink Robotics公司，推出具有划时代意义的两款行为智能机器人Baxter和Sawyer，以证明其技术理论的正确性与产业布局的前瞻性。

Baxter & Sawyer：

Baxter和Sawyer的设计理念强调机器人通过观察、学习和适应环境来执行任务。机器人可以对环境的变化做出适应性的反应，还支持直观编程（如示教、拖放式编程等），即通过直接的观察和引导来传递任务的执行方式，这使得非专业人员也能直接与机器人进行互动，具有协作性、灵活性、安全性、易用性等特征。

布鲁克斯研发的这些机器人与传统的工业机器人最大的区别在于，它们更注重自身对于任务的反馈和对于环境的自适应程度。

所有产品的设计思路，都是让机器人在一开始就拥有适应复杂环境的先决条件，确保机器人以100%的可靠性或接近100%的可靠性来运行任务；与此同时，从处理复杂度最低的任务着手，进而逐步迭代，最终使得机器人拥有处理非结构化环境下的多种任务执行能力，使得图中的发展曲线越来越平滑。

虽然在短期内，行为智能机器人在某一个固定的行业应用，能够做的任务不如其它机器人多，应用的规模不如其它机器人公司广；但放眼未来，行为智能机器人将变得越来越易用，执行任务越来越可靠，融入千家万户生产生活的愿景不再遥远。

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 历史选择下的行为智能 

随着自然语言、认知科学、计算机图形学、材料学、物理学等学科进一步发展，ChatGPT的出现推动大模型技术广泛应用，业界布局人形机器人的热情高涨，公众对发展AGI通用智能普遍看好，行为智能至此拥有诸多助力于终极应用场景的充要条件，因此再度被历史选择，重新走入公众的视野。

学术层面，“具身智能”作为“行为智能”的技术演进成果备受重视，美国国家工程院院士、斯坦福大学教授李飞飞团队接连发布了多篇关于具身智能的最新研究成果。

业层面，谷歌、微软、特斯拉等科技公司相继公布自家的具身智能产品，国內头部科技大厂如华为、京东，也开始在具身智能领域进行相关布局。

在产、学两界，甚至有不少科学家认为，具身（行为）智能是人工智能的终极形态。

时隔半个世纪，作为行为主义理论的坚实拥护者与布道者，我们很高兴看到具身智能为行为智能打开了新的想象空间，未来机器人将成为人类最亲密的合作伙伴，与人类一同谱写新的历史篇章。