袁 鎣

(山西師范大學(xué) 政法學(xué)院，山西 臨汾 041004)

20世紀(jì)80年代以后，隨著傳統(tǒng)認(rèn)知范式所暴露的局限性，一些學(xué)者開始提出了新的研究路徑。在這些新路徑中，對(duì)于符號(hào)表征這一傳統(tǒng)認(rèn)知理論基本概念的爭(zhēng)論最為激烈。動(dòng)力主義學(xué)者認(rèn)為，智能行為是身體感知與行為共時(shí)協(xié)調(diào)的適應(yīng)性結(jié)果。在認(rèn)識(shí)過(guò)程中，身體內(nèi)部的神經(jīng)機(jī)制與環(huán)境在運(yùn)動(dòng)中彼此構(gòu)建。認(rèn)知作為一個(gè)動(dòng)力系統(tǒng)，是在不斷地重新組合過(guò)程中形成的一種自組織，并不依賴于任何抽象形式的、脫離環(huán)境和身體感知的表征和計(jì)算。因此一個(gè)認(rèn)知的動(dòng)力模型應(yīng)當(dāng)是無(wú)表征的。例如，主張具身認(rèn)知理論的瓦雷拉提出，表征觀念不僅遮蔽了人類經(jīng)驗(yàn)中許多認(rèn)知的基本維度，而且妨礙了人們對(duì)這些維度的科學(xué)解釋。[1]143馮·蓋爾德認(rèn)為“表征概念對(duì)于理解認(rèn)知是一種不充分的東西”；[2]6西倫和史密斯也宣稱，我們根本無(wú)需建立表征。[3]338

正是在這樣的背景下，人工智能研究領(lǐng)域的專家布魯克斯建造了一個(gè)無(wú)表征的人工智能模型，他認(rèn)為，目前以現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)理論體系為基礎(chǔ)的人工智能并沒有反映出生物系統(tǒng)的智能，人和其他動(dòng)物是通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)改變他們的行為以更好地適應(yīng)環(huán)境從而去進(jìn)行認(rèn)知活動(dòng)的，因此，他主張人們應(yīng)當(dāng)沿著進(jìn)化的階梯自下而上地尋找智能的源頭。而當(dāng)人們對(duì)簡(jiǎn)單、低等智能進(jìn)行研究時(shí)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)關(guān)于世界的清晰的符號(hào)表征和模型事實(shí)上對(duì)了解認(rèn)知起到了阻礙的作用，研究認(rèn)知最好的方式是以世界本身作為模型。[4]80—81

一、布魯克斯增量式人工智能模型的基本構(gòu)造

早期人工智能的目標(biāo)是通過(guò)機(jī)器實(shí)現(xiàn)、復(fù)制人類所具有的智力水平。但是隨著對(duì)人類智力水平的深入了解，人工智能不再將實(shí)現(xiàn)整體層面的人類智力水平作為其目標(biāo)，轉(zhuǎn)而對(duì)專家系統(tǒng)進(jìn)行研究，即模擬人類在某個(gè)特定方面所具有的智力水平，例如表征知識(shí)的方法、對(duì)自然語(yǔ)言的理解、視覺或其他專有領(lǐng)域。一些人工智能學(xué)者認(rèn)為，當(dāng)人們理解了人類智力所有的專有領(lǐng)域，我們就可以擁有真正的智能系統(tǒng)。

但是布魯克斯卻認(rèn)為，人類的智力水平太過(guò)復(fù)雜，現(xiàn)階段就將其智力分解為適當(dāng)?shù)淖硬糠侄裕覀內(nèi)匀缓翢o(wú)頭緒，即使人們將其正確區(qū)分，也無(wú)法知道它們之間確切的界面。因此，人們只有在更簡(jiǎn)單的智力水平上進(jìn)行無(wú)數(shù)次的實(shí)驗(yàn)，才可能分解人類的智力?；谶@樣的思路，布魯克斯提出以一種增量的方式(an incremental manner)來(lái)建造智能體的思路。所謂增量是指以逐步遞增的方式來(lái)建造智能系統(tǒng)的能力，其每一個(gè)層級(jí)本身就有一個(gè)完整的系統(tǒng)，可以確保該部分以及它們的界面是有效的；同時(shí)，每個(gè)層級(jí)都通過(guò)真實(shí)的感知可以和真實(shí)的行為與真實(shí)的世界發(fā)生作用。

布魯克斯希望建造與人類共存于世界的人工創(chuàng)造物，它是完全自主的能動(dòng)的行動(dòng)者，這些行動(dòng)者通過(guò)控制整個(gè)系統(tǒng)的不同層級(jí)直接與環(huán)境作用。具體而言，其建造的智能體應(yīng)當(dāng)滿足如下四個(gè)要求：其一，該創(chuàng)造物必須能適當(dāng)?shù)夭⒓皶r(shí)地處理其動(dòng)力環(huán)境條件中的變化；其二，該創(chuàng)造物就其外部環(huán)境而言應(yīng)當(dāng)是結(jié)實(shí)堅(jiān)固的，世界屬性的微小變化不會(huì)導(dǎo)致該創(chuàng)造物行為的整體性坍塌，且隨著環(huán)境的改變，該創(chuàng)造物能夠逐漸改變其能力；其三，該創(chuàng)造物應(yīng)當(dāng)能夠維持多個(gè)目標(biāo)，依賴它所發(fā)現(xiàn)的自己所處的環(huán)境，更改它所積極追求的特定目標(biāo)，也就是說(shuō)，它既可以充分適應(yīng)周圍既有的環(huán)境，又可以利用偶然出現(xiàn)的環(huán)境；其四，該創(chuàng)造物在世界中應(yīng)當(dāng)能夠做一些事，它的存在應(yīng)當(dāng)具有某種意義。[5]139

正是遵循與傳統(tǒng)人工智能模型不同的建造方式和目標(biāo)，布魯克斯團(tuán)隊(duì)建造了一種增量式人工智能模型，他們稱之為包含構(gòu)架。

(1)在該包含構(gòu)架中的每一層都是由簡(jiǎn)單的有限狀態(tài)機(jī)的固定拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)所構(gòu)成。每一個(gè)有限狀態(tài)機(jī)都有一個(gè)狀態(tài)，一到兩個(gè)內(nèi)存儲(chǔ)器、一到兩個(gè)內(nèi)計(jì)時(shí)器，并能夠與簡(jiǎn)單計(jì)算機(jī)聯(lián)結(jié)——該簡(jiǎn)單計(jì)算機(jī)運(yùn)行諸如矢量和之類的計(jì)算。在這些有限狀態(tài)機(jī)之上沒有中樞式的控制機(jī)制，因?yàn)?，這些有限狀態(tài)機(jī)是由他們所接收的信息而驅(qū)動(dòng)的。信息的獲得或者指定時(shí)間期限的到期會(huì)使有限狀態(tài)機(jī)改變其狀態(tài)。有限狀態(tài)機(jī)可以獲取信息的內(nèi)容，通過(guò)可預(yù)測(cè)的有條件的不同狀態(tài)的下分支指令測(cè)試該信息，或者將它們傳送到簡(jiǎn)單的計(jì)算成分中。在它們的運(yùn)行機(jī)制中，不可能獲取全局信息，或者建立動(dòng)態(tài)的交流聯(lián)結(jié)，所有的有效狀態(tài)機(jī)都是平等的，同時(shí)也無(wú)法脫離它們固定的拓?fù)溥B接。

(2)各個(gè)層之間通過(guò)抑制和壓抑機(jī)制相結(jié)合。每新增加一層，新的線路就會(huì)側(cè)接在已有的線路旁邊。每個(gè)側(cè)接都有一個(gè)預(yù)定的時(shí)間常數(shù)，抑制機(jī)制適用于側(cè)接發(fā)生在有限狀態(tài)機(jī)的輸入端。如果到達(dá)線路網(wǎng)絡(luò)的信息是指向有限狀態(tài)機(jī)的輸入，即使它已經(jīng)到達(dá)已有的線路，所有已有線路的新信息仍會(huì)在特定的時(shí)間期限內(nèi)受到抑制。反之，壓抑機(jī)制則是對(duì)側(cè)接發(fā)生在有限狀態(tài)機(jī)的輸出端而言的。新線路中的信息會(huì)在特定時(shí)間期限內(nèi)壓抑已經(jīng)發(fā)送到已有線路中的信息。

因此，按照上述方法和機(jī)制，布魯克斯他們制造的機(jī)器人擁有以下三層(該機(jī)器人下面有一圈12個(gè)超聲波聲納作為其最初的傳感器，這些聲納每秒鐘會(huì)進(jìn)行12個(gè)徑向深度測(cè)量)：

最低層使得機(jī)器人可以避免碰到其他物體，包括靜止和運(yùn)動(dòng)的物體，甚至是積極地襲擊它的物體。該層被稱為聲納有限狀態(tài)機(jī)，它僅僅運(yùn)行聲納裝置，并在每秒內(nèi)發(fā)送一個(gè)被轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)的地圖。該地圖被傳送到一個(gè)被稱為撞擊和感受力的有限狀態(tài)機(jī)中，此時(shí)，它僅僅是觀察是否前方有物體，如果有，它就向負(fù)責(zé)機(jī)器人向前運(yùn)行的有限狀態(tài)機(jī)發(fā)出停止信息；如果此時(shí)該有限狀態(tài)機(jī)不處于正確狀態(tài)中，該信息就可能被忽略了。同時(shí)，其他有限狀態(tài)機(jī)會(huì)根據(jù)平方反比定律計(jì)算對(duì)機(jī)器人的排斥力，即每個(gè)聲納返回都被視為存在一個(gè)相排斥的物體。每個(gè)聲納加起來(lái)會(huì)對(duì)機(jī)器人產(chǎn)生一種整體性的力量。該輸出結(jié)果會(huì)傳送到使該輸出結(jié)果達(dá)到閾值的逃跑有限狀態(tài)機(jī)——該有限狀態(tài)機(jī)使機(jī)器人直接避開總和的排斥力。最后，向前有限狀態(tài)機(jī)使機(jī)器人向前運(yùn)行。當(dāng)機(jī)器人在運(yùn)行過(guò)程中，無(wú)論何時(shí)收到停止信息它都會(huì)停止。

第二層是在沒有忙于應(yīng)對(duì)躲避物體時(shí)，使機(jī)器人可以四處閑逛的有限狀態(tài)機(jī)。該閑逛有限狀態(tài)機(jī)可以大約每十秒使機(jī)器人進(jìn)行隨意的運(yùn)行。躲避有限狀態(tài)機(jī)將該運(yùn)行作為一個(gè)引力，并將它與聲納所計(jì)算的排斥力相加。該結(jié)果會(huì)抑制更低層的行為，使得機(jī)器人移動(dòng)的方向靠近閑逛有限狀態(tài)機(jī)決定的方向，同時(shí)避開所有障礙物。當(dāng)然，如果轉(zhuǎn)向和前進(jìn)有限狀態(tài)機(jī)正在使機(jī)器人運(yùn)行時(shí)，那么新的關(guān)于閑逛的脈沖就會(huì)被忽略。

第三層旨在使機(jī)器人能夠探索，它會(huì)尋找遙遠(yuǎn)的地方，并試圖到達(dá)該地方。這個(gè)層會(huì)壓抑閑逛層，并觀察最底層如何使機(jī)器人轉(zhuǎn)移，以更正產(chǎn)生的背離從而使機(jī)器人到達(dá)目標(biāo)。當(dāng)機(jī)器人沒有忙于移動(dòng)時(shí)，有限狀態(tài)機(jī)會(huì)發(fā)出通知，并啟動(dòng)自由空間搜索者有限狀態(tài)機(jī)。同時(shí)它會(huì)壓抑閑逛行為，以確保第三層的觀察仍然是有效的。當(dāng)路線觀察完畢，它就會(huì)發(fā)送到路線計(jì)劃有限狀態(tài)機(jī)，進(jìn)而向躲避有限狀態(tài)機(jī)發(fā)出一個(gè)指令性方向。在該路線方向上，最底層的躲避物體仍然起作用，這可能會(huì)導(dǎo)致機(jī)器人運(yùn)行的方向會(huì)不同于原先預(yù)想的路線。鑒于此，機(jī)器人真實(shí)的路線是由整合有限狀態(tài)機(jī)所控制的，它會(huì)將更新的估算發(fā)送到路線計(jì)劃有限狀態(tài)機(jī)。整合有限狀態(tài)機(jī)事實(shí)上通過(guò)協(xié)調(diào)機(jī)器人在躲避障礙物時(shí)所通過(guò)的真實(shí)路線促使機(jī)器人朝著預(yù)想的方向運(yùn)行。

二、布魯克斯增量式人工智能模型的反表征立場(chǎng)

布魯克斯認(rèn)為傳統(tǒng)人工智能在對(duì)智能的分解問(wèn)題上，是以功能為標(biāo)準(zhǔn)的，而功能的實(shí)現(xiàn)離不開符號(hào)表征。具體而言，傳統(tǒng)人工智能認(rèn)為智能系統(tǒng)由中樞系統(tǒng)和外圍系統(tǒng)構(gòu)成，外圍系統(tǒng)又可以區(qū)分為輸入系統(tǒng)的知覺模塊和作為輸出系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)模塊。知覺模塊傳遞關(guān)于世界的符號(hào)描述，運(yùn)動(dòng)模塊則獲取意象行為的符號(hào)描述并確保它們?cè)谑澜缰邪l(fā)生，中樞系統(tǒng)則是一個(gè)符號(hào)信息處理器，因此每個(gè)系統(tǒng)都涉及對(duì)符號(hào)表征的操作問(wèn)題。但是該模型的問(wèn)題是，知覺研究和中樞系統(tǒng)的符號(hào)表征操作是由不同的系統(tǒng)進(jìn)行的，它們之間符號(hào)界面的形式并不清楚；同時(shí)，中樞系統(tǒng)的研究也被分解為更小的子部分，例如知識(shí)表征、學(xué)習(xí)、計(jì)劃、推理等，這些模塊之間的界面同樣難以界定。此外，當(dāng)以功能為智力劃分標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，我們必須選擇該特定功能模塊的輸入和輸出，需要一長(zhǎng)串的模塊去聯(lián)結(jié)知覺和行動(dòng)，這無(wú)疑增加了工程上的困難。

可見，布魯克斯的增量方式放棄了符號(hào)表征的操作，是以行為為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)智力進(jìn)行分解的。他認(rèn)為智力系統(tǒng)根本的切片是以垂直的方向?qū)⒅悄芊譃樾袨楫a(chǎn)生子系統(tǒng)。每個(gè)行為產(chǎn)生系統(tǒng)都單獨(dú)連接著感知和行為。他將一個(gè)行為產(chǎn)生系統(tǒng)視為一個(gè)層級(jí)。行為則是與世界交互作用的模式，每一層都必須自己決定何時(shí)做出行為，而不是其他層所引發(fā)的子程序。上述布魯克斯團(tuán)隊(duì)所建造的機(jī)器人，在移動(dòng)時(shí)能夠避免撞擊到其他東西，它能感知其緊接相鄰區(qū)域的物體，并繞開該物體而運(yùn)行，當(dāng)它感覺到有東西在它的路上時(shí)，它會(huì)停下來(lái)。盡管建造該機(jī)器人仍然需要將它分解為各個(gè)部分，但是卻不需要明顯地區(qū)分知覺系統(tǒng)、中樞系統(tǒng)和行動(dòng)系統(tǒng)。事實(shí)上，只需要兩個(gè)獨(dú)立的途徑將感知與行動(dòng)相聯(lián)結(jié)：一個(gè)是產(chǎn)生移動(dòng)；一個(gè)是緊急停止。因此該機(jī)器人并沒有傳統(tǒng)意義上的知覺——用以傳遞關(guān)于世界的表征的單獨(dú)空間。布魯克斯還按照增量的方式，在第一個(gè)系統(tǒng)上添加了一個(gè)平行的系統(tǒng)層進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。該新的系統(tǒng)層可以直接接入感受器，并就所傳遞的數(shù)據(jù)進(jìn)行不同的運(yùn)算。原有的第一個(gè)自治的系統(tǒng)層仍然平行運(yùn)行，且不知第二個(gè)系統(tǒng)層的存在。人們?cè)谏鲜霰苊庾矒粑矬w的機(jī)器人之上增加了一個(gè)系統(tǒng)層使該機(jī)器人可以擁有試圖去參觀遠(yuǎn)處的可見地方的行為。第二層向第一層的運(yùn)動(dòng)控制部分發(fā)出指令指揮機(jī)器人朝著目標(biāo)前進(jìn)，但是獨(dú)立的第一層可能會(huì)使機(jī)器人轉(zhuǎn)變方向，避開之前第二層沒有看見的障礙。第二層則控制著機(jī)器人的進(jìn)程，發(fā)出最新的運(yùn)動(dòng)指令，在沒有明顯知曉障礙物的情況下達(dá)成它的目標(biāo)——對(duì)于障礙物的覺知是由第一層處理的。

布魯克斯在總結(jié)他們所建造的機(jī)器人時(shí)，得出了一個(gè)未曾預(yù)料的結(jié)論以及一個(gè)相對(duì)激進(jìn)的假設(shè)。該結(jié)論是：當(dāng)人們?cè)跈z驗(yàn)非常簡(jiǎn)單的智力層時(shí)，人們最好以世界本身作為模型，而不是去建立關(guān)于世界的清晰的表征和模型。該假設(shè)是：“在構(gòu)建智力系統(tǒng)最龐大的那一部分時(shí)，表征是錯(cuò)誤的抽象單元?！盵5]140這是因?yàn)椋菏紫?，低層的?jiǎn)單行為能使建造的智能體逐漸獲得對(duì)于其所處環(huán)境中危險(xiǎn)的或重要的變化反應(yīng)能力。無(wú)需復(fù)雜的表征、不必維持該表征并對(duì)其進(jìn)行推理，這些行為能夠足夠快地做出以滿足其目標(biāo)，而對(duì)環(huán)境始終保持開放的、即時(shí)的感覺狀態(tài)是其關(guān)鍵。其次，由于多個(gè)層次，傳遞表征的知覺概念變得模糊，尤其是操作知覺的系統(tǒng)部分被分散為許多部分，這些部分之間沒有通過(guò)數(shù)據(jù)路線或者功能相連接，同時(shí)也沒有一個(gè)明顯的地方進(jìn)行知覺的輸出，感受器數(shù)據(jù)的所有不同種類的處理都是獨(dú)立、平行地進(jìn)行的，它們都通過(guò)不同的控制渠道影響系統(tǒng)的整體行為。因此，外部世界屬性的任何變化并不會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)行為的整體崩潰。再次，每個(gè)控制層本身的目標(biāo)是隱式的。因此它們都是積極的，平行運(yùn)行并能夠與傳感器相連接，所以它們能控制外部環(huán)境，并決定其目標(biāo)的恰當(dāng)性。最后，智能體在較高層的目標(biāo)上也是隱式的。并不存在明確的目標(biāo)表征，因?yàn)闆]有中樞或分布式處理層為智能體決定下一步要做什么。

三、智能無(wú)需表征？

布魯克斯在提及人類智能時(shí)雖然提及人類的許多行為僅僅是通過(guò)無(wú)表征的機(jī)制對(duì)世界做出反應(yīng)，但是這種簡(jiǎn)單的智能水平是否就囊括了人類的所有智力水平呢？表征是否從人類的智力發(fā)展水平中被排除？對(duì)于布魯克斯所構(gòu)建的無(wú)表征智能來(lái)看，我們必須注意布魯克斯在提及這種無(wú)表征智能時(shí)所適用的語(yǔ)境，即簡(jiǎn)單的智能層面。事實(shí)上，布魯克斯在《無(wú)表征的智能》一文就提到過(guò)，這種機(jī)器人的智力水平只是接近于昆蟲的智力水平。 但是，人的智力遠(yuǎn)不僅僅限于此。

動(dòng)物學(xué)家詹姆斯·古爾德和卡羅爾·古德爾在研究動(dòng)物心智時(shí)曾提出過(guò)人與動(dòng)物在認(rèn)知上如何區(qū)分的問(wèn)題：“雖然先天的信息加工，本能的行為、內(nèi)在的和諧協(xié)調(diào)的動(dòng)機(jī)和動(dòng)力，以及固有導(dǎo)向性的學(xué)習(xí)，都不失為動(dòng)物認(rèn)知的基本要素，但它們卻不像是與思維、判斷、決策等相關(guān)的更深?yuàn)W的精神活動(dòng)王國(guó)的一部分。那么思維究竟是何物？我們又怎樣認(rèn)識(shí)其在其他生靈最為隱秘的器官——腦——里是如何工作的呢？一方面，我們習(xí)慣于詳細(xì)真實(shí)思維貫穿于審美、道德即決策行為之中，另一方面，至少在某些動(dòng)物，精致的編程能夠建立似乎是思維的錯(cuò)覺。有什么行為準(zhǔn)則能使我們將兩者加以區(qū)別呢？”[6]10笛卡爾認(rèn)為人和動(dòng)物之間有一個(gè)質(zhì)的不同，那就是語(yǔ)言，動(dòng)物都只是一些自動(dòng)機(jī)，沒有人類所獨(dú)有的自我意識(shí)。動(dòng)物之間通過(guò)相當(dāng)有限的符號(hào)詞匯來(lái)交流信息，但無(wú)言語(yǔ)可言。人類以理智為導(dǎo)向，動(dòng)物則憑借本能。因此，笛卡爾認(rèn)為人類語(yǔ)言是人類靈魂的活動(dòng)。

但是，語(yǔ)言顯然是一套符號(hào)表征系統(tǒng)。從目前語(yǔ)言學(xué)以及腦神經(jīng)科學(xué)的研究來(lái)看，人類和動(dòng)物在語(yǔ)言能力上的差異看來(lái)是質(zhì)上的，“這種差異不只是量上的‘多少’，而是不同類型的智能構(gòu)造。”[7]438盡管目前對(duì)于語(yǔ)言功能的進(jìn)化細(xì)節(jié)還有爭(zhēng)議，但是語(yǔ)言使我們能對(duì)匯合不同感覺通路信息形成的多感官和超感官的概念進(jìn)行存取，由此它的重要意義就開始凸顯出來(lái)：語(yǔ)言是人的心靈表征不在眼前的事物的一種手段，因此它在很大程度上將我們從感覺的束縛中解放出來(lái)。[8]98人類的語(yǔ)言能力打破了人類身體活動(dòng)有限范圍的束縛，人類開始用有別于動(dòng)物的形式來(lái)表達(dá)其意圖。同時(shí)，人類因語(yǔ)言而開始擁有獨(dú)立的內(nèi)部世界，這個(gè)獨(dú)立的內(nèi)部世界是人與外部環(huán)境間存在的一個(gè)離線狀態(tài)，它無(wú)需時(shí)時(shí)刻刻始終關(guān)注當(dāng)前的即時(shí)環(huán)境，它可以回憶、反省過(guò)去發(fā)生的事件，計(jì)劃、構(gòu)想未來(lái)的情況。本文認(rèn)為，這樣一個(gè)獨(dú)立的內(nèi)部世界也使得人類的意識(shí)世界成為可能，自我觀念由此而生。人開始意識(shí)到自己作為一個(gè)個(gè)體而存在，意識(shí)到自己的所想所思。而這一切，皆是因語(yǔ)言這一符號(hào)表征體系而產(chǎn)生的。

因此本文認(rèn)為，表征雖然不是絕對(duì)的，但也是人類智力水平中不可缺少的部分。布魯克斯增量式人工智能模型雖然將環(huán)境、身體這兩個(gè)參量納入到認(rèn)知模型之中，拓寬了認(rèn)知的時(shí)間維度，實(shí)現(xiàn)了耦合的動(dòng)力模型，突現(xiàn)了認(rèn)知過(guò)程的實(shí)時(shí)性、在線性，但是并不能就此否定非即時(shí)的、離線的表征的序列加工過(guò)程。實(shí)時(shí)的非表征過(guò)程和非實(shí)時(shí)的表征過(guò)程分別是智能的基本形式和高級(jí)形式，二者不可偏頗，未來(lái)的人工模型研究只有注重二者之間的結(jié)合，才能使人工智能更接近于“人”。

[1] FJ Varela, E Thompson， E Rosch. The Embidied Mind: Cognitive Science and Human Experience. Cambridge, Mass:MIT Press,1991.

[2] Gelder T, Port R eds. Mind as Motion: Explorations in the Dynamics of Cognition. Cambridge, MA: MIT Press,1998.

[3] Thelen, Esther, Smith, Linda B. A Dynamics System Approach to the Devleopment of Cognition and Action. Cambridge, MA: MIT Press,1996.

[4] Brooks R. Cambrian Interlligence: The Early History of the New AI, MIT Press. Cambidge.MA.1999.

[5] Rodney A Brooks. Intelligence Without Representation. Artifical Intelligence,1991(47).

[6] (美)威廉·卡爾文.大腦如何思維——智力演化的今昔[M].楊雄里,梁培基譯.上海:上海世紀(jì)出版集團(tuán),2007.

[7] Chomsky N. Human Language and Other Semiotic Systems, in T.A.Sebeok &D.J.Umiker-Sebeok(eds),Speking of Apes.New York: Plenum Press,1980.

[8] (澳)約翰·C·埃克爾斯.腦的進(jìn)化——自我意識(shí)的創(chuàng)世[M].潘泓譯.上海:上海世紀(jì)出版集團(tuán),2007.