三电动动物（第1页）
三、电动动物
利比特指出，据《牛津英语词典》记载，“拟人化”这一术语的首次使用最早可追溯至19世纪下半叶①。与此同时，科技与动物的历史开始更为紧密地结合在一起，这也许并非巧合：
随着它们的消失，动物逐渐成为怀旧的好奇心的主体。当马拉车让位给蒸汽引擎，为了仿造一种与旧时动物驱动的汽车的连续性，塑料马被竖立在有轨电车的车头前。一旦涉及一种自然的借喻形象，动物就会成为新的工业环境的象征，动物好似被兴起的新科技的身体替代。从蒸汽引擎到量子力学的大量科技创新的历史和习语都展现了一种合并的动物性。在从19世纪末到20世纪初的工业和美学领域的变化起重要作用的人中，詹姆斯·瓦特以及稍后的亨利·福特、托马斯·爱迪生、亚历山大·贝尔、沃尔特·迪斯尼和埃尔温·薛定谔等人，通过创造出一系列受人欢迎的动物的变种，而将动物的精神运用到他们各自的机器的研发中。电影业、通信、交通和电力都从逝去的动物中寻找真实的、极好的资源。科技以及电影业最终以这种方式为动物设定了一个巨大的陵墓。②
有人可能会认为，利比特科技—动物的陵墓的说法有夸张的成分。毕竟，21世纪初的城市依然充满了各种活生生的动物③，但是，这种说法依然说明了一些问题：科技与动物之间的文化性互动已经开始发展，并且仍将继续发展下去。①正如科技已经成为动物世界内部的一种显著力量，动物也成为科技世界中的一种显著力量。这两个领域之间不断地互动使得“科技”和“动物”两个词成为值得怀疑的，也许它们应该被一种标准的行动网络的理论描述所替代。这些理论的描述对象是那些永远处于交互实验中的许多综合网络和其他流动形式，而这些实验作为一种结果，不断地更新着占主导地位的文化中对“科技”和“动物”的定义。②无论情况怎样，随着各种科学家和程序员所组成的团队竞相生产出今天已经成为现实的更类似于生物生命的产品，动物毫无疑问成为当前信息科技的一种助推力。
也许，对上述那种穿梭交互进行探讨的最佳方式，是对那些电脑中的仿真有机生命的大量生产活动进行考察。我想指出的是，这些项目的意图在于弄清楚有机生命的组成成分。这些在进行中的实验不幸地总是伴随着对“生命”“虚拟有机体”和“有生命的、可以繁殖的软件”③等大量夸张的修辞，这些修辞掩盖了有机生命体的首要的本质特征。以电脑程序的形式来创造人工生命的尝试开始于20世纪80年代，当托马斯·雷（LarryRay）等许多生物学家和程序员开始设计生产如Tierra等人工智能的时候，这些人工智能，在某种程度上，产生于对那个被预先设定的因而在本质上是封闭系统的遗传算法的不满。这种遗传算法意味着它们没有独立再生产的能力，因此，生和死都是从外部决定了的：“自我复制对于合成生命而言是极其重要的，因为如果没有它，选择机制必须也被模拟程序提前决定。这样的人工选择不可能像自然选择一样充满创造性。”④此类人工智能在表现特定的演化特征的方面无疑是成功的，然而事实证明，它们也拥有其他缺陷。最明显的是，较这些有机体的祖先而言，它们所生产出来的有机体指令减少了很多；简单的Tierran没有能力使自身长成更大的有机体，尽管许多乐观主义者都认为这些限制终究会被克服，其他方面看起来也都具有各自的问题。
除此之外，最令人瞩目的就是建造具有真正身体外延的人工有机体，即人造生物。目前，对于这一难题有很多相互关联的解决办法，首先就是仿生学。仿生学是一门年轻的学科，它研究的是自然中的各种原型，并模仿或从这些天然的设计和生命过程中汲取灵感以解决各式各样的问题。因此，它潜在地涉及诸多不同的科学领域和过程，在此，我仅谈及其中很少一部分：这些都是与我的论证有着直接关联的。尽管过去仿生学的使用主要集中在材料科学等领域，最近，动物力学领域也被投入了相当的精力，如果能够被模仿的话，许多动物器官就可以展现出显著的效用。比如，贻贝的脚具有黏性或者蜘蛛可以吐出强韧的丝。①然而，最近人们越来越关注模拟动物大脑等程序的生产，因此，用那些以传统程序很难或不可能采用的方式来对一些模型进行分析也成为可能，比如，通过使用冗余来处理或产生副作用，去驾驭可见的和不可见的力量。这些程序也可以使用“可触感化”处理器，它是一种高效的巨型感测器或光蛋白处理器，它能够在任何地点感测到光的吸收状况并通过一组详细的技术对不同的模式进行区分。②仿生学机器人种类繁多，从装有模仿动物身体某个特殊部分的感测器的机器人（比如，对苍蝇的动敏式复眼或蚂蚁的两极化感光器官的电子模拟）到建立一系列允许某种程度的快速的协同进化原型的尝试。③
第二种方式主要是模仿。在过去的十年间，模仿已经成为不同学科的共同点，这些学科有心理学、人种学、哲学、语言学、认知科学、计算机科学、生物学、人类学和机器人学。①不出所料，人们在通过模仿使动物的特征程序化方面已经投入了很多精力，在这个过程中，模仿既是一种功能性的方法，也是一个有趣且有价值的话题。模仿已经被看成是动物进行社会性学习的主要方式之一（包括人类在内），这一研究的很多方面显然都可以被转移至人工领域，尤其是当人工领域不再被仅仅看成是介于感知与行动、发送与接收之间的简单映像的时候。特别是，现在许多工作的核心观点都是将模仿看成是处于某个情境中的具体化的行为人的特性，其所处的环境还包括其他行为人和其他动态变化的资源。②只要涉及人造生物，其目的就非常清楚：发展复杂的情感技术，如面部表情。
第三种方式也许是最明显的：制造现实中的人造生物。当然，这已经不是什么新的想法了。它至少可以追溯至18世纪早期的自动装置。电动的自动装置可以追溯至20世纪40年代。例如，在20世纪40年代至50年代之间制造了一系列同时展现自发性、自主性、自律性的人造生物（简单动物）。以真空管、制动器和两个感测器（光线和撞击）为基础，这些生物展现了条件反射式的学习能力和多种行为类型。从那时起，机器人研究专家和其他学者开始投入大量的精力建造这样的生物，目前人工行为学的潮流算是对这个方向的发展成果的终结：
移动机器人现在已经存在了大约50年。在这段时期内，绝大部分机器人都在当代工程学、计算机科学和人工智能的技术和概念的标准范围内有所发展。由于各种原因，只有少数机器人经过特殊的设计以这样或那样的方式来模仿动物。现在，凑巧的是，动物和移动机器人（无论是仿动物的或传统式的）拥有很多共同点，以至于从诸多方面来看，所有移动机器人都在不同程度上与动物相似。另外，所有机器人——仿动物的或传统式的——所拥有的共同点使得它们与动物区别开来。①
最特殊的是，动物生长并演化着，因此，从某种程度而言，它们也拥有功能上的适应性。尽管，简单的模仿可以产生类动物的行为，而且这些行为因其明显的相似性而给人留下深刻印象，这可能仅仅因为机器人和动物都根据同样被严格限定的环境来给出解决问题的指令。无论情况如何，公平地说，也许在建造人造生物方面取得的最大成就是人类对待环境的态度更加谨慎，因为人们认识到，许多动物的认知活动都要归因于环境，环境提供了一系列的外在设备，它们能够存储、增强、简化和从总体上重新呈现意义，②这就是布鲁克斯所青睐的“归类”的方法③。根据这种方法，一种智能系统是由一组行为生成性的子系统组成，每一个子系统都独立地将传感器与行动相连以达到某些特定的行为能力，如“避免”“徘徊”“探索”。这些非常基础的情感可以以多种方式进行关联，毕竟它们能够针对许多环境做出准确又直接的反应，然而这都是因为它们并不依赖于内在的表象，而是依靠环境来完成绝大部分的“思考”，用现在流行的一句话就是，“世界本身就是最好的模板”。这种以行为为基础的方法——每一种情感和整个系统主体进行进化选择（以遗传算法、神经网络等为代表），并因此引入一种确定的学习轨迹——被推广至方方面面。这一适应性的方式，通常被称为“进化机器人学”，作为一种能够随着时间流逝而挑选某些特殊能力并对之逐渐强化的方式，和一种共同演化的不同类型的机器人的方式，正日渐流行起来。①于是，这些成果正带来一种对“集体机器人学”的兴趣，各式各样的机器人正在共同演化并展现出一种非常类似于昆虫群落的分散智能。②
第四种方式就是直接移植一个存活的动物肢体到机器人身上，生产出一个有机人工变种或“机器人变种”。由于在一个被分离出来的动物肢体上保存功能是极其困难的，因此，这样的变种存活下来的很少。比如，蚕蛹的触须被分割并安装到一个微型机器人身上，作为一种追踪信息素的方式，同样，海鳗的神经系统被分离出来并被用做汽车的驱动和测试微型机器人身上记录光的敏感度。③最近，通过对培育在盘子中老鼠的大脑细胞的神经活动进行操作，一个半机械半生物的机器人已经被研发了出来。事实上，这个机器人还走向了市场（通过瑞士的机器人制造商K-Team④），这些实验，或其他类似的实验，也许可以被看成是一个更宏大的趋势的一部分，这个趋势就是通过对不能被操控的动物感官的利用而将有机体和数码进行混合。这些实验或者也可以被看成是形成一种新的“仿生学”感官的方式，或仅仅是对动物进行更深入探究的一种方式。
每一种研究方式所暗含的野心都再清楚不过了。尽管将意识形态学家们的研究奉为典型总是一种危险的做法，然而，他们的极端性在指出目前那些试图设计电动动物的梦幻和野心方面，依然有其用武之地。我认为，这是设计一种依靠“生物”驱动的机械自然，这一机械自然将至少呈现出如下特征：一个开放式的进化过程，或至少是一种突显，一种学习的能力，一种来自大量行动者的巨大的解决问题的力量。为什么呢?因为：科技正变得越来越复杂，这意味着我们的传统方法论将比以前更快地遇到发展的瓶颈：它们越来越过度地扩张着……这时候我们就应该开始考虑生物学，通常它使得我们能够设法应付一种不完善的设计而演化、学习，以及其他受生物学启发的技术能将之完善。①
当然，一些学者想要进行更深入的探讨。比如，布鲁克斯想象了在一个距离现在不远的世界中，机器的人工生态学获得了蓬勃发展。这些“生活中的机器”将成为各种能力的混合体，并将持续地忙碌着以各种方式满足人们的需要：
我们家里将会拥有越来越多的机器人。很快，我们就懒得再去查它们究竟有多少了。（世界）将会出现一个新的类别的实体，它们按照自己的意愿行动，根据自己的判断来完成它们的工作。我们家的生态将会比今天看起来复杂得多。正如我们的房子有了冰箱、洗衣机、洗碗机、音响、电视和电脑，才看起来像个房子一样，整个房子也将到处都是奇怪的东西，在我们看来，100年以后的房子跟今天的相比，几乎不会显得奇怪。②
这也许就是代表着20世纪90年代末的、甚嚣尘上的科技夸张表达的完美例证。以下这些事实除外：原始机器人吸尘器和除草器现在在北美和西欧普遍有售；在日本，新一代的消费机器人正受到普遍欢迎（通常是非常昂贵的）;一些拥有可行的计划将无线网络感测器和移动机器人进行连接，这样机器人将不再需要花费脑力，因为它们可以实现脑力共享③;环保活动已经开始尝试着生产AIBOs的“野生”包和其他一些机器狗，它们能够参与到分阶段举行的媒体活动中——或者只是玩玩足球。①换言之，无论何时，当我们审视现代的欧美文化时，我们可以看到那些受软件力量驱动的新的事物和物体的不断涌现，而且越来越多的事物和物体将会名副其实地靠软件被赋予生命力，这样的动物性也将变得越来越普遍。②这将不再是一个遥不可及的梦想，即在20年左右的时间内，机器将在欧美的家庭和工作场所内，以几乎不引起人们特殊注意的方式，急促地忙碌着去完成它们平凡又具体的任务或以各种形式为人们提供安慰。下一个部分主要进行探讨的问题是，什么样的文化模型将被用来描述这些新的“野生事物”。