摘要我们的未来是什么样的？一直以来有这样的争辩：一方认为人是万物的尺度；一方认为机器人也应当被纳入衡量的体系当中。本文以STA(感知—思考—行动)范式为讨论基础，并以一系列研究来证明：人类与机器人难辨彼此的可能性未来，在这一未来图景中，机器能比它们被认为的更具创造性，或者人类直觉可能比我们想象的更具有机械性。机器人和人类共同成为一个二元体系使得他们成为彼此的衡量尺度。
关键词后人类；智能机器；STA范式
探索未来对当下的影响无疑颇具启发性，但是至今还无人写出这类书。如果有一本名为《21世纪对于19世纪的影响》的书，谁不希望一睹为快呢？这本想象中的书无疑将证实人类对未来的愿景，特别是对技术先进时代的愿景，可以极大地影响当下的发展。尤其令人感兴趣的是，最近有一批研究展现了这样一种可能性：未来人类和智能机器将从本质上难辨彼此。通过神经植入、量子计算和纳米技术等新兴技术，在不到100年间，人类将得以在计算层面上增强，计算机的回应则变得人性化。Ray Kurzweil认为，我们可以预期，人类和计算机均将变得不再符合现在人们的标准(Ray，1999，p.280)。这些未来的实体将通过思维(mind)从一个物理介质转移到另一个物理介质而实现不朽，并以一种难以被归类为人还是机器的形式呈现出来。
然而，正如Kurzweil自己所承认的那样，没有什么比预测未来问题更大的了。如果以过去我们所做过的预测记录为鉴的话，我们几乎可以肯定：当未来降临，它将与我们所预期的未来不同。准确预估遥远未来屡屡受挫，因此我的兴趣不是要进行这种推测，而是要探索这种预测对我们当下概念的影响。在这里，我想说的是，我并不想做一个长期预测的冒险游戏，而是希望论证我们现在如何理解人类思考、行动和感知，简而言之，我们如何理解人之为人的意义。
物质文化是塑造我们对于“人性”(human nature)观点的复杂互动之一。人类学家早就认识到，人造物和生活空间的构建影响了人类进化。人类学家认为，赋予人直立行走能力的人类骨骼变化，与运输物品的能力是同步进化的，从而促进了技术的发展。无须参考像基因工程这样当代的、奇异的事物，我们就能认识到，几千年来，一个双循环现象一直在发挥作用：人类创造物体，物体反过来有助于塑造人类。这种古老的进化过程随着智能机器的发明而展开了新的局面。正如Turkle(1984)在她关于儿童如何与智能玩具互动的研究中表明，展现有人类特征的人造物成为我们重新定义自我形象的镜子，或“第二自我”。我们现在的模拟、软件和机器人都远远不及人类(尽管在有些方面它们超越了人类能力，例如从大数据集中检测到细微模式)。尽管如此，与开发此类事物最为密切相关的研究人员也始终坚持一种口径，即首先人类行为是设计机器的灵感，然后通过反馈循环的反向作用，在机器的启发下重新解释人类行为。
为了说明这一过程并探索其含义，我将聚焦人工智能领域中著名的STA(感知—思考—行动，Sense-Think-Act)范式。研究人员专注于STA的原因不言而喻：它定义了实体与世界互动所需的必要行为。感觉令实体得以感知世界，而认知处理感官数据并为下一步行动做准备。
在STA模式的每个节点上，我们将看到类似的机制在起作用，尽管也存在着使不同研究项目得以相互区分的重要差异。三个节点都始终具备这种趋势，即从相对简单的机械行为推断到复杂得多的人类境况，然后从智能机器角度出发重新描述人类。我们了解到，这些机器构成了一个新的进化群，它将与智人(homo sapiens)处于同等地位；Menzel和DAluisio(2000)提示出这一关联，并将此物种命名为“机器智人”(robo sapiens)。将机器人和智人视为本质上相同的压力，产生出将这种视为人类进化终点的进步叙事。
无论预测中的未来是否如所设想般发生，其效果是形塑了当下我们对人类的理解。那些想要论证人性之独特性的学者，如Fukuyama(2002)，都有意无意地被迫专注于那些机器最不可能享有的人类特征。另外一些展望到人类与机器终将融合的学者，如Moravec(1990,1999)和Kurzweil(2000)，不去强调智能机器不与人性共享的特性，如具身性(embodiment)方面。无论是排斥还是接受机器与人的融合情形，人类与智能机器间的关系都形成了一种奇异的吸引力，定义了可以追溯叙事路径的拓扑空间。不以智能机器为参照描述人类的做法反而变得难以想象。可以说这种视角成为美国等发达国家理解未来的主导框架。不论未来如何，这一视角对于现在的影响都是重要的。稍后我会回到这些问题来评估各种论点和立场。不过首先，我觉得有必要探索围绕STA范式出现的研究中关于融合情境讨论的基础。
行动 (Acting)
Rodney Brooks是定义我们当下与智能机器关系的重要学者之一。Brooks(2002)将对立启发法(oppositional heuristic)描述为他研究方法的核心。他寻找了一个因广为接受而甚至未被研究共同体讨论过的前提假设；而后提出这个“不言而喻的事实”并不为真。当他第一次开始研究时，研究人员认为人工智能应该以有意识的人类思想建模。例如，让机器人穿过房间，应该要有房间的再现(representation)，以及计算机器人的每个移动的方法，好将其映射到再现上去。Brooks认为这种自上而下的方法太局限了。他看到了朋友兼学生Hans Moravec设计的机器人穿过房间的方法。
机器人需要强大的计算能力和花费数小时才能实施的策略：每次移动，它都会停下来，找出自己所处的位置，然后计算下一个移动。与此同时，如果有人进入房间，而机器人正处于导航过程中，它将无可救药地被踢出并被迫重启。Brooks认为，蟑螂完全不可能拥有机器人那么强大的计算能力，但它可以在很短的时间内完成同样的任务。正如Brooks所看到的那样，问题出于这样一个前提假设：机器人必须以世界的再现为基础来工作。
相反，Brooks的对立性策略是自下而上的，而非自上而下的。他的灵感之一(Brooks，2002，pp.17-21)来自威廉·格雷·沃尔特(William Gray Walter)在20世纪40年代制造的一种名为电动陆龟的小型机器人，它可以稳健地导航，当电池电量不足时，它们可以回航充电。在此之后，Brooks开始设计机器人，这些机器人可以在没有核心再现(central representation)的条件下稳健地移动；他喜欢说这些机器人“把世界本身作为自己最好的模型”。
他引入他称之为“包容架构”(subsumption architecture)的设计原则，机器人依据等级结构创建，在这个结构中，当更高层级想要控制低层级时，可以包容低层级的角色。如果没有这种控制，较低层级会继续按程序运行，而不觉得有必要让每一次移动都遵从高层级的指令。每个层级都被建构成一个简单的有限状态机器，有特定的行为任务，内存非常有限，RAM(随机存取储存器)通常小于1千字节。半自主的层级或多或少地独立于其他层级执行程序。该架构非常稳健，因为一旦有一个层级无法按计划工作，其他层级还可以继续运行。不存在一个对应于有意识的大脑的中心单元，只存在一个小模块，在不同层级的命令相互干扰时判定冲突。也不存在任何核心再现；每一层“看”的是不同的世界，而不需要与其他层的视域协调一致。
