人工智能行为主义学派蠡测

        作为一位人工智能小白，我需要学习和研究的东西非常多。而所谓“不积跬步无以至千里”，为迈出第一步，我想也许从人工智能的底层概念——其三大主义入手，初步管中窥豹，进而究其全貌。首先我对其中的行为主义展开了历时两个月的学习探究，现浓缩为一文呈现，也是抛砖引玉，供对人工智能或其中行为主义学派感兴趣的学者们参考。（后面我也会抛出一篇对于行为主义课题本身及其延伸话题的思考的文章，那里更详细，思考相对深入）

        从约翰麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”四字开始，人工智能就以其不可磨灭的重要性闯入众多研究者的科研视野，并贯穿至今。而提起人工智能，便无法避免对人工智能三大学派的讨论，这里进行简要列举：符号主义、行为主义、联结主义。今天，我们将对其中的“行为主义”进行初步了解。

      走进行为主义，首先要清楚它是什么。行为主义又称为进化主义或控制论学派，是一种基于“感知——行动”原理通过模仿人类行为来设计和实现人工智能系统的行为智能模拟方法。但显然，这个定义又臭又长，什么是“进化主义”？什么是“控制论学派”？什么是“感知——行动”？什么是“智能模拟”？一头雾水。那么接下来，我们试着将这个生活在树上的概念转化为一个具体情景看一看。

      相信大家对扫地机器人都不陌生。试想一台孤独无助的扫地机器人，接到了打扫一个完全陌生的会场的任务，莫名其妙地被人丢到了这个会场的入口。它并不知道这个会场中的桌椅摆放形式。于是他只能自学，是通道则通过，有墙壁挡路则避让，桌椅空隙过窄则后退，在学习的过程中，只有满地的垃圾、四周高高的围墙以及不断犯下的错误与其交流、供其学习。它不断试错、不断接受环境给它的反馈、不断提升自己判断的准确度，终于，它蜕变了——它通过学习获悉了环境的全貌，最终能够顺利打扫完整个会场，从一个职场小白变成了职场老手。

      可以说，这就是行为主义。不需要或极少人为投喂训练样本，不提供最终答案，智能体通过强化学习机制，即对复杂环境的感知交互、尝试行动，并根据反馈调整学习方法从而提升相应能力。区别于人们对计算机“精准、精细、精确”而“不可置疑”的刻板印象，行为主义学派的智能体在一开始似乎根本不值得信任，几乎成天在犯错，错得我们都不认识它了，但只要在众多错误中出现一次正确，那便意味着该智能体已拥有相应能力，将迅速投入实际应用。而这便体现了行为主义重视结果、侧重应用技术发展的特点。看到这里，大家对行为主义智能体蜕变的过程是否产生了熟悉的感觉？这种不断试错、不断强化学习的学习路径是否与达尔文的进化论十分类似？这样的演化不管你为什么、也不管你会变成什么，只要你在特定的环境下活下来就可以了，这也就是为什么行为主义又被称为进化主义。

      讲到这里，我们再回头看看行为主义的定义，大家是否对其中一些词眼有所理解？是否对行为主义到底是什么有了初步认识？

      知道了行为主义是什么，接下来，我们来看看行为主义是如何发展的。行为主义的源头是控制论，这使行为主义又被称为“控制论学派”。20世纪40—50年代，维纳和麦克洛克提出了控制论和自组织系统，我国的钱学森则提出了工程控制论和生物控制论，这一代科学家的努力使控制论成为了时代思潮的重要部分，也影响了早期的一批人工智能工作者。到了20世纪60—70年代，上述控制论系统的研究取得了一些发展，也为智能机器人的发展奠定了基础。到这里其实主要还是控制论的部分，而行为主义是在20世纪末才以人工智能新学派的面孔出现，在物联网蓬勃发展之时，行为主义才得到了大范围的推广和深入的应用。

      行为主义很有用，但如今行为主义到底被应用在何处？关于它的应用，我们可以分为“控制论动物”和“现代智能系统”。“控制论动物”除了刚才提到的扫地机器人，还有行为主义学派的代表作六足行走机器人、波士顿大狗、无人探险车、AlphaGo Zero等等。“现代智能系统”则包括智能交通系统、智能推荐系统、智能家居系统等等。可见，行为主义应用广泛，甚至可以通过模仿人类的行为和决策过程深入生活的方方面面，提高了智能系统的智能化和人性化，能为用户带来更好的服务和体验，大大提高了我们的生活质量。

        以上均可说明行为主义有极强的实用性。随着强化学习的持续发展，我们已经可以看到行为主义智能体在各大竞技中脱颖而出。因此，未来行为主义有较大的研究价值和较好的就业前景，进击方向主要集中在行为主义智能体的研发，努力让智能体更加智能。此外，对于行为主义未来发展前景的看法我同样在下面对于行为主义课题本身及其延伸话题的思考的文章中详细展开，有兴趣者可移步那一篇。

        那么人工智能行为主义蠡测就到这里，区区小文，不及大佬，抛此砖，为他玉。