控制论

麦卡洛克比GOFAI和联结主义对早期人工智能的影响更为深远。20世纪40年代，在其神经学和逻辑学研究成果的指引下，处于萌芽期的控制论运动得到蓬勃发展。

当时，控制论者的研究重心是生物自组织。它涵盖了各种适应和新陈代谢，包括自主思考、微观运动行为和（神经）生理调节。其核心思想是“双向循环性”或反馈。关键问题是目的论或目的性。对于反馈取决于目标的差异性而言，这些概念高度相关——目标现阶段的偏差被用于指导下一步动作。

1948年，诺伯特·维纳（Norbert Wiener，其在战争期间设计了反弹道导弹）对该运动进行了命名，将其定义为“关于在动物和机器中控制和通信的研究”。那些控制论者在建立计算机模型的时候，经常从控制工程学和模拟计算机中获取灵感，而不是从逻辑学和数字计算中获取。然而，这种区分并不是十分明确。例如，目标的差异性被用于控制制导导弹，以及解决符号问题。此外，图灵作为经典人工智能的冠军，用动力学方程（描述化学扩散）定义自组织系统。在这些系统中，诸如点或片段的新结构可以从一堆同质的低级个体中产生（见第5章）。

早期参与该运动的成员还包括：经验心理学家肯尼思·克雷克（Kenneth Craik）、数学家约翰· 冯·诺伊曼、神经学家威廉·格雷·沃尔特（William Grey Walter）和威廉·罗斯·艾什比（William Ross Ashby）、工程师奥利弗·塞尔弗里奇（Oliver Selfridge）、精神病学家和人类学家格雷戈里·贝特森（Gregory Bateson）以及化学和心理学家戈登·帕斯克（Gordon Pask）。

克雷克（于1943年在一次自行车事故中逝世，享年31岁）在研究神经系统的过程中参考了模拟计算，当时还没出现数字计算机。他根据大脑中“模型”的反馈，大致描述了知觉、微观运动行为和智力。他的大脑模型或表示概念后来在人工智能中产生了巨大的影响。

整个20世纪30年代，约翰·冯·诺依曼都对自组织心存疑惑，同时又因麦卡洛克和皮茨的第一篇论文感到异常兴奋。他不仅将基本的计算机设计从十进制改为二进制，还完善了麦卡洛克和皮茨的观点，以解释生物进化和繁殖。他定义了各种细胞自动机，即由很多基本计算单元组成的各种复杂系统。计算单元的变化遵循简单规则，而这些规则又取决于相邻单元的当前状态。其中一些单元可以复制其他单元。他甚至定义了一个能够复制任何东西的通用复制器——包括复制它自己。他指出，复制错误可能导致进化。

约翰·冯·诺依曼用抽象的信息术语对细胞自动机作了详细说明。但是这些细胞自动机可以用多种方式具现，例如自组装机器人、图灵的化学扩散、拜沃勒的物理波或很快将揭开神秘面纱的DNA。

从20世纪40年代末开始，艾什比制作了同态调节器（Homeostat），它是一个生理性自体调解的电化学模型。它可以维持机体内环境的总体恒定，无论最初分配给它的100个参数值是多少（允许设定近400000种不同的起始条件）。它阐释了艾什比的动态自适应理论在试错法学习和自适应行为中的应用，这种动态自适应可以发生在身体内部（尤其是大脑），也可以发生在身体与外部环境之间的环境。

格雷·沃尔特也在研究自适应行为，但他用的是一种迥然不同的研究方式。他研发了一款类似乌龟的微型机器人，其感觉运动电路模拟了谢林顿的神经反射理论。这些情境机器人先驱的行为栩栩如生，如寻找光线、避开障碍，以及利用有条件的反射进行联想学习。这些有意思的机器人于1951年在“英国节”（Festival of Britain）上向公众展示。

十年后，塞尔弗里奇（伦敦百货商店创始人的孙子）利用符号方法实现了一种叫伏魔殿（Pandemonium）的并行处理系统。

这个GOFAI程序利用许多底层“守护程序”（特征感知器）来学习如何识别模式，每个“守护程序”一直都在感知外界信息，并将感知到的结果传递给更高级的“守护程序”。这些“守护程序”重点关注到目前为止一致的特征（例如，一个F中只有两根水平条），而忽略了任何不合适的特征。置信度可以有差异，而且它们至关重要：声音最洪亮的守护程序影响最大。最后，最高级的守护程序根据既得证据（通常是冲突的），选择最佳模式。这项研究很快对联结主义和符号人工智能产生了影响，一个最近的分支是学习智能分布实体（Learning Intelligent Distribution Agent，以下简称LIDA）的意识模型（详见第6章）。

贝特森对机器没有什么兴趣。他于20世纪60年代提出了与文化、酗酒和（父或母对子女的）“双重约束”精神分裂症有关的理论。但是，这些理论基础却是在早些时候控制论会议上提出的和通信（即反馈）相关的想法。从20世纪50年代中期开始，帕斯克——麦卡洛克口中的“自组织系统天才”，在许多项目中都用到了控制论和符号思想，其中包括：交互式剧院、互通音乐机器人、获悉并适应其用户目标的架构、化学自组织概念和教学机。借助帕斯克的研究，人们能够利用复杂的知识表示来采取不同方法，而这对认知方式为循序渐进型和整体型（以及对不相关事物不同程度的容忍）的学习者都适用。

简言之，到20世纪60年代后期，研究人员考虑了所有主要的人工智能类型，甚至将其实现——有的甚至更早。

大多数相关研究人员至今还广受人们的尊重，但只有图灵一直是人工智能盛宴上的“幽灵”，其影响无处不在。多年来，其他人只被一些研究领域的分支机构所记住。特别是，格雷·沃尔特和艾什比几乎被人们遗忘，直到20世纪80年代后期，他们才被赞誉为“人工生命之父”（与图灵一起）。帕斯克等待的时间更长。要知道其中的原因，我们必须了解计算机建模者们是如何分道扬镳的。