“自主意識”的機器人
“自主意識”的機器人“自主意識”的機器人
英國伯明罕大學
英國伯明罕大學的斯洛曼(Sloman)說：“人類的大腦不是通過魔法而運轉的，因此，大腦所能做到的事同樣也適合於機器人。”
斯洛曼發明的機器人並不意味著就是個能夠引領數學界的數學天才。斯洛曼希望“所有的路都通往這個具有重要意義的新數學領域”。
製造一個孩童般的大腦
他認為，人類的數學能力關鍵期在童年，所以“我們將為機器人製造一個孩童般的大腦，讓它自己逐漸發展自己的數學命運”。為了認識世界，嬰孩們必須獲得很多技能。例如，他們要獲得這樣的知識——“玩具火車駛入隧道，將會在隧道的另一端駛出”；或者是智力拚圖玩具，只有找到凹凸合適銜接口才能拼好。
集合的傳遞性
和其它的幾何拓撲學概念一樣，“集合的傳遞性”是通過親身經歷而獲得的知識。“這裡是‘數百’這個概念，如果沒有數千甚至更多的親身經歷過的數概念的例子，那么‘數百’就看起來像拓撲學、幾何學、算術里的定理那樣難於理解。”斯洛曼說。
在某個時候，孩子的思維會有個跳躍階段。和孩子一樣，我們也很快會從“親身經歷”過渡到“一般定理”階段。
像“火車通過隧道”一樣去重複經驗，孩子們學會了怎么樣使用“棒條”物體(例如，掃把、木棍等都屬於“棒條體”)。那就是為什麼一個3歲大拿著掃把(把比較長)的孩子，會因為掃把橫著通不過樓梯門被擋在那兒了。最後，他會通過調整動作(把掃把豎起來或著是拖著)使掃把通過那扇門。斯洛曼說：“那就是從‘經驗主義’向‘現實主義’的轉變，機器人就是那樣獲得知識的。”
斯洛曼又回到了原點，認真觀察嬰孩是怎么認識他們周圍的世界。他正在建立一份“觀察值”檔案。這個“觀察值”是通過嬰孩完成數學任務所獲得的。這些認識和處理周邊事物的技能定會在基因組中被編碼。斯洛曼認為，這樣的話，它們就有可能在機器中進行編碼。
斯洛曼向他的“嬰孩機器人”邁進還要走很長一段路。一旦他對孩子發展的各個階段的能力進行了分類，他仍然還要設計出如何讓機器人理解這些能力的數學含義，然後用一些計算機編碼方式來代表它們。他說：“為了能夠使用，這些信息需要以某種形式編碼。”在這個任務的巨大範圍意味著他的目標必須適度：在此階段，他正試圖去簡單地呈現空間處理與數學基本原理之間的連結。如果在這個階段有額外的技術難題被解決了的話，那這就是給我的“贈品”。但是這份“贈品”會有多豐富呢？“數學家機器人”真的能夠做到這些事嗎？
皮斯說：“在原則上是可行的，但是這個迄今為止的故事仍在挑戰她的‘樂觀態度’。我所知道的所有科學與數學上的探索至今還沒有重大發現。我們還有很長的路要走。”
科爾頓團隊都確信這款機器人一定會被創造出來。他說：“創造力是一個很有負擔的詞語，但是通常人們都會認為只有人類才擁有。很多方式證明計算機做數學題比一個本科生更具創造力。”
斯洛曼指出：“這次革新允許計算機通過它們自己產生的許多程式來解決問題，設定標準去測試它們，然後“選擇”和“整合”最佳答案。當然也允許計算機做些自己的事，這些事並沒有預先進行編程。斯洛曼說：“在某些情況下，沒有人知道它們是如何做它們想做的事。”自1980年末，航天航空和汽車設計師已經運用了進化算法去優選飛機零件和使他們的設計更合理化。甚至城市的商人正使用它們去拋售股票。
