人工智能（AI）可被定义为机器或软件所展现的智能。虽然 人工智能的探索仍是一个难以捉摸的移动目标， 但计算机科学、机器人学、神经工程、虚拟现实以及其他旨在构建智能行为或模仿与增强人类智能的领域，无疑已取得迅速而显著的进展。
这些近期进展伴随着激烈的讨论与论争。一场 旨在阻止杀手机器人的“Stop Killer Robots”运动 仍在进行，凸显出人们的担忧：使自主武器成为可能的人工智能技术“已经到达这样一个节点：此类系统的研发在实践上（即便在法律上未必如此）可行，且可在数年内而非数十年内实现”。许多 未来学家 也预测并担忧技术奇点将于2045年出现，届时人工智能能力的复杂程度将消除人类与机器之间的一切区别。一个较少令人畏惧的未来——即“千年挑战”的实现——预定于2050年到来，届时预计一支RoboCup人形机器人队伍 将有能力击败FIFA世界杯冠军队。
在考虑这些多样化的预测时，有必要退后几步，分析我们人类这一物种及生命本身的进化背景。
生命起源
生命的起源仍是人类最大的谜题之一，并因一个看似“先有鸡还是先有蛋”的悖论而更加复杂：如果这些结构对于复制的发生是必需的，那么原始的、能够自我复制的化学物质又如何能组织成复杂的遗传结构？对于这一悖论，一种精妙的解答被 由Alexander Graham Cairns-Smith于1985年提出：粘土晶体的自我复制，可能是无生命物质与有机生命出现之间缺失的环节。
粘土晶体在生长与再生过程中保持其外部排列；有人提出，这一功能可为困于晶体基底上的有机分子提供最初的复制循环。根据该假说，这些被困的有机分子逐步发展出独立调控自身复制所需的复杂性，最终启动了达尔文式的进化过程，历经数百万年，形成了我们在地球上所知的全部生命。
在围绕人工智能最新进展的当前讨论背景下，可以得出一个令人不安的类比：人类是否仅仅是一块垫脚石，如同粘土晶体一般，催化了一种有感知能力、占据主导地位的机器人物种的出现？在考察这一类比时，我们建议追溯当前最先进的主要人工智能项目的进展。具体而言，RoboCup挑战赛为评估硬件与软件系统的进化轨迹提供了独特的途径，使我们能够聚焦于二者的关键差异。
千年挑战的经验与启示
RoboCup——机器人足球的“世界杯”——于1997年首次提出，作为推动人工智能、机器人学与计算机视觉领域发展的标准问题。此后的几年间，其人气急剧上升，近期的赛事吸引了超过40,000名观众和参赛者，来自45个以上国家。
RoboCup具有若干有别于此前人工智能基准（国际象棋）的特征，即动态环境、实时活动、不完整的状态感知、非符号化的感官数据以及分布式/多智能体控制。重要的是，RoboCup分为两项互补的研究方向：实体机器人联赛，侧重于硬件的开发（完全具身的人工智能）；以及软件智能体（仿真）联赛，侧重于虚拟人工智能的开发。因此，RoboCup为评估硬件与软件系统的进化轨迹提供了独特平台，而这二者对于实现千年挑战都是必不可少的。
RoboCup仿真联赛传统上吸引了数量最多的国际参赛队，2015年达到40支。在无需实体机器人的情况下模拟足球比赛，可消除许多硬件与环境问题（例如电机温度与损坏），使参赛队能够专注于为更多自主智能体开发复杂的团队行为与策略。
图1： 实体（上）与仿真（下）RoboCup联赛
仿真联赛的初衷，是作为初始开发与评估软件模块的平台，这些模块随后拟集成到实体机器人中。其中许多模块在RoboCup领域之外也有应用，促进了工业机器人与自动化这一更广阔领域研究人员的扩展与复现。该产业规模达数十亿美元，其中机器人能否“看见”、“导航”并做出“智能”决策，对于利润与人类协作者的安全都至关重要。
此外，许多新颖的应用出现在看似无关学科的交叉地带。例如，为量化足球比赛中动态互动而开发的信息论模型，已被用于更好地理解昆虫、鸟类和鱼类群体行为，就其集体记忆与远程信息级联而言。这些模型也已应用于计算神经科学，以建模人脑的结构与连接性，并用于对“电子鼻”检测到的诊断模式进行分类。
尽管偶有成就，且初衷良好，但由实体机器人采用为RoboCup仿真联赛开发的智能行为的情况并不常见，可以说其进展速度也已放缓。原因何在？其中一个原因纯粹是经济因素， 如一项近期研究所述 ，该研究发现，教育经费较低的国家在实体机器人联赛中的代表性明显不足。机器人通常购置、维护和运输成本高昂，对这些机构形成了较高的准入门槛，并在社会经济层面分割了机器人研究界。结果是，一个多元化的群体正在为虚拟多智能体人工智能的进步做出贡献，其速度超过实体机器人的创新，拓展了集体分布式智能的前沿。
机器中的幽灵
尽管社会经济障碍至关重要，但这无疑并非使RoboCup仿真联赛与实体联赛进展持续分化的唯一维度。
至关重要的是，参与仿真联赛的开发者能够将更多精力投入到复杂的多智能体人工智能算法上，在集体分布式智能研究中开辟新的领域。这些发展反映了人工智能改进背后的一个重要趋势：被封闭在计算机网络内的虚拟人工智能，其发展速度远快于完全具身的机器人人工智能。
这一趋势背后的原因很简单。要使先进的机器人物种得以进化，软件与硬件能力（包括感知、驱动与处理机制）都必须经历自我改进的循环。尽管在持续扩张的赛博网络中，人工智能有可能实现快速乃至指数级的改进，但很难设想硬件能以足够的速度进化，从而使这种智能得以在实体机器人中具身化。此类改进从根本上受自然法则的约束，即使是软件改进，最终也将遭遇计算的信息热力学极限。
软件体现于硬件之中的重要性已得到包括生物学家在内的众多研究者的认可。 Davies观察到 ：生命系统的化学可以类比于硬件，而遗传与表观遗传信息则类似于软件。此外，硬件与软件的二元性在DNA的双重角色中得到了精妙的体现：DNA既是承载人类基因组信息的单元，同时又提供了这些信息被读取的物理机制（沃森-克里克互补配对）。鉴于此以及自然系统与机器人系统之间的许多其他相似之处，机器人的进化（按定义）服从于与任何其他物种相同的物理定律与约束，或许并不令人意外。
如果虚拟人工智能原则上可以比受硬件束缚的机器人进化得快得多，那么一个有趣的问题随之出现：人工智能软件能否在任何时候都轻易地上传到机器人硬件中？对此问题的洞见早在1949年便已提出，当时 英国哲学家吉尔伯特·赖尔驳斥了勒内·笛卡尔的 心身二元论原则，该原则假定心智——不同于身体或大脑——是一种非物质实体。这一“机器中的幽灵”的类比可被扩展用于描述人工智能：一种体现于分布式身体（计算机网络）之中的虚拟心智，若不摧毁其意识的本质，便无法被提取到机器人硬件中。尽管虚拟智能的能力可以无限增长，以填充持续扩张的网络，但它将不仅仅是一个软件心智，而是由（分布式的）形态——即计算机网络——所具身并与之交织。
图2： RoboCup仿真联赛参赛队的实体化身
这一幽灵与机器密不可分，由此得出一个令人安心的结论：机器人物种的进化将持续落后于以虚拟软件为导向的人工智能。这一结论为塑造未来人工智能研究的伦理与负责任的发展轨迹，以及人类与人工智能最终的协同进化，提供了充分的可能性。其中许多路径涉及利用技术增强人类智能，无论是其当前形式（设备）、赛博植入物，还是基因编辑技术。无论如何，至关重要的是，任何虚拟实体、现实或构造，都不应成为我们物理世界未来繁荣的单一故障点。
2015年新领军者年会 将于9月9日至11日在中国大连举行。
作者：Mikhail Prokopenko教授，悉尼大学工程与信息技术学院复杂系统研究组主任，担任《 Frontiers in Robotics and AI》计算智能板块专业主编；David M. Budden，墨尔本大学系统生物学实验室博士候选人
图片：在2015年RoboCup比赛中，一台机器人跌倒，其他机器人仍在进行足球比赛，地点为中国安徽省合肥市的一个展览中心，时间为2015年7月19日。REUTERS/Stringer
