人类、动物与机器人中的身体模型：机制与可塑性

人类和动物擅长于融合来自多种感官模态的信息、控制其复杂身体、适应生长、损伤或使用工具。这些能力在机器人中也极为可取。机器在某种程度上展现了这些能力——然而，正如常见的情况，人造生物仍落后于人。关键基础是主体——人类、动物或机器人——所发展的身体内部表征。在生物学领域，来自不同学科的证据不断积累，催生了身体意象、身体图式等概念。在机器人学中，机器人模型是实现机器控制的不可或缺的组件。本文中，我将生物学中的身体表征特征与其机器人对应物进行比较，并将之与我们观察到性能差异相联系。我提出了关于此类身体模型本质的若干轴线：固定vs.可塑、无模态vs.有模态、显式vs.隐式、串行vs.并行、模块化vs.整体化、以及集中式vs.分布式。一个有趣的趋势浮现：在许多轴线上，存在一条从机器人身体模型、经身体意象、身体图式、到如章鱼等低等动物中身体表征的序列。在某种意义下，机器人与Ian Waterman——“失去身体的人”——有许多共同点，即它们依赖于显式的、真实的身体模型（走向极端的身体意象）且缺乏任何隐式的、多模态的身体表征（如身体图式）。随后，我将详述机器人如何为研究身体表征的生物学提供启示，最后，我将探讨应将“脑中身体”的哪些特征迁移至机器人，以催生更具适应性、韧性与自校准能力的机器。