探寻维纳控制论密码，解读“人工智能”各大学派
探寻维纳控制论密码，解读“人工智能”各大学派
先亮出各派观点
人工智能学科中的三大学派，及连接主义，符号主义和行为主义，其核心观点对比总结如下：
1. 连接主义学派使用的是生物仿生学的方法，通过模拟生物体的脑部组织结构去寻找智能，它关心的是承载智能的生理结构；典型代表：麦卡洛克-皮茨，及神经网络家族
2. 符号主义学派使用的是逻辑推理和演算的方法，通过解析物理符号系统假说和启发式搜索原理去寻找智能，它关心的是承载智能的心理结构和逻辑结构；典型代表：罗素门派，逻辑推理，符号推理
3. 行为主义学派使用“感知—动作”的研究方法，通过环境反馈和智能行为之间的因果联系去寻找智能，既不关心智能的载体和其内部的生理结构，也不关心智能的逻辑和心理结构，只关心智能的外部可观察到的行为表现。如果要最简单的一句话进行总结，我们可以说连接主义学派在研究“大脑”（Brain），符号主义学派在研究“心智”（Mind），行为主义学派则在研究“行为”（Action）。 典型代表： 维纳 控制论
目录：
一、概述
二、昔日神童
三、自动机对抗自动机
四、从“控制论”说起
五、机械因果观和行为主义
六、彩蛋：资深人工智能专家周志明知识课程上线小鹅通！
概述
人类是最具智慧的物种，但智慧到底是潜藏于人类的大脑之中，还是寄居于身体之内，这是一个长期悬而未决的哲学问题。图灵在他1948年写给英国科学院的论文《智能机器》里面，就曾经把研究智能的方向划分成了“具身智能”（Embodied Intelligence）和“非具身智能”（Disembodied Intelligence）两类。关于“非具身智能”的研究，演进成我们今天传统的基于计算（Computationalism）的认知科学，符号主义学派所主张的观点便是追寻这类智能的具体表现。以非具身智能的角度来看，所谓智能即是符号操作，起始于大脑的输入，终止于大脑的输出，智能和认知只关注这个符号操作过程。而“具身智能”的观点则认为智能、认知都是与具体的身体、环境密切相关的，它们之间存在内在的和本质的关联，智能和认知两者必须以一个在环境中的具体的身体结构和身体活动为基础。智能是基于身体和涉及身体的，智能始终是具体身体的智能，而不能仅仅存在于脑海之中。
此前介绍了非具身智能的进展和成果，追寻具身智能的研究同样在人工智能中成长发酵，便形成了本文的主角——“行为主义学派”（Actionism），这是我们接触到人工智能三大学派中的最后一个。“行为主义”在人类心理学领域中已出现过，在人工智能领域里，这个学派是以《控制论》出版发行为起源标志的，因此又常被称为“控制论学派”（Cyberneticsism），根据其学说特点，有时候也被称作“进化主义学派”（Evolutionism）。
对控制论部分人的潜意识中总是有种倾向，认为“控制论的终点是完美的机械自动化，而自动化再完美，始终是规则集合的组合与重复，没有灵性与创造力，再完美的自动化与真正的智能化中间始终存有不可逾越的鸿沟”。这种观念可能是不少人对控制科学、控制论的普遍误解，本文中也会谈到这种误解的来源，控制论诞生之初，其目标就不仅是研究机器的理论，更是研究大脑的理论，我们不能在每一篇的文字里了解控制论的全貌，但是它的梗概与核心的逻辑是应该了解清楚的。
另外还有一个现象值得注意，当今行为主义学派本身的应用及成果其实已经非常广泛，并不比另外两个学派稍差，甚至可以说是建树颇多成绩斐然了。但人工智能的圈子里对这个学派的研究、讨论却一直是不温不火，其主要原因，是大量相关的研究并没有归入人工智能范畴里，而是放到了控制科学、人工生命、机器人学等与人工智能有密切关系的交叉学科之中。在本文里，我们不囿于具体哪个学科范畴，尽量能系统性地了解行为主义学派的人物、背景、观点和成果等全面的内容，这一切，不妨就先从“控制论之父”维纳说起。
昔日神童
1894年11月26日，诺伯特·维纳（Norbert Wiener，1896-1964）出生在美国密苏里州哥伦比亚市的一个犹太人家庭，父亲莱奥·维纳（Leo Wiener，1862-1939）是俄罗斯和波兰血统的犹太人，只有初中学历，18岁从白俄罗斯孤身一人来到美国，不仅靠着自己双手生存，还靠着自学成才，维纳出生时，他父亲已是哈佛大学的一名语言学教授。
维纳自小就有早慧，3岁时不光能独立阅读《格林童话》、《天方夜谭》这类儿童读物，还对许多在他那个年龄本应无法理解的科普作品产生了浓厚兴趣。可能是维纳父亲不想辜负儿子的天分，也可能是为了弥补自己年轻时未能接受良好教育的遗憾，维纳的父亲在他小时候，对教育的态度就极度严格，按维纳自己的话说就是“发疯了一样地要把自己培养成天才神童”。过于严厉的早期教育确实让维纳在智商和学业上有超乎常人的突出表现，但也在维纳内心留下了强烈而持久的心灵阴影。维纳自己回忆这样的童年场景：
“在饭桌上、在朋友面前，父亲总反复数说我的某些幼稚可笑行为，使我如坐针毡，受尽精神折磨，他还经常向我提到祖父的一些缺点，这些缺点不久就会在我身上展露出来”。
童年的经历令维纳患上了抑郁症，而且终身都没有治愈，以至于在他心中长期萦绕着没有根据的莫名的背叛感，甚至多次产生自杀的念头。日后维纳在与政府、军方、媒体和其他学者交往时表现出来的不安全感，还有其他性格上的缺陷都可以解释为由此引发。严苛的教育还让维纳从小就患上深度近视，后来发展到必须扶着墙才能走路的程度。这些童年的往事，都在维纳自己撰写的自传《昔日神童：我的童年和青年时期》（“Ex-Prodigy:My Childhood and Youth”）中被一一记录了下来。
依靠父亲的高压的天才式培育，维纳直接跳过了初等教育阶段，9岁时便进入了高中就读，未满12岁就进入塔夫茨大学，14岁获得数学学士学位。维纳不仅在所学的数学专业上有所建树，在生物、物理、逻辑、哲学这些领域的素养也非常高。获得学士学位之后，维纳首先在哈佛大学当了一年动物学的研究生，随后转到康奈尔大学研修哲学，一年之后又回到哈佛攻读数理逻辑，期间还抽空跑到英国剑桥大学师从罗素学习逻辑与哲学，又到德国哥廷根大学跟随希尔伯特学习数学，最后，18岁的维纳在哈佛大学选择以哲学博士的学位毕业。维纳的聪明与才华无可置疑，不过由于性格等各方面的原因，他留校的申请没有得到批准，只能转去麻省理工大学求职。1919年起，维纳开始在麻省理工大学任教，从此正式揭开了他的学术生涯，并在那里工作和生活，直至去世。
维纳在麻省理工学院
维纳一生发表论文240多篇，著作14本，内容涵盖数学、物理、工程、生物和哲学等多个领域。其中最重要的成果，毫无疑问是在1948年出版的《控制论》（“Cybernetics”）一书，这是一部对近代科学影响深远的著作，开创了一个全新的学科“控制科学”（Control Science），也开创了人工智能中的行为主义学派。现在每当大家提及维纳时，都总是冠以“控制论之父”的头衔。
自动机对抗自动机
第二次世界大战期间，维纳接受了一项与防空火力控制系统有关的工作，在这场人类历史上规模最大的战争期间，出现了许多对战争进程有着决定性影响的科学研究，而战争也推动了科学向前跨越了一大段距离。二战也同样是控制科学诞生的一个关键机缘。
我们先把时间拨回到这门学科诞生前的1940年，这年的8月，二战中规模最大的空战“大不列颠战役”拉开了序幕，为了迫使英国尽快投降，纳粹空军决定对英国各大城市展开空袭。8月13日，超过200架德国轰炸机在重型战斗机的护航下向英国利物浦发动首轮轰炸，由此开始了对英伦三岛持续一年多的空中打击。10月15日，纳粹空军向伦敦派出了235架轰炸机，英国的地面防御系统在此战中表现极为难堪，地面守军用了8326枚高射炮弹，仅仅摧毁了两架德军轰炸机。持续到12月，英军地面炮火仅击落了14架德军飞机，而伦敦在轰炸中几乎沦为一片火海。
可是从地面角度来看，防空问题的确是令人苦恼，光是能够观察到敌机已经是一件相当不容易的事情。德军的“容克Ju 88轰炸机”（Junkers Ju 88）速度很快，一旦当它进入到炮手的视线后，再向其开火基本上是已经为时已晚，对敌机的有效观察必须依靠雷达系统代替肉眼才可能实现。除了需要雷达提高感知侦测能力之外，如何通过雷达反馈回来的信息计算好拦截的位置也是个大问题，155毫米防空高射炮射出的炮弹从射击开始算起，直到炮弹抵达纳粹容克轰炸机的飞行高度需要在空中飞行整整20秒，期间容克轰炸机可飞跃2.5英里远，另外还有气流、风向、引力等因素需要修正，这涉及到大量数学计算才能找到准确的射击提前量。然后精确地操控那些复杂的枪炮进行瞄准也是同样重要问题，二战时期英军一台高射炮的不同部件之间可能会相距几百英尺，中间通过电话线路相连，各个部件都需要不同人员协同操作，使用电话人工通话来传递信息。以地面的角度看来，用8000多枚炮弹就能够击毁两架来犯的容克轰炸机，已经称得上是足够“幸运”了。
军方给工程师们下达的任务是尽最大可能把防空火力的可用性提升起来，方案讨论时，工程师常使用“猎人狩猎”来比喻高射炮射击过程：有经验的猎人看到飞行的鸟，其眼睛通过神经将视觉信息传送到大脑，大脑计算出提前量，找到步枪射击的合适位置，手臂调整步枪的方位，预测小鸟的飞行轨迹并提前锁定目标，随着步枪扳机的扣下，信息反馈和射击控制两个独立的过程同时完成。
平凡的猎人的射击过程隐含了一个并不平凡的系统工程：“猎人”是雷达、信息传输链路、火控计算机和射击控制部件共同组成的一个整体。有经验的猎人要完成眼睛、大脑和手臂的协同工作并不困难，但是让机器自动完成这件事情则是一项重大的工程挑战。当时用于防空的最先进的计算机是斯佩里公司研制的机械化火控计算机“M-7”，实际上也只是一台没有计算功能的机械化搜索装置而已，仅能孤立地处理整个系统工程中一小部分的工作。此时，研制出一款能够搜索敌机、实时计算射击位置、控制武器射击的全套火控系统已经是迫在眉睫的工作。
战争以极大的力量逼迫着科学研究的发展，只过了不到一年时间，贝尔实验室的工程师大卫·帕金森（David Parkinson）就在“M-7”的基础上成功研制出了“M-9”瞄准计算机（Range Computer），这台计算机能够进行四则运算和数学函数计算，借助电阻器、电位器、伺服电动机和弧刷等工具计算正弦和余弦函数。M-9计算机还能够从雷达获取敌机的位置和速度数据，通过运算后，结果经放大电路放大，直接驱动一台90毫米的重型高射炮自动进行拦截。M-9计算机出现后，才算是把整套工程的各个部分初步地连接起来，形成了一个反馈闭环，把防空过程中完全依赖人类操控的不确定性降低下来。
由机器代替人类控制防空系统的效果是立竿见影的，到了1944年的夏天，英国已经有大约500门高射火炮装备了这套系统，此时地面防空炮火对纳粹空军飞机的威胁就已经提升到了令德国无法忍受的地步，也倒逼着德国不能再单纯地依赖轰炸机来进攻，转而研发出了一种全新的武器，一种无人驾驶的飞行器，通过自身撞向目标代替高空投掷炸弹，这就是世界上出现的首枚弹道导弹：“V-1”导弹（V-1是复仇者-1型导弹的简称）。
世界上首枚弹道导弹，德国V-1导弹
1944年6月，V-1导弹首次出现在二战战场上，可只到了7月，就已经有79%穿越英吉利海峡的V-1导弹被地面防空炮火击落。8月份，的德军发射的105枚V-1导弹仅有3枚能够命中目标，这个数据相比于四年前没有实现自动化或半自动化的防空火炮的战绩，发生了翻天覆地的变化。
二战战场是控制科学最早崭露头角的舞台，今天，控制科学在军事上的重要性已经是无可替代的。笔者还想起2018年春节期间公映的由中国海军投资的电影《红海行动》中的一个场面：中国护卫舰临沂号上的舰载1130近防炮在不到5秒的时间内无一漏网地击毁了6枚以超音速飞行，同时攻向舰体的火箭弹，很多观众对近防炮能够在如此快速而精准地击中火箭弹这种小而高速的运动物体感到不可思议，甚至认为这纯属为了电影效果而胡编乱造，但军事专家指出此处并不存在夸张的成分，是完全符合我国现代防空武器性能的体现。
电影《红海行动》剧照
大不列颠空中攻防战不仅仅是二战规模最大的空战，它还是人类历史上“机器人战争”的开端，战争的未来已可由此预见，此后的战争就是自动机对抗自动机，英吉利海峡的两岸的对手就是“M-9机器人”对抗“V-1机器人”，机器正逐渐接管一些以前依赖人类才能完成的事情，而且做的往往要比人类好得多。这些事情现在被人类归属到“自动化”的范畴之中，能够被自动化的事情，往往是根据信息和出预设好的规则，做出相应的反馈和控制，但仅是如此吗？
多数人依然坚持认为有诸多复杂问题需要因地制宜，根据实际情况才能做出决策，并不存在预设方案，这些问题自动化无能为力，需真正的智能才能解决，潜台词是指需要人类才能解决。可是，如果我们从另外一个角度思考的话，结论可能并不一样：人类大脑无疑是拥有智能的，人类的身体的行动由大脑所控制，因此人毫无疑问是一个能够做出智能的行为智能体，这点应该没有疑意。那假如把人再放入一架飞机的驾驶舱里，当飞机有了飞行员控制之后，它的行动的算不算是一种智能行为呢？这架飞机能不能看作是一个智能体？这个问题可能就开始有不同的答案了，如果读者心里的答案倾向于肯定的话，那么再想想，能够正确预测飞机行为（如规避炮火的动作和飞行轨迹）、控制防空高射炮成功击落飞机的火控计算机，算不算是拥有了智能行为？机器为什么就不能是智能体呢？
以二战中参与火控系统研究为契机，维纳把从这次战争中发展出来的关于信息、通讯、控制和反馈问题的成果进行梳理和总结，并提出了创造性的设想和升华，以此为基础，他的名著《控制论》于1948年横空出世。在此书中，维纳对“机器能不能拥有智能行为”这个问题给予了正面的回答，提出了“智能性原则”，维纳认为不仅在人类和人类社会中，在其他生物群体乃至无生命的机械世界中，都存在着同样的信息、通信、控制和反馈机制，智能行为是这套机制的外在表现，因此不仅人类，其他生物甚至是机器也同样能做出智能行为，“智能性原则”是控制论的四大核心原则之一，是控制论观点的支柱之一。
从“控制论”说起
介绍控制论的思想前，必须先消除可能存在读者潜意识里的一种错误观念：虽然《控制论》诞生于二战的防空火力控制系统的研究，可是此书并不是单纯去讲解机械和机电工程控制的。事实上全书内容中“控制”只是其一小部分的话题，这和多数中国人心中所设想的“控制论”不太一样。
在中国，可能都会有一个先入为主的印象——控制论就是一门关于机械控制和工程自动化的科学，此观念直接扎根到我们的高等教育领域，国内大学里常有“自动化学院”这样的院系设置，其实这是典型的中国特色（沿袭前苏联的院系专业设置），在西方最多只会有“控制科学系”，一般在机电工程学院，绝大多数的西方大学都不会把这个专业单独建立学院，而是放到了电子工程、计算机科学、社会管理科学、生物技术科学、经济和商业学院等院系的专业课程之中，这是由于控制论所包括的内容涉猎非常广泛，几乎与现今所有重要的学科都有交集。维纳自己是把控制论看作是一门研究机器与生物控制和通讯的一般规律，以及此规律所表现出来行为的科学，是研究系统在不同的环境下如何保持稳定状态的科学。这听起来似乎有点抽象，要了解控制论，了解人们对控制论先入为主的影响的来源，就应该先从“控制论”这个名字的来龙去脉来了解其含义。
“Cybernetique”一词首先由法国物理学家安德烈-马里·安培（André-Marie Ampère，1775-1836）在其著作《论科学中的哲学》里首先使用，法语为“Cybernetique”，意思是“国务管理”（Civil Government），自然是属于社会科学的范畴。维纳在《控制论》的序言里面没有提安培的事，认为是自己从希腊文“ΚvβερvετιΚσ”（原意为“操舵术”，就是掌舵的方法和技术的意思）中创造了该词。在维纳的思维框架里，《控制论》的范畴更加广阔，把社会、人类、其他生物体甚至机械体都纳入进来，他把机电伺服系统的物理反馈现象与神经生理学的“目的性行为”（Purposeful Behaviors）、哲学上的“因果循环律”（Circular Causality）互相结合起来，认为人类、生物和具有智能机器等都是通过“由负反馈和循环因果律逻辑来控制的目的性行为”来实现自身目的的，这一句话便是控制论思想的源头。全书的主旨不在于工程控制，工程控制充其量只是一个方法手段，现在自动化专业课本中提到的理论和公式在《控制论》中都没有提及。这本书的名字应该要配上它那拗口的副标题《控制论：在动物和机器中控制和通信的科》（“Cybernetics: On Control and Communication in the Animal and the Machine”）才能贴切地反映出作者的真实意图。从副标题可见，书中讨论的主体本来就是“动物和机器”。后来控制论慢慢发展，衍生出了社会控制论、工程控制论、生物控制论和经济控制论这些分支，与人工生命、人工智能、复杂性理论满满形成越来越密切的联系。
1948年版《控制论》的封面
上世纪50年代，《控制论》从西方国家传播到社会主义阵营时，前苏联对于《控制论》是采取严厉批判的态度，认为其中宣扬的“人类与机器的行为可在理论上统一”，“自学习”、“自生殖”、“可进化”的机器等观点实质上是在反对唯物主义。最初在中国学者是将“Cybernetics”翻译为“机械大脑论”，但由于这个理论被苏联直接被定性为“反动的伪科学”，所以并没有广泛传播开来。其实在西方控制论刚出现时支持和反对的声音都是同样的强烈，维纳在《控制论》中将动物与机器相提并论，也引起了不少宗教人士的不满与抗议，认为这冒犯了造物主和人的尊严。由于以上背景，1956年《控制论》正式进入中国时，中宣部科学处的龚育之等人将正式的中文译法敲定为“控制论”，目的就是尽可能避免此书再把“机器”和“人”、“大脑”扯上联系。后来，我国著名科学家、控制科学的先驱钱学森先生在编写其专著《工程控制论》（“Engineering Cybernetics”）时，特别要在“Cybernetics”前冠以“Engineering”一词，也是为了摒弃控制论中关于人与智能的充满争议的观点，专门针对工程控制和工程自动化方向去拓展，可以说《工程控制论》一书的内容才是比较符合今天多数中国人对“控制科学”这门学科的内心印象的，但我们也应当明白控制论的范围并不限于此。最近有一本引进国内的关于控制论的书《机器崛起：控制论遗失的历史》，其翻译者王飞跃老师在此书的序言中写到这样一句评语：
“《机械大脑论》这个名字其实这至少能表述《控制论》原文75%的含义，但‘控制论’似乎只能传递原意的25%了。”
笔者十分赞同这个说法，不过还需要加以说明的是，如明斯基写的《感知机》那样，书以“感知机”为名，却并不是以认可推广感知机为目的，这里假若此书以“机械大脑论”为名，仅是说明这个是书讨论的中心话题，却并不能说明维纳就是认同“机械大脑论”的，起码不是认同传统机械因果观下的“机械大脑论”。
机械因果观和行为主义
《控制论》的序言中说到了维纳撰写此书时受到莱布尼茨符号语言和思维演算系统的启发，这套思维演算系统可看作是“机械式大脑论”的源头了。维纳一生骄傲，但对莱布尼茨依然评价颇高，认为莱布尼茨是人类历史上最后一位百科全书式的博学的通才，还说如果莱布尼茨出生在20世纪，那肯定也会去研究控制论。
莱布尼茨提出的机械式思维演算系统与人工智能真的是关系不浅，在本书的前两章里，分别提到过它引导了符号主义里以符号演算代替人类思维的中心思想，同样也启发了皮茨和麦卡洛克对神经网络的开创性研究，再加上此处对控制论诞生的贡献，人这位生于清朝康熙年间的德国学者，他的见识与奇思妙想实在是令人佩服。有共同的话题和共同的“偶像”，这可能也是维纳后来开始与皮茨、麦卡洛克合作的诱因之一。
不过，维纳并不是全盘认同莱布尼茨的思维演算系统，维纳自己也提“机械大脑论”，但与莱布尼茨的有极大的差别，要理解维纳所讲的“机械大脑论”，我们首先需要讲明白“行为主义方法”这个概念。
行为主义是从其他学科引入到控制科学和人工智能舶来品，在控制论诞生之前，科学家便已经发明了用于研究动物和人类的生理、心理现象的“行为主义方法”。他们把有机体应付环境的一切活动统称为“行为”，认定全部行为都可以分解为“刺激”和“反馈”两大过程。给考察对象以某种刺激，观察它的反馈，通过研究反馈与刺激的关系来了解对象的特性，而不去纠结对象内部的组织结构，这就是行为主义方法。
维纳自己一直坚持把考察对象作为开放系统来看待。从他的开放性观点来看，研究的对象是从它的环境中相对地抽取出来的，与环境仍然有千丝万缕的联系。可以而且必须从系统与环境的互动关系中研究系统。如果把行为广义地定义为系统相对于环境做出的变化，那么，一个系统可以从外部探知的变化都可以称为行为。如果把环境对系统的影响和作用统称为“输入”，把系统对环境的作用及其引起的环境变化称为“输出”，则给系统施加某种输入，观察它的输出，通过分析输出对输入的响应关系以了解系统的属性，而不必顾及系统内部的组织结构，这就是广义的行为主义方法。它既适用于动物，也适用于机器以及其它系统，这一定义和推论奠定了控制论的方法论基础。
“输入—输出”方法，现在也经常被称为“感知—动作”方法，更一般地说就是“行为主义方法”，原本是以因果决定论为基础的，相信输入与输出之间存在因果联系，输入为因，输出为果，通过施加适当的输入可以获得理想的输出，这是设计和使用控制系统的思想前提。不论是维纳，还是其他现代控制论专家，都相信因果规律，并坚持某种决定论，但维纳又谨慎而坚定地与传统的“拉普拉斯决定论”（Laplacian Determinism）划分开来。
在控制科学建立之初，尽管物理学中由于量子力学的胜利，在微观科学中已建立起了以概率去解释物理现象的观念，但在其他技术科学领域占支配地位的仍然还是拉普拉斯决定论，学者们普遍信奉的是机械式的因果观，主张的是一种明确的、完全确定性的因果关系。自从牛顿时代起，科学描述的宇宙是一个其中所有事物都是精确地依据特定规律来运作的宇宙，是一个细致而严密地组织起来的、其中全部未来世界都严格地取决于全部过去世界状态的宇宙。机械因果观描绘的这种钟表式世界图景，从17世纪到19世纪的漫长时期里持续统治了科学界。直到路德维希·玻尔兹曼（Ludwig Boltzmann，1844-1906）在物理中引入概率解释后，这种决定论才受到了挑战，最终量子力学获得全面胜利，这种纯机械的因果观才在微观世界中才被推翻。即使像莱布尼茨这样具有辩证思想的学者，也坚信机械因果论的，所以莱布尼茨的思维演算系统还是存有很明显的时代局限性。
在研究自动机的过程中，维纳终于领悟出了通信与控制之间的本质联系。二战结束以后，他在信息论的许多方向上进行探索，其重要收获之一是明确了控制系统所接收的信息具有随机性，控制系统的结构必须适应这种性质。由这里隐含了一个重要结论：控制论其实是一种统计理论，它关心的不是系统根据单独一次输入后产生的动作，而是对全部输入整体上能够做出合乎预期动作。在这个系统中，因果联系不再是完全确定的，它同时具有统计上的确定性和个体上的不确定性，因而是一种统计上的因果关系。在控制系统中引入统计属性，从根本上改进了机械式的因果观念，从此观点出发，机械同样可以表现出“具有灵性”的智能行动，这也是维纳对“机械大脑论”的翻天覆地的革新改进，使得机器与生物体，在理论上都可以表现出相同智能行为的理论基础。机器与生物在行为意义上界限，或者说智能与否在行为意义上的界限，可概括为以下两点：
- 机械或者机电系统中的反馈机制可以推广到人类和其他生物的范畴，可以用同一套理论去阐释动物和机器两大领域的信息、通讯、控制和反馈问题。
- 人类和其他生物的智能行为，也同样可以推广到机器，机械也可以实现智能行为。根据“感知（输入）—行动（输出）”方法，只要能够对环境的外部输入给予预期中的输出，这就是智能的体现，而无需去纠结是机器还是生物体。
这两点也是现在行为主义学派学说的理论基础，在90年代初期，由美国人工智能研究协会（AAAI）的创始人之一，麻省理工学院的罗德尼·布鲁克斯教授（Rodney Brooks，1954-）在他的文章《大象不下棋》（“Elephants Don`t Play Chess”）中提出。他一直倡导研究“没有表达的智能”和“没有推理的智能”，认为“智能”就取决于“感知”和“行动”。布鲁克斯本人也是维纳时代之后，行为主义学派的重要代表人物之一。
关于控制论的其他观点和细节，笔者不再细说，毕竟这与控制科学关系更密切些。行文至此，人工智能学科中的三大学派的主要人物和主要观点我们都已经接触过，这里倒是可以对比总结一下了：连接主义学派使用的是生物仿生学的方法，通过模拟生物体的脑部组织结构去寻找智能，它关心的是承载智能的生理结构；符号主义学派使用的是逻辑推理和演算的方法，通过解析物理符号系统假说和启发式搜索原理去寻找智能，它关心的是承载智能的心理结构和逻辑结构；而行为主义学派使用“感知—动作”的研究方法，通过环境反馈和智能行为之间的因果联系去寻找智能，既不关心智能的载体和其内部的生理结构，也不关心智能的逻辑和心理结构，只关心智能的外部可观察到的行为表现。如果要最简单的一句话进行总结，我们可以说连接主义学派在研究“大脑”（Brain），符号主义学派在研究“心智”（Mind），行为主义学派则在研究“行为”（Action）。
参考摘录：https://www.sohu.com/a/293817544_358040
