前几天看公司研究部一个大牛Butler Lampson的演讲视频：一个羞涩的老头，内容主要介绍“Embodiment”。下面说说个人的理解：
上面是两张Agent的体系结构图，学过AI的人大概都知道出自那本著名的”A modern approach”。Agent 这个概念的精华在于它把要研究的部分和其它（环境）隔离，不管什么样的 Agent，必然都有感觉器官和动作器官，可以感知环境，也可以影响环境。从环境->感觉器官->?->动作器官->环境，这个缺掉的问号，不同类型的 Aentt 有不同的填充， AI 研究的终极目标就是使得这个 Agent像人， “？”像人脑。AI 工作者想 Agent 可以像人一样读写，于是有了自然语言处理和语义网；想 Agent 可以像人一样听和看，于是有了语音识别和机器视觉；想 Agent 可以像人一样理解和思维，于是有了逻辑、语义网和推理机；想 Agent 可以像人一样做计划，于是有了规划器（我也写了一个在这里）；想 Agent 可以像人能够依赖直觉做判断，于是有了模式分类和识别。。。
”A modern approach” 提到了著名的钵中之脑试验：假设我们医学极其发达，可以把脑袋抠出来，放在电饭锅里，通过无限电遥控自己的身体走来走去，那么我们（仅就大脑而言）感觉其实大脑没在锅里，而在眼睛后边，跟着身体一起走。同样对于一个Agent而言，没人规定感受器、效应器和控制器一定要在一个个体身上，由于控制器需要大量的数据计算能力，那么最好的结构也许是放在云上，也就是互联网里的超大规模数据中心里，而感受器和效应器分布各地提供我们需要的服务。
一个简单的例子是：如何把交通事故率降低为零？第一步肯定要剥夺人类的驾驶权，因为人的行为受情感左右，不可预测。其次可以在车上安装高速高清摄像头做感知器，驾驶控制仪做效应器，而“云脑”来根据所有车子的出发地和目的地规划出最优的路线并实时监控和调整。例子二：设想你时刻带着摄像机（有实现的例子如Sensecam）走路，摄像头时刻跟服务器沟通，如果你恰好迎面走来一个人感到面熟又叫不出名字，那么耳机中会传来声音提醒你对面的是什么人，你们在什么场合相识等。