为什么要将神经网络放在机器人中而不是仅仅在计算机上研究它们

将鼠标放在迷宫中可以告诉您很多有关小大脑如何学习的信息。但是，如果您可以随意改变其大脑的大小和结构，以研究使不同行为成为可能的怎么办?这就是Elan Barenholtz和William Hahn的提议。Boca Raton的佛罗里达大西洋大学的认知心理学家和计算机科学家都在装有人工智能的机器人上运行经典心理学实验版本。他们的笔记本电脑大小的机器人漫游车可以通过摄像头移动并感知环境。而且它们是由运行神经网络的计算机指导的，这些神经网络的模型与人的大脑有些相似。

巴伦霍兹(Barenholtz)上周在美国心理学会的技术思想与社会会议上介绍了这种“机器人心理学”方法。他和哈恩(Hahn)告诉《科学》杂志，他们如何使用他们不寻常的新测试科目。访谈已经过编辑，以使内容更加清晰明了。

埃伦·巴伦霍兹(Elan Barenholtz)：有许多小组试图建立模型来模拟大脑的某些功能。但是他们并没有让机器人四处走走并识别事物并执行复杂的认知功能。

威廉·哈恩(William Hahn)：我们想要的是有机体本身来指导自己的行为并获得回报。考虑它的一种方法是尝试构建最简单的模型。您需要放入这些代理之一中以使其像松鼠或猫一样地工作的最低复杂度是多少?

问：这些机器可以进行哪种实验?

EB：实际上，我们的小型漫游车有了一个初步的结果，我们开玩笑地称它为Skinner盒子。[在BF斯金纳(BF Skinner)关于动物学习的经典实验中]，一只鸽子在笼子里徘徊，然后也许走到了某个位置，这也许使它兴奋了。这很震惊，因此它很快学会了不去那里。或者，也许鸽子在一个小按钮上啄食，它就会获得食物奖励。

我们将[流动站]放到墙壁各面带有颜色的盒子中，并且仅仅因为面向正确的方向而得到奖励。我们在问我们是否可以让这种机器人仅仅基于强化来从事某种行为。我们从来没有告诉过它：“这是正确的做法。”相反，我们只是允许它去探索，因为“这是我的相机输入，这是我的行为，有结果吗?我会得到回报吗? ”

问：只是被告知其“奖励”是正确的?

EB：[是，]现在，这就是它要优化的内容。这就提出了一个非常有趣的问题—一个心理问题：奖励的本质是什么，它能最好地模拟其在生物体中的工作方式?我们的头脑中没有分数。有内啡肽和5-羟色胺，发生的所有这些事情我们称之为奖励。

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