構建植物啟發的機器人學 Enacting Plant-Inspired Robotics

Enacting Plant-Inspired Robotics

構建植物啟發的機器人學

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植物為軟體機器人學提供了生物靈感的來源。然而，在基于植物智能的基本原理（植根于非中心化的模塊化架構和高度可塑的表型）設計機器人方面，仍然存在差距。我們認為，一種整體的植物仿生方法——一種更全面地汲取植物智能和行為特征的方法——證明了生成主義視角的價值。這是因為生成主義不僅強調具身性的特征（如物質組成和形態），還強調自主性作為植物智能和行為的一個重要方面。生成主義意義上的自主性關乎自生產系統（如植物）的動力學，這些系統在自身與影響其生存條件的互動領域之間創造出一個區分。這與那種廣泛流傳但被淡化的自主性概念形成對比，后者僅僅指示系統在任意時段內的獨立運作能力。不同的自主性概念對軟體機器人學家具有重要意義，例如，在評估現有從植物獲取靈感的生長機器人（"生長機器人"）的局限性時，這些機器人依賴于外部施動者提供的固定能源和材料。更廣泛地說，植物啟發的機器人可以作為生成主義智能觀的一個案例研究，而相應地，生成主義也呼吁人們關注體現在自組織、自主系統中的非動物智能形式的可能性。

關鍵詞：軟體機器人學，具身機器人學，植物智能與行為，生成主義，自主性，生長機器人

引言

植物為軟體機器人學提供了豐富的生物靈感來源。盡管在特定領域取得了進展（關于小型綜述，見 Mazzolai 等人，2020），但在基于植物智能基本原理設計系統方面，仍然存在差距。更"整體地"受植物啟發的機器人，其身體將展現出更全面的植物特征，這些特征植根于去中心化、模塊化的架構以及高度可塑的表型（Calvo 等人，2020；Calvo 和 Trewavas，2021）。除了擁有類似植物的身體之外，要實現植物智能的關鍵特征，如靈活且適應性的生長，可能還需要關注生物自主性的作用。考慮到生成主義對具身特征（如物質組成和形態）以及適應性自主性的考量，本文表明，設計更完全類似植物的系統這一項目，與生成主義形成了富有成效的雙向交流（Varela 等人，1991/2017；No?，2004；Stewart 等人，2010；Thompson，2010；Hutto 和 Myin，2012；Di Paolo 等人，2017）。

設計更整體地受植物啟發的機器人的前景，與一種普遍的具身視角相關聯，這種視角認識到通過適應性形態進行智能問題解決的價值 [例如，McGeer（1990）的典范"被動動力行走器"所證明的；討論見 Clark，1997]。智能的具身性顯然是植物智能和行為的關鍵；例如，植物體的物質和結構特性被調整以利用物理約束（摩擦、重力和傾斜）來促進生長（而非運動）（Lopez 等人，2014；Vandenbrink 和 Kiss，2019）。相應地，植物啟發的機器人以生長機器人或"生長機器人"的形式（Laschi 等人，2016；Sadeghi 等人，2017；Del Dottore 等人，2019），即通過延長或擴展其身體表面積來移動的系統，展示了適應性具身化的替代方式。

除了這些基本的具身性考量，生成主義視角還引出了對強自主性的關注，這種自主性植根于自創生概念（Vernon，2010）。因此，生成主義可以在引導人們關注強生物自主性方面發揮啟發式作用，并提醒我們，材料和形態并未窮盡生物靈感的可能性。就植物啟發的機器人學而言，這一視角可用于（除其他外）評估現有生長機器人的局限性，這些機器人從植物中汲取生物靈感，但卻依賴于外部施動者提供的固定能源和材料。更廣泛地說，將自主性視為軟體且具身視角的一部分，可能有助于開發整體上類似植物的機器人，同時檢驗從應用植物認知科學/神經生物學工具中收集到的非動物智能和行為的原則（Balu?ka 等人，2006a,b）。

現有植物啟發機器人及植物智能的本質

現有的生物啟發機器人證明了考慮植物智能行為能力具有實用價值。近年來在材料組成、運動學原理和形態特征方面的進展都建立在植物研究的基礎上。例如，有效的粘附機制源自對攀援植物的研究，軟質螺旋抓取器來自纏繞植物(Yang et al., 2020)，而通過卷曲實現的抓握行為則源于植物的回旋轉頭運動——這是達爾文(1875)創造的術語，指生長尖端和其他植物器官產生的螺旋運動。此外，通過類似根部的絲狀沉積實現的機器人生長也從植物界獲得了靈感(Blumenschein et al., 2020; Fiorello et al., 2020; Mazzolai et al., 2020)。

這些現有的植物啟發研究大多屬于軟體機器人學領域，這對于理解本文所針對的整體性植物啟發機器人學至關重要。所謂"整體性植物啟發機器人學"，我們指的是開發在智能和行為方面更完全類似于植物（其含義稍后將具體說明）的系統，而非僅僅是借用少數特定的材料或小裝置。軟體機器人學指的是使用柔性材料設計和構建具有柔性身體的系統，通常借鑒生物體的特性(Kim et al., 2013; Calisti et al., 2017; Thieffry et al., 2017; Rich et al., 2018; Drotman et al., 2021)。軟體機器人（相對于硬體機器人）的一個常見優勢是身體靈活性更強，對環境約束的適應性更好。

軟體機器人學反過來又與前面介紹的"具身"視角重疊。軟體機器人學特別關注自然界所利用的各種柔性材料帶來的問題解決潛力(Trivedi et al., 2008)，而具身視角則更廣泛地從生物體適應性形態的能力中汲取洞見(Hoffmann and Pfeifer, 2018)。與軟體且具身的視角一致，植物智能研究表明控制和處理具有分布式特性，其中適應性責任由內部信號通道、（軟）器官的材料特性以及身體-環境相互作用的動力學共同承擔。

通過審視現有的植物啟發機器人，我們可以區分那些選擇性借用植物設計元素的系統與那些基于植物智能基本組織原則的系統(Frazier et al., 2020)。這是一個連續的光譜。然而，迄今為止，植物啟發機器人學主要集中在解決特定問題的少數工具上（盡管可參見例如Blumenschein等人(2020)關于設計更類似植物的控制系統的研究）。因此，在工程設計能夠體現植物智能全套基本特征的系統方面，仍有待探索的途徑。這類系統不僅擁有一些類似植物的小裝置，而且在基本組織上類似于植物。

當然，植物在解剖和生理細節上展現出與動物一樣多的多樣性。因此，我們應該對植物智能和行為潛在的多樣性保持敏感。盡管如此，我們還是可以識別出一些代表植物界的通用原則，就像我們對動物（盡管存在無數差異，但土豚、信天翁和短吻鱷共享相似的中樞神經硬件和基于運動的感知運動能力）所做的那樣。事實上，關注植物特殊性背后的共同特征，可能有助于我們認識到只關注特定身體裝置的植物啟發機器人學所留下的空白。我們認為對軟體機器人學家有指導意義的植物行為和智能的關鍵特征包括：

分布式協調：高等植物的特點是高度全局化但去中心化的，即分布式架構，具有由根分支（地下）以及葉片和著生芽（地上）組成的復制模塊，這些模塊靈活分布以優化能源和礦物資源的獲取(Calvo and Trewavas, 2021)。對我們的目的而言，重要的一點是植物表現出高度局部化的活動，同時利用反饋和前饋機制(Calvo and Friston, 2017)來提供穩定性和靈活響應，以實現生物體層面的適應性行為。

通過生長移動：植物通過生長而非移動來運動(Darwin and Darwin, 1880)。在動物中，生長主要涉及生物體成熟過程中的發育，并且相對確定。在植物中，生長與生物體在整個生命周期中與環境的持續、動態互動相關聯，并且高度可塑。其主要特征在于身體尖端的延伸（頂端延伸）和長度變化，使生物體能夠在空間受限的環境中移動并形成三維結構。因此，生長與植物的"重塑"（改變其材料特性）和"形態發生"（改變其形狀）密切相關，以便在其動態環境中適應性地行動(Del Dottore et al., 2018)。值得注意的是，作為一種有效的移動策略，生長存在于自然界的不同尺度和不同界中——例如，真菌菌絲以及神經元網絡——并且與非確定性身體對三維空間的靈活探索相關聯(Blumenschein et al., 2020)。

類神經特性：植物沒有神經元。然而，越來越多的研究強調了動物和植物基質在分子水平上的功能相似性(Balu?ka and Levin, 2016; Miguel-Tomé and Llinás, 2021)。一個例子是植物擁有神經遞質[乙酰膽堿、谷氨酸、多巴胺、組胺、去甲腎上腺素、血清素和γ-氨基丁酸（GABA）]，其中一些似乎扮演著與動物中類似的角色(Balu?ka and Mancuso, 2009a; Balu?ka, 2010)。另一個例子是植物細胞能夠產生電勢并利用分泌生長素的、類似神經元的植物突觸(Balu?ka and Mancuso, 2009b)。電信號通過韌皮部、木質部和形成層網絡沿著維管通道傳輸，再次凸顯了維管系統對于全身整合的重要性(Balu?ka et al., 2006)。

群體智能：群體智能指的是去中心化的個體群體的活動，這些活動共同導致適應性行為的涌現。例子包括鳥群、微生物組織、蟻群協調和魚群。研究表明，群體智能可能也適用于植物根系：相對簡單的組成部分（根尖）之間的局部互動導致了涌現的功能。例如，Ciszak等人(2012)認為，各個根尖之間的協調活動，其生長方向的變化產生了它們周期性的協調活動模式，從而（集體地）導致資源優化。

通過其高度可塑表型內的模塊化架構，植物展現出一系列靈活且對信息敏感的能力。通常觀察到的能力包括感知、交流、親緣識別、決策、預期、學習、風險敏感性和擬態(Calvo, 2016; Segundo-Ortin and Calvo, 2021)。因此，植物無需中央控制器官就能展現出極其智能的行為。

踐行生物靈感

正如我們迄今的討論所示，設計更完全類似植物的系統與軟體機器人學和更廣泛的具身視角是一致的。強調軟體結構和智能形態的一個原因是，植物智能缺乏那種以符號化、類似語言的或更明確地依賴深思熟慮架構所建模的組織和架構類型(Newell and Simon, 1976; Pylyshyn, 1984)。例如，植物智能研究表明控制具有分布式特性，其中適應性責任由局部響應、內部長距離信號機制、器官的材料特性以及身體-環境相互作用的動力學共同承擔（回顧"生態平衡原則"，Pfeifer and Scheier, 1999）。更完全類似植物的機器人將利用類似的適應性行為手段，通過智能具身的原則，如與軟體的感知運動耦合和去中心化控制(Linson and Calvo, 2020; Calvo and Trewavas, 2021)。

生成主義強調適應性具身在智能和行為中的作用，因此與其他軟體和具身視角一致，但此外它還特別關注"自主性"和"適應性"的作用(Froese and Ziemke, 2009)，其基礎是生命與心智之間強連續性的信念(Varela et al., 1991/2017; Thompson, 2007)。正如我們將要看到的，與所有生物體一樣，這種適應性自主性在植物智能和行為中很可能扮演著重要角色。因此，我們認為，對植物生物靈感的生成主義視角可以作為一種啟發，既引導我們關注軟材料和形態對植物智能的貢獻，也要求我們思考適應性自主性的作用。另一方面，植物生物靈感為生成主義提供了一個案例研究，用于探索設計更完全意義上的能動系統的可能性。

生成主義指的是一系列理論，它們有著共同的歷史根源和核心原則，但在重要方面存在分歧，或者強調了認知的不同方面(Ward et al., 2017)。就當前目的而言，生成主義的重要方面，正如我們所理解的，不僅強調：(1) 能動者-環境耦合以及身體形態對智能行動的重要性（與其他具身方法一致），還強調 (2) 自主性的作用(Varela et al., 1991/2017; Thompson, 2007)。這里自主性被定義為一種遞歸的生產過程，其中系統由一個過程網絡構成，這些過程遞歸地相互依賴以產生過程本身，并將系統構成為一個從其環境中個體化的統一體。引用Thompson的話，"自主系統是一個自我決定的系統，區別于由外部決定的系統或他律系統"(Thompson, 2007, p. 37)。為簡潔起見，我們關注基本的代謝或自創生自主性(Ruiz-Mirazo and Moreno, 2004)，即系統在物理上自我復制和維持的能力。然而，生成主義者常常認識到其他形式的自主性（例如，神經的、免疫的、感知運動的）。機器人學和植物研究可能受益于關注這些其他形式的自主性，它們在植物界中也有對應物。例如，除了"植物神經"(Calvo et al., 2017)和感知運動行為之外，我們還應該研究植物免疫學(Jones and Dangl, 2006; Li et al., 2020)。

補充自主構成這一基本思想的是，一個真正自主的系統是"不穩定的"——它必須積極工作以確保其持續存在。這將自主性與適應性聯系起來(Di Paolo, 2005; 另見 De Jesus, 2018)。當代生成主義非常強調適應性——系統以促進其持久存在的方式主動改變其與環境關系的能力(Di Paolo, 2005; Di Paolo and Thompson, 2014)。將自主性與適應性結合，我們得到"適應性自主"(Barandiaran, 2002, 2004; Barandiaran and Moreno, 2008; Thompson and Stapleton, 2009)，即系統調節其與世界的互動，從而管理其生存條件（它作為一個獨特系統持續存在的條件）的概念。這在系統的互動及其環境與系統的持久存在之間創造了一種相互依賴關系；系統的行動及其構成是相互交織的。

盡管對生成主義者來說，嚴格意義上自主性是一個全有或全無的現象——生命系統是唯一已知的明確自主系統的實例——我們仍然可以認為機器人在設計上或多或少地遵循了生成主義原則。這是因為這類系統的設計可能會或多或少地強調自主性作為一個重要的理想和指導性啟發（除了形態學和身體-環境耦合的重要性之外，這些是與其他具身視角共享的）。這里有三個考慮因素值得牢記。首先，即使是那些通常被認為是自主的、因為它們可以在特定時段內獨立運行的具身機器人，也不一定滿足生成主義意義上完全自主的所有要求(Froese and Ziemke, 2009)。其次，即使未能設計出完全自主的系統，自主性仍然可以作為一個模型標準。最后，對自主性的關注會產生不同的結果，具體取決于對個體的研究是受動物還是植物啟發；自主的生長機器人可能因它們架構和形態的特異性而滿足與"移動機器人"不同的標準（關于"有機體形態具身"特殊性的相關討論，見 Vernon, 2010）。

自主性（以及適應性）被認為是真正能動性的關鍵決定因素。從生成主義的角度，我們可以將能動性理解為一種自主組織，它適應性地管理其與環境的耦合，從而有助于維持自身(Barandiaran et al., 2009)。Ruiz-Mirazo和Moreno提供了"基本自主性"的更精確定義（與傳統的自創生表述略有不同）："系統管理流經它的物質和能量的能力，以便同時調節、修改和控制：(i) 內部自我構建過程，以及 (ii) 與環境的交換過程。因此，系統必須能夠生成和再生所有將其定義為自身、連同其與環境的特定互動方式的約束——包括部分邊界條件"(Ruiz-Mirazo and Moreno, 2004, p. 240. 原文強調)。生成主義視角的一個有趣結果是，相對"簡單"的生物體（包括所有高等植物）表現出真正的能動性，而能夠完成復雜信息處理任務的機器人通常則不能。即使是具有緊密感知-行動耦合的具身機器人，盡管可能表現出類似能動者的行為，但除非這種耦合源于滿足系統持續生存的要求之一，否則它們并不擁有內在的能動性(Barandiaran et al., 2009; Stapleton, 2016)。簡而言之，生成主義為關注真正能動性的機器人設計提供了相關視角，這種能動性植根于并非動物獨有的生物過程。再次強調這里概述的自主性概念與許多機器人學領域引用的概念之間的對比非常重要（關于機器人學中"自主性"多樣性的討論，見 Smithers, 1997）。例如，"自主系統"通常指的是僅僅有能力在沒有人類監督的情況下自我管理一段較長時間（任意基準）的機器人。

以植物啟發機器人學中的生長作為案例研究(Del Dottore et al., 2018)。鑒于生成主義強調穩態自主性(Froese and Ziemke, 2009)，它提供了評估現有生長機器人局限性的工具。現有的機器人能夠通過類似根部的附屬物實現生長，提供了新穎的運動形式(Sadeghi et al., 2017)。近期有效機器人生長的例子包括軟體氣動機器人，它們通過對倒置薄壁容器加壓并結合受控的不對稱伸長來實現定向生長，展現出在受限空間中移動的卓越能力(Hawkes et al., 2017)。然而，所有現有形式的植物啟發式根部都依賴于預存的能量和物質儲備。最近的壓力驅動機器人依賴于"基站"內儲存的材料——一個固定的聚乙烯管卷為壓力驅動外翻（即從內向外翻轉）提供材料——以及外部提供的液體或氣壓源(Hawkes et al., 2017)。從生成主義的角度來看，一個更真正自主的機器人會主動在其環境中尋找并代謝所有生長所需的物質，并利用這個過程來幫助其作為一個個體化系統的持久存在。現有的一些機器人擁有人工消化系統，可以尋找能源、處理能源并排出廢物(Melhuish et al., 2006; Ieropoulos et al., 2010)。Ecobot-II 和 -III 使用機載的帶有氧陰極的微生物燃料電池將生物質轉化為能量。然而，這些機器人仍然需要外部來源提供關鍵材料。

展望未來，更真正自主的生長機器人——不僅在材料組成和形態上類似植物，而且在適應性自主性上也類似植物——將不僅以現有所謂"自主"機器人（無需直接人工管理）的方式自我導向和自我管理，而且會主動尋求滿足其自身持續存在條件所需之物。鑒于它們對外部來源的依賴(Hawkes et al., 2017)，這對于審視現有生長機器人與植物相比在生長量和可能控制程度方面的局限性也可能具有意義。

植物啟發式機器人的價值

除了生成主義視角所帶來的任何普遍益處之外——例如，Smithers (1997) 關于自主性在應對不可預測環境中的作用，以及 Lowe 和 Kiryazov (2014) 關于自主性在認知-情感過程中的作用——設計在材料組成、形態和自主控制方面更完全類似植物的機器人，有望為軟體機器人學帶來一些特殊的優勢。顯然，自主的類植物機器人使我們能夠通過從生命之樹上的非動物分支汲取靈感，來測試智能可能采取何種形式的可能性。它們也可能使我們能夠更好地檢驗植物認知科學/神經生物學中的現有理論，采用"合成方法論"，即通過構建模擬現象各個方面的物理系統來理解現象(Pfeifer et al., 2008)。

展現出更像植物身體以及更強自主性的機器人也承諾帶來實際益處。這些益處將建立在現有植物啟發式機器人的優勢之上（但可能超越它們）。這包括植物表現出高水平的容錯性，鑒于缺乏系統關鍵的中樞器官以及能夠根據生長需求獲取能量和物質（這是其適應性自主性的一個功能），發生災難性損壞的可能性較小。換句話說，植物的基本組織中內置了廣泛的冗余。這種策略可以最小化生存風險（沒有哪條根是必不可少的），但它也提供了到達新位置的新穎方式，這些方式相對于移動具有優勢（例如，通過從小裂縫中生長來穿越堅硬表面）。還有一個普遍原則是，考慮到所涉及的成本/風險，通過許多"不那么智能"的部件——通過群體智能的原則——來設計一個智能系統通常是最優的。例如，這在設計用于太空探索的昂貴系統時尤其相關(Mehling et al., 2006; Wooten and Walker, 2015; Gallentine et al., 2020)。

因此，參照包括更強自主性在內的更完整植物特征集來設計機器人，有潛力產生相對低成本的系統，這些系統無需大量配置即可部署，并且將在幾乎沒有或完全沒有外部管理的情況下，在探索和適應其環境的同時主動構建自身。這可能對太空探索、救援行動和醫療程序產生重要影響（另見 Blumenschein et al., 2020）。因此，植物啟發的機器人學證實了這樣一種格言：具身視角既能提供對生物智能原理的理論洞見，又在設計適應性系統方面具有實用價值(Pfeifer et al., 2008)。

總而言之，我們認為至少有四個（重疊的）理由考慮將設計更整體地受植物啟發且具有強自主性的機器人作為指導性啟發：
? 發現新穎的機器人設計形式（例如，"機器人是否有可能使用類似植物的策略來解決某個問題？"）。
? 利用植物組織的獨特優勢來克服現實世界的任務（例如，"類似植物的生長是否為探索地外行星提供了特殊優勢？"）。
? 檢驗植物認知科學/神經生物學中的理論（例如，"我們能否構建一個具有我們認為構成植物行為基礎的那種類似機制的機器人？"）。
? 設計出展現自主、去中心化智能的機器人，作為智能可能采取何種形式的概念驗證（例如，"有可能設計出哪些形式的智能，它們與現有生物體有多相似？"）。

當然，軟體機器人學家在某些時候已經對其中一些考慮因素有所察覺。因此，認識到更整體地類似植物的機器人的可能性，部分地起到了深化和發展現有趨勢的工具作用。同樣，如果前面的討論是正確的，那么對于真正自主系統的可能性，以及利用強自主性作為啟發來開發更完全類似植物（及其他自主）的機器人，例如具有更真正類似植物生長特性的機器人，人們關注得太少了。

我們的討論探討了生成主義與設計更類似植物機器人之間的雙向關系。生成主義幫助我們關注從植物和其他非動物靈感來源尋找可能性的機會，強調生命之樹上適應性形態與強自主性的結合，而植物啟發式機器人的實際成功則強化了一種后認知主義視角(Heras-Escribano, 2019)，即關于智能可以采取的多樣化形式(Linson and Calvo, 2020)。

結論

本文僅僅開始揭示植物生物靈感與生成主義之間的關系。然而，顯而易見的是，植物為未來的發展提供了豐富的洞見來源，這與生成主義視角重疊，不應被忽視而只青睞純粹的動物靈感。關注強自主性原則（如植物所展現的），結合新型的類植物材料和形態，可能被證明對植物啟發的機器人學有益。它也可用于評估現有植物啟發式機器人（如生長機器人）的局限性。更廣泛地說，我們指出，對植物生物靈感的生成主義視角有助于確保軟體機器人學成為一個富有成效的領域，既能產生理論洞見，也能帶來具有數量優勢的實際益處。未來的研究應該探討更自主的植物啟發式機器人的設計與開發現真正類生命系統的現有嘗試(Kriegman et al., 2020)之間的重疊，以及針對植物生物靈感的其他后認知主義視角，如生態心理學(Frazier et al., 2020)。最后，除了本文討論的與生長和生長機器人相關的問題外，鑒于發育在植物適應性行為中的重要作用(Segundo-Ortin and Calvo, 2021)，植物啟發式機器人學的研究應該探究發育作為更完全類植物系統中關鍵要素的潛力。

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