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仿生学是一门年轻的学科，它研究的是自然中的各种原型，并模仿或从这些天然的设计和生命过程中汲取灵感以解决各式各样的问题。
因此，它潜在地涉及诸多不同的科学领域和过程，在此，我仅谈及其中很少一部分：这些都是与我的论证有着直接关联的。
尽管过去仿生学的使用主要集中在材料科学等领域，最近，动物力学领域也被投入了相当的精力，如果能够被模仿的话，许多动物器官就可以展现出显著的效用。
比如，贻贝的脚具有黏性或者蜘蛛可以吐出强韧的丝。
①然而，最近人们越来越关注模拟动物大脑等程序的生产，因此，用那些以传统程序很难或不可能采用的方式来对一些模型进行分析也成为可能，比如，通过使用冗余来处理或产生副作用，去驾驭可见的和不可见的力量。
这些程序也可以使用“可触感化”
处理器，它是一种高效的巨型感测器或光蛋白处理器，它能够在任何地点感测到光的吸收状况并通过一组详细的技术对不同的模式进行区分。
②仿生学机器人种类繁多，从装有模仿动物身体某个特殊部分的感测器的机器人（比如，对苍蝇的动敏式复眼或蚂蚁的两极化感光器官的电子模拟）到建立一系列允许某种程度的快速的协同进化原型的尝试。
③
第二种方式主要是模仿。
在过去的十年间，模仿已经成为不同学科的共同点，这些学科有心理学、人种学、哲学、语言学、认知科学、计算机科学、生物学、人类学和机器人学。
①不出所料，人们在通过模仿使动物的特征程序化方面已经投入了很多精力，在这个过程中，模仿既是一种功能性的方法，也是一个有趣且有价值的话题。
模仿已经被看成是动物进行社会性学习的主要方式之一（包括人类在内），这一研究的很多方面显然都可以被转移至人工领域，尤其是当人工领域不再被仅仅看成是介于感知与行动、发送与接收之间的简单映像的时候。
特别是，现在许多工作的核心观点都是将模仿看成是处于某个情境中的具体化的行为人的特性，其所处的环境还包括其他行为人和其他动态变化的资源。
②只要涉及人造生物，其目的就非常清楚：发展复杂的情感技术，如面部表情。
第三种方式也许是最明显的：制造现实中的人造生物。
当然，这已经不是什么新的想法了。
它至少可以追溯至18世纪早期的自动装置。
电动的自动装置可以追溯至20世纪40年代。
例如，在20世纪40年代至50年代之间制造了一系列同时展现自发性、自主性、自律性的人造生物（简单动物）。
以真空管、制动器和两个感测器（光线和撞击）为基础，这些生物展现了条件反射式的学习能力和多种行为类型。
从那时起，机器人研究专家和其他学者开始投入大量的精力建造这样的生物，目前人工行为学的潮流算是对这个方向的发展成果的终结：
移动机器人现在已经存在了大约50年。
在这段时期内，绝大部分机器人都在当代工程学、计算机科学和人工智能的技术和概念的标准范围内有所发展。
由于各种原因，只有少数机器人经过特殊的设计以这样或那样的方式来模仿动物。
现在，凑巧的是，动物和移动机器人（无论是仿动物的或传统式的）拥有很多共同点，以至于从诸多方面来看，所有移动机器人都在不同程度上与动物相似。
另外，所有机器人——仿动物的或传统式的——所拥有的共同点使得它们与动物区别开来。
①
最特殊的是，动物生长并演化着，因此，从某种程度而言，它们也拥有功能上的适应性。
尽管，简单的模仿可以产生类动物的行为，而且这些行为因其明显的相似性而给人留下深刻印象，这可能仅仅因为机器人和动物都根据同样被严格限定的环境来给出解决问题的指令。
无论情况如何，公平地说，也许在建造人造生物方面取得的最大成就是人类对待环境的态度更加谨慎，因为人们认识到，许多动物的认知活动都要归因于环境，环境提供了一系列的外在设备，它们能够存储、增强、简化和从总体上重新呈现意义，②这就是布鲁克斯所青睐的“归类”
的方法③。
根据这种方法，一种智能系统是由一组行为生成性的子系统组成，每一个子系统都独立地将传感器与行动相连以达到某些特定的行为能力，如“避免”
“徘徊”
“探索”
。
这些非常基础的情感可以以多种方式进行关联，毕竟它们能够针对许多环境做出准确又直接的反应，然而这都是因为它们并不依赖于内在的表象，而是依靠环境来完成绝大部分的“思考”
，用现在流行的一句话就是，“世界本身就是最好的模板”
。
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