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这种以行为为基础的方法——每一种情感和整个系统主体进行进化选择（以遗传算法、神经网络等为代表），并因此引入一种确定的学习轨迹——被推广至方方面面。
这一适应性的方式，通常被称为“进化机器人学”
，作为一种能够随着时间流逝而挑选某些特殊能力并对之逐渐强化的方式，和一种共同演化的不同类型的机器人的方式，正日渐流行起来。
①于是，这些成果正带来一种对“集体机器人学”
的兴趣，各式各样的机器人正在共同演化并展现出一种非常类似于昆虫群落的分散智能。
②
第四种方式就是直接移植一个存活的动物肢体到机器人身上，生产出一个有机人工变种或“机器人变种”
。
由于在一个被分离出来的动物肢体上保存功能是极其困难的，因此，这样的变种存活下来的很少。
比如，蚕蛹的触须被分割并安装到一个微型机器人身上，作为一种追踪信息素的方式，同样，海鳗的神经系统被分离出来并被用做汽车的驱动和测试微型机器人身上记录光的敏感度。
③最近，通过对培育在盘子中老鼠的大脑细胞的神经活动进行操作，一个半机械半生物的机器人已经被研发了出来。
事实上，这个机器人还走向了市场（通过瑞士的机器人制造商K-Team④），这些实验，或其他类似的实验，也许可以被看成是一个更宏大的趋势的一部分，这个趋势就是通过对不能被操控的动物感官的利用而将有机体和数码进行混合。
这些实验或者也可以被看成是形成一种新的“仿生学”
感官的方式，或仅仅是对动物进行更深入探究的一种方式。
每一种研究方式所暗含的野心都再清楚不过了。
尽管将意识形态学家们的研究奉为典型总是一种危险的做法，然而，他们的极端性在指出目前那些试图设计电动动物的梦幻和野心方面，依然有其用武之地。
我认为，这是设计一种依靠“生物”
驱动的机械自然，这一机械自然将至少呈现出如下特征：一个开放式的进化过程，或至少是一种突显，一种学习的能力，一种来自大量行动者的巨大的解决问题的力量。
为什么呢?因为：科技正变得越来越复杂，这意味着我们的传统方法论将比以前更快地遇到发展的瓶颈：它们越来越过度地扩张着……这时候我们就应该开始考虑生物学，通常它使得我们能够设法应付一种不完善的设计而演化、学习，以及其他受生物学启发的技术能将之完善。
①
当然，一些学者想要进行更深入的探讨。
比如，布鲁克斯想象了在一个距离现在不远的世界中，机器的人工生态学获得了蓬勃发展。
这些“生活中的机器”
将成为各种能力的混合体，并将持续地忙碌着以各种方式满足人们的需要：
我们家里将会拥有越来越多的机器人。
很快，我们就懒得再去查它们究竟有多少了。
（世界）将会出现一个新的类别的实体，它们按照自己的意愿行动，根据自己的判断来完成它们的工作。
我们家的生态将会比今天看起来复杂得多。
正如我们的房子有了冰箱、洗衣机、洗碗机、音响、电视和电脑，才看起来像个房子一样，整个房子也将到处都是奇怪的东西，在我们看来，100年以后的房子跟今天的相比，几乎不会显得奇怪。
②
这也许就是代表着20世纪90年代末的、甚嚣尘上的科技夸张表达的完美例证。
以下这些事实除外：原始机器人吸尘器和除草器现在在北美和西欧普遍有售；在日本，新一代的消费机器人正受到普遍欢迎（通常是非常昂贵的）;一些拥有可行的计划将无线网络感测器和移动机器人进行连接，这样机器人将不再需要花费脑力，因为它们可以实现脑力共享③;环保活动已经开始尝试着生产AIBOs的“野生”
包和其他一些机器狗，它们能够参与到分阶段举行的媒体活动中——或者只是玩玩足球。
①换言之，无论何时，当我们审视现代的欧美文化时，我们可以看到那些受软件力量驱动的新的事物和物体的不断涌现，而且越来越多的事物和物体将会名副其实地靠软件被赋予生命力，这样的动物性也将变得越来越普遍。
②这将不再是一个遥不可及的梦想，即在20年左右的时间内，机器将在欧美的家庭和工作场所内，以几乎不引起人们特殊注意的方式，急促地忙碌着去完成它们平凡又具体的任务或以各种形式为人们提供安慰。
下一个部分主要进行探讨的问题是，什么样的文化模型将被用来描述这些新的“野生事物”
。
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