是否所有的人工智能都是目标驱动的，取决于你愿意将“目标”的定义扩展到多远。

AI 通常是通过它们的主要任务来定义的。人脸识别是一个过程；人脸识别人工智能是一种有限的、特殊用途的人工智能。Paperclip 收集是一个过程，Paperclip Maximizer 是一个通用的、目标驱动的 AI。

总会有某种目标，但在某些情况下它可能会变得如此模糊，以至于继续称它为目标确实有点牵强。例如，无监督学习（如 Aiden Grossman 所建议的）——您设定的目标是“学习”，几乎没有限定词。潜在的人工智能可能会以令人惊讶和意想不到的方式发展；它甚至可能修改自己的目标。

同样，另一种“漫无目的”的人工智能类型是生物智能的模拟器——比如，在软件中复制昆虫的神经连接，使其运行并观察行为。人工智能本身并没有特定的目标——它是一个工具/研究对象，而不是直接产生结果的东西。尽管如此，目标与原始昆虫的目标完全相同：喂养、繁殖、保持安全；由于硬件限制无法实现，但仍在追求。

因此，是否所有的人工智能都是目标驱动的是有争议的。唯一真正不受任何目标驱动的人工智能是被关闭的人工智能。但是，你是否考虑到所有可能的模糊、抽象或偶然的目标，这些目标驱使 AI 将其称为真正的目标驱动，这是有待商榷的。

我想，上下文如下：假设你有一个不能用函数描述目标的人工智能。这并不意味着它没有目标，但目标的制定不能在功能上依赖于已知的现实模型参数。在你引用的这个解释文本中，有明确的含义：作者不想讨论这种对象，这是合理的。

这样的解释也很有趣，因为打开了有趣的案例来思考:)

遵循标准的 AI 教科书《人工智能：一种现代方法》，除基于目标的代理之外，还有反射代理、基于模型的反射代理、基于模型的基于目标的代理、效用代理和学习代理。

简单反射代理基于条件操作规则，有点像基于 If-then 规则的代理。

基于模型的代理是其中包含世界模型的，我的意思是世界如何演变以及我的行为将做什么 它们有两种变体，基于模型的反射代理和基于模型的目标导向代理。

前者感知环境，从中推断世界如何演变并弄清楚他们的行动将做什么，然后有一些条件基本规则，然后导致行动，

在后一种类型中，基于条件的规则模块被目标模块取代，目标模块可以进一步分解为基于条件的规则，它们就是字面意思。

效用代理是基于强化的代理，它们在环境中行动以最大化其效用，并且有一些元素来检查幸福度量或“绩效度量”是什么，理性代理的定义就是基于此，这是一个理性代理总是会行动最大化他们的平均效用。

学习代理包含一些批评者，一些学习元素，然后是问题生成器，同构可能来自神经网络，其批评者为成本函数，学习元素为 Wieght 调整。我一直在说“有点”，因为它们似乎只是对我的隐喻。

我不知道为什么 Marcus hutler 将目标代理描述为基于效用的代理，可能他有某种两者的混合体。

有趣的问题。

案例一——目标不是目标

开发系统时，它们是基于需求的。系统的目标与开发的目标密切相关。这是第一个例子。很少有系统和构建它们的开发努力是目标驱动的。它们是趋向于一组目标的系统和过程。很少有单一的损失函数。

考虑一种动物。它的代谢停滞系统可能会产生看似目标的东西，一组信号给其他系统寻找和吃食物。在另一个时候，它的温度停滞系统可能会产生一个看起来像目标的东西，一组信号给其他系统，以建立一个可以进入的避难所。存在某种生存目标的概念与神经系统和代谢系统实际相互作用的方式不一致。有人会说，生存是动物进化的目标，但这在技术上并不正确。它幸存下来，不是因为生存是一个目标，而是因为它的每一个祖先都幸存下来，是因为短暂和反复出现的进食和庇护命令信号的结果。没有聚合损失函数。所有这些信号都没有通过单一的神经通路汇集。这个动物' 行为子系统可能共享一些组件，但意图机制在很大程度上是独立的。只是在不经意的观察者看来，不同的系统正在为生存而合作。

这适用于一些车辆自动化系统。避免碰撞是一个具有一组目标的系统，而路由是一个具有一组单独目标的系统。尽管这些目标可能共享一个 CPU、视觉系统以及大量功能组件和计算资源，但它们是解耦的。

这些系统是目标驱动的，使用复数形式，而不是目标驱动。

案例二——消除过程

另一种在技术上不是目标驱动的人工智能方法是遗传算法。他们复制，一些复制人被淘汰，但实体本身没有目标。淘汰标准在技术上不是目标。它与一个相反。经过多轮复制和同时缩小标准后没有被淘汰的复制人的出现可能会实现运行算法的人的某个目标，但算法本身并没有代表目标，而是相反，即最终淘汰标准最后一轮。

案例三——实验装置

许多用于发现智能本质和模拟智能方面的人工智能实验都有研究人员定义的外部目标，但实验中使用的系统，即人工智能设备，并不是由目标驱动的。它没有目标地运行。

案例四——玩具

无论是成人玩具还是儿童玩具，玩具的出现都可能带有某种目标，以某种方式娱乐，但其中的人工智能没有目标。没有损失函数来最小化或强化或健康信号最大化。如果它是目标驱动的，它的行为可能就不那么有趣了。有趣的是它能够产生与智能相关的模式，但没有特定的目的。在某些方面，很多人类对话和创意艺术都是这样的。目的过多，娱乐性降低。

案例五——模仿后现代人类的机器人

后现代社会中的人类，那些真正的相对主义者并拒绝现代主义的人，并不是特别以目标为导向的。他们倾向于四处游荡并做一些聪明的事情，但是他们可能会以目标为导向，然后破坏短暂目标的产物。在海滩上建造沙堡就是一个例子。虽然这可能不是当前人工智能研究的重点，但由于人工智能为我们做事寄予厚望，这不排除未来机器人建造某物然后摧毁它以建造其他东西的可能性，没有一些实际目标。