火星漫游者是罗德尼·布鲁克斯在 1990 年代工作中出现的“新人工智能”的一个非常成功的例子。

引用布鲁克斯的话：

1984 年，我加入了 MIT 的教职员工，从那时起我就一直在那里工作。我在那里建立了一个移动机器人小组，并开始开发导致火星行星漫游者的机器人。

连同“艾伦”论文，该领域的基础人工智能文章是：

• “大象不会下棋”
• “没有代表的情报”

尽管 Brooks 最初很难让这项工作发表，但预印本在 AI 社区内广泛流传。布鲁克的“物理基础假设”（本质上是：“智力需要身体”）现在已在很大程度上取代了之前的象征主义方法。

MARS Rover 的功能被组织在一个包容架构中。越来越复杂的行为不是维护一个集成和复杂的“世界​​模型”，而是堆叠在层次结构中。例如，“行走”是相对低级的能力，“避开障碍”和“四处走动”是高级能力。

每一层都由一个有限状态机表示，该状态机对适合该级别的刺激做出反应。较低级别的活动可以被较高级别的活动抑制（“包含”）。

这是布鲁克的第一个包容机器人“艾伦”的底部两层示意图：

NASA 艾姆斯研究中心智能系统部高级研究员 David E. Smith 接受了采访（链接见下文）。在这次采访中，他谈到了人工智能和人工智能规划的应用，特别是在他在 NASA 的工作中。他还（不久）提到了火星探测车并引用了相关的科学论文（只需搜索“火星”）。

Springer官方出版物链接：http:
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