利比特指出，據《牛津英語詞典》記載，“擬人化”這一術語的首次使用最早可追溯至19世紀下半葉①。與此同時，科技與動物的曆史開始更為緊密地結合在一起，這也許並非巧合：
隨著它們的消失，動物逐漸成為懷舊的好奇心的主體。當馬拉車讓位給蒸汽引擎，為了仿造一種與舊時動物驅動的汽車的連續性，塑料馬被豎立在有軌電車的車頭前。一旦涉及一種自然的借喻形象，動物就會成為新的工業環境的象征，動物好似被興起的新科技的身體替代。從蒸汽引擎到量子力學的大量科技創新的曆史和習語都展現了一種合並的動物性。在從19世紀末到20世紀初的工業和美學領域的變化起重要作用的人中，詹姆斯·瓦特以及稍後的亨利·福特、托馬斯·愛迪生、亞曆山大·貝爾、沃爾特·迪斯尼和埃爾溫·薛定諤等人，通過創造出一係列受人歡迎的動物的變種，而將動物的精神運用到他們各自的機器的研發中。電影業、通信、交通和電力都從逝去的動物中尋找真實的、極好的資源。科技以及電影業最終以這種方式為動物設定了一個巨大的陵墓。②
有人可能會認為，利比特科技—動物的陵墓的說法有誇張的成分。畢竟，21世紀初的城市依然充滿了各種活生生的動物③,但是，這種說法依然說明了一些問題：科技與動物之間的文化性互動已經開始發展，並且仍將繼續發展下去。①正如科技已經成為動物世界內部的一種顯著力量，動物也成為科技世界中的一種顯著力量。這兩個領域之間不斷地互動使得“科技”和“動物”兩個詞成為值得懷疑的，也許它們應該被一種標準的行動網絡的理論描述所替代。這些理論的描述對象是那些永遠處於交互實驗中的許多綜合網絡和其他流動形式，而這些實驗作為一種結果，不斷地更新著占主導地位的文化中對“科技”和“動物”的定義。②無論情況怎樣，隨著各種科學家和程序員所組成的團隊競相生產出今天已經成為現實的更類似於生物生命的產品，動物毫無疑問成為當前信息科技的一種助推力。
也許，對上述那種穿梭交互進行探討的最佳方式，是對那些電腦中的仿真有機生命的大量生產活動進行考察。我想指出的是，這些項目的意圖在於弄清楚有機生命的組成成分。這些在進行中的實驗不幸地總是伴隨著對“生命”“虛擬有機體”和“有生命的、可以繁殖的軟件”③等大量誇張的修辭，這些修辭掩蓋了有機生命體的首要的本質特征。以電腦程序的形式來創造人工生命的嚐試開始於20世紀80年代，當托馬斯·雷(Larry Ray)等許多生物學家和程序員開始設計生產如Tierra等人工智能的時候，這些人工智能，在某種程度上，產生於對那個被預先設定的因而在本質上是封閉係統的遺傳算法的不滿。這種遺傳算法意味著它們沒有獨立再生產的能力，因此，生和死都是從外部決定了的：“自我複製對於合成生命而言是極其重要的，因為如果沒有它，選擇機製必須也被模擬程序提前決定。這樣的人工選擇不可能像自然選擇一樣充滿創造性。”④此類人工智能在表現特定的演化特征的方麵無疑是成功的，然而事實證明，它們也擁有其他缺陷。最明顯的是，較這些有機體的祖先而言，它們所生產出來的有機體指令減少了很多；簡單的Tierran沒有能力使自身長成更大的有機體，盡管許多樂觀主義者都認為這些限製終究會被克服，其他方麵看起來也都具有各自的問題。
除此之外，最令人矚目的就是建造具有真正身體外延的人工有機體，即人造生物。目前，對於這一難題有很多相互關聯的解決辦法，首先就是仿生學。仿生學是一門年輕的學科，它研究的是自然中的各種原型，並模仿或從這些天然的設計和生命過程中汲取靈感以解決各式各樣的問題。因此，它潛在地涉及諸多不同的科學領域和過程，在此，我僅談及其中很少一部分：這些都是與我的論證有著直接關聯的。盡管過去仿生學的使用主要集中在材料科學等領域，最近，動物力學領域也被投入了相當的精力，如果能夠被模仿的話，許多動物器官就可以展現出顯著的效用。比如，貽貝的腳具有黏性或者蜘蛛可以吐出強韌的絲。①然而，最近人們越來越關注模擬動物大腦等程序的生產，因此，用那些以傳統程序很難或不可能采用的方式來對一些模型進行分析也成為可能，比如，通過使用冗餘來處理或產生副作用，去駕馭可見的和不可見的力量。這些程序也可以使用“可觸感化”處理器，它是一種高效的巨型感測器或光蛋白處理器，它能夠在任何地點感測到光的吸收狀況並通過一組詳細的技術對不同的模式進行區分。②仿生學機器人種類繁多，從裝有模仿動物身體某個特殊部分的感測器的機器人(比如，對蒼蠅的動敏式複眼或螞蟻的兩極化感光器官的電子模擬)到建立一係列允許某種程度的快速的協同進化原型的嚐試。③
第二種方式主要是模仿。在過去的十年間，模仿已經成為不同學科的共同點，這些學科有心理學、人種學、哲學、語言學、認知科學、計算機科學、生物學、人類學和機器人學。①不出所料，人們在通過模仿使動物的特征程序化方麵已經投入了很多精力，在這個過程中，模仿既是一種功能性的方法，也是一個有趣且有價值的話題。模仿已經被看成是動物進行社會性學習的主要方式之一(包括人類在內),這一研究的很多方麵顯然都可以被轉移至人工領域，尤其是當人工領域不再被僅僅看成是介於感知與行動、發送與接收之間的簡單映像的時候。特別是，現在許多工作的核心觀點都是將模仿看成是處於某個情境中的具體化的行為人的特性，其所處的環境還包括其他行為人和其他動態變化的資源。②隻要涉及人造生物，其目的就非常清楚：發展複雜的情感技術，如麵部表情。
第三種方式也許是最明顯的：製造現實中的人造生物。當然，這已經不是什麽新的想法了。它至少可以追溯至18世紀早期的自動裝置。電動的自動裝置可以追溯至20世紀40年代。例如，在20世紀40年代至50年代之間製造了一係列同時展現自發性、自主性、自律性的人造生物(簡單動物)。以真空管、製動器和兩個感測器(光線和撞擊)為基礎，這些生物展現了條件反射式的學習能力和多種行為類型。從那時起，機器人研究專家和其他學者開始投入大量的精力建造這樣的生物，目前人工行為學的潮流算是對這個方向的發展成果的終結：
移動機器人現在已經存在了大約50年。在這段時期內，絕大部分機器人都在當代工程學、計算機科學和人工智能的技術和概念的標準範圍內有所發展。由於各種原因，隻有少數機器人經過特殊的設計以這樣或那樣的方式來模仿動物。現在，湊巧的是，動物和移動機器人(無論是仿動物的或傳統式的)擁有很多共同點，以至於從諸多方麵來看，所有移動機器人都在不同程度上與動物相似。另外，所有機器人——仿動物的或傳統式的——所擁有的共同點使得它們與動物區別開來。①
最特殊的是，動物生長並演化著，因此，從某種程度而言，它們也擁有功能上的適應性。盡管，簡單的模仿可以產生類動物的行為，而且這些行為因其明顯的相似性而給人留下深刻印象，這可能僅僅因為機器人和動物都根據同樣被嚴格限定的環境來給出解決問題的指令。無論情況如何，公平地說，也許在建造人造生物方麵取得的最大成就是人類對待環境的態度更加謹慎，因為人們認識到，許多動物的認知活動都要歸因於環境，環境提供了一係列的外在設備，它們能夠存儲、增強、簡化和從總體上重新呈現意義，②這就是布魯克斯所青睞的“歸類”的方法③。根據這種方法，一種智能係統是由一組行為生成性的子係統組成，每一個子係統都獨立地將傳感器與行動相連以達到某些特定的行為能力，如“避免”“徘徊”“探索”。這些非常基礎的情感可以以多種方式進行關聯，畢竟它們能夠針對許多環境做出準確又直接的反應，然而這都是因為它們並不依賴於內在的表象，而是依靠環境來完成絕大部分的“思考”,用現在流行的一句話就是，“世界本身就是最好的模板”。這種以行為為基礎的方法——每一種情感和整個係統主體進行進化選擇(以遺傳算法、神經網絡等為代表),並因此引入一種確定的學習軌跡——被推廣至方方麵麵。這一適應性的方式，通常被稱為“進化機器人學”,作為一種能夠隨著時間流逝而挑選某些特殊能力並對之逐漸強化的方式，和一種共同演化的不同類型的機器人的方式，正日漸流行起來。①於是，這些成果正帶來一種對“集體機器人學”的興趣，各式各樣的機器人正在共同演化並展現出一種非常類似於昆蟲群落的分散智能。②
第四種方式就是直接移植一個存活的動物肢體到機器人身上，生產出一個有機人工變種或“機器人變種”。由於在一個被分離出來的動物肢體上保存功能是極其困難的，因此，這樣的變種存活下來的很少。比如，蠶蛹的觸須被分割並安裝到一個微型機器人身上，作為一種追蹤信息素的方式，同樣，海鰻的神經係統被分離出來並被用做汽車的驅動和測試微型機器人身上記錄光的敏感度。③最近，通過對培育在盤子中老鼠的大腦細胞的神經活動進行操作，一個半機械半生物的機器人已經被研發了出來。事實上，這個機器人還走向了市場(通過瑞士的機器人製造商K-Team④),這些實驗，或其他類似的實驗，也許可以被看成是一個更宏大的趨勢的一部分，這個趨勢就是通過對不能被操控的動物感官的利用而將有機體和數碼進行混合。這些實驗或者也可以被看成是形成一種新的“仿生學”感官的方式，或僅僅是對動物進行更深入探究的一種方式。
每一種研究方式所暗含的野心都再清楚不過了。盡管將意識形態學家們的研究奉為典型總是一種危險的做法，然而，他們的極端性在指出目前那些試圖設計電動動物的夢幻和野心方麵，依然有其用武之地。我認為，這是設計一種依靠“生物”驅動的機械自然，這一機械自然將至少呈現出如下特征：一個開放式的進化過程，或至少是一種突顯，一種學習的能力，一種來自大量行動者的巨大的解決問題的力量。為什麽呢?因為：科技正變得越來越複雜，這意味著我們的傳統方法論將比以前更快地遇到發展的瓶頸：它們越來越過度地擴張著……這時候我們就應該開始考慮生物學，通常它使得我們能夠設法應付一種不完善的設計而演化、學習，以及其他受生物學啟發的技術能將之完善。①
當然，一些學者想要進行更深入的探討。比如，布魯克斯想象了在一個距離現在不遠的世界中，機器的人工生態學獲得了蓬勃發展。這些“生活中的機器”將成為各種能力的混合體，並將持續地忙碌著以各種方式滿足人們的需要：
我們家裏將會擁有越來越多的機器人。很快，我們就懶得再去查它們究竟有多少了。(世界)將會出現一個新的類別的實體，它們按照自己的意願行動，根據自己的判斷來完成它們的工作。我們家的生態將會比今天看起來複雜得多。正如我們的房子有了冰箱、洗衣機、洗碗機、音響、電視和電腦，才看起來像個房子一樣，整個房子也將到處都是奇怪的東西，在我們看來，100年以後的房子跟今天的相比，幾乎不會顯得奇怪。②
這也許就是代表著20世紀90年代末的、甚囂塵上的科技誇張表達的完美例證。以下這些事實除外：原始機器人吸塵器和除草器現在在北美和西歐普遍有售；在日本，新一代的消費機器人正受到普遍歡迎(通常是非常昂貴的);一些擁有可行的計劃將無線網絡感測器和移動機器人進行連接，這樣機器人將不再需要花費腦力，因為它們可以實現腦力共享③;環保活動已經開始嚐試著生產AIBOs的“野生”包和其他一些機器狗，它們能夠參與到分階段舉行的媒體活動中——或者隻是玩玩足球。①換言之，無論何時，當我們審視現代的歐美文化時，我們可以看到那些受軟件力量驅動的新的事物和物體的不斷湧現，而且越來越多的事物和物體將會名副其實地靠軟件被賦予生命力，這樣的動物性也將變得越來越普遍。②這將不再是一個遙不可及的夢想，即在20年左右的時間內，機器將在歐美的家庭和工作場所內，以幾乎不引起人們特殊注意的方式，急促地忙碌著去完成它們平凡又具體的任務或以各種形式為人們提供安慰。下一個部分主要進行探討的問題是，什麽樣的文化模型將被用來描述這些新的“野生事物”。