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[導(dǎo)讀]讓機器人自己進化,這聽起來是不是很危險?我們認為并不危險。我們研究的目的是造出創(chuàng)造的機制。我們想知道機器如何處理未知的物體,統(tǒng)計過程中如何涌現(xiàn)新點子和新設(shè)計,以及要創(chuàng)造出真正新型的東西到底需要投入多少時間、能量、原材料等資源。

近年來,科學(xué)家們對機器人的研究突飛猛進,但卻常被大眾理解成《終結(jié)者》電影中的末日場景。誠然,人工智能的發(fā)展可能會帶來一些風(fēng)險,但是沒有必要過度恐懼,因為這會阻礙研究和創(chuàng)新。

例如,如果人工智能可以「生孩子」,也就是能設(shè)計自己的未來版本,它們就能像生物一樣「繁殖」和「進化」,將可能發(fā)現(xiàn)許多人類無法企及的創(chuàng)新,增進我們對物理世界的理解。

「非」自然選擇

人工智能通過不斷自我復(fù)制、每次加以些許修改的方式來改進設(shè)計(也叫作迭代設(shè)計)并不是什么新方法,但目前僅限于計算機模擬。你可以對具有繁殖能力的生命形態(tài)進行建模,模擬與真實生物進化相類似的自然選擇過程。最成功的個體繁殖和傳播自己的可能性更大。所以在若干代之后,你會得到一個最優(yōu)的版本,而這個版本可能是人類設(shè)計師抓耳撓腮也想不出來的。

在計算機上對自然選擇和進化進行模擬有很多優(yōu)勢。理論上說,這種方法唯一的局限就是迭代次數(shù)和繁殖速度受到計算機運行速度的限制。計算機可以輕易丟棄沒有前景的模型,并迅速探索那些有潛力的設(shè)計。有了計算機,就沒有必要購買大量的原材料,因為計算機內(nèi)存很便宜,也不占空間。

但問題是,計算機模擬出來的生命形態(tài)可能與現(xiàn)實世界中能夠存在的物體相去甚遠。雖然我們能夠據(jù)此造出具有物理實體的機器人,但卻沒法像計算機模擬一樣改變它們的形狀。

為了解決這個問題,我和我的同事造出了一臺「媽咪」機器人,它可以在無人類干預(yù)的情況下,生產(chǎn)出自己的「孩子」。這個成果發(fā)表在《PLOS One》上。首先,我們對它進行了編程,讓它可以生產(chǎn)簡單的小機器人,每個小機器人由1到5個塑料方塊組成,里面有一個小馬達,使它們可以爬行。接著,「媽咪」機器人會迅速測試哪個「孩子」的表現(xiàn)最好。

接下來,基于第一代小機器人的測試結(jié)果,「媽咪」機器人會根據(jù)自然選擇的原則造出第二代。它使用第一代中最棒的那個「孩子」的「虛擬DNA」作為第二代設(shè)計的起點,以傳承這種優(yōu)秀的特征。這個過程重復(fù)了幾百次,最終,在最后一代中得到了一些最適宜的個體,它們運動起來的速度是第一代中最棒的個體的兩倍。

發(fā)明之母

這個媽咪機器人不停為她的孩子創(chuàng)造出新的形狀和行進步態(tài),設(shè)計出了人類工程師難以想象的形態(tài)。這其中最有趣也最重要的一件事是,她實際上展現(xiàn)出了一些創(chuàng)造力。

傳統(tǒng)的機器人是在工廠中生產(chǎn)出來的,它們的程序由人類事先編好,只能完成預(yù)設(shè)的任務(wù)。而我們的媽咪機器人則能夠自動建造出小機器人,不需要任何人類設(shè)計師。其結(jié)果是,她「發(fā)明」出了新型的設(shè)計。

目前,她造出的小機器人還很簡單,沒法成為第二代媽咪機器人,所以我們的「自然選擇」還不完整。但是,隨著技術(shù)進步,我相信未來一定能完成這樣的事。

可是,讓機器人自己進化,這聽起來是不是很危險?我們認為并不危險。我們研究的目的是造出創(chuàng)造的機制。我們想知道機器如何處理未知的物體,統(tǒng)計過程中如何涌現(xiàn)新點子和新設(shè)計,以及要創(chuàng)造出真正新型的東西到底需要投入多少時間、能量、原材料等資源。

這些機器人孩子的設(shè)計讓我們感到驚訝,因為它們的一些設(shè)計和運動形態(tài)是人類設(shè)計師一般不會考慮的。但是,工程學(xué)是一個自下而上的過程,需要從理解物體運行的規(guī)律中一點點構(gòu)建起技術(shù)的大廈。所以,與生物進化不同,我們的「進化機器人」會永遠處在我們預(yù)期的范圍和控制之內(nèi)。

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