損毀后能自我修復(fù)的機器人，當它被損害之后，機器人自己就會變成科學(xué)家，它對不同的行為可能有什么后果都做了假設(shè)然后開始一個個測試。這些機器人能有效地試驗各種不同的行為，排除在受傷時不能用的動作……
如今機器人已經(jīng)有自我治愈技能了，只要是用四肢讓它在行動上出現(xiàn)障礙的破壞它都能快速恢復(fù)。這句話看起來可能很像科幻片里的情節(jié)，但是有新研究指出這有可能實現(xiàn)，給我們帶來更強健、更有用也更自主的機器人。
這個研究的主導(dǎo)人是巴黎第六大學(xué)(也稱皮埃爾和瑪麗居里大學(xué))的機器人專家Jean-Baptiste Mouret，在他們的實驗里一個六腿機器人可以在其中兩條腿損壞、丟失的情況下，用一分多鐘重新調(diào)整自己繼續(xù)走路。而機械臂也能在馬達或接口壞掉幾個的情況下學(xué)會抓起東西放到正確的位置。
Mouret說：“令我們驚訝的是機器人快速恢復(fù)的損壞程度，我們對它們各種虐待，但是它們也能找到新的辦法來繼續(xù)完成任務(wù)。”
適應(yīng)性強的機器人
機器人能在非常惡劣的極端環(huán)境(如大海最深處或真空的外太空)中工作，但是工廠制作的機器人有一個缺點——缺乏適應(yīng)能力。它們通常被破壞之后就沒辦法繼續(xù)工作。
與機器人不一樣的是，動物往往能在受傷之后迅速適應(yīng)。比如，三條腿的狗狗還是能咬住飛盤，人類也能在腳踝扭傷或是其他傷害之后迅速找到繼續(xù)行走的辦法。
Mouret介紹說，如果我們想要讓機器人幫助救援，比如在震后尋找幸存者、撲滅森林火災(zāi)或是在危急關(guān)頭關(guān)掉核電站(比如日本福島)，那我們就必須讓它們能在被破壞之后仍然可以繼續(xù)工作。在提到的這些情形中，每一個都是分秒必爭的程度，而且機器人所處的環(huán)境也變幻莫測隨時可能對它們造成損傷。即使是不那么極端的條件，就是一般的家庭助手類機器人。它們能幫助老人或病人，它們也需要在一些零件損壞、斷裂的時候繼續(xù)執(zhí)行重要的任務(wù)。
直到現(xiàn)在，機器人一般都在初次診斷出錯后開始恢復(fù)然后選擇應(yīng)急計劃。不過，即使這個機器人有昂貴的傳感器能夠自我診斷出問題，如果它的設(shè)計師沒辦法預(yù)計它可能會面臨何種問題并給出解決方案，有這個配件也白費。
相比之下，受傷的動物卻能用嘗試和犯錯來學(xué)習(xí)如火如荼克服逆境。比如在腿受傷之后懂得一瘸一拐地走路能緩解腿部疼痛。而且，雖然科學(xué)家們已經(jīng)開始為機器人編寫試錯程序，機器人克服問題的時間也需要15分鐘以上。
這次開發(fā)出來的試錯程序能讓機器人在不到兩分鐘的時間里適應(yīng)損壞，不需要傳感器自我診斷也不需要應(yīng)急計劃。
Mouret說：“機器人最難能可貴的一點特性就是能在長時間人類不做維護的情況下也能保持工作。”
汲取經(jīng)驗教訓(xùn)
該團隊的科學(xué)家們推論，動物們并不因為抓傷和撓傷學(xué)會自我恢復(fù)。它們積累了直覺的經(jīng)驗告訴自己該怎么做，這個事有幾種做法。這些直覺意識會讓他們在不同的情況下采用不同的行為辦法，所以在受傷時也會有對應(yīng)的解決性行為供它們選擇。我們的機器人也能做到。
在新模式下的機器人在被利用之前會先用計算機模擬出數(shù)千種不同的身體動作，并劃分出哪些動作是可以在受到損傷也能使用的。這里面的所有數(shù)據(jù)都能作為機器人的直覺意識存儲，夠它們受用很久。不過他們并不是給機器人的運算里面寫入類似“如果一條腿不見了要怎么走”的數(shù)據(jù)，而是“尋找盡可能多的不同的行走方法”。
當機器人面臨真正的肢體傷害時，它能從這些試錯算法和直覺經(jīng)驗中找到能彌補任何損壞的方法。
當它被損害之后，機器人自己就會變成科學(xué)家，它對不同的行為可能有什么后果都做了假設(shè)然后開始一個個測試。這些機器人能有效地試驗各種不同的行為，排除在受傷時不能用的動作。
就好比走路這個簡單的動作，如果它發(fā)現(xiàn)主要用后腿走不是很方便的時候，就會把重心放到前腿。最令人驚訝的是，它能非常快地學(xué)會新的行走姿勢。看著機器人在兩分鐘內(nèi)從殘缺、摔倒在地到一瘸一拐地前行，自己腦補一下會多驚人。
現(xiàn)實使用
研究員們認為，這個辦法能幫助機器人適應(yīng)新環(huán)境、克服不可預(yù)見的困難。
它的潛在應(yīng)用前景就是幫助救援人員搜索，不需要救援隊員照看它的安全，而且機器人健康助手也比較好做，即使零件壞了一部分還是能繼續(xù)為主人服務(wù)。
把機器人一輩子可能遇到的所有經(jīng)歷都模擬出來聽起來成本會很高，然而并沒有。Mouret說：“我們的方法其實很簡單，不需要復(fù)雜的內(nèi)置傳感器，只需要知道它用不同辦法執(zhí)行任務(wù)得到的成效不同就可以，并不需要知道不能用預(yù)期的辦法執(zhí)行任務(wù)的確切原因。這反而會節(jié)約成本，因為這樣一來機器人就不需要在全身裝上能自我診斷的傳感器。”
除此之外，研究員還指出，這個新理念帶來的影響遠遠不止讓機器人從損傷中修復(fù)這么簡單。
這個經(jīng)驗學(xué)習(xí)及試錯辦法在原則上可以讓機器人學(xué)習(xí)所有技能，此前出現(xiàn)的機器人都需要花幾個小時才能學(xué)習(xí)一個新技能，錄的機器人視頻也永遠是各種快進。如果就讓它以實際耗費時間把視頻播出來，觀眾的感覺就會像是看著草發(fā)芽生長一樣，很需要耐心。但是現(xiàn)在不用了，我們看到的機器人學(xué)習(xí)新技能視頻可以直接用真實時間播放，就像看著一只狗或小孩子學(xué)習(xí)新事物一樣。所以，我們的機器人第一次能像動物和人類一樣：學(xué)習(xí)有用的、嘗試不同的。
Mouret和他的團隊還在更高級的機器人身上真實測試他們的新模式，他們非常希望這個模式能幫助設(shè)計出救災(zāi)機器人。
