會自我修復的機器人
在自然界，一些動物或昆蟲在部分肢體受傷后，能夠通過自身調節，很快恢復生存和活動能力。例如狗，在爪子受傷后，它會改變走路的姿勢，以避免給傷口施加壓力；這種適應技能來自經驗——它知道身體應如何移動并尋找備選方案。又如蟈蟈，在失去一條腿的情況下，仍能繼續爬行和覓食。這是一些物種經過漫長的演化而形成的一種本能或策略，也是一個物種能否延續的關鍵。
受此啟發，科學家們也想借助自然界的這種學習能力，研發一種“不需要提前設定和人來操控，受損后能自行適應新情況，改變活動方式，直至完成任務”的機器人，以代替人類去執行某些特定任務。由法國巴黎第六大學的讓一巴蒂斯·穆雷和他的團隊研發的一個50厘米高的6條腿步行機器人，就是這方面的一項最新成果。相關的論文發表在最新出版的英國《自然》雜志上。
穆雷的團隊是通過一種機器學習算法和計算機程序，來引導機器人模仿動物的自適應能力。這個算法和程序的核心，是為機器人建立一個關于如何行走的知識庫，并賦予每個動作一個“值”來體現它們在危機中會有多大用處。這些“值”像直覺一樣。就受傷的狗而言，它知道要想重新走路，就必須學會承重方式，而嗅聞或搖尾巴之類的動作，在這個時候起不到任何作用。然后這些“值”被用來指導一種名為“智能試錯”的學習算法，通過測試來查看補償行為是否有助于機器人即便在受損的情況下仍能繼續執行任務。
測試在極其苛刻的條件下進行：那個6條腿的機器人遭受了包括腿部受傷、斷裂和丟失在內的5種不同的損傷；它的一個機械手臂的關節還被“殘忍”地用14種不同方法弄斷，但最終都成功地利用這種算法和程序，在兩條腿都折斷的情況下，只過了兩分鐘便繼續走動起來。測試結果表明：如果一種行為不管用，機器人有足夠的智慧來排除整個行為類型，轉而嘗試一個新的類型。
行家分析認為，盡管機器人已經改變了包括制造業在內的很多行業，并大幅延展了人類所能達到的領域，如太空、深海、災區等，但與某些受傷后能自行恢復的的動物相比，機器人在受傷后往往顯得很“無助”，有時僅因個別部件出錯就會使它變為“廢鐵一塊”，從而造成重大損失；這種損失在周期很長、費用昂貴的宇宙探測領域顯得尤為嚴重。因此，這項旨在使機器人在意外情況下找到自己解決復雜問題，具有自適應能力的新技術的問世，無疑具有重大而深遠的意義。
