據英國《新科學家》周刊網站7月18日報道，一個四足機器人僅用一小時就學會了如何不跌倒地走路，與新生馬駒所需的時間大致相當。
報道說，德國斯圖加特馬克斯·普朗克智能系統研究所的費利克斯·魯珀特和亞歷山大·巴德里-施普羅維茨設計了這款名為“莫蒂”的半米高的機器人，同時讓機器人能夠自學走路，而不是執行預先設定的步態。
四足機器人“莫蒂”（英國《新科學家》周刊網站）
機器人“莫蒂”由人工智能算法控制，該算法對機器人的腿沒有太多信息，比如每個部件的確切形狀。人工智能模擬一些動物脊髓中的神經元網絡，這些神經元幫助動物以可預測的節奏收縮肌肉以完成行走。
人工智能生成供“莫蒂”遵循的行走指令。然后根據機器人腳部傳感器的讀數來調整指令，當機器人摔倒并與地面失去聯系時，傳感器會發出信號。魯珀特說，一開始，“莫蒂”反復跌倒，但大約一小時后，人工智能找到了最佳的行走方式。
因為人工智能是在學習而不是提前計算每條腿運動的細節，后者會消耗大量能量，所以隨著“莫蒂”學習如何走路，它可以降低自身能耗。在一小時的學習過程結束時，機器人行走消耗的能量比剛開始時降低42%。
“莫蒂”的學習過程模仿了動物幼崽學習移動的方式，因為動物幼崽也是通過嘗試和最初的跌倒找到了使用肌肉最有效的方式。魯珀特說：“只要學會正確使用腿，你基本上就能免費獲得能效。”
得克薩斯大學圣安東尼奧校區的迪麗莎·庫迪蒂普迪說，人工智能往往能夠很好地學習一項特定任務，但在環境發生變化時無法重新校準。“莫蒂”的設計依賴持續調整機器人的運動，在這方面可能會做得更好。
美國凱斯西儲大學的希勒爾·希爾說，動物的大腦包含幫助它們學習的結構和知識。他說，部分人工智能可以模仿類似動物的學習，但它們的人造神經系統通常還沒有那么復雜。
魯珀特說，他和他的團隊正在為“莫蒂”增加傳感器和擴大運動范圍，使其成為一個更像動物的機器人。
