“不需要提前設定和人來操控，受損后能自行適應新情況，改變移動方式，直至完成任務。”最新出版在英國《自然》雜志上的一篇文章描述了一種機器學習算法，能夠讓受損的機器人在短時間內適應新情況，恢復執(zhí)行任務的能力。經試驗，該技術在一個六條腿走路的機器人和一個機械手臂中均被證實可行，未來有望幫助科學家開發(fā)出更穩(wěn)健、高效和自主的機器人。
法國科學家讓-巴普蒂斯特·穆雷和他的研究團隊開發(fā)的這種智能試錯算法，能讓機器人在受損后兩分鐘內適應過來。該算法使機器人能夠預測哪些補償行為在遭受損害后最有可能獲得成功。機器人會嘗試各種預測結果良好的行為，從而幫助它們恢復執(zhí)行任務的能力。
在測試中，機器人遭遇了極盡苛刻的考驗：一個六條腿的機器人遭受了包括腿部受損、斷裂和丟失在內的5種不同的損傷；一個機械手臂的關節(jié)被“殘忍”地用14種不同方法弄斷，但最終它們都成功采用這種算法適應并快速恢復了過來。
機器人已經改變了包括制造業(yè)在內的很多行業(yè)，在為人類提高生產效率的同時，也大幅延展了我們所能達到的區(qū)域，如太空、深海、災區(qū)等。但是，與動物可以迅速適應受傷的情況不同，機器人在受損后很“無助”，個別部件出錯都會導致它變?yōu)?ldquo;鐵塊兒”。像人類送往其他星球上的探測器，費用高昂，可一旦出現機械故障失去了聯系，通常就“廢了”。如何能制造出在遭受損傷后可以快速恢復的機器人，并且要兼顧既實用又實惠這兩點，一直都讓科學家們十分為難。
而穆雷的團隊就是要讓機器人能像動物一樣通過不斷地嘗試，找到最優(yōu)解決方案，適應多變的環(huán)境。該技術將有望讓機器人找到自己解決復雜問題的方法，幫助其在陌生環(huán)境或遭遇意外事件時度過難關，使其具備一定自適應能力，更加穩(wěn)定、可靠。
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