一个无法阻止的机器人

机器人开始在我们的生活中扮演重要角色。他们可以冒险进入对人类来说太危险或毒性太大的地方，无法进行搜索和恢复、化学清理或灭火。但是，目前，机器人天生就受限于处理问题的能力较差。现在，这种情况可能即将改变，这要归功于美国和法国研究人员的一项突破，他们开发出了一种革命性的编程算法，可以让机器人“像我们一样学习”。杰夫·克伦是团队成员之一，他和克里斯·史密斯谈过……

杰夫:所以，机器人最终将为社会带来巨大的利益，特别是如果我们能让它们做一些对人类来说太危险的工作，比如扑灭森林大火或在地震后寻找幸存者。但是如果它们被损坏了，在它们还能继续工作之前，它们是不会很有用的。所以，我们在这项工作中想要做的是让机器人能够坚持下去，继续做我们要求它们做的事情，即使它们受到了伤害。所以，这需要我们发明一些创造性的人工智能技术。

克里斯:为什么现在还不能让机器人做这件事呢?

杰夫:要么你可以提前给机器人编程，让它执行一系列特定的动作，但当它受到损伤时，程序就失效了，要么你可以试着让机器人自己学习如何适应损伤，但之前的技术已经搜索了整个可能的行为空间，在我们的情况下，这比地球上的分子还要多。所以，我们需要的是一种智能的方式来快速适应你所做的，或者你的狗所做的，当你受伤的时候，而不是花几个小时，几天或几年的时间来筛选可能性。

我们的方法非常不同。我们为机器人提供了一个模拟的童年，在那里他们可以在一个类似电脑的虚拟世界里玩耍，学习他们身体工作的所有不同方式以及如何表现。当它们受到伤害时，它们就会利用童年时期获得的直觉来找出一种行为，尽管受到了伤害，但它仍然很有效。举个例子，当你还是个孩子的时候，你可能学会了他们如何用脚尖走路，或者只用脚跟走路，或者在地板上爬行。如果你突然发现自己在森林里脚后跟有伤，你会说:“好吧。我就踮起脚尖跳起来。我知道怎么走，因为我以前练过，这让我可以继续我的徒步旅行，或者走出森林，回到医院。”

Chris -那么，算法是如何知道在哪种情况下应用哪种解决方案的?它是如何快速找到解决方案的?因为它会有一个巨大的信息数据库，比如“我可以踮起脚尖走路。我会倒立”?它怎么知道什么时候应用哪一个呢?

杰夫:对。所以它实际上很像一个科学家。它根据自己的经验对哪些行为会起作用有一些预测，但它还不知道哪些行为会起作用，因为它有了这个新的受损的身体。所以，它做了一个实验，尝试了一些东西，它从实验中得到数据，然后它更新它的预测，关于它认为什么是有效的。所以，如果它刚刚尝试的东西根本不起作用，而且它刚刚尝试的东西主要依赖于前三条腿，它就会说，“好吧，我要排除所有的行走行为。让我试试完全不同的东西，也许是只使用后三条腿的东西。”它尝试了一下，也许那行不通，所以它尝试了一些只使用前右和后左的东西。它说:“哦!这样做很好，就可以开始比赛了。”

Chris -当你说你在为这些机器人提供一个模拟的童年时，你是怎么做到的?

杰夫:那么，我们在虚拟世界里复制一个机器人。基本上，你可以想象你自己或这个机器人的电子游戏化身。然后我们鼓励机器人在这个虚拟世界里玩耍，试着找到最好的行为方式。所以，我们可能会说，“试着找到只用这三条腿走路，或者只用那三条腿走路，或者不用右腿走路的最快方式。”一个有趣的故事是，我们挑战它，让它试着在走路的时候不让你的脚触地，当然，我们认为它做不到。但它很有创意，让我们很惊讶，实际上，它从背后翻了个身，用肘部快速爬行，脚一点也没有着地。

克里斯:天哪!这才是真正的智慧，不是吗?

杰夫:这当然是人工智能的一种形式。我们发现它非常有创意，非常令人惊讶，而且经常能想出你做梦都想不到的解决方案。