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出品｜大数据文摘

作者 | Caleb

在不考虑成本等情况下，如果要设计一个能够投掷物品的机器人，可能大多数人会设计一个人形机器人。

用双腿保持身体稳定，双手投掷物品，完美。

可能这也是为什么科学家们如此执着于人形机器人的原因之一吧。

今天要介绍的一群“怪东西”，是一群像俄罗斯方块组成的“怪物”，但也正是这些小怪物，能够轻松地投掷物品，就像这样：

这些怪东西来头可不小。

这其实是在MIT计算机科学和人工智能实验室的一个新平台Evolution Gym中，计算机“进化”了机器人的身体大脑。

系统共同开发者之一、麻省理工学院计算机科学家Wojciech Matusik说：“我们或许能够凭借此发现新的、意想不到的机器人设计，或者更多高性能的机器人。”

试想，未来的机器人不再依赖人类设计师，以及自带的人类偏见，而直接将设计委托给算法，岂不妙哉？

01

旋转跳跃，每个色块都是一种属性

刚刚展示的只是这群小东西的冰山一角。

比如自我翻转：

‍可别小看了这个简单的动作，机器人身上每个色块可都很讲究。比如，黑色代表了一个刚性部件，灰色代表的则是软性部件，这些部件都不会主动执行任务。相反，那些彩色的色块才是执行器，也就是运动关节，让机器人运动的部分。

在彩色色块里，蓝色代表了致动器在垂直方向上收缩或扩张，橙色代表着在水平方向收缩或扩张。

如果你再仔细看看这个机器人，你就会发现，当机器人翻转时，基本上是围绕着黑色的刚体部分在转动，彩色色块则是不停将其推离地面。

‍

相比之下，这个拱形机器人则只由水平方向的致动体，但通过不停地收缩和扩张，机器人能够以一种相对优雅的方式…奔跑。

‍可以看到，这个机器人已经学会了如何攀爬。

机器人通过两侧蓝色致动器的交替运动，以获得向上的力，同时机器人顶部的附属物也在柱子上不停摸索。

可能你已经注意到了，那就是这些柱子不是全刚体的，灰色部分更软一些，这也是机器人必须要适应的一部分，因为柱子的结构注定了机器人向上攀爬的道路是摇摇晃晃的。

对于一个简单的机器人来说，这是非常复杂的行为，更何况这还是一个自我设计的机器人。

02

一个可能刺激大量新研究的环境

在设计这些机器人之前，系统首先会以独特的方式扰乱这四种色块，创造出数百种形态，就像是生物进化一样。

下图每列展示的是四种表现形状最好的一代，不仅如此，算法还优化了这些机器人的“控制器”，基本上就是告诉执行色块做什么和以什么顺序做的大脑。

在Evolution Gym里，每个形态都用不同的大脑运行，系统会根据执行某种任务的好坏进行评分，如向前行走或投掷块。

Matusik表示：“挑选表现最好的软体机器人，这就意味着它们在进化，或是在进行某种意义上的变异，直到结构完善，这就是适者生存。”行走或攀爬能力最强的机器人成为下一代的种子，表现不佳的机器人被淘汰，这就是所谓的进化机器人学。其他研究人员也正在使用类似的技术，例如进化出针对某些表面优化的机器人腿部等。

比如，这个搭载着积木的机器人，通过不断演变，能够在奔跑的同时平衡背上的物体：

‍

这个机器人更像是某种用于操纵头顶横梁的倒置手提钻：

‍要知道，所有这些机器人都是在模拟中通过算法不断演变出来的，所以它们实际上并不存在。

目前这些机器人还是存在局限的，比如在特定形态下他们只能完成攀爬或投掷，而不能同时完成多个动作。

Evolution Gym已经开源了，要是感兴趣的大家，可以在这里玩玩：

https://evolutiongym.github.io/

Matusik说：“这是一个可能刺激大量新研究的环境。”研究人员基本上可以从头开始创造越来越多的智能机器人系统，而不需要对结构或大脑应该是什么有任何先入为主的概念。

在Evolution Gym创造出不同种类的机器人后，接下来就应该考虑如何在现实世界中实现了。

挪威国防研究机构研究进化机器人学的Tønnes Nygaard表示：“我非常期待看到其他研究人员如何开始使用这个基准框架，以及最终会出现什么类型的创造性虚拟机器人。”

也正如他所说，任何能够帮助建立研究兴趣和合作的系统，都应该受到褒奖，比如Evolution Gym。

▲相关报道：

https://www.wired.com/story/see-little-robots-get-swole-in-this-virtual-gym/

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