为了让机器人＂成长学习＂，科学家打断机器人的腿！

据《边缘》杂志报道，科学家们制造了一个蜘蛛状爬行动物机器人。这个“蜘蛛”机器人只有六条腿，用一个厚厚的机器模型行走，每一步都有明显的卡顿。当科学家故意“折断”它的一条腿时，机器人立即开始无法移动，但没过多久，东西就变小了...

腾讯视频动物会在跌落永久性运动障碍后，终生适应这种运动带来的不便，最终找到一种相对安全稳定的运动方式。索邦大学研究员让·巴普蒂斯特·穆莱特和一组科学家计划将人类对运动障碍的适应应用于机器人。在科学家看来，一旦人类适应性的数学模型被发现，机器人就可以通过程序学会“适应”。

就像一个孩子用他的身体感知不同的事物只是为了了解他自己。

在最新一期的《自然》杂志上，上述团队发表了一种算法，理论上可以帮助“受伤”的机器人重新站立起来，而且这个过程是完全智能的——机器人会自动尝试并犯错以适应新的物理条件。所以机器人用科学家预设的智力和直觉开始了实验。起初，机器人只知道它的身体完好无损。一旦受伤，它将测试不同的“跛行”策略，直到找到最佳方法。

在贝叶斯优化算法的支持下，机器人将从13000步中选择一个方案并开始使用。同时，传感器将记录行走速度和方向，以评估步速是否足够好。当计算机有90%的置信度时，机器人将接受这一步，并按照预定路线继续行走。经过反复尝试，机器人逐渐消除了一些不可靠的步法，对新受伤的适应时间缩短到一两分钟。

与传统算法的不同之处在于，新算法允许机器人“知道”它健康时的行进方式，并根据记忆选择最佳方案。传统算法没有考虑这种“记忆”。新算法在大多数情况下性能更好，但也有一些例外。科学家们怀疑，在更严重的伤害下，机器人的前记忆可能会失去其指导意义。

这项研究的意义远远超出了让机器人适应受损的肢体。在更广的层面上，机器人可以通过预记忆和贝叶斯优化算法来适应不同的工作环境和意外情况。

对机器人来说，学会像生物一样适应变化是一项极其困难的任务。动物对环境的适应来自它们对环境的感知以及数千年的进化和世代传承。与机器人相比，动物只是人民币玩家。即使应用新算法的机器人目前仍然笨拙，让机器人像生物一样跛行也具有重大的科学意义。

现在机器人变得越来越“自力更生”。还有一个机器人可以自己学习新技能。