AI設計的機器人。機器人內部包含“空氣肌肉”，如左圖所示。圖片來源：美國西北大學

用于構建人工神經網絡的人工智能也能以驚人的速度創造出自主機器人身體，人工智能可以在筆記本電腦或智能手機上用 30 秒鐘設計出一個自主機器人。

對于任何人在公交車站等車時都能制造出 "終結者"，現在還不是驚慌失措的時候：正如最近的一項研究報告所指出的，這種機器人是一種簡單的機器，可以沿著直線滑行，而不會執行更復雜的任務。(然而，耐人尋味的是，它們似乎總是長出腿來，而不是擺動、像尺蠖一樣移動或滑行的排列方式）。研究報告的作者、美國西北大學計算機科學家兼工程師薩姆-克里格曼（Sam Kriegman）說，如果再多做一些工作，這種方法就能使機器人設計民主化。

"當只有大公司、政府和大型學術機構擁有足夠的計算能力（來進行人工智能設計）時，就會限制問題的多樣性。"克里格曼說："提高這些工具的可及性是一件非常令人興奮的事情"。

人工智能設計了這個小型步行機器人。圖片來源：西北大學

人工智能現在可以寫作文和駕駛汽車，因此設計似乎是順理成章的下一步。但哥倫比亞大學的機器人專家霍德-利普森（Hod Lipson）并沒有參與這項研究。"關于這項新研究。"利普森說："還有很多問題，但我認為這是向前邁出的一大步。"

這種方法利用模擬進化來創造能夠完成特定任務的機器人--在本例中就是向前運動。在此之前，創建進化機器人需要生成隨機變體，對其進行測試，用新的變體完善表現最佳的機器人，然后再次對這些版本進行測試。克里格曼說，這需要大量的計算能力。

他和他的同事們轉而采用了一種叫做梯度下降的方法，這種方法更像是定向進化。這個過程從隨機生成的機器人身體設計開始，但它與隨機進化的不同之處在于，它賦予了算法衡量給定身體方案與理想方案相比性能如何的能力。在每次迭代中，人工智能都能找出最有可能取得成功的路徑?？死锔衤f："我們為[算法]提供了一種查看突變是好是壞的方法。"

在計算機模擬中，研究人員以隨機形狀的機器人為起點，給人工智能設定了發展陸地運動的目標，然后讓新生機器人在虛擬環境中自由進化。僅用了 10 次模擬和幾秒鐘的時間就達到了最佳狀態。研究人員10月3日在《美國國家科學院院刊》上報告說，從最初的不動身體計劃開始，機器人能夠以每秒0.5個身長的速度開始移動，約為人類平均行走速度的一半。研究小組發現，這些機器人還不斷進化出腿并開始行走。令人印象深刻的是，只需幾次迭代，人工智能就能從一個隨機的形態構建出一些功能性的東西，利普森說。

為了驗證模擬在實踐中是否有效，研究人員通過 3-D 打印設計的模具并填充硅膠，制造出了性能最好的機器人。他們將空氣注入形狀中的小空隙，模擬肌肉收縮和膨脹。最終制成的機器人每個都只有一塊肥皂大小，像塊狀的小卡通人物一樣匍匐前進。

克里格曼說："我們真的很高興它能朝著正確的方向發展，并且一直發展下去，"因為人工智能模擬機器人并不一定能轉化為現實世界的機器人。"

杜克大學名譽教授、加州大學洛杉磯分校研究教授凱瑟琳-海爾斯（N. Katherine Hayles）說，盡管機器人非常簡單，只能完成一項任務，但這項研究代表著向更先進的機器人設計邁出了一步。她還是《我們如何成為后人類》一書的作者：虛擬人體在控制論、文學和信息學中的應用》（芝加哥大學出版社，1999 年）一書的作者。她說，梯度下降法在設計人工神經網絡或神經網絡（受人腦啟發的人工智能方法）方面已經得到了很好的應用，因此將大腦和身體結合在一起將非常強大。

海爾斯說："在我看來，真正的突破將是采用梯度下降法來進化神經網絡，并將其與可進化的身體連接起來。然后兩者就能共同進化，就像在生物體內發生的那樣。"

利普森說，能夠設計新產品的人工智能可以幫助人類解決各種棘手的問題，從設計有助于改善氣候變化的下一代電池，到為目前無法治愈的疾病尋找新的抗生素和藥物。他說，這些簡單、笨重的機器人就是朝著這個目標邁出的一步。

"如果我們能設計出能為我們設計東西的算法，那么一切就都不成問題了。"利普森說："我們將體驗到難以置信的推動力。"