Self-Assembling Robots and the Potential of Artificial Evolution | Emma Hart
| TED
內文分享自TED https://youtu.be/1Rr-pZoftho
翻譯人員: Alvin Lee
校對人員: Yip Yan Yeung
假設一位科學家
想送一台機器人去探索很遠的星球，
那裡的地理環境可能完全未知，
可能不宜居。
想像一下，如果我們
不是先設計好這個機器人，
把它發射出去，希望它能適應那裡，
而是發射一台生產機器人的機器人，
抵達後就能搞清楚
那裡需要什麼樣的機器人，
把它建造出來，
並讓它能夠持續進化，
以適應新的環境。
這正是我和我的同伴們研究的課題：
一項全新的技術，
能讓機器人被創造，
被複製並隨時間進化，
這項技術能讓機器人的設計和製造
由機器而不是人類來完成。
機器人在工廠、醫院、
家庭已經隨處可見。
但從工程師的角度來看，
設計自動補貨機器人或者掃地機器人
相當直接了當。
我們非常清楚應該怎麼做，
我們可以設想機器人
可能會面臨的情況。
在設計時記住這一點就行了。
但是，如果我們對
機器人將要工作的地點
所知甚少甚至一無所知呢？
比如，要清除
核反應堆中的殘留廢料，
送人進去肯定是不安全的，
比如要在海洋底部的
海溝中開採礦石，
或者探索一顆遙遠的小行星。
如果人類設計的機器人
花了好幾年才抵達小行星，
突然發現需要鑽洞取樣，
或者需要攀爬上一個懸崖，
但卻沒有合適的工具
或者合適的移動方式來實現，
該多麼令人鬱悶。
如果取而代之的是，
我們擁有一種技術，
能讓機器人根據它們
將要生活和工作的環境
被設計和優化，
我們可能能節省數年被浪費的努力，
生產出獨一無二的、
能適應它們所處環境的機器人。
為了實現這項技術，
我們轉向大自然尋求幫助。
環顧我們四周，
我們能看到各種生物，
進化出智能的適應性，
能讓他們在特定的環境中蓬勃發展。
比如，在古巴的雨林中，
我們發現一種藤蔓植物，它的葉子
進化成了人類設計的
碟形衛星天線的形狀。
這些葉子能放大蝙蝠發出的信號，
將它們引向自己的花，
從而促進授粉。
如果我們能創造出人工版本的進化，
讓機器人以類似生物有機體的方式
來進化呢？
我所說的並不是仿生學，
仿生學只是簡單模仿
我們在自然界觀察到的事物。
我們希望利用的是進化的創造力，
去發現我們在地球上
沒看到過的設計，
人類工程師也許沒有想到過，
甚至沒有能力想像出來這樣的設計。
理論上來說，
這一革命性的設計技術能夠在遙遠的星球
完全自主運行。
但同樣的，它也能夠由人類指導。
就像我們培育植物，
以期具備抗旱能力或者改良味道，
人類中的機器人培育者
也可以指導人工進化，
來製造具有特定特性的機器人。
比如，
能擠過狹窄的縫隙，
或者在低能量情況下運行。
這種通過模仿生物進化
來打造人造進化的想法——
通過計算機程序
一次次優化解決方案——
並不是新的。
實際上，人造進化，
計算機內部運行的算法，
已經可以用來設計一切了，
無論是桌子還是渦輪葉片。
早在 2006 年，
美國宇航局將一顆
人造衛星送入太空，
衛星上搭載的通信天線，
就是由人工進化設計的。
但讓機器人進化
比讓被動的物體——
比如桌子——進化要難得多，
因為機器人不光需要身體，
還需要大腦，
用來處理它們周圍的信息
並採取相應適當的行為。
那我們該如何做呢？
意外的是，進化只需要 3 個條件：
一定數量的族群，
能展現出個體上的差異；
一種繁殖方式，
後代能繼承父母的某些特點，
偶爾通過變異能產生新的特點；
最後，一種自然選擇的方法。
因此我們能用軟硬件結合的方式
來複製這 3 個條件，
使機器人進化。
首先需要設計
一種數字版本的 DNA。
這是一份數字藍圖，
記錄了機器人的大腦、身體、
感覺器官和運動方式。
隨機生成幾組這樣的藍圖，
我們就能創造出最初的
10 個或者更多機器人，
來啟動這個進化的過程。
我們已經設計出一種技術，
能運用這些數字藍圖
建造出機器人實體，
中間完全不需要人類的協助。
比如，它可以 3D
打印出機器人的骨骼，
然後一條自動組裝機械臂，
就像你在工廠裡見過的那種，
給它裝上電路和可以動的零件，
包括一台小型計算機充當它的大腦。
然後讓這個大腦適應機器人的新身體，
我們將生產出來的每一台機器人
送到一個相當於幼兒園的地方，
新生的機器人可以在那裡
鍛煉它們的運動技能，
就像小孩子一樣。
為了模擬自然選擇，
我們會給機器人
處理任務的能力打分。
根據這些分數
來決定哪些機器人需要回爐重造。
這一重造機制
將被選中的父母機器人的
數字 DNA 混合，
為機器人孩子重新繪製一張藍圖，
這些機器人孩子
繼承了父母的一些特徵，
但偶爾也會展現出新的特徵。
通過不斷重複這個
從選擇到重造的循環，
我們希望能夠培育出一代代機器人，
就像我們在生物進化中
經常觀察到的，
每一代都比前一代要好，
這樣一來，機器人能逐漸優化
它們的形態和行為，
以更好地適應面臨的任務
和所處的環境。
儘管這一切
比起生物進化而言要快得多，
後者有時需要數千年之久，
但相對而言，這一過程
仍然比我們期待的要慢，
在我們這個時代，
我們希望設計和製造
某種產品的速度非常快。
主要是因為
3D 打印的過程較慢，
每個機器人需要
超過 4 小時的時間，
取決於機器人的複雜程度和形狀。
但我們可以給人工進化提提速，
減少我們實際需要製造的
實體機器人數量。
我們可以在計算機的模擬程序中
製作每一台機器人的數字版本
然後讓這虛擬的機器種族進化。
當然，這種模擬並不能很精準地反映
真實世界。
但它的優勢在於能在幾秒鐘
內將機器人製造出來並進行測試，
而不需要花費數小時。
因此運用這種模擬技術，
我們能很快速地
探索多種機器人的潛力，
它們形狀不同，大小各異，
搭配的傳感器也不一樣，
我們在造出機器人實體之前，
就能大概估算出
它的用處能有多大。
我們預測，通過這種新的培育方法，
實體的機器人能夠同它的
虛擬表兄弟一起被培育，
然後在模擬中被發現的有用的特徵
將會迅速擴散到實體機器人族群中，
它們可以在現場得到進一步優化。
這聽起來也許像科幻小說，
但實際上是一個很嚴肅的問題。
當我們期待剛剛我描述的技術
能在機器人設計中有用的時候，
比如，讓機器人到對人類而言
很危險的地方工作，
或者幫助我們實現科學目標，
用於系外行星的探索，
有更多現實的原因，
讓我們應該考慮人工進化。
隨著氣候變化的加速，
我們需要重新思考
如何在地球上設計機器人，
才能減少生態足跡。
比如，
設計新的由可持續
材料製造的機器人，
能以較低能耗運行，
能夠維修和可回收。
很顯然，這種新一代的機器人
跟我們今天見到的機器人完全不同，
但這恰恰是人工進化
也許能起到作用的原因。
打破我們自己對於
工程科學理解的局限，
減少這種局限
對設計過程造成的約束，
我們就能發現新穎的機器人設計。
謝謝大家。
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