近日，美国西北大学（Northwestern University）的研究人员首次开发出一种可以完全自行设计机器人的 AI 算法。当该团队向 AI 程序发出提示：“设计一个可以在平坦表面上行走的机器人”。出乎意料的结果发生了，引用西北大学官方的评价，“大自然花了数十亿年的时间才进化出第一个行走的物种，而新 AI 算法程序将进化压缩到闪电般的速度”。不到 30 秒，就能设计出一个成功行走的机器人。

为了验证计算机中模拟的系统在实践中是否有效，研究人员通过 3D 打印设计的模具并填充硅胶，最终在 AI 系统的驱动下，得到了如下所示：一个虽然有些“蠢萌”，但是能以“大约是人类平均步幅的一半”的速度开始行（蠕）走（动）的机器人。

只需几秒就瞬间进化

放眼望去，人工智能系统在各个领域的应用都日渐广泛，但对于机器人的自动化设计还处于萌芽阶段。由于机器人的物理结构、感官和运动布局以及行为之间存在复杂的相互依赖性，设计难度较大，目前主要是通过进化算法、随机进择，这个过程需要在计算机虚拟环境中对数千甚至数百万个机器人进行评估，从中选出合适的方案。这种方法不仅不能保证最优设计，而且效率低下，大部分精力都花在评估进化死胡同上。

而西北大学的“瞬间进化” 研究，引用他们的官方评价：“大自然花了数十亿时间才进化出第一个行走的生物，而新AI算法程序将其压缩到闪电般的速度。”那他们到底是怎么做到的 “瞬间进化”呢？

研究团队避开了传统的“模拟方法”，而是使用了一种自动优化方法，通过追踪机器人的失败行为定位物理结构的错误设计，让 Al 能够以试错的方式自动尝试不同的机器人设计，从而按需、快速的在失败中找解决方案。用这种方式改进AI算法，比“模拟”的设计尝试降低了几个数量级，它能够以最少的先验假设快速找到设计方向，更快地优化机器人中互相依赖的部分，只需要 10 次尝试，就能在笔记本电脑上运行，用不到30秒的时间从零开始设计出一个机器人。

具体来说，研究人员开发了一种新的算法，它可以：1.模拟并评估虚拟机器人的行为适应性；2.找出机器人在整体形状、拓扑结构（空隙数量）、 肢体数量和形状、质量分布、肌肉组织和行为控制方面的不足；3.同时改变以上不足，以便在下一次模拟中改善机器人的行为。经过证明，这一过程只需重复九次（因此只需进行 10 次模拟），就能在构建设计时保留优化后的功能，这比最先进的物理机器人自动设计算法还要高效得多。

AI先从一块大约肥皂大小的块状物质开始，起初这团物质只会摇晃，完全无法行走。Al知道自己尚末达到目标，于是迅速迭代了设计，优化机器人的身体结构和肌肉组织，每次迭代，A都会评估自己设计的效果，随着一次次的优化进行，机器人的形状也从一开始的随机形状逐步确定下来。

AI 设计工具新时代的开端

大自然花了数十亿年时间才进化出第一个行走的物种，但人类开发的新算法却能将进化压缩到闪电般的速度，在短短数秒钟内成功设计出一个行走机器人。

这一人工智能（AI）程序不仅运行速度快，还可在个人计算机上运行，并从头开始设计全新的结构。研究人员表示，他们开发的AI驱动的设计算法，可绕过进化路上的“交通拥堵”，而不会依赖人类设计师的想法。只需告诉AI“我们想要一个可穿越陆地的机器人”，然后按下一个按钮，它在眨眼间就生成了一个机器人的蓝图，看起来与在地球上行走过的任何动物都截然不同。这个过程被团队称为“即时进化”。

新设计的机器人又小又软、形状怪异，目前是由无机材料制成的。但研究人员表示，这代表了AI设计工具新时代的第一步，这些工具就像动物一样，可直接应用于现实世界。而从零运动的无形块，到完整的行走机器人，整个设计过程在笔记本电脑上只花了26秒。更令人惊讶的是，AI独自想出了与自然相同的行走方案：腿。但与自然界绝对对称的设计不同，AI采取了不同的方法。由此产生的机器人有3条腿，背部有鳍，面部平坦，上面布满了洞。

虽然腿的进化是有道理的，但这些洞却是一个奇怪的补充。AI在机器人身体上看似随机的地方打了洞。研究人员假设多孔性可减轻重量并增加灵活性，使机器人能够弯曲腿部行走。而当研究人员把这些洞取消时，机器人便无法再行走。研究人员表示：“当人类设计机器人时，我们倾向于将它们设计得看起来像熟悉的物体。但AI可创造人类从未考虑过的新可能性和新前进道路。它帮助我们以不同的方式思考和想象，这或许有助于解决我们目前面临的一些最困难的问题。”

为了测试机器人能否在现实生活中工作，研究人员按照 Al 的设计蓝图，3D 打印出模具，然后填充液态硅胶，几个小时后再将固化后的硅胶从模具中取出来，一个又软又有弹性机器人就诞生了。接着，研究人员通过不断的给它泵送空气，机器人的腿反复膨胀、收缩，在这一过程中缓慢稳定地走了起来，每秒可以行走半个身长距离，约为人类步速的一半。

人工智能发展到什么地步了？

在过去的几年里，AI技术取得了巨大的进步，应用范围也变得越来越广泛。自20世纪50年代以来，人工智能领域一直致力于研究如何让计算机像人一样思考和行动。在过去的几十年里，AI技术逐渐从学术研究领域走向了商业应用领域。如今，我们可以在许多领域看到AI技术的应用，例如自然语言处理、机器学习、计算机视觉、智能家居等等。

在自然语言处理领域，AI已经可以实现语音识别、机器翻译、文本生成等功能。机器学习是近年来发展最快的AI领域之一，它可以通过分析大量数据来自动识别模式并进行预测。在计算机视觉领域，AI可以通过图像识别和目标检测等技术来实现自动驾驶、人脸识别等应用。智能家居则是通过AI技术来实现家居设备的自动化控制，提高生活质量和节约能源。

除了上述领域，AI还在医疗、金融、教育等领域得到了广泛应用。在医疗领域，AI可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗水平和效率。在金融领域，AI可以进行风险评估、投资决策等复杂计算，提高金融市场的稳定性和收益。在教育领域，AI可以帮助教师进行教学辅助、个性化学习等应用，提高教育质量和效果。

然而，尽管AI技术已经取得了很大的进步，但仍然存在很多需要改进的地方。首先，如何提高AI的泛化能力是一个关键问题。目前，大多数AI应用都是针对特定领域或任务进行训练和优化，但如何让AI在面对不同任务时能够表现出更好的性能是一个挑战。此外，数据隐私和安全问题也是AI发展的一大难题。随着数据量的不断增加，如何保护个人隐私并确保数据的安全性是一个亟待解决的问题。

未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，AI将会在更多领域发挥重要作用。例如，在医疗领域，AI可以帮助医生进行更加精细化的疾病诊断和治疗方案制定；在金融领域，AI可以更加准确地评估市场风险和进行更加智能的投资决策；在教育领域，AI可以更加个性化地辅助学生学习并提高教育效果。此外，随着5G、物联网等技术的不断发展，AI也将在智能交通、智能城市等领域发挥重要作用。