许多动物，如长颈鹿、羚羊、斑马等，一出生就需要快速学习走路，以此来躲避天敌，在自然界中生存。

动物可以依靠脊髓来协调肌肉，但腿部肌肉的协调比其他部位花费的时间更长，新生动物更依赖脊髓反射来保护自己。

为了了解动物是如何学会走路的，斯图加特马克斯普朗克智能系统研究所 (MPI-IS) 的研究人员制作了一只小狗模型的机器人Morti进行研究。

这只机器狗对腿部肌肉的工作原理一无所知，很大程度上是“天生的”，它像动物一样具有反射能力，并且会从自身的错误中进行学习，研究人员在其四肢运用了复杂的腿部力学，并使用了贝叶斯优化算法进行指导。研究人员在机器狗的计算机运行程序中建立了一个虚拟脊髓的模型，再在其四肢安装传感器，通过不断对预期的和发送的传感器信息进行比较、控制和调整来让机器人学习行走。

算法的运用与中枢模式发生器 (CPG) 的控制参数是相适应的。对于人类和动物来说，这些中枢模式发生器就相当于是脊髓中的神经元网络，可以使肌肉在没有大脑输入的情况下进行收缩。

当动物幼崽是在完全平坦的地面上行走时，中枢模式发生器可以轻松地处理来自脊髓的运动信号，但如果地面上有障碍的话，行走方式就必须改变，这时反射会启动来调整动物的运动模式，防止跌倒。

这些运动信号的变化是一瞬间的，运动模式在被干扰后会恢复到原始状态。但如果不停地跌倒，动物就会调整和重新学习运动模式，使其不可逆转。在新生动物中，中枢模式发生器的运行是不够灵活的，所以它们走路无法像成年动物那样行走自如。

在实验过程中，学习算法不断调整各项参数，减少机器狗绊倒的次数来优化其行走模式。而后，这只机器狗仅用了一个小时左右的时间，就学会了走路，与动物别无二致。

虽然不能轻易研究活体动物的脊髓，但依靠在机器人中建模，使其尽可能贴近自然界的动物，也能让机器人技术和生物学产生交集。

在未来，这类研究对生物学可能会起到举足轻重的作用…收起 

你是否还在忍受用了三四年的手机就频繁出现卡顿，而面对日益昂贵的新手机却望而却步？

想象一下，在一个更注重可持续发展的未来，手机、智能手表或其他可穿戴设备不必因为新的型号更新而被搁置或舍弃，相反，它们可以使用最新的传感器和处理器进行升级，这些传感器和处理器可直接像乐高积木一样覆盖在旧的芯片之上，使设备保持最新状态。如果这项技术实现，不仅能够挽救你的钱包，还能够减少我们的电子浪费。

好消息是，麻省理工大学的工程师们已经朝着这一模块化的愿景前进，工程师们采用了乐高般的设计，推出一种可堆叠、可重新配置的人工智能芯片。

该设计包括感应和处理元件的交替层，以及允许芯片层进行光学通信的发光二极管。麻省理工学院的设计使用光而物理电线，通过光电传递信息，因此，芯片可以重新配置，或使用可交换或堆叠的图层更新处理器。

负责这项研发的Kim教授说，其他芯片通过金属进行物理连接，因此，如果想添加新功能，只能重新制作一个新的芯片，而我们的光电通信系统取代了物理电线连结，使得我们能够自由的堆叠和添加芯片。

值得一提的是，研发团队创造的光电系统是由配对的光电探测器和LED组成的，每个LED都带有微小的像素图案，光检测器构成接收数据的图像传感器，能够将数据传输到下一层的LED，从而实现光电信息传输。

Choi补充说到，团队的另一个想法是集成电子产品中的模块化芯片，使得消费者可以选择最新的传感器和处理器进行“堆叠”。

这项技术的现实意义是什么……

据联合国最新发布的报告显示，2021年全球共产生了约5360万公吨的电子废弃品，仅仅5年这一数字增长了近20%，其中只有很少一部分能够得到回收，大部分直接堆砌在在自然环境中或是排放到大海。

而这项技术的研发，或将改变传统硬件设备的更新模式，大大降低电子垃圾的产生，有效制止电子浪费。收起 

人工智能，是近几年来才被大家熟悉的一个新名词，近几年来人工智能如同潮水般涌入人们的生活，智能家具、扫地机器人、外卖机器人等出现在了人们的生活，但在人工智能发展初期的产品，大家往往和我一样觉得他们很“笨”，只会走一条路的扫地机器人、听不懂话的语言助手，这真的是“智能”吗。动物在6亿多年的进化中，表现出了显著的具身智能，利用进化学习复杂的任务，人工智能专家称，AI智能体也可以很快学会动物这种智能行为，但目前推动具身认知面临很多调整。

最近斯坦福大学李飞飞教授等人研究的“深度进化强化学习”取得了突破，他们提出了一个新的计算框架，基于此，具身智能可以在多个复杂的环境中执行多个任务，并且拥有自我学习进化的功能。

此外，李飞飞的研究还首次通过形态学习证明了进化生物学中的鲍德温效应。举个例子来说，当下较为实用的扫地机器人在拥有具身智能以后，能够通过自我学习，把以前扫不到的地方慢慢找到好的方法扫的更干净。

这项技术的应用，使得没有身体的人工智能将被有身体的人工智能赋能。像现在的智能手机和音箱，只是方形、圆柱的样子，未来它们慢慢都会有手有脚，开始自己蹒跚学步，身体的每一个部分都能够自主思考。

机会在哪呢？

首先是服务机器人这一领域，包括扫地机器人、快递机器人、智能家居等，能够在使用过程中自主学习，使用的时间越长就越智能。

其次是人形机器人可能也会受益于这一技术，未来视觉一定是机器人的标配，拥有视觉及具身智能的机器人能够自己学和看别人怎么干，这也是人工智能一定会经历的一个过程。

李飞飞说：“我看到了深度学习、机器人学习、视觉甚至语言的融合，现在我认为，通过具身智能，我们将学习智能的基础技术，这是真正意义上的重大突破。”

不难想象，未来具身智能才是人工智能前进的方向。收起