机器人的自动化设计与制造

生物学范畴内的生命具有受本体控制的繁殖方式，这些方式通常都涉及到复杂的链式化学反应。不过这些自主设计与制造的方式并未被人类理解或掌握。至今，机器人的设计仍需花费大量劳力，仍需人类工程师去制造，所花费的金钱也相当可观。由于制造这些机器人的投入需要制造大量的产品才可收回，很小一部分机器人被利用在了生产中，例如玩具、武器以及自动柜员机等工业系统。在此，我们说明一种合并计算的实验，经由简单的电动机械系统，通过积木（条，传动装置以及人工神经元）的模仿以及迅捷的制造技术创造出能够自我适应（取决于其移动能力）的机器。通过进化及有限空间的物理模仿，我们将自动设计同自我创造联系到了一起。

在人工生命领域，“生命之所能”的检验标准为对生物范畴内生命原理的理解及生命形态上的模仿。就像飞机模仿了鸟类的外形但却具有固定的翅膀一样，人工生命的形式也许会具有相同的原理，但化学反应不会一致。动物们能量的储存，自发运动以及日常交流将会被电池，马达以及电脑芯片代替。

我们的中心所需是实现人工制造的生命，全部自动化的实现不仅仅表现在运动及行为上，如同当前的机器人水平，而应该表现在自我设计和制造上。只有这样我们才能够指望人工制造的生物维持其自身的进化。目前我们所探寻的能够自我设计并生长的人工制品具有如下特点，它可以在现实生活中发挥作用，依照不同的外形而分类，只需极短的时间即可改造自我，数量多且花费少。不过我们的标准至今仍未被满足。

本文所阐述的实验在设计上依靠演化计算，在繁殖能力上依靠添加制造。进化过程在众多候选机器人中进行，每一步都包含一些进化所需的计算机指令。进化过程会不停的选择更加适应的机械，通过增加数量繁衍后代，使用一系列运算符修改或移除积木块，最后在种群中进行替代（参见方法部分）。演化计算早已用于解决工程难题。不过，目前关于自动进化机器人领域的研究仅限于虚拟世界，即便之后运用到现实当中，机器人的外形及制造也会被人类干预。尽管隆德引入了形态学，汤普森在控制方面引入了电流回路，我们随后又增加了静态积木结构，他们的外形依然需要人为制造且固定不变。其他运用高等级程序语言制造仿真机器人的工作结合了大量的预编程序。同样，添加剂制造技术已经发展至材料及机械构造保真，但并没有被可控进化过程所替代。

我们的方法基于在设计与制造过程中仅使用基础的计算代码以及运算符。计算代码越是简单，其所带来的归纳性偏向会越小，同时结构上的灵活性会最大化。与设计过程类似，基础计算代码在制造过程中的使用让后者变得更为系统及通用。作为理论极限，如果我们仅使用原子作为构成物体的最基本部分，物理定律作为约束，在制造过程中运用纳米技术，那么所得出的结果通用性会大大增强。早先报道中使用的高等级组件与简单物理结构加速了聚合速度，不过设计空间却大大缩小。

图一：可进化机器人原理图解。长棒各自连接组成了随机形状的支架，通过改变长棒数量及他们之间的连接方式，支架的结构表现即可完成修改：一些结构会固定下来，而另外一些会连接到一起。神经元通过突触各自连接形成随机神经网络，通过改变突触的质量以及神经元反应临界值即可修改神经元的行为。神经网络行为的变化可通过改变神经元数量及连接方式实现。当然，我们可以是神经元连到长棒上，如同真正的神经元控制肌肉组织的收缩一样，人工神经元发出的讯号凭借线性控制器来控制长棒的长度。所有的变化可由突变算子引起。从基础数据的增加、修改到移除，算子序列可以构成机器人及其控制器。图片底部的过程展示了长棒形成，增长以及分裂的过程。与此同时，其余运算符创造出神经元并连接至其他，最后形成一个环状，使其与长棒相连。这样一来长棒就变为促动器。由于没有使用任何传感器，这些机器人只能产生有限的动作，并不能对环境做出直接反应。

我们所使用的设计空间将长棒与促动器作为其结构的组成部分，以人工神经元作为其控制部分。通过万向接头连接在一起的长棒事实上已经将结构建立起来，这些结构可以任意固定、弯曲或者像关节那样结合到一起。此外还可以形成多个分离式结构，在不同层次上可以模拟出旋转、线性以及平面关节运动。类似的，人工神经元的互相连接可以创造出任意的控制结构，例如前馈式链型网络，状态机以及多重独立控制器（就像多重神经中枢）。可使结构一层一层形成的叠加成型技术允许任意复杂物理结构的自动生成，并且在架构不同形态物理结构上花费更短时间。图一即展示了可能形成的结构原理。在长棒通过球窝关节互相连接的同时，神经元通过突触互相连接，且神经元可同长棒连接在一起。在后面的案例中，神经元操纵线性促动器调整长棒的长度。没有任何传感器用在该案例上。

以两百个机械装置且其中的长棒及神经元相互独立不连接开始，我们模拟了进化过程。每个机械装置的自适应程度取决于它们的运动能力即在固定的持续时间内，机械重心在无限平面内移动的直线距离。整个过程会不断筛选合适的装置，凭借叠加、修改以及去除组成部分来繁衍后代，之后在种群中将其替代。在此过程中会持续产生 300-600个后代。机械装置的形状与控制器会同时进化。

在我们模拟估算机械自适应程度的过程中使用了准静态算法，也就是说其结构是静态不变的。这样一种算法使得将可靠性应用于现实更为简单，特别是在低势头运动中。通常，在首次移动发生之前已经产生了几代进化。举个例子，在所有的运动中，最低限度下的神经网络产生变化必须聚合在一起并且连接至促动器。在进化的过程中会显现各种各样的形式，其中一些为种系树的回溯。图二展示了一个包括物质汇聚，物种形成以及大量灭绝过程的极端例子。图三表现了整个种群削弱至一个个体的实例。

根据演化设计，那些赢得胜利的机器人会自动转化为物理目标：尽管只表现为点与线，他们的身

体会通过球形接头与直线电机被首先扩展成实体模型。包含了预设计的一般长棒，球形接头以及促动器的自动程序完成了固化的一步。虚拟世界的实体模型通过商业化的快速成型技术变为了实物。快速成型机使用温度控制接头一层一层的将热塑性塑料延伸，这样随即进化而成的机械形态变为了 3D结构，这其中并不需要人为干预。整个预先组装好的机械装置被单独打印出来。而这样一个包含复杂关节的结构使用传统方式是很难设计与制造的。之后，标准的步进电动机被塞进装置里，通过微处理器控制神经中枢网络的进化并触发电机运作。就这样，机械实物装置便继承了其虚拟祖先的行为方式。

图二：几次不同进化之后的种系树。树上的每个节点表示一个个体，连线表示亲子关系。纵轴表示世代，横轴个体从种系树跳跃至另一个体这方面表示了祖先接近程度。所有发源于同根的种系树显示一个不具有任何线及促动器的机器人，以上四个种系树表现了物种形成与发散的不同程度：a.由于小生态技术产生的极端发散；b.由于成比例适应选择产生的极端收敛；c。发散的中间时期，典型表现在成比例适应选择早期阶段；d.成比例适应选择之后的大量灭绝。每个种群树都分别描绘了几代进化的结果。

尽管机器人处于相对简单的环境与任务中，比如在无限平面上的运动行为，但是它们还是使用了复杂与难度较高的解决办法。由二十个部分组成的机器人有时会产生相当惊人的冗余，这样即便会产生突变但也不至于发生灾难性的后果。图五中显示的对称性机械并不奇怪，虽然在代码上并没有特别强调。一个可能的原因是对称性装置更容易按照直线行走，距离会更远且更具有适应性。同样的，成功的设计表现在结实耐用上，就算长棒的长度发生变化，其活动性也不会受到太大影响。图五在细节上描述的样本基于三种开发原则：棘爪，反向同步以及拖拽。其他没有在图片中展示的机械采用了一种爬行双足动物的原理，机体附着在平面上，凭借左右肢体交替前进。一些机械装置使用滑动关节式结合达到如同螃蟹那样的行走方法。而另外一些机械使用平衡装置切换两边摩擦力，凭借振动前进。表格一比较了三种物理装置与其虚拟祖先在性能上的比较。我们注意到第二及第三个案例中，尽管移动总距离并不配对，但是运用相对应的机械及控制原理，物理运动目标都已达成。运动距离的不同是

因为装置的移动机构在平面上打滑，这说明在模拟过程中使用的摩擦模型并不理想。

图三：其中一代机器人。图片展示了整个一代机器人的个别抽样，范围缩小至那些具有代表性的不同个体。每张图片下的文字说明包含了随机数字（用来做参考）以及个体的适应程度。我们可以看到两类亚种群，其中一种平躺在平面上，而另一种则竖立于平面。

图四：形态实物化过程。a, 在虚拟空间内的自动关节形态； b, 通过 3D打印机复制这一物理过程；c, 预先组装好的可废弃支撑结构；d,打印出来的关节近照，球状物被打印在了套接口内。

尽管在机械和任务方面与众多工程师所设计的或生物自身进化所得到的产品相比，我们在文中所提到的内容相当简单，我们却展示了一种机器人依靠自身力量发展的过程，即自行设计机电系统。在此过程中研究人员已将对设计与制造上的人为干预减少至最小。除了将电机装入机械装置以外，我们的作用仅仅是采集模拟过程中的数据。

图五：三种机器人形态。左图为真实形态，右图为虚拟形态。a, 四面体形状的机器人可以产生类似铰链的运动，通过利用接触平面的中心棒使自身前进；b, 这个异常对称的机械使用一个由七个神经元构成的网格来驱动中心的促动

器，利用两边促动器反向同步。当上边的装置运动时，装置中心便会缩回，反之亦然。c, 图中的装置拥有立体形状，它将一个促动器直接接触于平面上以产生棘齿运动。为其提供稳定性的长棒并没有很多。这三个装置的生产时间分别为22，12以及 18个小时，且现实性能同在虚拟世界中一样。

表一：机械装置同其在虚拟世界中的性能比较。数值为每款机械装置的神经网络运行 12次后重心移动的距离。表格中实际的移动距离大幅度减少。最后两排数字的不匹配是由于其移动机构在平面上打滑造成的。

抛开特定的有机化学不管，生命其实就是一个自动设计并被复杂控制的过程。这一过程允许繁衍后代并测试自身，在自我发展中挖掘宝藏的过程。通过使用不同的介质、现有的快速制造技术以及对自身进化的模拟，我们在复制这一过程时取得了一定的成就。按照我们的理解，人工进化系统首次被连接在了自动设计制造上。虽然在这项技术变得危险之前仍有许多路要走。如果人工系统确实要融入到现实社会中，它们必须走出虚拟世界。跨过虚拟与现实的鸿沟去学习，去进化，进而对人类社会作出影响会非常困难。

未来的工作首先需要理解模块化结构自我组织的复杂性以及这种结构在进化中如何由虚拟变为现实。科学技术在微电子机械领域、纳米制造领域以及多物质混合条件下快速制造领域的进步，同高保真物理模拟以及对演化计算过程的进一步理解，能够为物质自我维持的过成铺平道路。