這項技術基于"外體智能"——協調性并非源于復雜的內部編程,而是產生于與環境互動的過程。
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哈佛大學的研究人員研發了一群機器螞蟻,它們模仿社會性昆蟲的自組織行為,無需藍圖或中央指揮,就能建造和拆除結構。這些機器螞蟻被命名為"RAnts",由哈佛大學約翰·A·保爾森工程與應用科學學院(SEAS)的研究團隊設計。它們是簡單的、去中心化的機器人,能夠自發地組織起來建造復雜結構——也能同樣輕松地將其摧毀。
這些機器人不使用化學信息素,而是利用光場(即"光信息素")進行通信。SEAS及文理學院(FAS)的應用數學、有機體與進化生物學、物理學教授L·馬哈德萬表示:"我們的新研究展示了,簡單的局部規則如何能夠涌現出復雜任務的完成——這種自組織的完成方式既穩健又具有適應性。"馬哈德萬補充道:"我們還引入了'外體智能'的概念,即集體認知不僅來源于個體智能體本身,還來源于它們與不斷變化的環境之間的持續互動。"
數字信息素
螞蟻證明了,不需要巨大的大腦也能成為出色的建造者——只需要一個優秀的團隊。沒有藍圖或監工,這些小生物卻建造了自然界中一些最復雜的棲息地。如今,專家們正從它們身上汲取靈感。近年來,人工智能的發展癡迷于更快的芯片和更大的數字大腦。但馬哈德萬教授和他的團隊將目光投向了別處,尤其是"外體智能"。
在這種模型中,智能系統并不位于機器人的硬件內部,而是從機器人與周圍環境的互動中涌現出來。這項研究表明,去中心化的智能體只需遵循最基本的物理規則并響應環境信號,就能實現復雜的目標。
在自然界中,螞蟻通過信息素進行交流——這種化學"面包屑"指示著行走或挖掘的方向。為了復現這一機制,哈佛團隊使用了"光信息素"。利用一種稱為"協作素"(stigmergy)的生物學概念——個體對其他個體造成的環境變化作出響應——團隊創造了通過光場(即光信息素)進行通信的"RAnts"。這些數字信號充當天然信息素的替代品,使機器人能夠通過持續的反饋循環來感知和改變周圍環境,從而協調彼此的行動。
多樣的用途
通過跟蹤"光信息素"光場中的簡單梯度,這些機器人形成了一個反饋回路,從而協調整個群體。它們僅依據幾條基本規則運行,比如跟蹤信號、搬運積木、并在特定閾值處投放積木。這個系統的美妙之處在于其簡潔性。有趣的是,群體只需調整兩個參數——跟隨光的行為強度以及投放或拾取積木的設定——就能瞬間切換角色。前一分鐘,這些機器人還是施工隊;下一分鐘,它們就變成了拆樓隊。
這一發展為自主機器人技術提供了一種新模型,證明復雜的、大規模的任務可以通過簡單的、自組織的互動來管理。這表明,集體智能不僅存在于機器人的"大腦"中,更產生于智能體與其不斷變化的環境之間的持續互動。
這些發現為多種應用鋪平了道路,從危險區域的自主建造、行星探測,到用于分析動物行為的高級實驗模型的創建。
該研究結果已詳細發表在《PRX Life》期刊上。
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