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AI生成的虛擬“生物”，居然能進化出身體

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2025年06月01日 07:02

看下面這個視頻，一群虛擬生物正在屏幕上四處游走，各顯神通，有的在努力跨越障礙物，還有的在朝著目標(biāo)拖小球。它們看起來就像沒 “香腸” 做的螃蟹 —— 可能還有點像《阿達家族》里那個叫 “東西”（Thing）的手型生物。但實際上這些 “非動物”（unimals，是 universal animals 的縮寫）可以幫助研究人員開發(fā)用于機器的更具通用性的人工智能。

斯坦福大學(xué)的阿格里姆?古普塔（Agrim Gupta）和他的同事們（包括 ImageNet 創(chuàng)始人、斯坦福以人為本研究院聯(lián)合主任李飛飛）運用非動物來探究 AI ，研究過程中有兩個問題經(jīng)常被忽視：其一是智能與身體結(jié)構(gòu)之間的聯(lián)系；其二是如何通過進化與學(xué)習(xí)實現(xiàn)能力習(xí)得。

并未參與此項研究的喬什?邦加德（Josh Bongard）任職于佛蒙特大學(xué)，專注研究進化機器人，他表示：“過去幾十年來，我們一直在嘗試更好地理解機器人的身 - 腦關(guān)系，這項研究把相關(guān)工作向前推進了一大步?！?/p>

古普塔表示，研究人員想在機器中復(fù)刻智能，可能會忽視一些東西。在生物學(xué)意義上，智能來自思維和身體的共同運作。動物的行為能力和學(xué)習(xí)能力取決于身體計劃的各個方面，比如肢體的數(shù)量和形態(tài)。以指猴為例，這種狐猴進化出了細長的中指以便于探入洞中找蟲子吃。

通常情況下， AI只關(guān)注思維的部分，構(gòu)建機器來完成不需要身體參與的任務(wù)，比如使用語言、識別圖像以及打游戲。但這些有限的功能馬上就會過時。通過把 AI 和適用于特定任務(wù)的身體相結(jié)合會它們更容易習(xí)得一系列新技能。邦加德稱：“這個星球上所有智慧生物都有身體。如果想制造出既聰明又安全的機器的話，賦予它們身體是我們唯一的希望。”

這種奇異的生物有一個腦袋和多個肢體。該團隊開發(fā)了一種叫做深度進化強化學(xué)習(xí)（DERL）的技術(shù)來測試它們的能力。一開始，研究人員運用強化學(xué)習(xí)來訓(xùn)練非動物在虛擬環(huán)境中完成任務(wù)，例如在不同的地形上行走或移動物體。

之后，他們會選出表現(xiàn)得最出色的非動物，并向其引入變異規(guī)則。變異后的非動物會被放回此前的虛擬環(huán)境中，再從頭開始學(xué)習(xí)同樣的任務(wù)。這一過程會重復(fù)數(shù)百次：進化，學(xué)習(xí)；再進化，再學(xué)習(xí)。

視頻｜Embodied Intelligence via Learning and Evolution

這些非動物進行的變異包括添加或移除肢體，以及改變肢體的長度或可動性?？蛇x的身體配置方案數(shù)量驚人：在最多擁有 10 個肢體的情況下，可能的組合方式數(shù)高達 10 的 18 次方。漸漸地，非動物的身體與不同的任務(wù)進行了適配。有些非動物進化為通過向前跌倒來在平坦地形上移動；有些進化成了像蜥蜴一樣匍匐前行；還有些為了抓取箱子而進化出了鉗肢。

研究人員也對進化后的非動物應(yīng)對此前未見過的新任務(wù)的能力進行了測試，這種能力是通用智能的一個基本特征。結(jié)果顯示，進化環(huán)境更復(fù)雜（包括障礙物或不平坦地形）的非動物學(xué)習(xí)新技能（比如之前是推箱子而現(xiàn)在是滾球）的速度更快。他們還發(fā)現(xiàn)，在并沒有任何選擇壓力的情況下，DERL 會傾向于選擇能更快地進行學(xué)習(xí)的身體計劃。古普塔表示：“我覺得這非常令人激動，因為它表明身體形式與智能之間的存在很深的關(guān)聯(lián)?！?/p>

邦加德說：“我們已經(jīng)了解到，某些特定的身體形式會加快學(xué)習(xí)的速度。這項研究表明，AI 可用于尋找這類身體?！?邦加德的實驗室已經(jīng)開發(fā)出了用于特定任務(wù)的機器人身體，比如用于為腳步涂上類似老繭的涂層以減少磨損和消耗。

古普塔表示，有朝一日，這項技術(shù)可以扭轉(zhuǎn)我們對于建造實體機器人的想法。人們可以用 DERL 來讓適應(yīng)某項任務(wù)的身體自行進化為最優(yōu)形態(tài)然后再把它建造出來，而不是像現(xiàn)在這樣先建造出固定不變的身體然后再訓(xùn)練它去做特定的任務(wù)。

在更廣的尺度上，研究人員對于 AI 的看法正在發(fā)生轉(zhuǎn)變，古普塔的非動物正是這種轉(zhuǎn)變的一部分。此前，研究人員會依據(jù)特定任務(wù)對 AI 進行訓(xùn)練，例如下圍棋或者對醫(yī)學(xué)影響進行分析，但現(xiàn)在，他們開始把 AI 放進虛擬沙箱 —— 例如 OpenAI 的虛擬捉迷藏競技場 POET 以及 DeepMind 的虛擬活動場 XLand—— 讓其學(xué)習(xí)如何在不斷變化的開放式訓(xùn)練環(huán)境中解決多種問題。用這種方式進行訓(xùn)練的 AI 可以學(xué)習(xí)到通用技能，而非僅掌握解決單一問題的技巧。

古普塔認為，自由形式的探索將會是次世代 AI 的關(guān)鍵。他表示：“我們需要真正的開放式環(huán)境來創(chuàng)造智能。”

參考：https://www.technologyreview.com/2021/10/19/1037555/weird-virtual-creatures-evolve-bodies-ai-general-intelligence

作者：姜曉鯤審校：高潭清

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