AI 幫活體機器人生出了孩子。
完全由活體細胞組成、有結構、可編程、能移動的 Xenobots，今年又進化出了新的能力。
自我復制繁衍。
去年就把網(wǎng)友「嚇死」的 Xenobots，這次又讓人情不自禁聯(lián)想到科幻電影中人類的末日：
活體機器人，怎么生娃？
Xenobots 本身是有數(shù)千個非洲角蟾的胚胎細胞組成的一個細胞團。
如果是正常的繁衍過程，這些胚胎細胞最終會發(fā)育成蝌蚪的不同部分。
但是，來自美國佛蒙特大學和塔弗茨大學團隊，將原始胚胎細胞切割出不同部分，并按照計算機模擬出的結構進行重建，人為“生產(chǎn)”出了這種新的生命。
一盞新的大門打開了。
細胞團擁有青蛙的基因組，但是，它們卻沒有選擇成為蝌蚪。
這些由計算機設計出來的細胞集合結構，以一種看上去像是集體智慧的舉動，做出了令人震驚的事情。
比如，自發(fā)地進行復制。
已經(jīng)發(fā)育成熟的細胞群處在一群零散胚胎細胞中時，會自發(fā)把這些離散細胞堆在一起。
如果這個「堆」足夠大，這些細胞群就能發(fā)育成會游泳、帶纖毛的后代。
只是，這個過程不確定性較大。
溫度范圍、胚胎細胞的密集度、成熟細胞群的數(shù)量和隨機行為、溶液的粘度、培養(yǎng)皿的幾何形狀表面，以及污染等等都會影響復制。
所以初代 Xenobots 的復制，最多只能持續(xù)兩輪。
如何突破這個難題呢？AI 此時登場了。
AI 幫助機器人
球狀結構的細胞團不利于繁衍，那么是不是可以試試其他形狀？
研究團隊在弗吉尼亞大學的 Deep Green 超級計算機上，用 AI 模型模擬測試了數(shù)十億種身體形狀，三角形、正方形、金字塔、海星…
目的就是找到允許細胞群進行多輪復制的有效形狀。
具體來講，研究人員使用一種進化算法，從隨機狀態(tài)的細胞群開始，讓系統(tǒng)自行進化具有自我復制能力的細胞群。
然后根據(jù)結果篩選出持續(xù)復制最久的細胞群構型。
誰在復制繁衍這條路上走最遠，誰就是贏家。
實驗結果顯示，繁衍能力最強的 D 構型，已經(jīng)能夠復制到第四代。
而它的形狀，就像經(jīng)典游戲中的吃豆人。
人類也第一次在細胞或生物體的尺度上觀察到運動學自我復制。
這真的是末日開端嗎？
看到這里，想必不少人已經(jīng)感到后背發(fā)涼：人造生命、集體智慧、自我復制。
下一步會走向失控毀滅嗎？
國外已經(jīng)吵翻了天。
▲ T1000 是電影終結者系列中的機器人
而要回答這個問題，首先要明確 Xenobots 是不是真的具有智能？
參與這個項目的研究人員對這個問題顯得十分謹慎。
他們更愿意將 Xenobots 稱為編程工程生物，所謂“智能”，只存在于設計和編程階段，而不是在 Xenobots 中。
也就是說研究人員認為這種活體機器人，是沒有智慧可言的。
但他們還表達了另一種看法:
Xenobots 已經(jīng)清楚證明，生命系統(tǒng)中存在著一個未知的空間。我們發(fā)現(xiàn)了會走路的機器人；我們發(fā)現(xiàn)了會游泳的機器人。現(xiàn)在，我們又發(fā)現(xiàn)了可以運動、可以自我復制的異形機器人。未來還會有什么發(fā)現(xiàn)呢?
在生命的表面之下，還隱藏著更多令人驚訝的行為，等待我們去發(fā)現(xiàn)。
而這種所謂的“未知空間”，是否是智能的另一種表現(xiàn)形式？機器和有機體之間的界限是不是越來越模糊？
現(xiàn)在沒人能夠解答。
說到底，Xenobots 的復制仍然是自發(fā)自動的，個中原因科學家一直不清楚，這次的新進展，也只是使用輔助手段改良這個過程。
那么這項研究到底有什么意義？
至少有兩層。
首先是 Xenobots 本身，可編程、可移動的特性，使它具有承擔運送任務的潛質，比如將藥物精準運送到靶細胞來治療疾病。
另外一層意義是在計算機科學領域。
這次的實驗結果已經(jīng)表明，對于結構、功能的設計，AI 有著比人類更高的效率和智慧。
所以，類似研究方法和工具以后可以應用在多個領域，比如建筑、機械，甚至是設計性能更好的人造器官。
所以，對于這項研究，你怎么看？
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