活体机器人学会生孩子AI进化算法加持变身吃豆人，已经繁殖到曾孙

　　AI 帮活体机器人生出了孩子。
　　完全由活体细胞组成、有结构、可编程、能移动的 Xenobots，今年又进化出了新的能力。
　　自我复制繁衍 。
　　去年就把网友「吓死」的 Xenobots，这次又让人情不自禁联想到科幻电影中人类的末日：
　　活体机器人，怎么生娃？
　　Xenobots 本身是有数千个非洲角蟾的胚胎细胞组成的一个细胞团。
　　如果是正常的繁衍过程，这些胚胎细胞最终会发育成蝌蚪的不同部分。
　　但是，来自美国佛蒙特大学和塔弗茨大学团队，将原始胚胎细胞切割出不同部分，并按照计算机模拟出的结构进行重建 ，人为＂生产＂出了这种新的生命。
　　一盏新的大门打开了。
　　细胞团拥有青蛙的基因组，但是，它们却没有选择成为蝌蚪。
　　这些由计算机设计出来的细胞集合结构，以一种看上去像是集体智慧的举动，做出了令人震惊的事情。
　　比如，自发地进行复制 。
　　已经发育成熟的细胞群处在一群零散胚胎细胞中时，会自发把这些离散细胞堆在一起。
　　如果这个「堆」足够大，这些细胞群就能发育成会游泳、带纤毛的后代。
　　只是，这个过程不确定性较大。
　　温度范围、胚胎细胞的密集度、成熟细胞群的数量和随机行为、溶液的粘度、培养皿的几何形状表面，以及污染等等都会影响复制。
　　所以初代 Xenobots 的复制，最多只能持续两轮 。
　　如何突破这个难题呢？AI 此时登场了。AI 帮助机器人
　　球状结构的细胞团不利于繁衍，那么是不是可以试试其他形状？
　　研究团队在弗吉尼亚大学的 Deep Green 超级计算机上，用 AI 模型模拟测试了数十亿种身体形状，三角形、正方形、金字塔、海星…
　　目的就是找到允许细胞群进行多轮复制的有效形状。
　　具体来讲，研究人员使用一种进化算法，从随机状态的细胞群开始，让系统自行进化具有自我复制能力的细胞群。
　　然后根据结果筛选出持续复制最久的细胞群构型。
　　谁在复制繁衍这条路上走最远，谁就是赢家。
　　实验结果显示，繁衍能力最强的 D 构型，已经能够复制到第四代 。
　　而它的形状，就像经典游戏中的吃豆人。
　　人类也第一次在细胞或生物体的尺度上观察到运动学自我复制。这真的是末日开端吗？
　　看到这里，想必不少人已经感到后背发凉：人造生命、集体智慧、自我复制。
　　下一步会走向失控毁灭吗？
　　国外已经吵翻了天。
　　▲T1000 是电影终结者系列中的机器人
　　而要回答这个问题，首先要明确 Xenobots 是不是真的具有智能？
　　参与这个项目的研究人员对这个问题显得十分谨慎。
　　他们更愿意将 Xenobots 称为编程工程生物 ，所谓＂智能＂，只存在于设计和编程阶段，而不是在 Xenobots 中。
　　也就是说研究人员认为这种活体机器人，是没有智慧可言的。
　　但他们还表达了另一种看法:Xenobots 已经清楚证明，生命系统中存在着一个未知的空间。我们发现了会走路的机器人；我们发现了会游泳的机器人。现在，我们又发现了可以运动、可以自我复制的异形机器人。未来还会有什么发现呢?
　　在生命的表面之下，还隐藏着更多令人惊讶的行为，等待我们去发现。
　　而这种所谓的＂未知空间＂，是否是智能的另一种表现形式？机器和有机体之间的界限是不是越来越模糊？
　　现在没人能够解答。
　　说到底，Xenobots 的复制仍然是自发自动的，个中原因科学家一直不清楚，这次的新进展，也只是使用辅助手段改良这个过程。
　　那么这项研究到底有什么意义？
　　至少有两层。
　　首先是 Xenobots 本身，可编程、可移动的特性，使它具有承担运送任务的潜质，比如将药物精准运送到靶细胞来治疗疾病。
　　另外一层意义是在计算机科学领域。
　　这次的实验结果已经表明，对于结构、功能的设计，AI 有着比人类更高的效率和智慧。
　　所以，类似研究方法和工具以后可以应用在多个领域，比如建筑、机械，甚至是设计性能更好的人造器官。
　　所以，对于这项研究，你怎么看？