美国佛蒙特大学和塔夫茨大学的研究者依靠进化算法，利用青蛙的表皮细胞和心肌细胞造出了全球首批活体机器人，并将其命名为「Xenobot」，其初版是无法进行自我复制的。
Xenobots能够集体行动（转圈圈）
Xenobot能够推动外部对象
然而就在上个月，最新一期的《美国科学院院刊》（PNAS）中，这一研究团队宣布：他们更进一步，制造出了有史以来第一批能够自我复制的活体机器人。
而这其中AI又是如何发挥作用的呢？
原来Xenobots是在佛蒙特大学的超级计算机上进行设计的，然后由塔夫茨大学的生物学家进行组装和测试而成。UVM研究人员采用进化算法在超级计算机上创建可数千种新生命形式的候选设计物。
进化算法根据指令（比如整体向一个方向移动）会一次次地把几百个模拟细胞重新组装成无数具有新形态的细胞，随着算法不断运行和迭代，优胜劣汰，更成功的新型活体会被保留并完善。也就是说AI的
应用体现在借助超级计算机进行流体力学分析，迭代并筛选出最佳的机器人构造模型。
糖豆人形状的Xenobot正在复制
最终，AI发现了一个成功的设计：一组形状像80年代街机游戏吃豆人形状的活体细胞。
研究者采用的进化算法就是人工智能领域中一种常用的算法。所谓进化算法，其本质是一种集群算法，通过集群，遍历式的搜索策略空间，尽可能找到一个或多个可行的策略。
简单打个比方，假设有一个人在一个没有任何光源的山洞里探索出路，洞穴里有无数种排列组合，一个人要找到其中的出路非常难，而进化算法（集群算法）可以一次性释放N个人去探索出最优出路，从而大大提升效率。
自发运动学的自我复制过程
通过算法制造的活体机器人有着强大的应用潜力。以往我们所制造的传统机器人一般是由金属、塑料等成分构成的，这就造成了传统机器人无法应用在一些特殊或者更为精细的场景的问题。
然而由生物组织构成的活体机器人则能完美解决这一问题。比如，我们可以使用活体机器人在人体内进行“上药”或者是检测人体内部状况。亦或我们可以使用此类机器人清洁海洋里的微塑料污染、定位并消解有毒材料。这都是活体机器人能大展拳脚的一些应用场景，同时也是对机器人应用的一种革新与拓展。
看到这里，各位小伙伴是不是也和我一样期待活体机器人应用的进一步实现呀！相信只要我们能利用好人工智能这一有力的工具，许多看似天马行空的设想也许会离我们的生活越来越近的！
