新的 AI 让机器人能够发展自我知识并像生物一样适应

快速阅读: 据《AZoAI》最新报道，哥伦比亚大学的研究团队开发了一种新技术，使机器人能够通过摄像头观察自己的动作，自主创建三维模型并适应损伤。这项技术通过单一2D摄像机实现，利用三个深度神经网络系统推断3D运动。研究成果发表在《自然·机器智能》杂志上，有望提升机器人的自适应性和可靠性，减少对人类干预的需求。

哥伦比亚大学工程与应用科学学院 2025年2月26日报道

通过简单地观察自己的移动，机器人现在可以自我建模、适应损伤并继续运行——为更智能、更自主的机器铺平了道路，这些机器需要的人类干预更少。机器人通过镜子观察自己的影像，学习自身的形态和运动学，以实现自主自我模拟。这一过程展示了基于视觉的学习与机器人技术的交汇点，机器人通过自我观察来完善动作并预测其空间运动。

哥伦比亚大学工程学院的一项新研究表明，机器人可以通过摄像头观察自己的动作来了解自身结构和运动方式。掌握了这些信息，机器人不仅可以规划自己的行动，还能克服身体上的损伤。“就像人类通过观察镜中的自己学习跳舞一样，机器人现在利用原始视频建立运动学自我认知，”该研究的主要作者、哥伦比亚大学创意机器实验室的博士生胡玉航说。“我们的目标是让机器人理解自己的身体，适应损伤，并在不需要持续人工编程的情况下学习新技能。”

大多数机器人在模拟环境中学习如何移动。一旦它们能够在这些虚拟环境中移动，就可以被释放到现实世界中，在那里它们可以继续学习。“模拟器越真实越好，机器人就越容易从模拟环境过渡到现实世界，”李普森解释道。然而，创建一个好的模拟器是一个艰巨的过程，通常需要熟练的工程师。

研究人员教会了一台机器人只需通过摄像头观察自己的动作就能创建一个模拟器。“这种能力不仅减少了工程投入，还使得模拟能够随机器人经历磨损、损伤和适应而持续进化，”李普森说。在这项新研究中，研究人员实现了自主建模其自身3D形状的方法，仅用一台普通的2D摄像机。这一突破是由三个模仿人脑的AI系统——深度神经网络驱动的。这些系统推断3D运动，使机器人能够理解和适应自己的动作。新的系统还可以识别机器人身体的变化，例如手臂弯曲，并帮助它们调整动作以应对模拟损伤。

研究人员在《自然·机器智能》杂志上详细介绍了他们的发现。这种适应性可能在各种实际应用中证明有用。例如，“想象一下，一台机器人吸尘器或个人助理机器人在撞到家具后注意到它的手臂弯曲了，”胡补充说。“它不需要停止工作或需要维修，而是观察自己，调整动作并继续工作。这可以使家用机器人更加可靠——无需反复重新编程。”

另一种情况可能涉及汽车工厂中的一只机器人手臂被撞出对齐。胡补充说：“它不需要停止生产，而是可以观察自己，调整动作，然后回到焊接状态，减少停工时间和成本。”这种适应性可以使制造更加有弹性。”

教机器人构建自我模拟

随着我们将越来越多的关键功能交给机器人，从制造业到医疗护理，我们需要这些机器人更具韧性。“我们人类不能总是照顾这些机器人，修复损坏的部分并调整性能。如果机器人要变得真正有用，它们需要学会照顾自己，”李普森说。“这就是为什么自我建模如此重要。”

这项研究中展示的能力是过去二十年来哥伦比亚团队发布的一系列项目中的最新成果，在这些项目中，机器人正在学习使用摄像头和其他传感器更好地进行自我建模。2006年，研究团队的机器人只能使用观察结果创建简单的类似火柴人的自我模拟。大约十年前，机器人开始使用多台摄像机创建更高保真的模型。

在这项研究中，机器人仅使用来自单个普通摄像机的短视频片段就能够创建全面的运动学自我模型，类似于照镜子。研究人员将这种新发现的能力称为“运动学自我意识”。

“我们人类直观地意识到自己的身体；我们可以在现实中执行动作之前想象自己未来的样子，并预见到我们的行为后果，”李普森解释说。“最终，我们希望赋予机器人类似的自我想象能力，因为一旦你能想象自己未来的样子，你就能无所不能。”

来源：哥伦比亚大学工程与应用科学学院

期刊参考文献：胡玉航, 林杰, 李普森, H. (2025)。教机器人构建自我模拟。《自然·机器智能》，1-11。

DOI: 10.1038/s42256-025-01006-w

(以上内容均由Ai生成)