揭開“五竹叔”的眼罩

Xenobot？你在說什么？你確定你說的不是Xenomorph（異形）？

前段時間，活體機器人Xenobot論文的發表，曾一度引發了話題熱度，仿佛科幻世界的大門離我們又近了一步。“人類終于創造了電影中的異形。”“潘多拉魔盒終于被打開，人類在作大死的方向上又進了一步。”“太好了，我的‘五竹叔’終于來了！”

打住！我們承認《異形》里的外星生物會引發人的身心戰栗，而《慶余年》里皮膚吹彈可破、戰斗力爆表、又酷又萌還忠心不二的“五竹叔”很有吸引力。可“Xenobot”跟他們截然不同。

那它究竟是個啥？人造人嗎？未來的智人？對不起，恐怕你想多了。

由來自美國佛蒙特大學計算機科學家和塔夫茨大學生物學家共同組成的科研團隊，于2020年1月13日在美國國家科學院院刊上發表了一篇關于人類首次研制出的“活體機器人”的頂級研究（Ascalablepipelinefordesigningreconfigurableorganisms）。期刊論文中表明，被起名為Xenobot的機器人就是那么一種通過提取非洲爪蟾胚胎中的兩種細胞（心肌細胞與表皮細胞），然后進行必要的培育操作，最終通過計算機仿真模擬的方式組裝成不同形態的可編程化有機體結構。

沒錯，你沒有看錯，有機體！既不是什么智能機甲，也不是具有真人樣貌的機器，更說不上高智慧的怪物，把大象裝進冰箱攏共分三步，組裝一架Xenobot其實也僅僅需要四個步驟：

（1）提取：提取爪蟾胚胎心肌細胞（作為腿）與表皮細胞（骨架身軀）

（2）培育：整個培育過程其實可以分成好多步驟，但根本上還都是生物細胞培育的不同工序。

（3）模型設計智能計算：用計算機算法來完成對Xenobot的形態以及組裝模型的設計工作。

（4）組裝：根據模型計算出的合理設計組裝“機器人”，當然還包含后續的校對工作。

反觀以上四大步驟，除卻第三步，其他幾個核心步驟其實都是傳統的生物科研技術，與我們一貫的人工智能研發相距甚遠。

如此一來，Xenobot的定義與其說是“活體機器人”，不如說是基于機器算法設計改造的生物活體。那么我們不由得會想起另一種科幻作品里的常見形象——賽博格了。一個搭載了機械的改造人，Xenobot會不會是他的初代或者前身呢？我們不妨結合機器人研發的特點來一窺究竟。

真正意義上的機器人一詞以及世界史上第一臺機器人（工業機器人）的問世也就是近幾十年的事，但對于類機器人的幻想卻可以追溯至3000多年以前——我國最早記載的偃師伶人;1800年前張衡發明的記里鼓車;公元前2世紀由希臘人發明的自動機……

回顧這些古老的發明甚至于傳說，可以總結出：機器人技術研發的核心在于功用。那么Xenobot是否具備這一點呢？根據論文內容推想，大致有這么一些方向——

醫用：一個這樣的微觀機器人的誕生勢必會影響到傳統醫學領域。原因很簡單：它是生物的，它又是足夠的小（僅有1毫米大小）。雖然已經有很多非生物性質的微觀機器人（比如納米機器人）已經應用于傳統醫學，但這些先輩們無一不存在著一種弊端——那就是它們的非生物特性讓它們很難被降解，很容易產生各種排斥反應。但Xenobot可以說完美地解決了這個問題，它的生物性可以與生物機體有機結合;它的無儲能性令它一旦耗光自身能源便會自我毀滅，轉變成一坨有機細胞，輕易便可以被降解代謝掉。未來，我們可以利用Xenobot深入到血管組織，解決阻塞問題;也可以利用其可編程性準確輸送藥物到達指定位置，甚至于精準定位癌細胞……

環保與安全：Xenobot有機體本身具備自運動以及水環境探索能力，可以利用其特性進行海洋微生物清除以及應用于尋找危險化合物和放射性污染物等領域。而自降解特性也使得其在完成相關功用后可與自然環境有機結合，不會造成二次污染。

這樣看來Xenobot的的確確具備了機器人的基本特性，那么我們接下來深入它建造過程中與計算機技術關聯最緊密的一個步驟——算法，來看看它與傳統的機器人有什么異同。

Xenobot的形態以及組裝模型，是通過運行在超級計算機上的模型計算算法得出的結果。而計算的算法完全遵循于進化規律，這是一種區別于人工智能領域的“機器學習”（腦神經模擬）的全新算法——進化搜索算法。

要知道，傳統的機器學習算法與應用主要是通過計算機模擬人腦神經網絡，通過大量學習樣本（歷史經驗數據）進行自我學習，增加模式識別準確的一種算法，這主要是從腦神經角度演化推導出來的一種算法（當然現如今更加流行的基于大數據的深度學習算法其實也是機器學習不斷演化出的另一種機器識別方式）;但本次研究所用到的進化搜索算法完全是脫離開腦神經學依據的一種生物學進化算法，該算法的核心在于充分利用了計算機的高計算性能，將數百種隨機設計形態進行演化與模擬運算，找出最符合進化與功用目的的設計形態。淘汰掉表現不佳的結果，保留最優結果。整個過程看似簡單，就像是“吃雞”一樣的游戲方式。但這樣的計算方式需要計算機具備足夠強大的運算效率以及足夠多的進化理論樣本，好在近些年計算機信息化也同樣在飛速地發展，摩爾定律①決定了我們對于這樣的運算，終會達到一個非常理想的狀態。

但這里要特別提到的就是，并不是說進化搜索算法與機器學習算法相比一定是更高級的，它們完全是兩個不同的領域，一個是在模擬人腦神經識別事物規律，一個是在找尋生物（目前還是單細胞生物）基礎構造與進化規律。而且從整個人工智能領域來看，這種進化規律的計算反倒是更加低級的（無須自我學習，只需按仿真模擬進行淘汰篩選）。

拼功用略有優勢，拼算法稍遜風騷，一層層解開了遮眼布的Xenobot是不是讓你感到有點失望了呢？別急，也許看看它的特性會給我們帶來一些驚喜。大體而言，Xenobot凸顯了四類亮眼的特性——

生物性：組建材料來自于生物細胞，擁有全生物機體的構造，自然與其他生物體可以完美有機結合，可以完美避免生物免疫系統的排異反應;無毒無害;本身能源耗盡后不可再生，完成基本功用后可以自動降解，節能又環保。

可自愈性：研究表明，這種全新的生物人工結構具備完善的自愈特性，甚至于在研究者去主動破壞其結構之后，該有機體可以在短時期內完好復原——天生的熵減特性。這是一項不可思議的發現，至少在未來的人造醫學器官方向找到了一種可能。

可重構性：Xenobot直接翻譯其實是“可重構生物”——具備千變萬化的組裝方式，而拼出來的每個個體都是獨立的生物體，其功用也便可以隨著自己的拼接方式與形態而各異。這有點兒類似《超能陸戰隊》中那種微型磁性可重構機器人群。它們就像是樂高玩具，可以隨時幻化成各種計算機指令給予的萬般形態，完成指定的動作與功效。

蟻群特性：組裝好的生物機體完全是一種被編程好的自主運動個體，Xenobot的個體本身是不具備任何神經元結構的，單獨的個體運動不具備任何傾向性。但群體的Xenobot卻表現出了一種特有的協作特性，它們就像是被蟻后所指引，集體傾向于多數運動狀態。就像凱文·凱利在《失控》中提到的：“未來機器人將按照‘無中心分布式系統’模式來運行，大量‘愚蠢’的個體在分工的情況下完成高難度的行為。” Xenobot就是遵循了這樣一種“蟻群”式的導向。群體智慧的運用會令未來的人工智能實現宏觀的“萬能”，它們可以在所需要應用的領域內無所不能。

綜合以上特性，雖然目前看起來比較低階，但隨著技術的進一步成熟，Xenobot在未來也可以譜寫一段足以超越任何科學作品的傳奇。

好了，在層層抽絲剝繭后，我們再來重新審視一下這位站在我們面前的非典型機器人。比起異形，它連神經元都不具備，距離產生那個叫作“自主意識”的形而上的未知物質相去甚遠;比起“五竹叔”一樣的仿生機器人，它并沒有一塊內置程序芯片，也沒有一副鋼筋鐵骨和人工合成材料的仿生皮膚;比起賽博格，它的生物體改造并沒有拼接金屬元素，沒有大刀闊斧的朋克式整容，更多的是一種基于生物內在的推演。也許這樣的Xenobot少了幾分神秘色彩，與我們既期待又畏懼的科幻未來想象有不少偏差，但這并沒有削減它問世的劃時代意義。它是由生物科研團隊與計算機人工智能團隊跨界合作的科研產物。是兩個團隊在傳統生物技術和人工智能領域的全新嘗試。而且目前得出的結論也證明，該嘗試是成功的、是具備無限可繼續深化研究方向與可能的全新方法論。相信在不遠的未來，Xenobot會繼續不斷地被深度挖掘，演化出更多我們所想象不到的智能化工具，為人類在整個智慧應用領域貢獻一份力量。

【責任編輯：艾珂】

①集成電路上可容納的元器件的數目，約每隔18-24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍，決定了計算機運算性能的不斷提升。