群体机器人：复杂的超级有机体

□皮埃尔-伊夫·博克特

众所周知，人们的日常生活中，即将出现能够自主完成复杂任务的机器人。比如人形机器人、飞机机器人、汽车机器人等，它们往往极为先进，并且具有高级人工智能。然而机器人学的发展不会局限于这类计算性能顶尖的个体，另一种完全对立的思路正逐渐抬头：人工智能并不集中于单个机器人，而是以个体机器人团结协作的形式出现。

这些机器人若单独拉出来看，配置上十分简陋：运算能力较差，时钟频率仅为几兆赫，内存只有几十兆，对应的控制算法很少上到200行代码。然而，与最为复杂的单体机器人相比，群体机器人同样可以完成艰巨任务，甚至能够做得更好！

何以能实现这样的壮举？因为这些机器人并非单打独斗，而是以数十个为单位，作为“群体机器人”一起行动。

这一愿景从最初设想到开始实现，历时将近20载岁月。作为机器人技术、生物学、动物行为学和人工智能相互融合的产物，该技术自1990年代初诞生起，在很长一段时间里，仅限于理论和计算机模拟。而如今，情况终于有所改变！群体机器人学已然成为最有活力、最有前途的机器人学分支。“得益于元件成本下降，该学科重新受到关注，因为现在以1000个机器人甚至更大的群体规模来进行实验已不是什么难事。这在5年前还是无法想象的。”英国布里斯托大学助理教授、生物医学纳米机器人专家萨宾·哈尔特兴奋地说。

群体机器人与传统机器人在研究方法上存在本质不同：前者着重通过低价易编程的数个低端机器人协作，共同完成复杂行为。“其目标是模仿那些在个体层面上认知能力低下，却能协同完成复杂任务的动物群体。”法国信息技术、信息处理与系统实验室(LTS)研究员鲁道夫·夏里耶解释说。首选模仿对象包括擅长选择最佳路径运送食物回巢的蚂蚁，超级结构工程师白蚁，以及组成超级有机体共同抵抗天敌的椋鸟和鱼类。

这些动物群体的智能并非集中在某一个体，而是分散在所有个体。它们基于所处环境的简单规则，尤其是由相邻个体传递的信息而自主活动。信息由此被一步一步传递出去。这使得模仿它们的群体机器人具备极大弹性优势，在某一个体发生故障或丧失机能时，仍保有可操作性。“这便是分布式系统的价值所在：减少一个或数个成员，又或是重新补充，都不会影响到群体的行为。”比利时布鲁塞尔理工学院人工智能跨学科研究与开发研究所的莫罗·比拉塔里指出

这种独特的分布式运作方法不存在控制中心，所以具有传统机器人无法企及的优势。试想一下，一群蜘蛛般的微型机器人能够潜入地震废墟，互相协作来找出被掩理的幸存者：而一队无人侦察机可用来探测雷区中爆炸物的位置，或者勘察未知行星的表面。2018年7月，英国发动机商罗尔斯·罗伊斯就宣布，将通过内窥镜把成群袖珍机器人引入飞机发动机内部，以便对那些最隐蔽的组件进行检查。美国麻省理工学院的物理学家则索性设想，将体积更小的一大群纳米机器人注射进人体，以便瞄准癌细胞实施精准治疗……“在无法使用大型机器人的医疗行业、需要并行作业的建筑或农业领域，以及就个体而言有莫大风险的场合，群体机器人将发挥单个机器人无法替代的作用。”莫罗·比拉塔里预测。

打造群体机器人，得先编写出能产生此类分布式智能并且采取集体行为的计算机程序。这正是问题的症结所在：要令个体机器人团结行动，这对整个学科的规则制定提出了更高要求，必须根据相应特点创建新的算法。 （摘自《新发现》）

在不断移动中，群体机器人形成了自己的集体记忆。