이 로봇 암은 자체 로봇을 만들고 더 나은 로봇을 재 설계 할 수 있습니다.

Welp, 기계는 사라지고 복제되었습니다. 캠브리지 대 (University of Cambridge)의 Fumiya Iida 박사는 작고 움직이는 로봇을 디자인하고 미래 세대의 디자인을 향상시킬 수있는 로봇을 개발했습니다. 이 창조가 로봇의 종말을 알리는 지 여부에 관해서는, 이이다와 팀은 확실한 확신을 가지고 절대적으로 수줍어합니다. "우리는 믿지 않는다."

오늘날 과학자들은 어머니와 자식 로봇에 대한 연구를 요약 한 블로그 게시물을 출판했습니다. 이 프로젝트는 다양한 배치로 모터 내부의 작은 큐브를 조립할 수있는 로봇 팔의 개발을 보았으며 환경 주변을 돌파 할 수있는 "어린이"로봇을 만들었습니다. "어머니"로봇은 주변을 돌아 다니면서 가장 잘 수행되는 큐브 구성을 자율적으로 학습 한 다음 해당 정보를 통합하여 설계를 개선함으로써 차세대 로봇을 구축합니다.

연구자들은 로봇을 수백 번 반복하여 젊은 아기 로봇을 생성 한 후 세대를 만들어 냈습니다. 각 로봇은 주변을 돌아 다니는 것이 약간 낫습니다. 마더 로봇이 입방체를 포착하는 최종 세대를 만들었을 때, 그들은 처음에 두 배 빠르게 기어 가고있었습니다. 디지털 DNA를 정제하는 자연 선택 기술의 야생 데모입니다. 유령 스럽다는 사실을 알면 용서받을 수 있지만, 아이다는 놀라지 않을 이유가 없다고 말합니다.

"로봇이 스스로 진화하는 것은 너무 위험한가?"블로그 게시물을 읽습니다. "우리는 믿지 않는다. 우리 연구의 목표는 창의력의 기본 메커니즘을 설계하는 것입니다. 우리는 기계가 알려지지 않은 물체를 처리 할 수있는 방법, 새로운 아이디어와 디자인이 통계 과정에서 어떻게 나타날 수 있는지, 진정한 참신한 것을 만들기 위해서는 시간, 에너지, 원자재 및 기타 자원이 얼마나 필요한지 알고 싶었습니다."

자신의 진화를 연구 할 수있는 로봇이 어느 날 인류에게 무시 무시하고 무서운 무언가를 쌓을 수있는 기회로 떠오를 수도 있지만,이 로봇은 그렇게 할 수있는 로봇이 아닙니다. "공학은 왜 일이 어떻게 그리고 왜 작동 하는지를 이해함으로써 한 조각 씩 기술을 구축하는 상향식 프로세스입니다."게시물이 계속됩니다. "생물과는 달리 우리의 진화하는 로봇은 여전히 ​​우리의 예상 된 경계와 통제 범위 내에서 여전히 존재할 것입니다."

기계 학습 및자가 엔지니어링에 대한 함축성은 연속적으로 생성되는 스티어링 큐브의 가장 유망한 전망 일 수 있습니다. 실수에 대한 가장 큰 부분은 항상 그들에게서 배웠습니다. 이 프로세스를 자동화하면 Edison의 99 % 땀을 땀을 흘리지 않아도되는 땜장이에게 넘겨 줄 수 있습니다.