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这些智能积木知道它们组成什么对象
集体智能积木能够判断出它们是在船、椅子还是吉他上
来源:科学美国人细胞没有大脑。然而不知何故，随着有机体的生长，细胞知道去哪里以及做什么，而无需自上而下的指导。通过共同行动，细胞具有集体智慧，最终构建出复杂的最终形态——无论是一朵花、一头鲸鱼，甚至是你。在机器中模仿这种能力有一天可能会导致自我修复电路和计算机能够在发生损坏时评估和修复损坏，发表在《自然通讯》上的新研究表明智能“砖块”如何使我们更接近这一目标。
该论文的资深作者、哥本哈根 IT 大学和 Sakana AI 的计算机科学家 Sebastian Risi 表示，机器自行构建的未来“完全是本地自组织，没有一个故障点”。
首先，研究人员创建了立方体模拟，每个立方体都有一个独立运行的神经网络，组装成涵盖七个对象类别（船、汽车、椅子、吉他、房屋、飞机和桌子）的近 500 个 3D 形状，并测试立方体是否能够识别其类别。每个虚拟立方体都包含一个称为向量的数字列表及其内存和对对象类别的猜测，这两者都可以随着时间的推移而演变。每个立方体的神经网络告诉它如何根据邻居的向量更新其向量。这些立方体一起形成了所谓的神经细胞自动机。 （元胞自动机的经典例子是 John Conway 于 1970 年设计的《生命游戏》，其中像素根据其邻居的数量而闪烁。）
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模拟的立方体首先根据它们自己的直接环境（例如它们是否位于边缘）传递消息并更改它们的向量，然后是它们的邻居的边缘，等等。神经网络经过训练后，立方体以 85% 到 100% 的准确度命名它们的对象类别——事实证明，房子是最棘手的。 “值得注意的是，这些砖块可以仅使用本地信息来推断集体的全球形状，”在布里斯托大学研究群体机器人技术但未参与这项工作的萨宾·豪尔特 (Sabine Hauert) 说。
虚拟立方体通常可以识别它们的形状，即使 15% 的立方体已被移除，也可以确定哪些立方体丢失并重新生成邻居。研究小组发现，超过 18,000 个立方体的系统仍然可以猜测它们所在的物体。
最后，研究人员使用真实的块测试了他们的系统，每个块的宽度只有几厘米，内部的电路可以在本地运行计算。当多达 197 个连接成一个形状时，他们 100% 准确地识别出它们是什么物体。
Risi 表示，近期的一个应用是寓教于乐：建造一只恐龙，然后它会咆哮，或者使用建筑砖块来告诉你在哪里放置下一个恐龙。从长远来看，研究人员设想模块化机器人可以自行组装，无需使用说明书。
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