心理學家常會用迷宮來評估實驗老鼠的學習能力,但機器人其實也能在曲折的迷宮中前進

荷蘭恩荷芬理工大學和德國馬克斯·普朗克聚合物研究所的研究人員已證實他們攜手打造的機器人的確可以做到這點,這款機器人是基於人類大腦思維方式去做出決定的,而這項研究發表在《 Science Advances 》的期刊上,鋪平了為仿神經型態系統裝置在健康及其他領域應用的新道路。

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人類大腦的低消耗設計

機器學習和神經網路近年來風靡全球,它們在圖形辨識、醫療診斷、電子商務和許多其他領域取得的成功,被多數專家所認可,不過這種基於機器的智慧系統仍然存在著缺點。

為了找到解決方案,許多專家從人類大腦中去尋找靈感,我們的大腦也是一種思維機器,它結合了記憶和處理的方式,有著強大的低消耗設計

簡單來說,我們大腦透過神經元釋放神經傳導物質傳遞訊息,由前面的突觸前神經元 (presynaptic neuron)將訊息傳給後面的突觸後神經元(postsynaptic neuron),進而影響其膜電位的變化藉此傳遞訊息,而正是這種可塑性確保了人類的記憶和學習。

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Mindstorms EV3 樂高機器人

「在我們的研究中,我們就是採用這種模型去開發能夠用記憶學習成功穿越迷宮的機器人。」

荷蘭恩荷芬理工大學機械工程系的主要作者 Imke Krauhausen 解釋說:「就像老鼠大腦中的突觸運作機制,每當老鼠在迷宮當中只要正確轉彎,就會得到記憶增強,我們的設備則是通過施加一定量的電力進行『調整』,通過調整設備中的阻力,可以改變電壓去控制電機,近一步讓它們反過來決定機器人到底應該要向右轉還是向左轉。

用於該研究的機器人是 Mindstorms EV3,它是樂高集團所製造的第三代組合機器人玩具,在該研究當中,它配備了兩個輪子以確保可以沿著線路前進並反射和觸摸偵測器。

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六邊形組成的兩平方公尺迷宮

首先機器人被送入一個由蜂窩狀黑色六邊形組成的兩平方公尺迷宮當中,在初始設定下,機器人被設定為向右轉,但只要每次它走到死路或者是偏離出口時,就會被告知返回或者選擇左轉,接著在神經系統設備當中記住這種刺激,以規劃下一次的行徑路線

「最後,我們的機器人走了 16 次後成功找到出口。」Krauhausen 表示,機器學習成功走出迷宮的原因在於偵測器的獨特組成,這種系統整合也是基於大自然的運作方式,這就是我們試圖讓機器人中所模仿的東西

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神經形態的聚合物

不過這個會走出迷宮的機器人還有另一個聰明之處,就是用於機器人身上的有機材料 ,這種神經形態的聚合物(稱為pg2TTT)不僅穩定,還能「保留」在迷宮中的各種運行過程,調整機器人大部分的狀態,這確保了學習行為的記憶,就像人類大腦中的神經元和突觸能記住所以事情跟動作一樣。

過去他們的研究中就證明過這種材料可以比無機材料在更大的傳導範圍內進行調節,且能夠「記住」或長時間儲存學習到的資訊,這種有機聚合物也成為了人工神經網路領域的熱門話題。

Krauhausen 最後則在研究當中說到:「機器人還有很長的一段路要走,我們的機器人仍然大部分都依賴傳統軟體來移動,而神經形態機器人要執行真正複雜的任務,就需要建構神經形態網路,這是我將在下一階段所要進行的工作。」

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本文開放合作夥伴轉載,參考資料:ScienceDaily,圖片來源:TU Eindhoven Youtube