5月28日出版的《自然》杂志描述了一种机器学习算法，让受损的机器人可以迅速恢复其执行任务的能力。这项新技术在六条腿走路的机器人和一个机械手臂上都被证实可行，能够帮助发展更稳健、高效和自主的机器人。

机器人已经改变了很多行业，比如制造业，而且机器人在偏远或者对人类不友好的环境，例如太空、深海和灾区执行任务时有巨大的潜力。但是，与动物可以迅速适应受伤的情况不同，实用又实惠的制造出在遭受损伤后能够恢复的机器人一直很难。

法国国立计算机与自动化研究所的Jean-Baptiste Mouret和研究团队开发了一种智能试错算法让机器人能够在受损两分钟内适应过来。该算法使机器人能够预测哪些补偿行为在遭受损害后最有可能成功。机器人会尝试各种预测结果良好的行为，在他们的试验结束后，更新这些行为的表现预期。作者展示了一个六条腿的机器人在遭受了5种不同的损伤后，包括让它的腿受损、断裂和丢失，以及一个机械手臂的关节用14种不同方法弄断后都可以成功采用这种算法来适应。

（来源：中国科学报 张章 科学网http://paper.sciencenet.cn//htmlpaper/201561612531585936531.shtm）