最近，美国哈佛大学工程与科学学院（SEAS）纳格珀小组和韦斯生物仿生工程研究所组装了世界第一个千人机器群Kilobots。实验室里，一个计算机科学家发出指示“组成一个海星”，并将命令通过红外光同时发送给1024个小。这些小开始互相闪烁着，好像在彼此眨眼示意，然后逐渐自动排成了一个五角星。

　　“现在排成字母K。”“K”是英文“千”的缩写。这个集体中每个“机器人”直径只有几厘米，靠三条针状的腿站立。千人机器群与人们熟悉的复杂机器人不同，是一种集体合作的机器群，为完成复杂行为提供一个简单的平台。相关论文发表在8月15日出版的《科学》杂志上。

　　复杂行为可由集体简单行为产生

　　亿万个单细胞能组成一个智能生物，千只椋鸟微鸣也能汇成划破天空的长吟，千人机器群也体现了复杂行为可由集体的简单行为产生。给出一个二维图像，它们能遵循简单的规则排成同样形状，就像一大群鸟在天空飞翔组成各种图案。对计算机科学家来说，千人机器群也代表着开发集体人工智能的一个里程碑。

　　“生物系统的美在于优雅而简单，但却能完成大量看似不可能的任务。”纳格珀说。“在某些层面，你甚至无法看到那些个体，而只能看到它们作为一个整体而存在。”

　　“生物集体包括大量合作的生物———无论是细胞、昆虫还是动物，都是共同完成某一项任务，对集体中的每个个体来说，这项任务都太过巨大而超出了它的能力。”论文第一作者、哈佛大学SEAS与韦斯研究院联合研究员迈克尔·鲁宾斯坦说，比如一群兵蚁，它们能互相连接在一起，结成渡河的筏子和桥梁，通过险要地形。在微生物世界，社会变形虫也有类似行为：在食物缺乏时，它们会结合在一起变成子实体（fruitingbody）逃离不利的环境。还有墨鱼能在单个细胞水平改变颜色，使整个墨鱼和周围环境融为一体。

　　“个体能自行组织成系统一起来解决问题，这让我们特别受启发。”纳格珀说。她的研究小组在今年2月曾造出一群白蚁仿生机器人TERMES，能通过简单的合作共同完成搭建任务。但指令这些白蚁机器人的算法还无法用在过大的群体中。迄今为止，只有少数机器群的成员能超过100个，因为要协调大量成员受算法上的限制，而且制造这么多物理设备也需要大量成本和劳动。

　　简约而不简单的千人机器群

　　通过深思熟虑的设计，研究小组终于克服了这两方面的难题。千人机器群不需要微观上的管理或干预，只需一套初始指令就能工作了。其中4个机器人作为整个合作系统的原始点标记，所有其它机器人则接受一个它们要模拟的二维图像，轮流向着一个可接受的位置运动。每个机器人的运动非常基本：随着群体的边缘，跟踪它与原始点的距离，保持一定的相对位置。论文合著者、哈佛大学SEAS与韦斯研究所博士后阿里吉安多·科尼欧说，这是对个体行为能带来适当群体结果的数学证明。

　　千人机器群还能矫正它们自己的错误。如发生拥堵或某个机器人没按规定运动——这种错误在大群体中是相当普遍的，附近的机器人能“感觉到”它出了问题，而一起过来把它修好。

　　为了降低这种千人机器群的成本，每个机器人都用两个振动发动机来运动，让它能在自己的腿上滑动。机器人用红外发射器和接收器与邻居沟通，检测彼此间的距离。虽然它们都是“近视眼”，比不上鸟类的尖锐视力，但这些设计方案合在一起达成了折中。鲁宾斯坦解释说：“这些机器人比很多传统机器人简单得多，它们很难走一条直线，而且每个机器人感觉距离的精确程度都不同。”

　　但在集体规模上，智能算法克服了个体机器人的局限，无论是在物理硬件上还是算法上，这些机器人都能完成人们指定的任务，比如排列成特殊形状。纳格珀说，这正是未来分布式机器人的重要特征。

　　“今后我们将越来越多地看到大量机器人在一起工作，无论是几百个机器人一起打扫卫生，迅速响应灾难应急，还是我们高速路上数百万的自动驾驶汽车。”她说，“掌握比例设计出‘良好’的规模系统才是关键。”

　　就目前来说，千人机器群为人工智能算法提供了一种基本的测试平台。单个机器人的设计和相关软件最初由哈佛大学纳格珀小组开发，现已作为非商业之用。

　　“我们能用机器人模拟群体行为，但只能模拟到一定程度。”纳格珀说。“真实世界的运动是物理上的互动和变化，与模拟是有差别的，用千人机器群来测试机器人算法能帮我们更好地辨别和预防大规模群体中可能出现的失败。”