假设你醒来，发现自己变成了一只六条腿的昆虫。这可能是一种相当令人不安的体验，但如果你继续下去，你可能会想弄清楚你的新身体能做什么，不能做什么。也许你会照镜子。也许，花点时间，你就能适应这种新的形态。
这个奇妙的概念与一些工程师想要用来制造更好的机器人的原理没有太大区别。为了进行演示，一个团队创造了一个能够通过实践学习自身形态能力的机器人。
“我们的想法是，机器人需要照顾好自己，”北卡罗来纳州杜克大学的机器人专家陈博渊（Boyuan Chen）说。“为了做到这一点，我们希望机器人能够理解它们的身体。”陈和他的同事们于7月13日在《科学机器人学》杂志上发表了他们的研究成果。
他们的机器人相对简单：一个安装在桌子顶端的单臂，周围环绕着一排五个摄像机。机器人可以访问摄像机馈送，让它能够看到自己，就像在一个充满镜子的房间里一样。研究人员指示它执行一个基本任务：触摸附近的球体。
通过一个神经网络，机器人拼凑出了一个模糊的自身形象模型，这就像一个孩子在画自画像一样。这也有助于人类观察者为机器的行为做准备。例如，如果机器人认为它的手臂比实际短，它的操作员就可以阻止它意外击中旁观者。
就像婴儿摆动四肢一样，机器人开始理解它动作的效果。如果它旋转末端或前后移动，它就会知道是否会碰到球体。经过大约三个小时的训练，机器人足以轻松地触摸球体，理解其物理外壳的局限性。
“简单来说，这个机器人有一个内在的眼睛和一个内在的独白：它可以看到自己的外形，并且可以自己推理出它必须执行的动作在现实中会如何发展，”佛蒙特大学的机器人专家Josh Bongard说。他过去曾与该论文的作者合作，但不是作者。
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机器人了解自己的外形本身并不是什么新鲜事。大约在阿波罗登月前后，加利福尼亚的科学家建造了“摇摇（Shakey）”机器人，这是一个方方正正的装置，放在《*边境奇谭*》的一集里也很合适。“摇摇”预装了自身的模型，这有助于这个早期机器人做出决策。
从那时起，工程师们为一个机器人编程，使其拥有自身或其环境的图像，并供机器人参考以做出决策，这已经成为一种相当普遍的做法。这并不总是可取的，因为机器人不会非常适应。如果机器人有一个或少数几个预设任务，那倒是没问题，但对于具有更通用目的的机器人，研究人员认为他们可以做得更好。
最近，研究人员试图在虚拟现实中训练机器人。机器人会在模拟环境中学习机动动作，然后将其应用于现实世界。这听起来很巧妙，但并非总是切合实际。运行模拟并让机器人在其中学习需要大量的计算能力，就像许多其他人工智能形式一样。经济和环境成本都在不断增加。
另一方面，让机器人在现实生活中教自己则打开了更多大门。它对计算的要求较低，而且与我们学习观察自己不断变化身体的方式并无不同。“我们对自己的身体有清晰的认识，知道我们能做什么，不能做什么，一旦我们弄清楚了这一点，我们每天都会继续学习并更新我们身体的能力，”陈说。
这个过程可以帮助机器人在对人类来说难以到达的环境中工作，例如深海或地球大气层之外。即使在常见环境中的机器人也可以利用这些能力。例如，工厂里的机器人可能会识别出是否有故障并相应地调整其例行程序。
这些研究人员的机械臂只是实现这一目标的一个初步的、初级的步骤。与即使是简单动物的身体相比，更不用说人类的身体了，还有很长的路要走。
机器人的自由度只有四个，这意味着它只能执行四种不同的运动。科学家们现在正在研究一个拥有十二个自由度的机器人。人类身体有数百个。而且，具有刚性外部的机器人与具有更柔软、柔韧形态的机器人是截然不同的。
“你的复杂程度越高，你就越需要这个自我模型来进行预测。你不能仅仅靠猜测来应对未来，”哥伦比亚大学的机械工程师、论文作者之一Hod Lipson认为。“我们必须弄清楚如何用日益复杂的系统来做这件事。”
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机器人专家乐观地认为，指导这台机器人的机器学习方法可以应用于更复杂的系统。Bongard说，机器人用来学习的方法已经被证明能够很好地扩展——而且，潜在地，也可以扩展到其他事物。
“如果你有一个机器人现在可以用很少的计算量来构建自己的模型，那么它就可以构建和使用许多其他东西的模型，比如其他机器人、自动驾驶汽车……或者有人伸手去按你的关机按钮，”Bongard说。“当然，你如何处理这些信息，就取决于你了。”
特别是对于Lipson来说，制造一个能够理解自己身体的机器人不仅仅是制造更智能的机器人。他认为他的团队已经创造了一个理解自身局限性——和能力——的机器人。
我们可能会认为自我意识是能够思考自己的存在。但如果你最近接触过婴儿，你可能会知道，也有其他形式的自我意识。
“对我来说，”Lipson说，“这是迈向有感知能力的机器人学的第一个步骤。”
