据外媒Tech Xplore报道，德国斯图加特的马克斯·普朗克智能系统研究所发明了一种四条腿的小型机器狗Morti，它可以在每次摔倒后调整自己的行走姿势，并学习如何独立行走。

鲁珀特说，我们研究的机器狗莫蒂具有与动物一样的反射能力，可以从失败中学习如何独立行走。

机器狗莫蒂

第一，摔倒了再爬起来莫蒂可以模仿动物来学习

在人类和动物的脊髓中有一个称为CPG的神经元网络CPG可以帮助生物体完成有节奏的任务，如行走，眨眼或消化这种神经网络可以在没有大脑输入信号的情况下产生周期性的肌肉收缩

鲁珀特在莫蒂的背部安装了一个虚拟脊髓来模拟CPG的作用，并在这个虚拟脊髓中安装了一个样本数据库当Morti顺利行走时，机器人脚上的传感器数据会不断与CPG样本库中的数据进行对比，以提供合适的行走姿势

如果机器人摔倒，学习算法会通过改变双腿来回摆动的距离和速度来优化行走模式在机器学习的过程中，CPG会发出一些自适应的运动信号，使机器人行走更加平稳机器学习过程的核心是改变CPG的输出信号，监控机器在什么情况下会绊倒

Morti根据反馈数据优化行走。

莫蒂模仿小动物学走路的过程只有在他们不断跌倒后，他们才能找到最有效的方法来使用他们的肌肉，并学会走路鲁珀特说，起初，莫蒂会摔倒，但大约一个小时后，算法会帮助莫蒂找到最佳的行走方式鲁珀特还表示:目前，我的团队正在给莫蒂默添加更多的传感器，并扩大莫蒂默的活动范围我们希望莫蒂更像一种动物

第二，高效节能。莫蒂行走一小时后，能量消耗减少了42%

目前，大多数工业四足机器人行走相同的距离需要几十或几百瓦的电力，但Morti只需要5瓦的电力。

一方面，工业四足机器人体积和重量更大，需要更多的电力来支持其动作，另一方面，Morti的算法更加智能。

一般机器人走路的时候，机器学习会通过大量的计算，提前设计好每条腿运动的细节，这样会消耗很多电但Morti可以在行走摔倒后根据新算法的结果重新调整行走角度Morti通过这些反馈数据学习行走方式，不需要大量的计算Morti可以减少学习走路过程中的能量消耗研究发现，莫蒂行走一小时后，比开始行走时消耗的能量少42%

莫蒂在跑步机上行走。

一般来说，人工智能可以很好地学习特定的任务，但当环境发生变化时，人工智能无法重新校准，德克萨斯大学圣安东尼奥分校教授迪丽莎·帝喾·蒂普迪说Morti可以根据数据反馈独立调整自己的运动模式，在重新校准环境方面可能表现更好

结论:结合人工智能和生物学，探索机器人的更多可能性。

鲁珀特的机器狗可以通过人工智能算法像生物一样独立学习这不仅结合了机器学习技术，还涉及到生物学领域

如果这项技术能够大规模使用，将会有两个好处:第一，机器学习将会更节能，消耗更少的能量机器再也不用基于大量数据进行暴力计算，而是可以通过自主学习变得更加聪明第二，这项技术可以激发人工智能和生物学的结合

目前这项技术可以让机器狗更像动物未来，伴随着这项技术的发展，机器人可能会变得更像人类