受此启发，科学家们也想借助自然界的这种学习能力，研发一种“不需要提前设定和人来操控，受损后能自行适应新情况，改变活动方式，直至完成任务”的机器人，以代替人类去执行某些特定任务。由法国巴黎第六大学的让一巴蒂斯·穆雷和他的团队研发的一个50厘米高的6条腿步行机器人，就是这方面的一项最新成果。相关的论文发表在最新出版的英国《自然》杂志上。

　　穆雷的团队是通过一种机器学习算法和计算机程序，来引导机器人模仿动物的自适应能力。这个算法和程序的核心，是为机器人建立一个关于如何行走的知识库，并赋予每个动作一个“值”来体现它们在危机中会有多大用处。这些“值”像直觉一样。就受伤的狗而言，它知道要想重新走路，就必须学会承重方式，而嗅闻或摇尾巴之类的动作，在这个时候起不到任何作用。然后这些“值”被用来指导一种名为“智能试错”的学习算法，通过测试来查看补偿行为是否有助于机器人即便在受损的情况下仍能继续执行任务。

　　测试在极其苛刻的条件下进行：那个6条腿的机器人遭受了包括腿部受伤、断裂和丢失在内的5种不同的损伤；它的一个机械手臂的关节还被“残忍”地用14种不同方法弄断，但最终都成功地利用这种算法和程序，在两条腿都折断的情况下，只过了两分钟便继续走动起来。测试结果表明：如果一种行为不管用，机器人有足够的智慧来排除整个行为类型，转而尝试一个新的类型。

　　行家分析认为，尽管机器人已经改变了包括制造业在内的很多行业，并大幅延展了人类所能达到的领域，如太空、深海、灾区等，但与某些受伤后能自行恢复的的动物相比，机器人在受伤后往往显得很“无助”，有时仅因个别部件出错就会使它变为“废铁一块”，从而造成重大损失；这种损失在周期很长、费用昂贵的宇宙探测领域显得尤为严重。因此，这项旨在使机器人在意外情况下找到自己解决复杂问题，具有自适应能力的新技术的问世，无疑具有重大而深远的意义。　　　　　　　　　　 王瑞良