科学家最新研究：让机器人通过“照镜子”实现自我认知突破

根据IT之家于3月3日的报道，哥伦比亚大学机械工程系的主任霍德·利普森（Hod Lipson）领导的研究小组，结合视觉学习与机器人科技，创新性地提出了一种新策略，使得机器人能够通过观察自己的运动，理解其自身的结构与运动方式。

该技术的核心在于，通过常规的2D摄像头拍摄的视频，机器人能够进行自我观察，建立运动学自我意识。这种能力让它能够改进动作，同时还能预测空间运动，甚至在没有人类协助的情况下，从损坏中自我修复，为自主机器人技术的进步开辟了新的方向。

研究团队借助深度神经网络以及普通摄像头，成功地使机器人自行构建三维运动学模型。这种做法让机器人可以像人类照镜子一般，通过视觉感知自我，理解并调适自己的运动方式。

通过实现“自我意识”，这些机器人能够达到高度的自动化，使其在家庭、制造业及灾害区域等实际应用场景中，变得更为独立、适应性强且效率高。

相关研究成果已于2月25日在《自然・机器智能》期刊上发布（IT之家附 DOI:10.1038 / s42256-025-01006-w）。

这种自我建模能力在实际应用中具有显著价值。例如，当一台机器人在执行工作时出现故障，传统方法通常需要人工进行修复。而具备自我建模能力的机器人则能够通过观察自身的损坏情况来调整其运动方式，从而继续完成任务，这大幅提高了系统的鲁棒性与可靠性。

利普森教授指出：“我们人类不可能像照顾婴儿一样，总是为机器人修复故障的部件和调整性能。因此，若希望机器人真正发挥作用，就必须让它们学会自我护理，这正是自我建模技术的重要性所在。”

这项研究建立在哥伦比亚大学20年的研究基础之上。在此期间，研究人员一直在探索机器人如何利用摄像头和其他传感器构建自我模型的方法。

2006年，他们的机器人仅能生成简单模型。十年之后，他们借助多个摄像头制作出了更为完善的高保真型号，而如今首次通过单个标准摄像头的短视频片段成功建立了机器人的完整运动模型。

利普森教授解释道：“我们人类天生具备对自身身体的直观认识，能够在行动前预想未来的状态并评估行为后果。我们的最终目标是使机器人也能够具备类似的自我想象能力。一旦实现对未来的预见，其潜力将是无限的。”

广告声明：文中包含的外部链接（如超链接、二维码、口令等形式）旨在传递更多信息，帮助用户节省筛选时间，仅供参考。