文/人工智能的蓬勃发展正在不断重塑人们对未来的愿景。其中，机器人作为未来人工智能发展最广泛的领域，不断渗透到我们的生活和生产中。机器人总是为无休止的任务而设计，但通常，它们的整体形状和设计非常相似。例如，当人们想创造一个需要跨越不同地方的地方时，

文本/陈根

人工智能的兴起正在不断重塑人们对未来的愿景。其中，机器人作为未来人工智能发展最广泛的领域，不断渗透到我们的生活和生产中。

机器人总是为无休止的任务而设计，但通常，它们的整体形状和设计非常相似。例如，当人们想制造一个需要穿越各种地形的机器人时，他们经常会立即想到像狗一样的四足动物，但不知道这是否真的是最好的设计。

现在，麻省理工学院(MIT)的研究人员成功开发了一种计算机系统，可以模拟机器人的形状，并帮助确定哪种设计效果最好。

在这个框架中，研究人员将每个机器人的设计表示为一个图形，并使用图形语法来表示物理机器人组件的可能排列。每个机器人的设计都可以表达为一系列的语法规则。只用一小组研究人员的语法就可以描述成千上万种可能的机器人设计。

此外，研究人员引入了图形启发式搜索，这是一种结合设计空间的新的高效搜索方法。在图启发式搜索中，研究人员探索同步设计空间，学习不完全映射的功能设计(例如，结合搜索树中的节点)以获得最佳性能。

为了测试研究人员的方法，研究人员优化了具有挑战性和多样性的地形。研究人员已经证明，计算机系统可以成功地生成针对单一地形或多种地形组合优化的非平凡机器人。这一进展更有可能给机器人外形设计领域注入一些计算机辅助的创造力。