机器人诞生「自我意识」，哥大华人登Nature子刊：照镜子学会自我建模

原标题：机器人诞生「自我意识」，哥大华人登Nature子刊：照镜子学会自我建模
文章来源：新智元
内容字数：6745字

哥伦比亚大学研发出能自我学习的机器人

哥伦比亚大学的研究人员开发出一种新型AI系统，使机器人能够通过普通摄像头和深度神经网络实现自我建模、规划和自我修复，为具身智能发展带来了新的范式。这项突破性技术让机器人摆脱了对工程师持续干预的依赖，实现了类似人类的自主学习和环境适应能力。

1. 机器人自我学习的突破

传统机器人依赖工程师进行机械建模、仿真和算法编写，硬件结构改变或损坏后也需要工程师干预。而这项新研究让机器人仅通过普通摄像头，就能像人类一样观察自身并理解身体构造，甚至能在“受伤”后自主调整和恢复。这得益于名为“FFKSM”（Free Form Kinematic Self-Model）的技术，它包含三个深度神经网络：坐标编码器、编码器和预测模块，通过处理3D点坐标和关节角度，预测机器人在三维空间中的位置，并进行自我调整。

2. 解决具身智能的三大难题

这项技术攻克了具身智能的三大难题：数据与物理实体的割裂、模型的自我更新和Sim2Real问题。FFKSM让机器人通过摄像头观察自身，构建通用自我表征，无需手工定义模型，解决了数据复用难题；动态自我建模技术使机器人持续感知身体状态，即使机械臂因磨损产生微小形变也能自主更新模型；实时在线建模则实现了“所见即所得”的学习范式，解决了仿真与现实差异问题。

3. 具身智能的新范式：从“功能机器”到“认知生命体”

这项技术将机器人从被动执行任务的工具转变为主动学习、适应和调整的认知生命体。它建立了基于视觉-关联的直觉认知，更接近生物的本体感知，并通过三个深度神经网络的协同机制形成了类脑的认知闭环。研究人员可以追溯机器人的“思考”路径，例如，机器人选择绕过障碍物时，其“思考”过程是先自我模拟机械臂摆动幅度，再计算碰撞概率，最后生成避让轨迹。

4. 广泛的应用场景

这项技术在人形机器人、极端环境探测器和人脸机器人等领域具有广泛应用前景。例如，在户外行走的人形机器人可以实时识别环境变化并调整姿态；在极端环境下，机器人可以检测自身异常并调整控制策略，即使部件受损也能继续完成任务；人脸机器人则可以摆脱人工建模，通过视觉学习自身结构和方式，自主优化表情控制模型，减少“恐怖谷效应”。

5. “自我意识”的实现

这项研究是哥伦比亚大学团队二十年研究的最新成果，机器人通过观察来创建自我模拟，从简单的火柴人形状到如今使用单个普通摄像机创建全面的自我模型。研究人员将这种能力称为“自我意识”，它赋予机器人想象自身未来状态的能力，从而拓展了机器人的行动可能性。

6. 华人作者介绍

论文第一作者胡宇航是哥伦比亚大学博士生，他一直致力于研究人类和动物如何理解世界，并将其应用于机器人研究，希望机器人能够像人类一样通过视觉感知和理解自身在物理世界中的存在。

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作者简介：智能+中国主平台，致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展，关注人机融合、人工智能和机器人对人类社会与文明进化的影响，领航中国新智能时代。