边缘不像是一个复杂的概念——事情发生一会，然后停止。转眼间，就到了一个边缘。但怎么向机器解释这些事情。对于人类来说，一个影子的边缘与一个物体的边缘有着非常不同的区别。但对机器人呢？为了保持自身的平衡，两种边缘都值得去分析。
然后，接下来发生了这些：
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上面视频中的机器人来自今年夏天早些时候举行DARPA机器人挑战赛。DARPA是一个美国军方的高级研究部门，该机构负责国际团队开发，搭建机器人去完成基本任务：比如开门、控制转向盘。这次目的是为了测试机器人的智慧和灵巧。如上所示，很多机器人测试都失败了。
模式识别比较困难、复杂；更令人沮丧的是，因为在自然界中许多最简单的生物似乎能轻松做到这些。这使它特别引人注目，新加坡的研究人员已经搭建了一个机器人，使用与生物相同的神经导航系统，来移动自己。Will Knight在麻省理工学院技术评论上写道:
新加坡的研究人员模拟了大脑中用于导航的两种类型细胞——所谓的「位置」细胞和「网格」细胞——证明他们可以让一个小型轮式机器人，找到自己的解决方式。研究人员不是去模拟细胞的物理结构，而是创建了一个简单的二维细胞模型软件。这项工作由A*STAR科学部的李海洲教授负责。
Knight继续写道：
这项工作非常重要，因为它证明了机器可以模拟大脑中更复杂的活动。机器人越来越多地使用人工神经网络训练自身来执行任务，例如目标识别和抓取物体，但这些网络并不能真实反映一个真实生物大脑的复杂性和微妙。
这些「位置」细胞1970年代在老鼠身上发现，当动物考虑之前去过的地方，这些细胞就会被激活。相比之下，「网格」细胞，标记任何时候动物在三维空间中的位置。他们利用有效算法形成一个大程序，让大脑感觉出此时的空间和位置。
李海洲的团队输入这两种类型细胞如何在一个更大的计算机程序运行的模型，把它释放在一个375平方英尺的办公室，看它对障碍是否能像生活中的动物那样。果然，它做到了。
这种情况在编程中很常见。GitHub等网站充满了执行特定功能的代码。程序员可以拿走它们、跟它们玩、甚至和自己的程序拼接起来、或者使用它们作为灵感，去实现完全不同的东西。
但是这次的代码是利用自然来写的。有两点原因让它非常吸引人：
首先，这可能意味着我们已经可以通过复制「大自然的进化」，来跳过一些模仿自然界机器的困难。
我们理解大脑的工作，还处于早期阶段。「我们对复制整个大脑仍然毫无头绪。但是我们绝对可以理解：神经网络控制非常有限，只有特定的大脑功能，然后将这些运用到其他的环境——就像机器人。」
例如，想象一下，一个建筑机器人通过复制一只猴子抓住树枝的大脑过程，学习如何抓住横梁；或医疗机器人可以通过学习一只蚊子来瞄准静脉。
第二点表明我们可能找到一种替代方法，避免对动物试验。例如，如果我们可以模拟一只老鼠大脑的快感中心，然后在电脑上测试一种新药物的影响，而不是真的用活体老鼠，活体动物突然变成一个替代方案。这不是不可能的，鉴于当前科技已经可以模拟单个器官，且两者之间有相似性。
总之，上述工程相当复杂。到目前为止，我们可以完全复制的第一个自然生物的神经网络是蛔虫。如果你要在心脏上设置一个类似宠物狗的机器人，这是可能的——只要你准备好等待几十年。
来自howwegettonext，机器之心编译出品。编译：黄志臻。
