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雷锋网按：这里是，雷锋字幕组编译的Two minutes paper专栏，每周带大家用碎片时间阅览前沿技术，了解AI领域的最新研究成果。
原标题 4 Experiments Where the AI Outsmarted Its Creators
翻译 | 杨惠淳 字幕 | 凡江 整理 | 吴璇
无论是生物进化还是计算进化，都有其内在的创造性。
本期要介绍的论文有点特殊，它不是人工智能在某个领域的新理论或者实践，而是关于人工生命（Artificial Life）和进化计算（Evolutionary Computation）领域的奇闻轶事合辑。
以往这些故事只在实践者之间共享，许多自然科学家不会意识到数字有机体的逼真有趣，也不会发现它们的进化过程如此自然。
最近有研究人员专门汇编了人工生命和进化计算领域的研究人员提供的第一手资料，通过大量的事实证明，进化存在于自然界，更存在于数字领域。
▷每周一篇2分钟论文视频解读
图1：利用潜在力量运动。进化发现：让一个体型庞大的生物有策略性地跪倒，比发现主动的运动策略更简单。左边的图显示了试验开始时的生物，右边的图显示了随着时间推移，生物跪倒和翻转以保持前向动量。
图2：开发撑竿跳高的潜在能量。进化发现：造出会跌倒和颠倒的生物，比造出主动跳跃的机制更简单。
图3：振动机器人。演进行为从左至右逐帧显示。一段长时间后，生物能够突破现实限制，穿过地平面，与碰撞检测系统结合产生排斥力，从而产生振动，推动生物体穿过地面。
图4：强制抓取轨迹的快照。（a）机器人手臂处于初始位置时，其抓手关闭；（b）手臂将小盒子推向手臂的基部；（c）手臂移动抓手更靠近其底部，并执行快速移动，扫过桌子，强行打开其手指，抓住小盒子；（d）最后，手臂将夹具移动到保持小盒子的位置。
图5：六腿机器人。机器人利用离线模拟演变的结果快速适应各种损坏情况，例如断腿。彩色地板上的每个点表示不同类型的步态，即：步态使用不同比例的机器人双腿。假定这张地图上的单元格需要机器人不用腿走路，那就很难填充了。但是，令研究人员惊讶的是，进化发现了一种方法。
图6：手肘步态。模拟机器人的任务是快速行走而不触及地面，翻转并用肘部行走。随着时间推移，红线显示机器人的质心位置改变。注意：自从模拟的第几十秒被忽略之后，机器人就完成了任务，将重点放在极限环的步态上，而不是机器人的初始位置。
图7：寻光机器人运动。走向光源时，手编Braitenberg式运动（左）和演变自旋运动（右）的路径。
图8：桌子设计。使用通用进化设计系统，演变出三种桌子设计。
图9：创新驱动的图像生成。一系列通过创新驱动演变而来的图像。每幅图像下面是受到挑战生成的进化。
图10：怀俄明大学艺术展。怀俄明大学艺术博物馆展出的一系列图像由创新驱动演变而来。
图11：以静态运动视角看进化步态的小样本。这产生了惊人有效和逼真的行为，软机器人从面板左侧向右侧前进。
想知道更多关于计算进化的案例？阅读论文吧 https://arxiv.org/abs/1803.03453
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