這種想法是不是再次拓寬了你對“智能”二字的認知邊界？

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編者按：本文來自微信公眾號“學術(shù)頭條”（ID:SciTouTiao），撰稿：庫珀，排版：喬治，編審：寇建超，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

人工智能（AI），放在當下來講已經(jīng)不是什么新概念了，我們知道其靈感來自人類大腦和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人腦尤其擅長計算密集型的認知任務(wù)，比如模式識別和分類等。

關(guān)于 AI，一個長期的發(fā)展目標是去中心化的神經(jīng)形態(tài)計算，即依靠分布式的核心網(wǎng)絡(luò)來模擬大腦的大規(guī)模并行運算，從而實現(xiàn)一種受自然啟發(fā)的超強信息處理方法。而通過將相互連接的計算塊逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)檫B續(xù)的計算組織，可以設(shè)想出具有智能基本特征的高級物質(zhì)形態(tài)，這種“智能物質(zhì)”能夠以非定域的方式學習和處理信息，能通過接收和響應(yīng)外部刺激與環(huán)境相互作用，同時在內(nèi)部還能自主調(diào)整結(jié)構(gòu)，以便能夠合理分配和儲存信息。這種想法是不是再次拓寬了你對“智能”二字的認知邊界？

6 月 17 日，來自德國明斯特大學和荷蘭特文特大學的科學家團隊在《Nature》雜志上發(fā)文對“智能物質(zhì)”進行了概述，他們回顧分析了當前業(yè)界利用分子系統(tǒng)、軟材料或固態(tài)材料等實現(xiàn)的智能物質(zhì)的進展，以及在軟機器人、自適應(yīng)人工皮膚和分布式神經(jīng)形態(tài)計算方面的實際應(yīng)用。

盡管論文中的智能物質(zhì)并沒有表現(xiàn)出大眾所熟知的那種智力水平（例如識別能力或語言能力），但它們的功能已遠遠超出靜態(tài)物質(zhì)的特性，潛在應(yīng)用鼓舞人心。

如何理解智能物質(zhì)？

通常情況下，我們可以將智力理解為感知信息并將其作為知識儲備的能力，以便在不斷變化的環(huán)境中完成適應(yīng)性行為。雖然智能物質(zhì)并沒有確切的定義，但研究人員認為談及“智能”概念，起碼要包含兩個主要特征：第一，學習能力；第二，適應(yīng)環(huán)境的能力。到目前為止，這兩種能力大多存在于生物體中。

隨著 AI 技術(shù)的普及，人們正在加緊努力，讓機器在日益復雜的系統(tǒng)中實現(xiàn)學習和適應(yīng)技能，這些系統(tǒng)將各種功能組件集成在一起。除了這些功能架構(gòu)之外，值得關(guān)注的是，人工合成物質(zhì)本身也顯示出了很多智能特征，或?qū)?gòu)成 AI 的一個全新概念。

由于先進的 AI 應(yīng)用程序普遍需要處理大量的數(shù)據(jù)，因此，以一種集中方式調(diào)節(jié)智能物質(zhì)的行為非常具有挑戰(zhàn)性，特別是使用基于馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)的傳統(tǒng)計算機進行集中式信息處理會很快達到極限，將數(shù)據(jù)從內(nèi)存移到處理器再移回來，不僅大大降低了計算速度，而且還需要大量的功耗。

所以，新的方法和計算范式需要直接在物質(zhì)層次上實現(xiàn)，這樣，智能物質(zhì)本身就可以與環(huán)境相互作用，自我調(diào)節(jié)其行為，甚至可以從它所接受的輸入數(shù)據(jù)中學習。

對于智能物質(zhì)的開發(fā)設(shè)計來說，來自大自然的靈感非常有用。天然物質(zhì)的宏觀功能來自復雜的內(nèi)部構(gòu)造，以及分子、納米尺度和宏觀尺度構(gòu)建塊的相互作用。而在人工物質(zhì)中，自下而上和自上而下方法的結(jié)合，可使得體系結(jié)構(gòu)具有各種新穎的特性和功能。

研究人員認為，可以通過用分層的方式定義人工物質(zhì)的智能。比如，通過結(jié)合四個關(guān)鍵功能元件來實現(xiàn)智能物質(zhì)：（1）傳感器與環(huán)境交互并接收輸入和反饋；(2）執(zhí)行器對輸入信號做出響應(yīng)并調(diào)整材料的性能；(3） 用于長期存儲信息的存儲器；（4）用于處理反饋的通信網(wǎng)絡(luò)。

理想情況下，這些元素可形成功能性的處理連續(xù)體，它不需要集中的處理單元，而是提供本地和分布式的信息處理能力。

最基本的結(jié)構(gòu)物質(zhì)，它可能包含高度復雜但靜態(tài)的結(jié)構(gòu)，盡管具有廣泛的應(yīng)用，但在合成后不能改變其性質(zhì)。而在高級的層次上，反應(yīng)性物質(zhì)能夠改變其特性（形狀、顏色、硬度等），以響應(yīng)外部刺激，如光、電流或力。

目前，科學家們正在努力探索適應(yīng)性物質(zhì)，適應(yīng)性物質(zhì)具有處理內(nèi)外部反饋的固有能力。因此，能對不同的環(huán)境和刺激做出反應(yīng)，這一定義與“類生命材料”異曲同工，即受生物和生命物質(zhì)啟發(fā)的合成材料。

研究人員認為，超越適應(yīng)性物質(zhì)將最終推動實現(xiàn)智能物質(zhì)的發(fā)展，智能物質(zhì)會包括四大功能元素（傳感器、執(zhí)行器、網(wǎng)絡(luò)和長期記憶），并能顯示出最高水平的復雜性和功能性。

趨于智能的物質(zhì)有哪些？

研究人員在論文中概述了智能物質(zhì)的發(fā)展軌跡，給出了具有不同功能程度的復雜系統(tǒng)的例子，借此展示了智能物質(zhì)發(fā)展的可能趨勢。

第一種，基于群集的自組織材料（如納米粒子組裝體、分子材料）。

復雜行為的一種突出形式，就是依賴于群體或群體中大量個體的集體互動。在這樣的系統(tǒng)中，多個單獨響應(yīng)的實體會以一種特殊的方式自組織和通信，進而實現(xiàn)大規(guī)模的適應(yīng)性現(xiàn)象，形成保護集體的模式。自然界中，這種行為通常在昆蟲群落、魚群、鳥類甚至哺乳動物種群中可以觀察到。

當利用這種理念，在微觀尺度上實現(xiàn)構(gòu)建塊時，這種基本智能的概念對于實現(xiàn)智能物質(zhì)尤其有趣。例如，集群機器人，一大群小機器人相互作用，每個小機器人大約一厘米高，能力有限，但它們可以排列出復雜的、預定義的形狀。

當考慮到納米尺度上的群體行為時，類似的邏輯仍然可用，例如納米粒子組裝體，在自組裝材料系統(tǒng)中，弱耦合和高動態(tài)組分之間的局部通信以粒子的形式發(fā)生粒子相互作用。

基于鏈形成、結(jié)構(gòu)納米顆粒之間的排斥流體和吸引磁相互作用，并根據(jù)初始形狀，微群可以執(zhí)行可逆各向異性變形、具有高模式穩(wěn)定性的受控分裂和合并以及導航運動，但這些形狀自適應(yīng)依賴于外部程序員的輸入、磁場控制等，因此粒子本身不會顯示出智能行為。

有趣的適應(yīng)性行為也在合成分子系統(tǒng)中被發(fā)現(xiàn)，反饋來自反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)和耦合分子間的相互作用。此外，有關(guān)自我復制分子大小的信息傳遞是可以觀察到的，從祖先到后代的復制子，這種行為與生物學中的規(guī)范有些相似。

然而，這類物質(zhì)中缺乏記憶，這阻止了物質(zhì)從過去事件中去學習的能力。

第二種，軟物質(zhì)實現(xiàn)（如反應(yīng)性軟物質(zhì)、嵌入內(nèi)存的軟物質(zhì)、適應(yīng)性軟物質(zhì)）。

在生物系統(tǒng)中，柔軟性、彈性和柔順性是顯著的特征，軟體動物能夠在擁擠的環(huán)境中實現(xiàn)連續(xù)變形，從而實現(xiàn)平滑運動。天然皮膚也表現(xiàn)出基本智能的顯著特性，包括力、壓力、形狀、質(zhì)地和溫度的觸覺、觸覺記憶乃至自愈能力。

軟機器人領(lǐng)域的目標就是將這些特性轉(zhuǎn)化為軟物質(zhì)實現(xiàn)。軟體機器人能夠通過調(diào)整形狀、抓地力和觸覺來模擬生物運動。與剛性材料相比，由于材料的符合性匹配，當它們與人類或其他易碎物體接觸時，傷害風險大大降低。

軟物質(zhì)包含反應(yīng)性軟物質(zhì)，最常見的驅(qū)動是形狀和柔軟度隨輸入的變化。

一個典型例子是由硅橡膠基質(zhì)組成的自給式人工肌肉，其驅(qū)動依賴于液體嵌入乙醇微氣泡加熱時的汽相轉(zhuǎn)變，這種反應(yīng)靈敏的人工肌肉能夠反復舉起6公斤以上的重量。

另一個案例是基于DNA雜交誘導的雙交聯(lián)響應(yīng)性水凝膠，在外部DNA觸發(fā)器的幫助下，通過局部控制材料的體積收縮來模仿人手的手勢。還有利用摩擦電效應(yīng)研發(fā)的人造皮膚，可以主動感知被觸摸物體的接近、接觸、壓力和濕度，而無需外部電源，皮膚可自主產(chǎn)生電響應(yīng)。

還有科學家利用陽離子和陰離子選擇性水凝膠膜的微型聚丙烯酰胺水凝膠室之間的離子梯度，制造出“人工鰻魚”，采用可伸縮的堆疊或折疊幾何結(jié)構(gòu)，在同時激活數(shù)千個串聯(lián)凝膠室后產(chǎn)生110 V電壓，不同于典型的電池，這些系統(tǒng)具備柔軟、靈活、透明和潛在的生物相容性。

嵌入內(nèi)存的軟物質(zhì)，這一類功能性軟物質(zhì)結(jié)合了物質(zhì)記憶和感知能力。有科學家在一種機械雜化材料中已驗證這一概念，其中電阻開關(guān)器件作為剛性聚合光刻膠（SU-8）島上的存儲元件，該島嵌入可拉伸聚二甲基硅氧烷（pDMS）中，在聚二甲基硅氧烷上蒸發(fā)的金薄膜中的微裂紋同時起著電極和應(yīng)力傳感器的作用，這種運動記憶裝置允許基于應(yīng)力的變化和隨后的信息存儲來檢測人類的四肢運動。

此外，自愈也是軟物質(zhì)的一種重要特性，允許材料在受到干擾/彎折后迅速恢復其原始特性，并且是消除過去創(chuàng)傷記憶的一種方法，有科學團隊報道了一種有機薄膜晶體管，這種晶體管是由可拉伸的半導體聚合物制成，即使在移動的人體肢體上折疊、扭曲和拉伸也能正常工作，且這種聚合物在特殊溶劑和熱處理后能夠自我修復，幾乎完全恢復了場效應(yīng)遷移率。

信息處理通常還涉及計數(shù)，這需要一個感知能力以及一個存儲最新值的存儲單元，有科研團隊提出了一種基于后續(xù)生化反應(yīng)計算物質(zhì)的設(shè)計概念，可根據(jù)檢測到的光脈沖數(shù)，通過釋放特定的輸出分子或酶來實現(xiàn)實際的計數(shù)過程。

適應(yīng)性軟物質(zhì)除了傳感和驅(qū)動之外，還包括精確定制的化學機械反饋回路。自適應(yīng)軟物質(zhì)的一個實現(xiàn)方法就是有科學家提出的自主粒子運動模型系統(tǒng)，它包含了傳感和驅(qū)動的優(yōu)雅組合，并通過反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)耦合，例如有一種材料可調(diào)節(jié)囊內(nèi)氧氣泡的生長和收縮，從而導致有效浮力的對抗性調(diào)節(jié)，實現(xiàn)膠體在水中的酶驅(qū)動振蕩垂直運動。

第三種，固態(tài)物質(zhì)實現(xiàn)（如神經(jīng)形態(tài)材料、分布式神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)）。

目前，固態(tài)材料的信息處理技術(shù)要先進得多，例如傳統(tǒng)的計算機核心是由物理設(shè)備（如芯片晶體管）構(gòu)建的。非傳統(tǒng)計算超越了標準的計算模型，特別是生物，可以被認為是非傳統(tǒng)的計算系統(tǒng)。

可編程和高度互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)特別適合執(zhí)行計算任務(wù)，而大腦啟發(fā)或神經(jīng)形態(tài)硬件旨在提供物理實現(xiàn)。盡管在半導體行業(yè)自上而下的制造中，使用成熟的半導體材料，使神經(jīng)形態(tài)硬件（例如Google的張量處理單元）得以實現(xiàn)，但利用納米材料的自下而上方法，可能為非常規(guī)、高效計算提供新途徑。

研究人員認為，結(jié)合上述各類物質(zhì)實現(xiàn)，混合方法可能會最終導致智能物質(zhì)的實現(xiàn)。

如用相變材料模擬神經(jīng)形態(tài)計算系統(tǒng)，已經(jīng)成為腦啟發(fā)或神經(jīng)形態(tài)硬件的關(guān)鍵促成因素，允許在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)人工神經(jīng)元和突觸，利用它們通過焦耳加熱在非晶態(tài)或晶態(tài)下的可編程性來實現(xiàn)快速、可訪問的室溫非易失性存儲器功能。

相變材料的記憶行為進一步使得其適合于大腦啟發(fā)的計算，其中它們通常體現(xiàn)了突觸權(quán)重或非線性激活功能。此外，二維（2D）材料，例如石墨烯、二硫化鉬、二硒化鎢或六角氮化硼，也出現(xiàn)在神經(jīng)形態(tài)器件的實驗中，從而允許設(shè)計緊湊的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

最近的一項研究表明，可以在 77K 溫度下對硅中硼摻雜原子的無序網(wǎng)絡(luò)進行非線性分類和特征提取。另有多項研究結(jié)果表明，利用納米電子器件的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以通過梯度下降的方法對器件進行有效的調(diào)整，從而完成各種分類任務(wù)，而不是通過人工進化來實現(xiàn)功能。

這些工作揭示了利用物質(zhì)固有的物理性質(zhì)在納米尺度上可實現(xiàn)高效計算的潛力。

值得關(guān)注的是，在神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)中，信息處理和記憶是共局部化的，這與傳統(tǒng)的馮諾依曼結(jié)構(gòu)有著嚴格的區(qū)別。有希望的一項研究是光學神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，因為光本身可以通過與物質(zhì)相互作用或干擾自身來進行計算，而不需要預先定義路徑，此外，這種模型允許以光速（在介質(zhì)中）進行數(shù)據(jù)處理，并且與電子設(shè)備相比功耗極低。

當光通過不同的衍射層傳播時，信息被同時處理，類似于人類皮膚中的數(shù)據(jù)在通過神經(jīng)系統(tǒng)傳輸?shù)酱竽X之前的預處理。

此外，研究人員還認為，每一個物質(zhì)型儲層都有其自身的物理問題，可以使用材料學習讓儲層從系統(tǒng)中浮現(xiàn)出來，而不是將材料基質(zhì)設(shè)計成一個好的儲層。

展望未來發(fā)展路徑

那么，未來面臨哪些挑戰(zhàn)？

研究人員認為難點在于開發(fā)制造、放大和控制智能物質(zhì)的有效方法。

智能物質(zhì)必須包含具有相當程度的共焦自由度、遷移率和納米級成分交換的動態(tài)材料。這意味著納米級組件之間的相互作用必須足夠弱，才能被外部刺激操縱。此外，這類物質(zhì)必須表現(xiàn)出納米級成分的某種程度的內(nèi)部組織，這樣才能嵌入反饋和長期記憶元件，且為了充分接收和傳輸外部輸入，需要具有空間和時間精度的可尋址性。這些要求在很大程度上可能是矛盾的，而且可能不兼容。

顯然，智能物質(zhì)的關(guān)鍵元素更容易在不同的材料類型中分別實現(xiàn)，但研究人員們希望混合解決方案能夠解決不兼容的問題。

那么，走向智能物質(zhì)的路線圖會是什么樣子呢？他們有一個設(shè)想。

首先，需要演示者和設(shè)計規(guī)則來開發(fā)具有固有反饋路徑的自適應(yīng)物質(zhì)，通過集成納米級構(gòu)建塊，實現(xiàn)自組裝和自上向下制造的納米結(jié)構(gòu)的可重構(gòu)性和自適應(yīng)性；

然后，必須從能夠處理反饋的適應(yīng)性物質(zhì)開始，發(fā)展到具有學習能力的物質(zhì)（“學習物質(zhì)”）。這些材料將通過嵌入式記憶功能、基于材料的學習算法和傳感接口來增強；

另外，還需要從學習物質(zhì)發(fā)展為真正的智能物質(zhì)，通過感官接口接收來自環(huán)境的輸入，通過嵌入式記憶和人工網(wǎng)絡(luò)顯示所需的響應(yīng)，并通過嵌入式傳感器對外部刺激作出響應(yīng)。

因此，智能物質(zhì)的發(fā)展將需要協(xié)調(diào)一致、跨學科和長期的研究努力。

最終，考慮到整體性能是組件和連接的集體響應(yīng)，完整的系統(tǒng)級演示對于加快智能物質(zhì)的使用是必要的。智能物質(zhì)的各種各樣的技術(shù)應(yīng)用可以預見，與現(xiàn)有的 AI 和神經(jīng)形態(tài)硬件的協(xié)同集成將特別有吸引力，在這方面，在生命科學和生物控制論生物體中的應(yīng)用也需要生物相容的實現(xiàn)。

參考資料

https://www.nature.com/articles/s41586-021-03453-y

網(wǎng)頁名稱：腦洞大開，科學家Nature發(fā)文：人工智能之后，“智能物質(zhì)”計算崛起？
本文網(wǎng)址：http://jinyejixie.com/article8/scsdip.html

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