В марте 2026 года команда учёных из Северо-Западного университета (США, штат Иллинойс, город Эванстон) под руководством Сэма Кригмана провела необычный эксперимент. Искусственный интеллект не просто спроектировал, а буквально «вырастил» роботов, используя принципы эволюции. Исследование было опубликовано в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences 6 марта 2026 года.
Важно уточнить, что в эксперименте использовалась не универсальная нейросеть и не генеративная модель, а эволюционный алгоритм — класс ИИ-систем, основанных на переборе, мутациях и отборе решений в симуляции.
Суть эксперимента
Исследователи дали ИИ набор простых модулей — по сути, строительных блоков, из которых можно собрать различные механизмы, в том числе роботов. Алгоритм генерировал тысячи вариантов их соединения, а затем отбирал те, которые лучше всего двигались и сохраняли работоспособность. В результате появились так называемые metamachines — модульные роботы, где каждый блок автономен: у него есть свой мотор, питание и управление.
Главной особенностью этих машин стала их живучесть:
- система продолжает работать даже при частичном разрушении;
- отдельные модули могут отделяться и действовать самостоятельно;
- робот способен переворачиваться и восстанавливать движение.
Официальное описание эксперимента доступно на сайте университета.
Главный вопрос
На первый взгляд конструкции выглядят странно: нет симметрии, привычного корпуса, всё напоминает хаотичное нагромождение деталей. Требования к форме, симметрии или внешнему виду изначально не задавались. Алгоритм оптимизировал только движение, поэтому итоговая форма является побочным результатом отбора, а не осознанным выбором системы.
Возникает вопрос: почему в итоге получилась именно модульная архитектура?
Метод: эволюция вместо проектирования
В основе работы лежит принцип, имитирующий естественный отбор:
- Генерация множества вариантов.
- Тестирование в симуляции.
- Отбор лучших.
- Повторение цикла.
Как отмечает Сэм Кригман, это «дарвиновский процесс, ускоренный компьютером». Важно, что ИИ не использует человеческие шаблоны, не копирует животных или технику и не «понимает», как должен выглядеть робот. Он просто ищет решение задачи через перебор и отбор.
Почему ИИ пришёл к модульности
1. Отсутствие единой точки отказа. В эксперименте каждый модуль — самостоятельная единица. При поломке система не перестаёт работать, а отделившиеся части могут продолжать движение или возвращаться обратно. Модульность делает конструкцию заведомо более надёжной.
2. Распределённая живучесть. Робот сохраняет функциональность даже после серьёзных повреждений, адаптируя своё поведение к изменённой структуре. ИИ оптимизировал не максимальную эффективность, а устойчивость к отказам. В таких условиях выигрывает система, где функции распределены, а потеря части не критична.
3. Необычная форма. ИИ не ограничен человеческими представлениями о красоте или симметрии. Поэтому конструкции получились не похожими ни на животных, ни на привычные инженерные решения. Это прямое следствие эволюционного подхода: важна не форма, а результат.
4. Принцип устойчивых систем. Поведение таких роботов (самовосстановление, возврат в рабочее состояние) перекликается с общей идеей минимизации вероятности выхода из строя. Это похоже на принцип гёмбёца — фигуры, которая всегда возвращается в устойчивое положение, только здесь речь идёт о поведении системы, а не о статичной форме.
Сравнение с прошлым
Модульные роботы существовали и раньше, но ключевое отличие этого исследования — в подходе к проектированию:
Кто определяет форму?
Классический - Инженер
Новый (эволюционный) - ИИ через отбор
Полученная конструкция — не случайность. Она закономерно возникла из трёх факторов:
- оптимизация на выживаемость;
- отсутствие единой точки отказа;
- эволюционный перебор решений.
ИИ не изобрёл новую физику или механику. Он довёл до предела уже известные идеи — модульность, избыточность, адаптивность — и показал, что при правильной постановке задачи именно такие системы оказываются самыми устойчивыми.