它们将数百个游离细胞聚到一起，然后在一个「吃豆人」形状的「嘴巴」中组装出「下一代」。
机器人一定要是金属、塑料、木头、混凝土这些材料做的吗？去年，美国佛蒙特大学和塔夫茨大学的研究者给出了一个否定的答案。他们依靠进化算法，利用青蛙的表皮细胞和心肌细胞造出了全球首批活体机器人，并将其命名为「XEnobot」。
「XEnobot」不同于传统机器人，也不是已知的某种动物物种，而是一种新型的、具有生命的、可编程的生物。而且，它们可以自主移动，即使被切开也能够自动愈合。
XEnobots 能够集体行动（转圈圈）。
XEnobot 能够推动外部对象。
XEnobot 在被切开后还能够自动修复。
从一些设计中可以看到，这些机器人具有中空结构，这意味着他们可以携带一些物体（如药物）到指定区域，在医疗、生物学、化学等领域有很高的研究价值和前景。相关研究发表在去年的《美国科学院院刊》（PNAS）上。
但美中不足的是，初版的 XEnobot 是无法完成自我复制的。这也为后续的研究埋下了伏笔。
在新一期《美国科学院院刊》（PNAS）中，同一个研究团队宣布：他们已经攻克了这个难题，造出了有史以来第一批能够自我复制的活体机器人。
该团队发现，这些由计算机设计和手工组装的生物体能够游到他们的小盘子里，找到数百个单细胞并将其聚在一起，然后在一个「吃豆人」形状的「嘴巴」中组装出「下一代」XEnobot。
几天后，这些「下一代」就会变成外观、动作都与父辈一样的新 XEnobot。这些新的 XEnobot 会继续出去寻找细胞，建立自己的副本，循环往复。
XEnobot 是世界上第一批能够自我修复和自我复制的人工智能设计的生物机器人。
这项新的研究成果于 2021 年 11 月 29 日发表在《美国国家科学院院刊》上。
论文链接：https://www.pnas.oRg/content/118/49/e2112672118
走进未知的世界
能够自我复制的 XEnobot 最初是由在佛蒙特大学的超级计算机上运行的 AI 程序「构思」出来的。研究者运行了一种能够在模拟中测试数十亿种生物体型的进化算法，目标是发现哪种细胞配置能够实现自我复制。
最终，AI 发现了一个成功的设计：一组形状像 1980 年代街机游戏吃豆人的细胞。
该研究的共同作者、塔夫茨大学高级科学家 Douglas Blackiston 拿着 AI 给出的设计，使用微型电烙铁和手术钳手工雕刻出 XEnobots 母体，它由 3000 个青蛙细胞组成，能够在培养皿中游走。随后，添加到培养皿中的青蛙细胞为 XEnobots 母体提供了原材料，它们用这些材料在吃豆人形状的「嘴巴」中造出 XEnobaBIes。几天后，XEnobaBIes 又成长为新的 XEnobots 母体。通过不断往培养皿中添加青蛙细胞原料，这种自我复制过程可以一代又一代地继续下去。
在非洲爪蟾蛙中，这些胚胎细胞会发育成皮肤。在早期的实验中，科学家们惊讶于 XEnobots 可以按照设计去完成简单的任务。现在，他们惊讶于这些由计算机设计的生物体会自发地复制。
「这些细胞具有青蛙的基因组，但它们不会变成蝌蚪，而是利用它们的集体智慧和自身的可塑性，实现了一些令人震惊的事情」。在早期的实验中，科学家们惊讶于 XEnobots 可以按照设计去完成简单的任务。现在，他们惊讶于这些由计算机设计的生物体会自发地复制
如上图所示，复制过程包括：
从早期青蛙囊胚中取出干细胞，将其解离并置于盐水溶液中（A），在那里它们凝聚成包含约 3000 个细胞的球体。球体在 3 天后在其外表面上形成纤毛。
当产生的成熟细胞群被放置在直径 60 毫米的圆盘（B）中的约 60000 个分离的干细胞中时，它们的集体运动会将一些细胞推到一起成堆（C 和 D），如果这个堆足够大（至少 50 个细胞），即可发育成能够游走的纤毛后代（E），如果提供额外的分离干细胞（F)，即可建立额外的后代。
祖先（p）构建了后代（o），然后后代亦成为祖先。这个过程可以通过扣出额外的解离细胞来中断。
在目前已知的环境条件下，系统至多自然进行两轮自我复制。停止 (α) 或复制 (1 &MinUS; α) 的概率取决于适合青蛙胚胎的温度范围、解离细胞的浓度、成熟生物的数量和随机行为、溶液的粘度、培养皿的表面，以及污染概率。
机遇与风险
与其他已知的生物繁殖形式相比，基于运动学的自我复制使得显著扩大和缩小每一代的后代变得有可能。这表明，生物体或许能够学会自动设计，以产生不同大小、形状和有用行为的后代，而不仅仅是数量意义上的自我复制。
一部分人会觉得这项研究结果令人振奋，一部分人可能会对生物自我复制技术的概念感到担忧甚至恐惧。但对于科学家团队来说，下一步的目标是更深入的了解。
「我们正在努力了解这个特性：复制。世界和技术正在迅速变化，对于整个社会来说，研究和了解它是如何运作的很重要，」BongaRd 说。
一位 XEnobot 的关注者表示：「这是机器人学和生物学的交叉路口。」
当被问及 XEnobot 是否「智能」时，Blackiston 更愿意将其称为可编程生物，智能则发生在设计和编程阶段，而不是在实际的 XEnobot 中。「我的观点是它们并不智能，」Blackiston 说。但他也认同，这项工作挑战了科学定义。
面对如今的众多全球性挑战，基于运动学的自我复制可以提供一种部署少量生物技术的手段，这些生物技术的设计目的是通过 AI 设计的复制器，使得复制过程实现最大程度地可控。即使可重构生物的表现目前还很初级，人工智能设计的方法已被证明能够在未来引导它们走向更有用的形式。