第79章 第七十九 蜘蛛的计算能力

据某科学家披露，蜘蛛具有惊人的形态计算能力，蜘蛛有很强的再生能力，有的腿断后重生造成几条腿不一样长，与人脑不同，形态计算能力是利用它们的腿和腿长来计算所需最适合的蛛网路径和吐丝量。

它们的计算能力惊人，蜘蛛的每一条腿都相当于一台半自动“计算机”，附带的传感器能够解读环境的实时变化，并根据不同环境触发对应的动作。这种自主性有助于蛛形纲动物在脑力消耗最小的条件下快速纺出完美的蛛网。负责这项研究的科学家对此进行了模拟，他们意外地发现，利用极其简单的规则就能控制这套复杂的行为系统——这种方式或许最终能够应用到机器人上。

研究是围绕着“形态计算”（morphological computation）展开的，这是指一个功能不依赖于大脑指令而是由身体某部分编码控制。类似的例子还有人类的膝跳反射以及走路的动作。沃尔拉特解释说：“基本上这类行为都存在一条捷径，大脑不知道下层正在发生什么。”这种外包的模式免除了大脑亲自监管经过演化或练习获得的一系列标准化操作。

出于相同的原因，机器人学家也希望使用形态计算，以节省算力和时间。但是，目前深入探索自然界中这种现象的研究却寥寥无几。沃尔拉特说，蜘蛛是填补这类实验空缺的理想对象——除了蛛网的几何变化容易辨识以外，蜘蛛的腿在折断后也能再生。

研究者认为，如果在筑网过程中通过大脑的计算能力弥补了腿长带来的问题，他们应该能观察到可以测量的微小延迟。相反，研究表明，蜘蛛的腿虽然接收了来自大脑的基础指令，但会根据传感器接收的局部信号调整自身的移动。这些传感器包括自身的毛发和身体表面的狭缝。

通过研究蜘蛛短腿和长腿的不同动作，研究人员还推断出了蜘蛛在筑网时通过移动测量角度和长度的基本规则。利用编程模拟出的蜘蛛，研究人员还测试了这套规则。沃尔拉特表示，下一步将制作一只蜘蛛机器人。

文章来源：环球科学