人类成为造物主第一步！科学家造出智能 自愈“活体机器人”
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在打造“终结者”的路上，人类已迈出第一步？
文 | 杜晨 编辑 | Vicky Xiao
截至今天，人类制造生命只有两种方式：
正常的生殖途径
或者用试管培育。
不管选择何种方式，最终都需要母体的培育，无法规模化。
今天，这个限制被彻底打破了：人类获得了能力，在实验室中大规模生产活体组织。
来自塔夫茨大学和佛蒙特大学的科学家，最近在美国科学院期刊上发表了一篇重磅论文[1]，展示了他们在实验室中开发的活体组织，并阐释了如何进行规模化生产的方式。
不仅如此，他们还可以对这些活体组织进行编程，让它们执行任务，变成“活体机器人”。
还没完：虽然只有毫米级大小，这些活体机器人却具有以往固态机器人所不具备的特殊能力，包括自愈、一定程度的智能等等。
这些微小的活体机器人，被论文作者称为 Xenobots。
这个命名，来自于生产原料——非洲爪蟾（生物学名：Xenopus laevis）的胚胎。
（非洲爪蟾非常适合用作生物学研究，其中一个原因就是胚胎很大，易于处理。它在生物学界也被称为“模式生物”，没想到开发“活体机器人”居然也能排上用场。）
作者从囊胚阶段的非洲爪蟾胚胎中提取了两种不同的祖细胞：
心肌细胞 cardiomyocyte cell，因为它们天然具有舒张的能力，适合当作活体机器人的“腿”，在下图的计算机模拟中显示为红色；表皮细胞 epidermal cell，它们没有行动的能力，但并非没有用处。比如，它们可以成为活体机器人的骨架，也可以成为“载货”的平台（稍后详述），在下图中显示为青色。
细胞提取出来后，需要进行一段时间的培育：
然后，就可以开始“组装”这些细胞了，用手术钳进行“剪辑”，用电极将它们“粘合”，最终拼接成想要的样子：
毫米级焊工手艺！
问题来了：该拼成什么样呢？
实际上，具体的细胞拼接方式，或者说活体机器人应该长什么样，并不是人决定的：它们的“造物主”，是运行在超级计算机上的进化算法。
这个算法的大致流程是这样的：首先设定一个目标，比如“最大化位移”，算法会生成一堆不同的设计，然后在具有物理属性的虚拟环境中进行模拟，淘汰掉那些表现不好的，最终进化出最好的结果（和生物科学范畴的进化是一个意思）。
实验人员照着结果去组装，然后再把结果返回给算法。
为什么要这样做呢？因为有时候，计算机按照最大化目标模拟出的设计，比如“全是腿”之类的奇异形状，在生物活体上无法实现，或者实际效果并不好。把这些结果告诉计算机，它就能够优化接下来的设计。）
大功告成！虽然由于“工具”的局限，最终拼出来的机器人不是百分之百准确，但已经八九不离十了，圆圆的还挺可爱：
这么一个机器人，不到1毫米大小，不说这几个论文作者的想象力有多丰富，就这手艺活的精细程度得先点个赞……
说是活体机器人，论文作者对它的准确称呼是“可重构生物” （reconfigurable organism)——有着千变万化的组装方式，但拼出来的每一个都是独立的生物个体。
生物学及格的同学们大概还记得，细胞内的线粒体可以通过代谢机制制造能量。同理，由于这些活体机器人实际上是由大量细胞拼接成的生物，它的寿命是由细胞的代谢决定的。目前的实验结果显示，在没有额外营养的前提下，这些活体组织的存活时间从几天到几周不等。
不同的设计可以完成不同的工作，
比如，下图中的这个机器人，可以推动物体前进：
如果换一种设计，提前把物体放在表皮细胞里，它也可以变成一个“载货"机器人——在包括医疗等许多领域，都有很大的想象空间。
其中一个模拟结果显示，活体机器人获得了抛出物体的能力。不过遗憾的是，由于算法的规则限制，这种全部由心肌细胞组成的结果无法通过：
还有一个耐人寻味的现象，单个机器人相遇时会“粘”在一起，形成临时的“多体”机器人，产生比单体更大的作用，一段时间之后才会因为自旋的离心力而“解体”。
还是在医疗领域，是否可以放大量类似的活体机器人到血管里，利用这一特性去清理血管拥堵？
更令人惊讶的是，实验中发现，就算故意在活体机器人的身体上划开一道大口子，仅在10分钟之后它就能在很大程度上实现自我愈合。
这未免跟《终结者》里能自愈的液态金属机器人有点像了……
虽然听上去很厉害，但这个活体机器人目前的能力还非常有限。看了前面的示意图相信你也发现了，它们确实能按照预先设计去执行任务，但是结果很随机，基本上是无意识的。
不可忽视的是，这些活体机器人也已经展现出了强大之处。
作者在论文中指出：这些活体组织没有任何神经系统，但它们仍展现出了合作的现象。
比如，按照概率，由大量心肌细胞组成的”腿“，应该是随机、无意识行动的，让组织哪都去不了；然而实际上，这些细胞可以协同工作，在大多数时间里按照同样的节奏进行舒张，从而推动整体向着一个方向前进。
在另一个例子中，实验中出现了一个耐人寻味的现象：不同的活体组织可以协同工作，将散落在培养皿里的碎屑推到一起：
至于为什么，作者目前也解释不了。
最令作者感到惊讶的地方在于，在生物实体环境 (in vivo) 中拼接出来的活体组织，无法完美复现电脑模拟 (in silico)的理想环境中的设计，去随机化存在很大的”噪音“。
但即便如此，这些活体组织仍然可以在很大程度上完成预先设计的功能，甚至连行动的轨迹（下图冷色曲线）都和电脑模拟的结果（暖色曲线）几乎一致。作者还指出，这种特性在生物界是非常独特的。