基于蜘蛛网络的形态学计算研究
发布时间：2017-04-20据科学节点(Science Node)网站2017年4月6日报道，通过研究蜘蛛如何利用其网络来分析信号，形态学计算旨在寻求反向工程的智能机器。虽然蜘蛛网络仅像是一个简单的陷阱，但科学家认为这是一个将蜘蛛的智慧加以扩展的复杂信息中心。
科学家推测复杂的蜘蛛网络结构能向蜘蛛提供有关环境、猎物、潜在伴侣甚至捕食者等有价值的信息。蜘蛛通过发出振动并通过腿部的物理感受器接收响应来探测其网络。脉冲差异能用于定位和分类蜘蛛所处环境中的各项事件，进而有效地将模式识别转包给网络的物理结构。科学家们意识到物理转包的可能性，并开始研究蜘蛛网络以寻找线索来改进未来的机器人设计。
形态学计算是受自然观察启发的概念。它认为生物系统(如动物、植物和细胞结构等)的物理组织在智能行为中起着至关重要的作用。它是将智力转包给身体的一种方式。英国布里斯托大学机器人讲师赫尔穆特·豪泽(Helmut Hauser)说:"目前，机器人设计基于这样一个假设，即首先需制造出躯体，随后由大脑来集中控制它。为了设计一个智能体，机器人结构必须表现出柔软度或合规性。研究和扩展形态计算可能是改进机器人设计的关键。"
来源：网络安全和信息化动态2017年第8期
