不管是怎样的机器结构，在为其设计程序的时候所存在的最优先问题就是确定每个机器人的驱动器件的工作方式，用机械臂来举例的话，肘关节、腕关节和作为手指的舵机该怎么运动都要纳入程序员的考虑——这和人类每天使用手臂的方式有什么不同呢？

当你从桌上拿起一支笔，整个过程中你并没有注意到每只手指精确的动作，而为机器人编程时你就要为每一根手指编程。我们希望机器人也能有这样的能力——哥伦比亚大学工程与应用科学学院的研究者们设计出的这款机器人的特长之处正在于此。在为它设计程序时，程序员不必针对特定的目标设计全部动作，相反，程序员只需要告诉它要去做什么，而具体怎样实现则由它自己思考。

注意在机械臂下面的虚影，那就是机械臂控制器中自我认识的模型

这种机器人的行为方式和人类的儿童无异，在一开始，它不能够完全掌握自己的身体结构，电机运动所导致的结构转动是盲目的，但经过35小时的自我训练和运动，在机器臂控制器里建立的自我认识模型已经与实际生活中机械结构相差无几了。这时你可以命令他进行拾取、搬运和放置的任务，完全使用机器内部对于自己认识的模型操作实际机械结构的程序能够完美地完成任务，并实时监测外部变化，校准自我认识模型。

这样的内部自我认识模型还有一个意想不到的好处——如果机械臂在工作的过程中受损，自我认识的模型会渐渐改变以符合损坏后的结构，从而在损坏的硬件结构上同样能够实现夹持和搬运的功能。未来，可能通过这样内部认识的不断改变实现机器人自我改变形态、优化执行能力，并在长时间工作、机器结构渐渐磨损的过程中不断地以相同可靠性进行工作——磨损的速度和机械手自我认识和改进的速度应该差不多！

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