当本田公司最近推出其仿人机器人Asimo的最新版本时，这个身高四英尺、以科幻小说家艾萨克·阿西莫夫命名的机器人，在互联网上引发了通常只为帕丽斯·希尔顿的家庭录像保留的那种热情。Asimo的新一代不仅能以逼真的双足行走，还能从悠闲漫步顺畅地加速到全速小跑。看着这台光滑的白色机器像赶公交车的忙碌通勤者一样在舞台上小跑，既迷人又滑稽。
一只会小跑的机器人之所以能抓住我们的想象力，是因为我们很容易被模仿我们自身技能的事物所打动。但会小跑的机器人不一定就比不会小跑的机器人更好。机器人技术的未来在于超越模仿人类，在于那些能根据不断变化的环境将其自身变形为各种配置的机器。其中一些机器可能看起来像自然界的生物，但另一些可能完全是原创的，是为了修复突发故障或找到绕过意外障碍的方法而创造的。可以肯定的是，最终殖民星系或探索地球海洋未知深处的机器人不会看起来像一个会小跑的管家。事实上，它们根本就不会看起来像任何单一的东西，因为它们最主要的才能将是变形。
自组装和自我修复是复杂生命的定义性特征。想想看，即使是区区一张纸划破皮肤，身体里也会涌现出细胞代理人的大军，包括白细胞和血小板——它们会重建组织、抵御感染，并通过神经系统中的A-delta纤维向身体其他部分发出伤口警报，而A-delta纤维与急性疼痛感觉的传递有关。DNA在自我复制时有一个复杂的错误最小化系统。否则，多细胞生命将充斥着令人无法忍受的高数量的缺陷。而且，得益于DNA的编码，细胞能够根据身体在发育每个阶段所需的任务进行复杂的自组装。同一段基因链可以用来构建一个神经元，一个白细胞，或者一小块肌肉组织。
任何曾经在复印机里跟卡纸作斗争的人都知道，大多数机器的适应性都很差。机器坏了，它们不会释放出大量组件来治愈自己。它们会一直坏下去，直到有人打电话给技术支持。同样，除了软件中的虚拟机，大多数技术都无法进行自适应的组装。传真机在你想要果酱和面包的时候，不会变成一个烤面包机。但是，新一代的实验性机器人却具备这种自我维护和转化的能力。
M-TRAN II 机器人，由日本分布式系统设计研究小组开发，乍一看似乎是由你在为单个插座插入两个电器时购买的廉价塑料适配器组装而成。该机器人的设计者称这些白色单元为模块，而 M-TRAN——“模块化变形器”的缩写——由大约十二个这样的模块组成。每个模块包含两个2 1/3英寸的方块，它们相互连接。每个方块可以围绕连接到其伴侣的连接点旋转180度，并且每个模块都包含一个可以开启和关闭的磁铁，使其能够连接到系统中的其他模块。
M-TRAN 机器人虽然缺乏动画的魔力，但它通过灵活的设计弥补了这一点。这些模块可以重新排列成无数种不同的形状，并创造出截然不同的运动模式。M-TRAN 可以配置成看起来像《星球大战》电影中那些无情的帝国步行者运输车，用四条腿稳定地行进。但它同样可以变形成长条形的模块，使其像毛毛虫一样爬行，或者像蛇一样在地面上滑动。或者，它可以收拢成一个轮子滚行，或者像蜘蛛一样张开腿在地面上爬行。
模块化机器人主要有两种基本设计：晶格系统和链式系统。晶格系统涉及单元在二维或三维网格中移动，就像一群活过来的乐高积木。链式系统则类似于可以连接在一起的机械臂，根据情况的需要进行连接和重新连接。M-TRAN 的最初设计者 Satoshi Murata 表示：“晶格系统在自重构方面表现出色，但在机器人运动方面却不行。另一方面，链式系统在机器人运动生成方面表现出色，但自重构却很困难。”这是因为晶格提供了固定的坐标，这限制了移动性，但对于在形成新形状时对齐模块非常理想。相比之下，链式系统中的机械臂可以移动、抓取和推动；它们在动态活动中表现出色，但精确协调它们的位置却很困难。
M-TRAN 是晶格和链式方法的混合体。每个模块中的方块遵循晶格系统在其他模块中的方块周围移动，而每个模块中的关节则允许它们像链条一样弯曲并连接在一起。混合模型为机器人提供了 extraordinary（非凡的）形状和运动范围。组合可能性如此之大，以至于 M-TRAN 的许多运动模式并非由人类程序员直接设计。M-TRAN 的创造者而是使用遗传算法，让机器人能够自主发现新的移动方式。M-TRAN 计算机会循环处理数千种可能的运动模式，选择最有前景的候选者，测试它们的有效性，然后选择最有前景的作为下一轮候选者的起点。经过几次这样的人工自然选择循环后，软件就会进化出机器人可以采用的新模式。
M-TRAN 与计算机有着更根本的亲缘关系。第一台数字计算机的革命性之处不仅在于它们能以超人的速度计算弹道轨迹或圆周率，还在于它们能够执行无限种类的任务。现在我们完全理所当然地看待这一点。你的个人电脑可能不擅长处理照片，但你安装了一个软件，机器就突然获得了一个新才能。传统上，机器人和其他机械装置一直缺乏这种开放性。它们在出生时就局限于特定的技能范围，而且这些技能非常脆弱。如果一个齿轮坏了或一张纸卡住了，技能就消失了。
由于其响应不断变化环境的能力，M-TRAN 提供了一种绕过有限技能集的方法。帕洛阿尔托研究中心的 C. Eldershaw 研究员说：“对于一个明确规定的单一任务，专门设计的专用机器人可能会表现最好，而且生产成本最低。但自组装的最大优势在于适应不断变化的需求和环境——特别是应对机器人设计师在建造时甚至不知道的局面和任务。”
Murata 认为 M-TRAN 的后代未来可用于太空探测器或深海探测器，以及我们身边的无畏的探索者。“这些机器，”他解释道，“非常适合在未知或复杂环境中执行搜索任务——比如在地震后寻找瓦砾下的人，或者在污染区域（如核电站）修理漏气的阀门。一个自组装机器人，在执行救援任务时，可能会默认采用标准配置——比如四足步行者，然后如果遇到一片瓦砾使得直立行走不可能，它就会切换到毛毛虫或侧行者模式。”
拥有一个微型自然选择机制，也为自我修复带来了新的可能性。想象一下，一个被设计成火星探测器的 M-TRAN 版本，在一次粗暴着陆中损坏了三个关键模块。丢失这些模块可能会阻止机器人执行标准的四足行走，但机器人可以用剩余的模块演化出一种新的行走策略。它可能不如原始策略那么优雅，但比一个无助地躺在火星土壤上的探测器要好得多。NASA显然也同意这一点：他们刚刚聘请了 Eldershaw 和他的团队来开发一种新的模块化机器人，用于组装未来的空间站。
毫无疑问，我们将继续拥有专门设计用于在自动化装配线上制造汽车、用最少的人工协助建造建筑物（参见第60页的“全屋机器”）甚至穿过前院去取报纸的机器人。但有时，你想要一个能够出色地完成万件事的工具，而不是完美地完成一件事的工具——尤其是如果这个工具知道如何在卡纸时自我修复的话。
