两名中国博士发明神奇材料，灵感来自巴甫洛夫的狗撰写时间：202X年XX月XX日---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---曾浩博士张航博士纵观自然界的各种生物体，不论是形貌结构、还是物理化学特性，都完美地适应着大自然的各种变化与挑战。正如DNA的发现者之一、诺贝尔生理及医学奖得主弗朗西斯·克里克说过的，“生物是进化而来的，而不是被设计的。”那么将其带入到科研领域，又能给研究人员带来怎样的启发？来自芬兰阿尔托大学和坦佩雷大学的研究人员受到启发，开始重新审视拥有不同功能性的仿生材料，并产生了一个大胆的想法：人工材料能否通过某种方式，比如自我学习，产生适应环境的自我进化？研究人员因此投入到对材料“自我学习”的研究，并开发出一种特殊的“液晶网络执行器”，这让他们可以“训练”塑料片在光线的控制下行走。该方法的研究论文发表在了最新一期的Matter杂志上，这是他们合成的执行器第一次根据其过去的经验来“学习”新的技巧，而并不需要计算机编程。这些由热响应液晶聚合物网络和染料涂层制成的塑料，被称为“软致动器”，它可以将能量转换为机械运动。在研究最初阶段，执行器只能响应热量，但通过将光与热量相结合，它又学会了响应光。其响应方式很像人类卷曲食指的动作，当致动器被照射时，通过自身弯曲进行周期性的蠕动。它的“行走”速度是1毫米/秒，跟蜗牛的步伐差不多。该论文的并列第一作者曾浩博士和张航博士都来自中国，目前在芬兰进---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---行博士后研究工作。论文的另外两位作者，分别是阿尔托大学的教授奥利·艾卡拉和坦佩雷大学的教授阿瑞·普里姆·吉。灵感源于巴浦洛夫的狗此前，常规的记忆材料或者具有响应性质的智能材料，它们的性能都是人为设计的。换句话说，其记忆形状、形变与否，是源于分子层面或结构力学角度的设计，其目的也是为了更好地实现人为控制。但这种能够“自我学习”的材料是如何炼成的？曾浩说：“我们这项实验的设计灵感，来自于巴浦洛夫的狗的条件反射实验。”巴普洛夫的条件反射实验是这样的：狗在食物面前会流口水，但在一开始听到铃声，不会有所反应。然而，当反复地让食物与铃声一同出现，狗会在脑海中将食物和铃声关联在一起。之后，只要听到铃声，即便没有看到食物，狗也会流口水。“如果将智能材料的各种响应（如形状改变）类比于狗的流口水，而各种外界刺激（如光、热），看成是对狗体现的食物和铃声。那一种材料能够实现自我学习，就意味着它对原本中性的刺激产生了条件反射。”曾浩说道。正在“行走”的塑料片（视频截图）液晶聚合物网络制成的人造巴甫洛夫狗在他们设计的液晶网络执行器中，材料的“学习过程”是基于染料的扩散而实现的：材料在加热情况下会发生形变，在光照下则不为所动。但当加热与光照并存时，附于薄膜一侧的染料颗粒会快速扩散进液晶网络---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---（体材料）的内部，从而大大增强材料对光的吸收能力以及光热效应。而单纯的加热或者光照都不会让染料有明显的扩散。于是，经过这种“训练”之后，材料便获得了对光的响应性—也就是习得了“条件反射。”坦佩雷大学的教授表示：“我们的研究本质上是在问一个无生命的材料是否能以一种非常简单的方式学习的问题。我的同事，阿尔托大学的奥利·艾卡拉教授提出了如果材料可以学习会意味着神秘？这引发了我们的兴趣。”“有许多人会说，我们把设计的这个自我学习的小软体机器人比喻得太远了。”阿瑞·普里姆·吉说道，“从某种意义上说，这些人是正确的，因为与生物系统相比，我们研究的材料还很简单并且有限。但即便是在他们正确的情况下，我们的研究和巴浦洛夫实验的比喻也仍然成立。”张航说：“传统的软体机器人大多都拥有对外界刺激的响应性，比如对光或气压等。但此类响应性一般不会随时间的变化或自身的经历而发生变化。我们的研究主要是让材料拥有了通过条件反射获得新响应性的能力，尽管此能力仍然非常的原始和简单，并且在机理上与生物体的学习完全不...