進化模擬：科學家為機器人設計自然選擇

達爾文的進化論認為，生命能夠通過一個叫「自然選擇」的過程發生進化

達爾文的進化論認為，生命能夠通過一個叫「自然選擇」的過程發生進化。在進化的過程中，根據其對動物的利害關係，特定的特徵會在動物中變得越來越普遍或者越來越稀少。

研究人員現在正在機器人中對進化過程進行模擬研究，希望使機器人能夠學習如何完成複雜的任務。

這項研究所涉及的選擇過程和自然選擇類似，但選擇的尺度比自然選擇更大，速度也更快。這使得人工大腦能夠選擇出多數有益的特徵並不斷進化。

領導這項研究的是密西根州立大學的計算生物學家克里斯·阿達米博士，研究使用遺傳學的演算法對一大群執行某項任務的機器「大腦」進行數學建模。

任務要求多個機器人搞清楚並記住它們走出一個房間的先後順序

舉個例子，這個任務可以是找出一個迷宮的出口。建模實驗的結果顯示，任務完成最出色的機器「大腦」會產生出數量最多的虛擬「後代」,這一結果意味著最聰明的機器人能夠進行「繁殖」.

研究人員讓這種對機器「大腦」進行選擇的遺傳學演算法運行了數千代，有時甚至數十萬代，並把「存活」下來的「大腦」下載到機器人上，然後讓這些機器人執行現實世界中的各種任務。

在這些機器人執行的各種任務中，有一項最為複雜。這項任務要求多個機器人搞清楚並記住它們走出一個房間的先後順序。隨後科學家命令這些機器人按照上述順序，或者是與此相反的順序，重新進入這個房間。

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