據國外媒體報道，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系，特定的特征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仿真研究，希望使機器人能夠學習如何完成復雜的任務。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。　　據國外媒體報道，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系，特定的特征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仿真研究，希望使機器人能夠學習如何完成復雜的任務。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。

　　芝加哥州立大學的一個研究小組使用遺傳學的算法對一大群機器人“大腦”進行數學建模。科學家命令這些“大腦”執行各種任務，比如找出一個迷宮的出口。任務完成得最好的“大腦”會產生出虛擬的“后代”，這個過程會產生出更加出色的“大腦”。

       研究人員將他們的遺傳學算法運行了數千代，有時甚至數十萬代，并把“存活”下來的“大腦”下載到機器人上，然后讓這些機器人執行現實世界中的各種任務。其中一項任務包括找出一個迷宮的出口。

　　上圖是英國博物學家查爾斯·達爾文一幅作于1878年的肖像。達爾文的博物學家生涯始于搭乘皇家海軍“貝格爾”號對南美海域進行的考察，考察總共耗時六年。他是進化論的創立者并對生物學做出了的杰出貢獻，因此被載入史冊。

　　這使得人工大腦能夠選擇出多數有益的特征并不斷進化。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，研究使用遺傳學的算法對一大群執行某項任務的機器“大腦”進行數學建模。

　　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“后代”，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”進行選擇的遺傳學算法運行了數千代，有時甚至數十萬代，并把“存活”下來的“大腦”下載到機器人上，然后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，有一項最為復雜。這項任務要求多個機器人搞清楚并記住它們走出一個房間的先后順序。隨后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。

　　“這項任務之所以復雜，是因為這些機器人必須要能夠識別彼此的身份”，阿達米博士介紹說。

　　在運行了這個進行選擇的遺傳學算法之后，這些機器人似乎解決了這個難題，它們學會了利用某些動作來告訴其它機器人自己的身份。阿達米博士相信通過讓機器人“大腦”在復雜的世界中進行進化，迫使它們進行互動，是產生出有自我意識的人工智能的最好方法。

　　“當機器人需要建模了解其它機器人的‘大腦’時，它們就開始思考‘思考’這個問題了”，阿達米博士說。

　　“我們相信這就是意識的肇始。”阿達米博士認為會思考的機器人非常有用，并且認為人類沒有理由害怕機器的崛起。

　　“當我們的機器人‘出生’的時候，它們的‘大腦’擁有學習的能力，但那時的‘大腦’中只存儲了本能”，他介紹道，“需要花費十年或是二十年自己進行探索以及訓練，這些機器人才能夠達到人的智能水平。這和我們人的情況是一樣的。”

　　他又說道：“此前設計像人一樣的人工智能的嘗試都失敗了，因為我們不知道我們自己的大腦是如何運行的。”

　　“但我們知道進化是如何進行的，并且能夠加速電腦的進化。”

　　科學家利用油滴模擬進化過程

　　2014年12月，科學家第一次在實驗室使用油滴成功模擬了進化過程。這項研究的科學家宣稱他們的研究證明了，即使是由化學物質組成的非生物系統，人類也能讓其進行進化。這項發現標志著向創造人工生命又跨出了重要的一步。這一研究成果也許還能幫助科學家解釋在超過36億年前的地球上，第一批生物細胞是如何誕生的。

　　長久以來的觀點認為只有生物體才能進行進化，但最近致力于創造人工生命的研究已經開始對這種觀點提出了質疑。

　　這項油滴進化研究的領導者是李·克羅寧，格拉斯哥大學的皇家化學教授。他的研究團隊讓一個機器人把四種化學物質混合，形成微小的油滴。機器人隨后把每個油滴都滴到一個裝有水的培養皿里，利用攝像機記錄并分析落入培養皿中一分鐘內油滴的三種“健康度”。

　　機器人接下來會選出“健康度”最高的油滴，對其化學物質的組成比例做極小的修改，然后重復上述實驗。在經過21代實驗之后，油滴在水相中變得比此前更加的穩定。

　　按照克羅寧教授的說法，他們的研究成果成功的模擬出了自然選擇，這一達爾文用于解釋進化的過程。