3月4日，達爾文在其《進化論》中宣稱， 生命 可在“自然選擇”過程中實現(xiàn)進化。在這一過程中，生命身上或多或少都會出現(xiàn)某些有益于他們的特征?，F(xiàn)在，美國密歇根州立大學的研究人員開始在機器人身上模擬“自然選擇”過程，以便于促使它們像人類那樣進化，學會如何處理更復雜的任務。
此次研究機器人“自然選擇”過程規(guī)模更大，進化速度也更快。在實驗中，人工大腦可以挑選最有價值的特征，并且可持續(xù)進化。這項研究由密歇根州立大學計算 生物 學家克里斯·阿達米（Chris Adami）領導，研究人員利用遺傳算法為大批機器人大腦設定模式，包括要求機器人大腦執(zhí)行任務，比如尋找迷宮出口等。那些在任務中表現(xiàn)最好的機器人大腦有大量模擬“后裔”，意味著最聰明的機器人將倍增。
研究人員運行這種遺傳算法數(shù)千次，有時候數(shù)十萬次，然后將幸存的人工大腦下載到機器人中，讓后者在外部世界執(zhí)行任務。其中最復雜的任務之一就是要求眾多機器找出并記住它們離開房間的順序。隨后，機器人被要求返回房間，但需要按照它們離開時的順序或相反順序進行。阿達米說：“這是非常困難的任務，因為機器人必須有識別對方身份的能力。”
在這一過程中運行遺傳算法后，機器人似乎解決了這個問題，它們可通過對方特定動作互相識別。阿達米認為，在復雜世界中，進化的機器人大腦被迫互相交流，這是產(chǎn)生自我意識的最佳路徑。他說：“當機器人成為其他機器人大腦的榜樣后，它們就會對思維發(fā)生思考。我們認為這就是意識的開始。”
阿達米說，有思維的機器人特別有用，人類沒有理由擔心機器崛起。他說：“當我們的機器人誕生后，它們擁有具備學習能力的大腦，但那只是出于本能。可能需要10年或20年的探索和訓練，這些機器人的智慧才能達到人類水平，就像人類成長過程一樣。”
阿達米還稱：“此前設計類似人類智能的嘗試已經(jīng)失敗，因為我們不理解我們自己的大腦如何工作。但是我們知道進化過程如何進行，我們也能在計算機內(nèi)部加速這一過程。”
