这项研究所涉及的选择过程和自然选择类似，但选择的尺度比自然选择更大，速度也更快。这使得人工大脑能够选择出多数有益的特征并不断进化。领导这项研究的是密西根州立大学的计算生物学家克里斯·阿达米博士，研究使用遗传学的算法对一大群执行某项任务的机器“大脑”进行数学建模。
举个例子，这个任务可以是找出一个迷宫的出口。建模实验的结果显示，任务完成最出色的机器“大脑”会产生出数量最多的虚拟“后代”，这一结果意味着最聪明的机器人能够进行“繁殖”。
研究人员让这种对机器“大脑”进行选择的遗传学算法运行了数千代，有时甚至数十万代，并把“存活”下来的“大脑”下载到机器人上，然后让这些机器人执行现实世界中的各种任务。
机器人大脑
在这些机器人执行的各种任务中，有一项最为复杂。这项任务要求多个机器人搞清楚并记住它们走出一个房间的先后顺序。随后科学家命令这些机器人按照上述顺序，或者是与此相反的顺序，重新进入这个房间。
“这项任务之所以复杂，是因为这些机器人必须要能够识别彼此的身份”，阿达米博士介绍说。
在运行了这个进行选择的遗传学算法之后，这些机器人似乎解决了这个难题，它们学会了利用某些动作来告诉其它机器人自己的身份。阿达米博士相信通过让机器人“大脑”在复杂的世界中进行进化，迫使它们进行互动，是产生出有自我意识的人工智能的最好方法。
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