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　　這項(xiàng)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(shù)有益的特征并不斷進(jìn)化。領(lǐng)導(dǎo)這項(xiàng)研究的是密西根州立大學(xué)的計(jì)算生物學(xué)家克里斯·阿達(dá)米博士，研究使用遺傳學(xué)的算法對一大群執(zhí)行某項(xiàng)任務(wù)的機(jī)器“大腦”進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。

　　舉個(gè)例子，這個(gè)任務(wù)可以是找出一個(gè)迷宮的出口。建模實(shí)驗(yàn)的結(jié)果顯示，任務(wù)完成最出色的機(jī)器“大腦”會產(chǎn)生出數(shù)量最多的虛擬“后代”，這一結(jié)果意味著最聰明的機(jī)器人能夠進(jìn)行“繁殖”。

　　研究人員讓這種對機(jī)器“大腦”進(jìn)行選擇的遺傳學(xué)算法運(yùn)行了數(shù)千代，有時(shí)甚至數(shù)十萬代，并把“存活”下來的“大腦”下載到機(jī)器人上，然后讓這些機(jī)器人執(zhí)行現(xiàn)實(shí)世界中的各種任務(wù)。

機(jī)器人大腦

　　在這些機(jī)器人執(zhí)行的各種任務(wù)中，有一項(xiàng)最為復(fù)雜。這項(xiàng)任務(wù)要求多個(gè)機(jī)器人搞清楚并記住它們走出一個(gè)房間的先后順序。隨后科學(xué)家命令這些機(jī)器人按照上述順序，或者是與此相反的順序，重新進(jìn)入這個(gè)房間。

　　“這項(xiàng)任務(wù)之所以復(fù)雜，是因?yàn)檫@些機(jī)器人必須要能夠識別彼此的身份”，阿達(dá)米博士介紹說。

　　在運(yùn)行了這個(gè)進(jìn)行選擇的遺傳學(xué)算法之后，這些機(jī)器人似乎解決了這個(gè)難題，它們學(xué)會了利用某些動作來告訴其它機(jī)器人自己的身份。阿達(dá)米博士相信通過讓機(jī)器人“大腦”在復(fù)雜的世界中進(jìn)行進(jìn)化，迫使它們進(jìn)行互動，是產(chǎn)生出有自我意識的人工智能的最好方法。