סיכום המאמר:  בתאוריית האבולוציה של דארווין, החיים מסוגלים להתפתח באמצעות תהליך של "ברירה טבעית", שבו תכונות מסוימות הופכות נפוצות יותר או פחות בחיות בהתבסס על התועלת שלהן. ועכשיו חוקרים מתחילים לחקות את אותו תהליך ברובוטים, כדי שהם יוכלו ללמוד כיצד לבצע משימות מורכבות. המחקר כרוך בתהליך דומה של בחירה, אך בקנה מידה גדול יותר ומהיר יותר, המאפשר למוחות מלאכותיים לבחור את התכונות הטובות ביותר ולהמשיך להתפתח. מחקר שנערך על ידי צוות מאוניברסיטת מדינת מישיגן השתמש באלגוריתמים גנטיים כדי לדגם אוכלוסייה גדולה של מוחות רובוטים (תמונת המלאי מוצגת). אלה התבקשו לבצע משימות, כגון מציאת היציאה למבוך. אלה שביצעו את המשימה בצורה הטובה ביותר סימולו "צאצא", ויצרו מוח טוב יותר. המחקר, בראשותו של הביולוג המחשוב ד"ר כריס אדמי מאוניברסיטת מדינת מישיגן, כרוך בשימוש באלגוריתמים גנטיים כדי לדגם אוכלוסייה גדולה של רובוטים "מוח" שעובדים על משימה. לדוגמה, זה יכול להיות מציאת היציאה למבוך. למוחות שביצעו את המשימה בצורה הטובה ביותר היה את המספר הגדול ביותר של "צאצאים" מדומים, כלומר רובוטים חכמים מכפילים. החוקרים ניהלו את האלגוריתם הגנטי הזה במשך אלפי, ולפעמים מאות אלפי דורות, ואז הורידו את המוח ששרד לרובוטים שביצעו את המשימות בעולם החיצוני. אחת המשימות המורכבות יותר שהרובוטים של הצוות עבדו עליה דרשו מכונות מרובות כדי להבין ולזכור באיזה סדר הם יעזבו חדר. הרובוטים התבקשו לחזור לחדר, או באותה סדר שהם עזבו, או בסדר הפוך. "זה קשה כי הרובוטים צריכים לזהות אחד את השני", אמר ד"ר אדמי. בדצמבר 2014 מדענים חיקו את האבולוציה במעבדה בפעם הראשונה באמצעות טיפות שמן. החוקרים שמאחורי המחקר טוענים שהעבודה שלהם מוכיחה שמערכת לא ביולוגית המורכבת מחומרים כימיים יכולה להתפתח. הממצאים מסמנים צעד חשוב לקראת יצירת חיים סינתטיים וייתכן...
מחקר בוצע על ידי צוות מאוניברסיטת מדינת מישיגן. הם השתמשו באלגוריתמים גנטיים לדגם אוכלוסייה גדולה של מוחות רובוטים. אלה התבקשו לבצע משימות, כגון מציאת היציאה למבוך. אלה שביצעו את המשימה בצורה הטובה ביותר סימולו 'נכדים' והתרבו. בכך הם יכולים ללמוד לבצע משימות טוב יותר ויותר טוב. זה מדמה את תיאוריית הברירה הטבעית של צ'ארלס דרווין.