Podsumuj artykuł:  W teorii ewolucji Darwina życie jest w stanie ewoluować poprzez proces "selekcji naturalnej", gdzie pewne cechy stają się mniej lub bardziej powszechne u zwierząt w zależności od ich korzyści. Teraz naukowcy zaczynają naśladować ten sam proces w robotach, aby mogli nauczyć się wykonywać złożone zadania. Badania obejmują podobny proces selekcji, ale na większą i szybszą skalę, pozwalając sztucznym mózgom wybrać najbardziej wartościowe cechy i kontynuować ewolucję. Badania przeprowadzone przez zespół z Michigan State University wykorzystały algorytmy genetyczne do modelowania dużej populacji mózgów robotów (zdjęcie z magazynu). Poproszono je o wykonanie zadań, takich jak znalezienie wyjścia do labiryntu. Ci, którzy wykonali zadanie najlepiej, symulowali potomstwo, tworząc lepszy mózg. Badania prowadzone przez biologa komputerowego dr Chris'a Adami'ego z Michigan State University obejmują wykorzystanie algorytmów genetycznych do modelowania dużej populacji "mózgów" robotów pracujących nad zadaniem. Na przykład, to może być znalezienie wyjścia do labiryntu. Mózgi, które wykonały zadanie najlepiej, miały największą liczbę symulowanych "potomków", co oznacza, że najinteligentniejsze roboty się pomnożyły. Naukowcy uruchomili ten algorytm genetyczny przez tysiące, a czasami setki tysięcy pokoleń, a następnie pobrali przetrwałe mózgi do robotów, które wykonywały zadania w świecie zewnętrznym. Jedno z bardziej skomplikowanych zadań, nad którym pracowali roboty zespołu, wymagało wielu maszyn, aby dowiedzieć się i zapamiętać, w jakiej kolejności opuszczają pokój. Następnie robotów poproszono o powrót do pokoju, albo w takiej samej kolejności, w jakiej wyszli, albo w odwrotnej kolejności. "To trudne, ponieważ roboty muszą się nawzajem identyfikować" - powiedział dr Adami. W grudniu 2014 roku naukowcy po raz pierwszy naśladują ewolucję w laboratorium, używając kropli oleju. Naukowcy, którzy za tym stoją, twierdzą, że ich praca dowodzi, że niebiologiczny system składający się z substancji chemicznych może ewoluować. Odkrycie to ważny krok w kierunku stworzenia syntetycznego życia i może...
Badania przeprowadził zespół z Michigan State University. Użyli algorytmu genetycznego do modelowania dużej populacji mózgów robotów. Poproszono je o wykonanie zadań, takich jak znalezienie wyjścia do labiryntu. Te, które wykonywały zadanie najlepiej, symulowały " potomstwo " i się rozmnażały. W ten sposób mogliby nauczyć się wykonywać zadania coraz lepiej. To symuluje teorię doboru naturalnego Charlesa Darwina.