記事の要約:  ダーウィンの進化論では 生命は"自然選択"という プロセスを通して進化し 特定の特徴は 利益によって 動物に多かれ少なかれ 共通するものです 現在 研究者達は 同じプロセスを ロボットで真似し始めています 複雑なタスクのやり方を 学ぶためです この研究も 同じような選択プロセスを 行っていますが より大きく より速く 人工脳が 最も価値のある特徴を 選んで進化を続けるようにします ミシガン州立大学の研究チームは 遺伝子アルゴリズムを使って ロボット脳の大群を モデル化しました (画像はこちら) 迷路の出口を探すなど 課題を遂行するよう求められました この課題を最も上手くこなした人は より良い脳を作り出す"子孫"を模倣しました ミシガン州立大学の 計算生物学者のクリス・アダミ博士が 率いるこの研究は 遺伝アルゴリズムを使って ロボット"脳"の大規模な集団を モデルにしています 例えば 迷路の出口を 探しているかもしれません 課題を最も上手くこなした脳は 最も多くのシミュレートされた"子孫"を 生み出しました つまり 最も賢いロボットが 増殖したのです 遺伝アルゴリズムを 何千もの世代で実行し 生存した脳を ロボットにダウンロードして 外の世界で作業を遂行しました ロボットが取り組んだ もっと複雑な課題の"つは 部屋を出る順番を 複数のマシンが 把握し 記憶する作業でした ロボットに部屋に戻るよう 指示されました 出てきた順番でか 逆の順番で "ロボットはお互いを識別しなければならないので難しい"とアダミ博士は言う. 2014年12月 科学者たちは 実験室で初めて 石油の滴を使って 進化を模倣しました この研究の背後にいる研究者は 化学物質から成る 非生物学的システムが 進化させられるということを 証明していると主張しています この発見は 合成生命の創造に向けた 重要な一歩を 標的にしています そして...
ミシガン州立大学の研究チームによって実施された. 遺伝子アルゴリズムを使って ロボットの脳をモデル化しました 迷路の出口を見つけるなど 作業を依頼された この課題を最も上手く遂行したものは "子孫"を模倣し 繁殖した. そうすることで 課題を上手にこなせるようになります これはチャールズ・ダーウィンの 自然淘汰の理論を模倣しています