美大学在机器人身上试验“自然选择”进化理论
此次研究机器人“自然选择”过程规模更大，进化速度也更快。在实验中，人工大脑可以挑选最有价值的特征，并且可持续进化。这项研究由密歇根州立大学计算生物学家克里斯·阿达米（ChrisAdami）领导，研究人员利用遗传算法为大批机器人大脑设定模式，包括要求机器人大脑执行任务，比如寻找迷宫出口等。那些在任务中表现最好的机器人大脑有大量模拟“后裔”，意味着最聪明的机器人将倍增。
研究人员运行这种遗传算法数千次，有时候数十万次，然后将幸存的人工大脑下载到机器人中，让后者在外部世界执行任务。其中最复杂的任务之一就是要求众多机器找出并记住它们离开房间的顺序。随后，机器人被要求返回房间，但需要按照它们离开时的顺序或相反顺序进行。阿达米说：“这是非常困难的任务，因为机器人必须有识别对方身份的能力。”
在这一过程中运行遗传算法后，机器人似乎解决了这个问题，它们可通过对方特定动作互相识别。阿达米认为，在复杂世界中，进化的机器人大脑被迫互相交流，这是产生自我意识的最佳路径。他说：“当机器人成为其他机器人大脑的榜样后，它们就会对思维发生思考。我们认为这就是意识的开始。”
阿达米说，有思维的机器人特别有用，人类没有理由担心机器崛起。他说：“当我们的机器人诞生后，它们拥有具备学习能力的大脑，但那只是出于本能。可能需要10年或20年的探索和训练，这些机器人的智慧才能达到人类水平，就像人类成长过程一样。”
阿达米还称：“此前设计类似人类智能的尝试已经失败，因为我们不理解我们自己的大脑如何工作。但是我们知道进化过程如何进行，我们也能在计算机内部加速这一过程。”
编辑：张海云
