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計(jì)算機(jī)模擬生命形式進(jìn)化出基本智能
英國《每日電訊報(bào)》報(bào)道，美國密歇根州立大學(xué)科學(xué)家利用計(jì)算機(jī)模擬的生命形式，使它們?cè)陔娮邮澜缋镒晕覐?fù)制繁殖，并逐步進(jìn)化到產(chǎn)生基本智能。這對(duì)未來在計(jì)算機(jī)里“孵化”人工智能的大腦帶來了希望。

　　阿維蒂恩斯，這個(gè)在被稱為“阿維達(dá)”的計(jì)算機(jī)世界里生存的數(shù)字生物，由密歇根州立大學(xué)科學(xué)家運(yùn)行。阿維蒂恩斯用計(jì)算機(jī)編碼而不是DNA來繁殖，每次的自我復(fù)制并不，隨機(jī)的復(fù)制錯(cuò)誤會(huì)在它們的編碼中產(chǎn)生不同。

　　早期的實(shí)驗(yàn)給阿維蒂恩斯設(shè)計(jì)了一串細(xì)胞，并給它難度不同的食物以讓它自生自滅。經(jīng)過100代繁殖后，一個(gè)突變使得細(xì)胞串中的某個(gè)細(xì)胞有了一個(gè)能指導(dǎo)它得到更多食物的“基因”，并在食物豐富的地方產(chǎn)下一個(gè)新細(xì)胞。這個(gè)新細(xì)胞復(fù)制得更快，因而比其他細(xì)胞有更多的后代。經(jīng)過數(shù)千代以后，阿維蒂恩斯進(jìn)化出了更驚人的能力：初級(jí)記憶，向著食物源運(yùn)動(dòng)等等。

　　參與實(shí)驗(yàn)的科學(xué)家羅伯特·潘諾克說，這種能力需要某些初級(jí)智能思維。后期的實(shí)驗(yàn)給阿維蒂恩斯增加了新的困難，除了包含“重復(fù)你在上個(gè)細(xì)胞中所做的”這類簡(jiǎn)單指令，還有“到哪里找食物”這類復(fù)雜指令。為了搞清楚這些指令的含義，阿維蒂恩斯必須進(jìn)化出更復(fù)雜的記憶，才能及時(shí)準(zhǔn)確地完成任務(wù)。

　　另一位研究人員勞拉·格拉博斯基說，環(huán)境設(shè)置帶來了選擇壓力，阿維蒂恩斯被迫形成了某種記憶功能。過去在計(jì)算機(jī)里，這種方法只用于高等智能的自我復(fù)制，而這次相反，顯示了記憶從低等簡(jiǎn)單生命中逐步建立起來有多么復(fù)雜。研究人員還演示了通過阿維蒂恩斯進(jìn)化出一種向光性能力，然后用進(jìn)化出的編碼控制現(xiàn)實(shí)中的計(jì)算機(jī)，結(jié)果計(jì)算機(jī)也會(huì)向著光源運(yùn)動(dòng)。

　　這對(duì)研究智能的基本進(jìn)化帶來了曙光。對(duì)數(shù)字有機(jī)生物來說，這雖然還不能算是所謂的學(xué)習(xí)能力，但這一發(fā)現(xiàn)可能會(huì)在未來使研究人員出真正的人工智能。

　　另一個(gè)由密歇根大學(xué)杰弗·克魯恩領(lǐng)導(dǎo)的研究小組，正致力于通過進(jìn)化造出更加復(fù)雜的智能。他們的系統(tǒng)稱為“HyperNEAT”，由計(jì)算機(jī)模擬神經(jīng)元組成，每個(gè)模擬細(xì)胞的功能和人腦中相同位置的神經(jīng)細(xì)胞相同。從簡(jiǎn)單的指令開始，逐步建立復(fù)雜的大腦，然后改變那些指令，得到一個(gè)不同的人工大腦。

　　克魯恩在一個(gè)機(jī)器人上測(cè)試了這個(gè)大腦，讓它執(zhí)行諸如穿過界面之類的任務(wù)，隨后摘下這個(gè)在執(zhí)行任務(wù)時(shí)表現(xiàn)良好的大腦，對(duì)它進(jìn)行復(fù)制后并在其中加入了容錯(cuò)指令，以使它得到進(jìn)化。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，進(jìn)化了的大腦在執(zhí)行設(shè)計(jì)任務(wù)時(shí)，變得比原來守舊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大腦更好。HyperNEAT的大腦已被進(jìn)化到有上百萬的連接，仍能很好地執(zhí)行任務(wù)，而且數(shù)量還能進(jìn)一步提高。

　　克魯恩說，這是人工智能領(lǐng)域的一次巨大變革。在此層面上，數(shù)字生命能進(jìn)化出功能強(qiáng)大的大腦，從而拓展人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容量，打開一條開發(fā)人工大腦的新路，甚至實(shí)現(xiàn)和現(xiàn)實(shí)中的自然人競(jìng)爭(zhēng)。
計(jì)算機(jī)模擬生命形式進(jìn)化出基本智能