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計算機(jī)模擬生命形式進(jìn)化出基本智能
閱讀：322 發(fā)布時間：2013-10-21計算機(jī)模擬生命形式進(jìn)化出基本智能
英國《每日電訊報》報道,，美國密歇根州立大學(xué)科學(xué)家利用計算機(jī)模擬的生命形式，使它們在電子世界里自我復(fù)制繁殖,，并逐步進(jìn)化到產(chǎn)生基本智能,。這對未來在計算機(jī)里“孵化”人工智能的大腦帶來了希望。
阿維蒂恩斯,，這個在被稱為“阿維達(dá)”的計算機(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)制錯誤會在它們的編碼中產(chǎn)生不同。
早期的實驗給阿維蒂恩斯設(shè)計了一串細(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，一個突變使得細(xì)胞串中的某個細(xì)胞有了一個能指導(dǎo)它得到更多食物的“基因”,，并在食物豐富的地方產(chǎn)下一個新細(xì)胞,。這個新細(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：初級記憶，向著食物源運(yùn)動等等,。
參與實驗的科學(xué)家羅伯特·潘諾克說,，這種能力需要某些初級智能思維。后期的實驗給阿維蒂恩斯增加了新的困難,，除了包含“重復(fù)你在上個細(xì)胞中所做的”這類簡單指令,，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)實中的計算機(jī),，結(jié)果計算機(jī)也會向著光源運(yùn)動。
這對研究智能的基本進(jìn)化帶來了曙光,。對數(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)可能會在未來使研究人員出真正的人工智能,。
另一個由密歇根大學(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”,，由計算機(jī)模擬神經(jīng)元組成,，每個模擬細(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，得到一個不同的人工大腦,。
克魯恩在一個機(jī)器人上測試了這個大腦,，讓它執(zhí)行諸如穿過界面之類的任務(wù)，隨后摘下這個在執(zhí)行任務(wù)時表現(xiàn)良好的大腦,，對它進(jìn)行復(fù)制后并在其中加入了容錯指令,，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)計任務(wù)時,，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,，甚至實現(xiàn)和現(xiàn)實中的自然人競爭。
計算機(jī)模擬生命形式進(jìn)化出基本智能