這篇文章的總結:  在達爾文的進化論中,生命能夠通過"自然選擇"的過程進化, 現在研究人員開始在機器人中模擬同樣的過程, 這項研究涉及類似的選擇過程, 但是在更大更快的規模上, 允許人工大腦挑選出最有價值的特徵並繼續進化. 密歇根州立大學的一個團隊使用遺傳演算法對大量機器人大腦進行了研究 (圖為圖片庫). 這些被要求執行任務, 那些做得最好的人模擬了後代, 創造出更好的大腦. 這項由密歇根州立大學的計算生物學家克里斯·阿達米博士領導的研究涉及使用遺傳演算法來建模一大群在一項任務上工作的機器人"大腦". 例如,這可能是尋找迷宮的出口. 執行任務最好的大腦擁有最多的模擬"後代", 研究人員在幾千,甚至幾十萬代的時間裡執行了這種遺傳演算法, 然後將倖存的大腦下載到機器人中, 團隊機器人所做的一項複雜任務是需要多臺機器來確定和記住它們要離開一個房間的順序. 機器人被要求回到房間, <unk>這是困難的, 因為機器人必須相互識別, 2014 年 12 月, 科學家們首次在實驗室中使用油滴模仿進化. 研究人員聲稱他們的研究證明了由化學物質構成的非生物系統可以進化. 這些發現標誌著創造合成生命的重要一步,
這項研究是由密歇根州立大學的一個團隊進行的. 他們使用遺傳演算法來建模大量機器人的大腦. 這些被要求執行任務,比如找到迷宮的出口. 那些做得最好的人模擬了"後代"並繁殖. 這樣他們就能學會更好地完成任務. 它模擬了查爾斯·達爾文的自然選擇理論.