亚利桑那州立大学生物计算、安全和社会生物设计中心主任Stephanie Forrest 。
“机遇突变”和“自然选择”这对“进化”的简单原则 ， 让大自然创造了多姿多彩的生命 。 尽管科学水平已经高度发达 ， 工程设计仍在尽力模仿大自然 ， 以获取更大进步 。 现在 ， 这种情况也许将有所改变 。
techxplore.com网站当地时间1月19日报道 ， 美国亚利桑那州立大学计算、安全和社会生物设计中心主任Stephanie Forrest和德克萨斯大学奥斯汀分校研究人员Risto Miikkulainen探索了进化计算（EC）领域 ， 在这一领域内 ， 计算机系统可以模拟达尔文进化论的不同方面 。 相关研究成果刊登在《自然?机器智能》杂志中 。
新研究强调了人类科技在复制进化过程方面所取得的进展 ， 并讨论了这对工程设计、软件优化及医学的意义 ， 以及对生物进化基础问题认知的促进作用 。 Forrest说：“现在 ， 人类已坐拥大量计算资源 。 EC将推动人工智能的进一步发展 。 ”
Forrest等人聚焦达尔文进化论六大特征（开放性、组织结构的重大转变、中立和随机漂移、多客观性、复杂的基因型到表型映射、共同进化） ， 考察了数字系统能否成功对其进行复制 。
达尔文揭示了随机迭代过程是如何在初始条件下 ， 持续改善生物的适应性 。 通过实施EC机制 ， 计算机科学家希望计算机也能通过类似的突变和选择过程 ， 找出各种问题的解决方案 。 这样 ， 解决方案也许会更加难以预测 。 EC的应用包括在计算机上创建一个初始的个体群体 ， 然后根据变异、选择和遗传原则 ， 让群体随时间推移自行进化 。 其基本理念很简单 ， 但实施细节非常复杂 。 EC方法不仅能用于模拟生物系统（如生态学或癌症） ， 还能模拟社会系统（如经济动态） 。 原则上讲 ， 几乎任何系统（或技术）都有可能实现计算机自动化 ， 这也是计算机科学的长期目标之一 。
开放性（Openendness）是指在没有确定最终状态的情况下 ， 无限推进转变过程的能力 。 Forrest在论文中列举了若干人工生命程序的例子 ， 证实人类科技已经达到一定程度的开放性 。 多客观性（Multi-objectivity）暗示了生物适应性的复杂性 ， 它是多种权衡的结果——例如：觅食还是求偶？繁衍大量后代还是保护少量幼仔？这些特征必须相互平衡 ， 才能达到最大化的繁殖成功率 。
最近 ， 研究人员已经在多客观性的程序应用方面取得了进步 。 共同进化（Co-evolution）指多个物种通过复杂的合作和竞争在进化过程中相互作用的现象 。 这种动态已经成功找到融入EC应用的“入口” ， 包括游戏和机器人导航等 。
尽管如此 ， 大自然仍然保留着一些进化底牌——研究人员发现 ， 某些达尔文式过程难以被计算机程序复制 ， 用于解决实际问题 。 此外 ， EC技术模拟的过程 ， 与自然界“本体”相比也存在显著差异 。 例如 ， 与生物物种的达尔文进化论不同 ， EC倾向于通过对小种群（被抑制的基因漂变等神经过程更多）施加强大的选择压力来运作 。
此外 ， 由于人类对重要组织的变化策略仍知之甚少 ， 因此 ， 计算机也无法对其进行复制 。 在自然界 ， 结构会自然地产生巨大变化——从自我复制的分子 ， 到膜结合细胞、多细胞生物 ， 再到有语言有文化的社会 。 要找出自然界组织变迁的细节 ， 人类还有很多工作要做 。
科界原创
编译：德克斯特
审稿：西莫
责编：陈之涵
期刊来源：《自然?机器智能》
期刊编号：2522-5839
原文链接：
https://techxplore.com/news/2021-01-cyber-evolution-science-harnessing-power-darwinian.html
【达尔文|计算机科学如何利用达尔文理论“进化”？】版权声明：本文由科界平台原创编译 ， 中文内容仅供参考 ， 一切内容以英文原版为准 。 转载请注明来源科技工作者之家—科界App 。
推荐阅读
- 科学|中阳县北街小学：体验科学魅力
- 牛上|英媒文章：2021年最有趣的科学发现
- 最新消息|宝马LG和其他公司正考虑使用量子计算机解决具体问题
- 曹志兴|90后教授曹志兴：最一流的基础科学来源于好奇心
- 审判|直接服务“三城一区”主平台，怀柔科学城知识产权巡回审判庭成立
- 计算机|孟祥飞：用超算推动一个加速创新的中国
- 生物地球化学过程|我国科学家发现第五条甲烷产生途径
- 孩子|“双减”后 科学实践课如何做好“加法”
- 生命科学学院|科技馆内感受科技魅力
- 牙膏管|太空跨年是什么体验？航天员在太空也能吃到家乡美食？| 科学密探