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無奈的云木蟲 (著名寫手)
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【轉(zhuǎn)帖】計算機(jī)模擬生命形式進(jìn)化出基本智能【無重復(fù)】 已有3人參與
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據(jù)英國《每日電訊報》8月6日(北京時間)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)家制造運(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)制并不完美,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(shí)驗(yàn)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(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(shí)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制造出真正的人工智能。 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(shí)現(xiàn)和現(xiàn)實(shí)中的自然人競爭。 來源:科學(xué)網(wǎng) http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2010/8/235711.shtm |

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至尊木蟲 (著名寫手)
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木蟲 (正式寫手)
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