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密歇根州立大学的研究人员表示，真正的智能技术在人类层面还有很长的路要走，但他们在《自然主义者》年发表的新论文探索了计算机如何开始像自然生物一样发展和学习，这对许多人产生了影响。领域，包括人工智能。
密歇根州立大学计算机科学系的安塞尔莫庞特斯说：“我们知道所有生物都有一定的学习能力，但我们不确定这些能力最初是如何进化的。现在我们可以在虚拟世界中观察这些重大的进化事件。”研究员和主要作者。“了解学习行为的进化将有助于我们理解学习行为的原理，并为神经科学、教育、心理学、动物行为甚至人工智能提供洞见。它还为我们的大脑如何工作提供了线索，甚至可能指导机器人像人类一样有效地从经验中学习。”
《MSU综合生物学》的合著者和教授弗雷德戴尔认为，这些发现具有巨大的潜在影响。
戴尔说：“我们正在解开关于我们自己的认知是如何形成的以及如何塑造未来的故事。”“了解我们自己的起源使我们能够开发能够观察和学习的机器人，而不是为每个单独的任务编程。”
结果是第一次演示，展示了无脑人工生物中联想学习的进化。这是一个展示这个过程的视频。
庞特斯说：“我们的灵感来自动物学习地标并利用它们在环境中导航的方式。”“例如，在实验室实验中，蜜蜂学会将某些颜色或形状与方向联系起来，并在复杂的迷宫中导航。”
学习通过化石观察进化—— Nature将花费一生多的时间观察——由生物学家和计算机科学家组成的MSU跨学科团队使用了一个数字进化程序，这使他们能够在短短几个小时内观察数万代人的进化，这是生命系统无法实现的壮举。
在这种情况下，生物体进化到学习和使用环境信号来帮助它们在环境中导航和寻找食物。
