Povzetek članka:  V Darvinovi teoriji evolucije se življenje lahko razvije skozi proces "naravne selekcije", kjer določene lastnosti postanejo bolj ali manj pogoste pri živalih glede na njihovo korist. In zdaj raziskovalci začenjajo posnemati isti proces v robotih, tako da se lahko naučijo, kako opravljati zapletene naloge. Raziskava vključuje podoben proces selekcije, vendar v večjem in hitrejšem obsegu, kar umetnim možganom omogoča, da izberejo najbolj koristne lastnosti in se še naprej razvijajo. Raziskava, ki jo je izvedla skupina z Michiganske državne univerze, je uporabila genetske algoritme za modeliranje velike populacije možganov robotov. Od teh so zahtevali naloge, kot je iskanje izhoda iz labirinta. Tisti, ki so opravljali nalogo najbolje, so simulirali "potomec", tako da so ustvarili boljši možgani. Raziskava, ki jo vodi računalniški biolog dr. Chris Adami z državne univerze v Michiganu, vključuje uporabo genetskih algoritmov za modeliranje velike populacije "mozgov" robotov, ki delajo na nalogi. Na primer, to bi lahko bilo iskanje izhoda iz labirinta. Možgani, ki so najbolje opravili nalogo, so imeli največ simuliranih "potomcev", kar pomeni, da so se najpametnejši roboti pomnožili. Raziskovalci so genetski algoritem izvajali več tisoč, včasih celo več sto tisoč generacij, nato pa so preživele možgane prenesli v robote, ki so opravljali naloge v zunanjem svetu. Ena od bolj zapletenih nalog, na katerih so delali roboti ekipe, je zahtevala več strojev, da bi ugotovili in si zapomnili, v katerem vrstnem redu bodo zapustili sobo. Roboti so bili nato prosjeni, da se vrnejo v sobo, bodisi v istem vrstnem redu, kot so odšli, ali v obratnem vrstnem redu. "To je težko, ker se morajo roboti med seboj prepoznati", je dejal dr. Adami. Decembra 2014 so znanstveniki v laboratoriju prvič posnemali evolucijo z uporabo kapljic nafte. Raziskovalci trdijo, da njihovo delo dokazuje, da se lahko nebiološki sistem, sestavljen iz kemikalij, razvije. Ugotovitve so pomemben korak k ustvarjanju sintetičnega življenja.
Raziskavo je izvedla ekipa iz državne univerze v Michiganu. Z uporabo genetskih algoritmov so modelirali veliko populacijo možganov robotov. Od njih so zahtevali naloge, kot je iskanje izhoda iz labirinta. Tisti, ki so najbolje opravili nalogo, so simulirali "potomec" in se množili. Tako bi se lahko naučili opravljati naloge vse bolje in bolje. Simulira Darvinovo teorijo naravne selekcije.