Kortfattet artikel:  I Darwins evolutionsteori er livet i stand til at udvikle sig gennem en proces af "naturlig udvælgelse", hvor visse træk bliver mere eller mindre almindelige hos dyr baseret på deres fordel. Og nu er forskere begyndt at efterligne den samme proces i robotter, så de kan lære at udføre komplekse opgaver. Forskningen involverer en lignende udvælgelsesproces, men på en større og hurtigere skala, så kunstige hjerner kan udvælge de mest værdifulde træk og fortsætte med at udvikle sig. Forskning udført af et team fra Michigan State University brugte genetiske algoritmer til at modellere en stor population af robot hjerner. Disse blev bedt om at udføre opgaver som f.eks. at finde udgangen til en labyrint. De, der udførte opgaven bedst, havde simuleret 'afkom', hvilket skabte en bedre hjerne. Forskningen, der ledes af computationsbiologen Dr. Chris Adami fra Michigan State University, indebærer brug af genetiske algoritmer til at modellere en stor population af robot "hjerner", der arbejder på en opgave. Det kunne for eksempel være at finde udgangen til en labyrint. De hjerner, der udførte opgaven bedst, havde det største antal simulerede "efterkommere", hvilket betyder, at de smarteste robotter blev mangedoblet. Forskerne kørte denne genetiske algoritme over tusindvis, og nogle gange hundredtusindvis af generationer, og downloadede derefter de overlevende hjerner ind i robotter, der udførte opgaverne i den ydre verden. En af de mere komplicerede opgaver, holdets robotter arbejdede på, krævede flere maskiner til at finde ud af og huske i hvilken rækkefølge de skulle forlade et rum. Robotterne blev derefter bedt om at komme tilbage i lokalet, enten i samme rækkefølge som de forlod lokalet, eller i omvendt rækkefølge. <unk>Det er vanskeligt, fordi robotterne skal identificere hinanden, <unk>sagde dr. Adami. I december 2014 efterlignede forskere for første gang evolutionen i laboratoriet ved hjælp af olie dråber. Forskerne bag undersøgelsen hævder at deres arbejde beviser at et ikke-biologisk system bestående af kemikalier kan fås til at udvikle sig. Fundene markerer et vigtigt skridt i retning af at skabe syntetisk liv og kan...
Forskningen blev udført af et team fra Michigan State University. De brugte genetiske algoritmer til at modellere en stor population af robot hjerner. Disse blev bedt om at udføre opgaver, såsom at finde udgangen til en labyrint. De, der udførte opgaven bedst, havde simuleret 'afkom' og formere sig. På den måde kunne de lære at udføre opgaver bedre og bedre. Det simulerer Charles Darwins teori om naturlig udvælgelse.