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算法|人工智能的进化论，AI的成功学，代码生命如何进化？

算法|人工智能的进化论，AI的成功学，代码生命如何进化？
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就在本周 ， 2021中国人工智能大会在成都召开 。 这是我国人工智能领域的一次盛会 ， 有20多位中外学者和近百名学术技术精英参会 ， 分享各自的研究成果 ， 探讨人工智能领域的未来发展趋势 。
【算法|人工智能的进化论，AI的成功学，代码生命如何进化？】
大会上有一个新趋势 ， 非常值得我们关注 ， 这就是“具身智能” 。 目前的人工智能领域 ， 是软件和硬件分开 ， 各自独立迭代的 。 比如语音语义、视觉识别、辅助决策或者游戏 ， 都是在软件算法里面独立进化 ， 硬件只是作为输入数据、运行数据的物理条件 。
但在未来 ， 人工智能会越来越重视“具身智能” ， 也就是通过创建软硬件结合的智能体 ， 可以简单理解为各种不同形态的机器人 ， 让它们在真实的物理环境下执行各种各样的任务 ， 来完成人工智能的进化过程 。 这种“具身智能”的进化 ， 是纯软件系统当中的进化替代不了的 。
最新的人工智能研究发现 ， 智能生物的智能化程度 ， 和它的身体结构之间 ， 存在很强的正相关性 。 也就是 ， 对于智能生物来说 ， 身体不是一部等待加载“智能算法”的机器 ， 而是身体本身就参与了算法的进化 。 今天地球上所有的智力活动 ， 都是生物通过自己的身体 ， 真真切切地与环境产生交互之后 ， 通过自身的学习和进化所遗留下来的“智力遗产” 。 这个过程 ， 已经被大型的计算机模拟实验所证实 。
就在10月6号 ， 美国斯坦福大学李飞飞教授的团队在《自然·通讯》杂志上发表了一篇非常有启发性的研究 。 他们通过计算机 ， 仿照生物的学习和进化的过程 ， 创造了一个“虚拟宇宙” 。 这个宇宙主要由三条规则构成：
第一 ， 这个宇宙中存在大量像火柴棍一样的虚拟生命 。
这些虚拟生命虽然简单 ， 但是都有各自的基因代码 。 不同的代码对应着不同的火柴棍组合——这就模拟了不同的基因产生不同生命结构的物种的过程 。 比如 ， 有的代码就会产生像八爪章鱼一样的结构 ， 有的代码则会产生像小马一样的四足结构 。
这个宇宙中的第二条规则是 ， 这些形态各异的火柴棍生命 ， 都需要在自己的一生中 ， 通过使用机器学习算法来适应不同的环境 ， 比如平坦的地面、充满障碍的沙丘 ， 在这些环境中完成不同的任务 ， 像是巡逻、导航、躲避障碍物、搬运物资等等 。
这个宇宙中的第三条规则是 ， 通过一段时间的学习训练之后 ， 火柴棍生命之间要相互比赛 ， 只有表现最突出的一部分能够被保留下来 。 然后 ， 它们的基因代码经过相互组合之后 ， 产生大量新的身体结构 ， 再重复第二条规则中的学习适应各类环境和任务过程 。 要注意 ， 上一代虚拟生命遗留给下一代的 ， 只有它们的身体结构 ， 而不包括它们在短暂的一生中学习到的算法 。
这三条规则听起来是不是非常接近物种进化的过程？通过搭建这样一个虚拟宇宙 ， 研究人员在里面使用各种条件 ， 对上千个“物种”进行了严酷的筛选 。 最终发现了一个神奇的现象——那就是 ， 一个物种在前几代通过长期和艰苦的深度学习获得的行为 ， 在后几代中会变成一种类似本能的习惯 。 比如 ， 这些火柴棍生命的祖辈花了很长时间才学会跑步 ， 但是在经过几代进化之后 ， 它们的后代生下来没多久就自己会跑了 。

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