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日本色图视频
GHS是第一生产力 。
一张毫无规则的马赛克图片，在无数次的动态进化后会变成什么样？一位日本网友找到了答案——它可能是张色图 。
今年年初 ， 这位名叫群青ちきん的网友在自己设计的游戏网站上发布了这样一个页面，叫“让我们用遗传算法来算出色图” 。他计划在网友的帮助下，引导马赛克图的变化走向，让它自觉生成一张色图 。
而结果是 ， 在一个月时间里，在遗传至第11225代马赛克、经历了126,000,625次选择后 ， 实验获得了成功 。
马赛克怎么知道什么更“色”？答案当然是来自玩家的选择 。游戏的大致规则是：最开始先由系统提供随机生成的图片 ， 玩家则需要在其中选出看起来更色的一张 ， 再利用算法推演循环，直到它成长为一张真正意义上的色图为止 。
只不过当玩家们兴致勃勃点开链接想要好好发挥一番时，或许会首先受到意料之外的纯正马赛克冲击 。
一开始的马赛克图大概是这样的
“挑选出更色的一张图”的要求并没有想象中那么简单，实际上，每一位参与游戏的玩家都曾经感受到了左右为难 。因为大部分时候，玩家要面对的两张图在肉眼上几乎分不出区别，哪一张更色一些 ， 只能凭借直觉来判断 。
而对于在更早期接触这个游戏的玩家来说 ， 面对的挑战看起来更不人道 。他们几乎要面对两张完完整整的马赛克来挑选出“更色”的一个，且看上去不管哪张图胜出都实在没什么依据可言 。
请挑选出更性感的马赛克？
最开始，面对成千上万张形态各异的马赛克，作者自己也忍不住承认，对实验能否成功将信将疑 。毕竟玩家要扮演的就像是一个无情的人工智能色图筛选器，在一时半会儿还看不见筛选成果，枯燥不说，满屏幕的马赛克也确实让人有些头昏眼花 。
但事情很快就在第两千七百代马赛克中出现了转机 。在经过玩家们四百多万次的热情点击之后，淡黄色开始逐渐往图片中部聚集 ， 混乱的画面看起来有了些许规律，革命性的瞬间也终于发生——模糊的图片里利用浅粉色的圆形勾勒出了欧派的形状了 ， 并在后续生成的图片里稳定出现了欧派 。
第2740代
马赛克是怎么知道欧派属于色图要素并保留下来的？除了人类的热心帮助之外，欧派的成功归功于实验标题中的遗传算法 。
高中生物里就曾经对生物的遗传规律做过解释：只有更适应大自然的生物才能存活下来 ， 繁衍后代，遗传优良的性状，使得整个物种向上，完成适者生存 。遗传算法就是利用这个原理筛选出欧派的，只不过筛选标准是“色不色” 。
遗传算法的运算里，所有无序的马赛克图可以看成是一个种群，人类的标准就是种群适应度，在网页中玩家会获得两张随机生成但有细微差别的马赛克图，进行一对一的决斗，胜利者会与另一张胜利者“交配” ， 把优质性状（也就是色图元素）留下来，传给下一代 。能够适应的马赛克图就能够存活下来，否则就会在激烈的竞争中因为没有满足人类的需求而默默消失 。
但仅仅只是繁衍优质属性还不够，在程序中，下一代产生的马赛克图有1%的可能性产生随机变异，就如同生物的演化一样 ， 变异是产生优良性状最好的来源，比如第一个在马赛克图片中心出现的浅黄色圆形 ， 一定会在层层筛选中存活下来，成为演变中不可或缺的一笔 。
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