这项研究所牵涉到的自由选择过程和自然选择类似于，但自由选择的尺度比自然选择更大，速度也更慢。这使得人工大脑需要自由选择出有多数有益的特征并大大演化。领导这项研究的是密西根州立大学的计算出来生物学家克里斯阿达米博士，研究用于遗传学的算法对一大群继续执行某项任务的机器大脑展开数学建模。

　　荐个例子，这个任务可以是找到一个迷宫的出口。建模实验的结果显示，任务已完成伟大的机器大脑不会产生出有数量最少的虚拟世界后代，这一结果意味著最聪明的机器人需要展开交配。　　研究人员让这种对机器大脑展开自由选择的遗传学算法运营了数千代，有时甚至数十万代，并把存活下来的大脑iTunes到机器人上，然后让这些机器人继续执行现实世界中的各种任务。

机器人大脑　　在这些机器人继续执行的各种任务中，有一项尤为简单。这项任务拒绝多个机器人搞清楚并忘记它们走进一个房间的先后顺序。随后科学家命令这些机器人按照上述顺序，或者是与此相反的顺序，新的转入这个房间。　　这项任务之所以简单，是因为这些机器人必需要需要辨识彼此的身份，阿达米博士讲解说道。

　　在运营了这个展开自由选择的遗传学算法之后，这些机器人或许解决问题了这个难题，它们学会了利用某些动作来告诉他其它机器人自己的身份。阿达米博士坚信通过让机器人大脑在简单的世界中展开演化，被迫它们展开对话，是产生出有有自我意识的人工智能的最差方法。

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