超级军网密歇根州立大学的成果———进化出人工智能看样子有希望 ...
来源：百度文库 编辑：超级军网 时间：2024/04/30 03:05:27
密歇根州立大学的Charles Ofria和同事创造了一个虚拟世界Avida，用计算机代码代替DNA创造出一个数字有机体Avidians。数字生命在许多方面和真实生命并无二致：它们互相竞争资源，复制、变异和进化等等。他们可能会最终演化出人工智能生命形式。Avidians占据空间很小，更新换代时间也很短，与微生物不同的是它可以被随时终止进化。
此软件可以下载，有兴趣的朋友可以到这里关注一下：http://avida.devosoft.org/密歇根州立大学的Charles Ofria和同事创造了一个虚拟世界Avida，用计算机代码代替DNA创造出一个数字有机体Avidians。数字生命在许多方面和真实生命并无二致：它们互相竞争资源，复制、变异和进化等等。他们可能会最终演化出人工智能生命形式。Avidians占据空间很小，更新换代时间也很短，与微生物不同的是它可以被随时终止进化。
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这个有意思！{:cha:}
它们互相竞争资源，复制、变异和进化等等。
星际争霸发来贺电
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很多可以加入BOT的的游戏，你建个服务器，没人进去玩，里面的BOT还不是一样杀的你死我活，还不是一样互相竞争资源，复制、变异和进化什么的，这怎么算人工智能？这是哪年头的人工智能啊？
人工智能的标志是要有自主意识
人工智能的标志是要有自主意识
人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法（Generic Algorithm, 简称GA）和人工神经网络（Artificial Neural Network,简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改源程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁, 非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。
呵呵，还是没看懂的说。