当AI具有人类大脑的进化能力，机器能产生智慧吗？

在人工智能和机器学习领域，神经进化正在崭露头角，引起了主要实验室和研究人员的热烈关注。一丝新的成功之迹象，激发了更多对深度学习潜力之探索的热情。尽管你可能未曾听说过神经进化在深度学习领域的激荡，但它已在悄然间存在了几十年，如今正因其潜力逐渐被大众认知而获得越来越多的关注。

神经进化，简而言之，是人工智能和机器学习的一个分支领域。它追求的是一种激发类似于人类大脑的进化过程，而这一过程在计算机内部得以实现。换句话说，神经进化试图通过进化算法来发现和优化神经网络的连接和结构。

回溯至我初次涉足人工智能研究的上世纪末，关于计算机内部实现大脑进化的想法令我激动不已，感觉像是冒险探索未知领域。当时，这还是一个颇为模糊且非主流的研究方向。我对这一理念充满好奇和亲切感，于是开始了长达二十多年的探索之旅。我与杰出的同事们共同开发了一系列算法，如NEAT、HyperNEAT以及新颖性搜索等。在这篇博文中，我希望与你分享神经进化的一些激动人心的部分，并提供一些对这一主题的独到见解，避免使用过于专业的术语。我也会从我个人的视角讲述我在这个领域的经历，希望能为更多读者打开一扇探索计算机内大脑进化的窗户。

如果你一直在关注人工智能和机器学习领域的发展，那么深度学习的成功应该不会让你感到陌生。深度学习已经使得计算机在图像识别、无人驾驶汽车甚至电子游戏的角色控制等方面取得了令人瞩目的成就。这些成就不仅让深度学习和人工智能从学术期刊走进了大众媒体，还激发了公众的无限想象。那么，深度学习的背后是什么使得这一成功得以实现呢？

实际上，深度学习的成功得益于人工神经网络（ANN）的最新发展，这是一个已经存在了几十年的技术。ANN源于生物学灵感，模拟了人类的大脑。我们选择大脑作为AI的灵感来源，是因为大脑是迄今为止明确的智能载体。当我们追求实现人工智能时，在某种程度上模仿大脑似乎是一个合理的思路。大脑的关键组件是神经元，这些神经元通过连接发送信号。当大量神经元相互连接形成网络时，我们称之为神经网络。人工神经网络试图模仿神经元之间发送信号的组件集合。这就是深度学习中的“深度网络”背后的基本原理。

仅仅将神经元相互连接并共享信号并不能产生智慧。真正的挑战在于如何精确地确定神经元之间的连接方式。例如，一个神经元强烈影响另一个神经元被称为有很大的权重连接到伙伴神经元。这个连接的权重决定了神经元如何相互影响，从而形成神经网络中特定的激活模式来响应输入。要想获得智能的网络，挑战在于如何确定网络连接的权重。

通常，人们不会通过手工计算来确定连接的权重（现代人工神经网络有上百万个连接），而是将这一问题视为一个学习问题。换句话说，研究人员致力于发明让ANN自行学习特定任务的最佳权重的方法。最常见的方法是通过比较ANN的输出和正确答案，然后通过特定的数学公式来调整权重，使下一次输出更可能正确。

经过无数次对比样例（可能上百万个）的训练后，神经网络开始能够正确分配权重来准确回答问题。很多时候，神经网络的能力甚至可以泛化到回答它没有遇到过的问题，只要这些问题与训练时遇到的问题相似度不是太大。到目前为止，ANN基本上已经学会了应对特定问题。一种常见的调整权重的方法是随机梯度下降法，它是深度学习中非常流行的技术之一。近年来深度学习的成功很大程度上依赖于对由多层神经元构成的ANN进行大规模的训练（这就是“深度”一词的由来），也得益于强大的计算硬件的帮助。

但还有一个重要的问题尚未解决：我们如何首先决定哪些神经元应该连接？换句话说，我们的大脑不仅仅是由连接权重决定的，还由大脑的内部结构决定。神经进化的目标之一就是找到一种方法，让计算机能够在内部自行优化其神经网络的结构和连接权重。这是一个充满挑战但充满前景的研究领域，需要我们继续深入探索和发现新的方法来实现这一目标。神经进化的奥秘与探索之旅

在深度学习的领域中，当我们谈及网络的构建，我们常常要依赖于研究人员的经验和大量的尝试。而在自然界中，大脑的结构则是由漫长的进化过程决定的。我们的大脑，拥有千亿级的连接架构，是经历了数百万年的自然选择后形成的智慧结晶。

我们的大脑架构堪称卓越，它承载着人类的智慧与潜能。实际上，自然界的这种大脑进化，是目前已知的唯一能产生高度智慧的过程。在人工智能领域，神经进化学的目标是激发一种类似进化的过程，并让我们能更深入地理解这一产生智慧的路径。与其他人工智能分支相比，神经进化学具有实际验证的背景——我们的大脑确实是进化而来的。我们深知这是一条通往智慧的康庄大道。

传统的深度学习更侧重于对人工神经网络（ANN）的编程学习，而神经进化则更多地关注于大脑网络本身的原始架构。这包括了哪些神经元连接在一起、连接的权重以及这些连接如何被改变。尽管这两个领域有所交集，但它们的研究方向是不同的。例如，即使经过进化，ANN仍然需要针对特定任务进行学习。有时，进化的ANN也能利用深度学习的技术（如随机梯度下降）来调整其权重。深度学习可以被看作是神经进化的一个分支或补充，主要研究如何学习调整一个（无论是进化还是预先定义的）ANN的连接权重。

但令人兴奋的是，我们假设学习机制本身也是可以进化的。这种观点赋予了神经进化超越传统深度学习的潜力。简而言之，大脑（包括其架构和学习方式）是自然选择的产物。神经进化探索的是大脑出现的所有可能性因素，或是借鉴深度学习的某些方面而让进化决定其他部分。那么神经进化是如何工作的呢？它又如何模拟自然界大脑的进化过程呢？下面我们来揭晓答案。

在人工神经网络（ANN）的神经进化领域中，存在一个特殊的进化过程，它类似于自然界的进化机制。这一过程仿佛是一个自动化的农场，计算机根据适应性选择“父母”，繁衍出下一代。其核心思想虽简单——繁衍后代，但背后的故事却充满了趣味与复杂性。

自第一代定拓扑神经进化算法诞生以来，尽管它们能够创造出新的可能性，但它们所进化出的大脑与自然进化的大脑相比仍有较大差距。这一差距背后隐藏着许多秘密，而这些秘密的揭示常常带来新的洞察，推动神经进化算法的飞跃。这些洞察往往反直觉，挑战了我们的既定认知，展现了自然界的神奇之处。随着这些秘密的逐步揭开，我们学会了如何为进化大脑设计更先进的算法。

在神经进化的旅程中，一个关键的进步在于意识到可进化ANN的复杂性限制。为了克服这些限制，研究人员开始试验一种新方法：让ANN的拓扑和权重都参与进化（TWEANN）。在这个更灵活的版本中，父母ANN的架构可以在后代身上进行微小的改变，例如增加一个连接或一个新的神经元。虽然这个想法很简单，但它的意义非常重大，因为它允许大脑进行更大规模的进化。

多种TWEANN算法在上世纪九十年代出现，它们解决的问题相对简单，如解决数学或控制问题。这个时代的激动人心的部分在于发现人工进化类似于大脑的架构和权重的无限潜力。那时，这个系统的局限尚未被发现，一切都充满了可能性。

这一时期，ANN试图解决许多问题中的一个流行基准是杆平衡问题。这个问题需要控制一个与杆子相连的小车，通过ANN的控制，小车需要尽可能长时间地保持杆子不倒。随着学习方法的不断进步，ANN已经能够解决更加复杂的问题，如同时平衡两个杆子。这些问题的解决标志着该领域的进步。

在这一时期的算法技术细节方面，如果你感兴趣，有一篇由Xin Yao在1999年发表的关于神经进化算法的精彩回顾论文是很好的文献资源。大多数这一时期的创新工作都来自于Stefano Nolfi和Dario Floreano，他们在《进化的机器人》一书中介绍了许多最佳思想。另一本让进化神经网络流行的书是Fogel的经典之作《Blondie24》，它讲述了神经进化算法通过与人类比赛西洋棋达到大师级水平的故事。

作为德州大学Austin分校的一个低年级博士生，我亲身经历了这一领域的变革。我开始严肃地思考神经进化的课题时，一些重要的定拓扑算法已经在这一领域被发明出来。尽管这些算法已经足够聪明了，但我真正的兴趣在于让进化增加复杂性这一想法上。我希望开发一种算法能让ANN在计算机内部探索复杂性，就像自然界中的大脑一样经历进化过程。现有的TWEANN算法似乎仍然缺乏显著增加复杂性的能力。为此我投入了大量时间去研究已有的TWEANN算法并试图理解为什么它们没有达到预期的表现水平。一些挑战是已知的如竞争协定问题等亟待解决。

这个领域的研究仍在进行中，新的发现和突破正在不断推动我们对神经进化的理解向前发展。我期待着未来能有更多的进步和创新出现。融合与创新：神经进化算法的进化之路

在深度学习的世界中，有一种算法如新星般崛起，它就是神经进化算法。尽管它的发展历程历经波折，但每一次的突破都伴随着新的机遇与挑战。作为一个致力于深化理解此领域的个体，我对其中的某些发现感到振奋。特别地，当我们谈论如何将两个父代的ANN融合以创造后代时，背后的问题和挑战似乎比技术本身更加引人入胜。如何巧妙地结合不同的连接权重以形成具有相同功能的网络，这是一个既神秘又富有吸引力的领域。这个过程在想象中可以简单描述为一种寻找自然界潜藏的神奇能力的探险。而在实际操作中，它的复杂性和未知性就如同在一片茫茫大海中寻找宝藏。但正是这些挑战激发了我们对新方法的探索和创新。在这个过程中，一个被称为增强拓扑的神经进化算法（NEAT）的算法逐渐崭露头角。该算法由我和我的导师Risto Miikkulainen共同探索得到，其创新性体现在通过一系列的独特机制解决了之前算法的痛点问题，并通过进化过程增加了人工神经网络的复杂性。其中，“历史标记”机制的引入确保了交叉操作的一致性，为创新架构提供了更大的生存机会。NEAT算法不仅在神经进化领域获得了广泛的认可和应用，更在多个领域取得了令人瞩目的成绩。例如，它在机器人控制、电子游戏代理等领域都有广泛的应用，甚至能够演化出艺术品和音乐。其背后独特的进化机制和创新性的应用吸引了大量的关注和研究。尽管NEAT在深度学习时代之前就已被提出，但它所展现的进化出深层网络的能力使其在现代深度学习领域仍然具有独特的价值。任何伟大的技术都有其局限性。即使是NEAT这样的算法也不例外。它依赖于一种直接编码的DNA机制，这种机制在面对更大规模的神经网络时存在困难。当我们尝试构建规模巨大的网络时，直接使用NEAT面临着难以想象的技术挑战和巨大的工作量。于是神经进化领域的研究者们开始寻找新的编码方法，如间接编码方式等尝试解决这些局限和挑战。间接编码通过压缩DNA信息的方式显著减少了基因的数量，使得进化过程更加高效和灵活。这一领域的开创性工作由多位研究者共同完成，他们展示了间接编码在进化出复杂且类似自然界大脑结构的巨大潜力。神经进化的道路仍在不断前行和探索中，每一次的突破都带来了全新的机遇和挑战。对于我们这一代的研究者来说，我们有幸见证了这一领域的飞速发展和巨大变化。这是一个充满无限可能性和创新的领域，它的每一次进步都让我们对未来充满期待和憧憬。神经进化算法正在不断推动人工智能和机器学习的边界，其独特的进化机制和强大的创新能力让我们看到了人工智能未来的无限可能。随着这一领域的不断发展和深入探索，我们期待更多的突破和创新出现，推动人工智能技术的进步和发展。在自然界中，无论是人工创造的艺术品还是自然界本身展现出来的生物进化，都在无声地述说着有机体的响应性和进化之奇妙。这些展示中，我们看到了自然界的规律响应性在人工创造物中的体现，如Bongard的作品所呈现的那样。来自Brandeis大学的Hornby和Pollack所创造的桌子，展示了令人惊叹的进化结构模式。而间接编码中的最具吸引力的展示无疑是Karl Sims的虚拟创造物，尽管这些展示是二十年前的视频，但它们仍然令人震撼和难忘。

神经进化领域中的间接编码技术已经超越了传统的直接编码方法，如NEAT算法。特别是组合型模式生成网络（CPPNs）的出现，为我们提供了一种全新的视角。这种技术诞生于中佛罗里达大学的进化复杂性研究组，旨在解决直接编码方法的局限性。CPPN采用规则性和对称性来压缩模式基因集合的方法，让研究者可以应对复杂化的网络问题。在自然界中，大脑接收区域的模式正是这种方法的灵感来源。基于超立方的NEAT算法——HyperNEAT则是利用CPPN网络生成进化中连接模式的经典方法。该技术的突破使我们能够进化出更大、更复杂的ANN结构。间接编码的ANN已经在实际应用中显示出其优越性，特别是在机器人步伐进化方面。规则性的连接模式为机器人行走提供了有力的支持。其他实验室也在不断探索神经进化领域的间接编码技术，寻求新的突破和进展。

随着神经进化思想的不断发展，我们逐渐认识到进化不仅仅是基于适应性选择的过程。新颖性搜索思想为我们提供了一个全新的视角。这一思想强调在选择父母时，不应仅仅基于其适应性表现进行选择，而应更多地考虑其新颖性。这一思想挑战了传统的进化观念，鼓励我们跳出适应性的框架，寻求更丰富的进化路径。实际上，有时一些有趣的概念可能看似表现不佳，但它们却可能是未来发展的重要方向。这种观念的转变将有助于我们在复杂的进化过程中找到更多的可能性和发展路径。随着我们对进化的认知逐渐深入，这些新兴观念和技术的发展将为我们的研究开辟新的道路。随着计算机科技的进步，如今我们对候选者的评估方式发生了革命性的变革。从昔日的以结果为导向，到现在的关注每个候选者（如行走机器人）的独特表现，并比较它们与上一代的行为差异。这一转变在神经进化领域尤为显著，新颖性搜索在其中发挥着至关重要的作用。当一个新候选者的行为显著不同于其前辈时，即使其适应性尚待验证，它也有更多机会被选中繁衍后代。这种选择方式，尽管有时令人困惑，但确实给我们带来了全新的思考角度。

关于选择标准，我们习惯性地依赖适应性来衡量一个候选者的成功与否。新颖性也被证明在某些情况下具有不可忽视的价值。在行走机器人的例子中，一个尝试摆腿但摔倒的机器人可能会因其新颖行为而被选中为父母。基于适应性的搜索可能会忽略这种行为，因为它看起来并不成功。这种新颖行为可能是机器人走向行走的重要一步。尽管适应性的欺骗性有时存在，选择新颖性可能会为我们揭示一些意想不到的解决策略。

这种思想进一步引领了神经进化领域的新突破，催生了质量多样化或启示算法这一全新研究领域。这类算法的出现，源于对新颖性的重视和深入挖掘。其主要目标并不是寻找单一的最佳解决方案，而是探索任务的多样性可能性及其广泛的交叉部分。例如，对于四足机器人步态的研究就是一个很好的例子。这类算法的一个代表——MAP-Elites算法在《自然》杂志的封面上被报道过，因为它揭示了大量的机器人步态集合，这些步态可以在机器人遭受损坏时作为备选方案被使用。

当我们深入思考这一切时，新颖性并非为了特定问题的解决而存在的。相反，它的真正价值在于揭示搜索空间中的潜在可能性。至于能否获得最前沿的解决方案则只是这一过程的附带收获。质量多样性算法进一步扩展了新颖性搜索的概念，它以一种更为审慎的方式重新定义了适应性，从而不会损害对新颖性的探索。这种算法能够在搜索空间中自由探索的同时找到最佳解决方案。

神经进化：一种别开生面的深度学习之旅

神经进化的理念正在科技界掀起一股热潮。想象一下，我们的神经网络能够通过进化的力量自我优化，形成一种类似于生物进化的过程，这种力量能够催生出最佳的网络架构，甚至超越传统深度学习的训练方式。如今，这一设想已经吸引了全球顶尖企业的目光，谷歌、Sentient Technologies、MIT Media实验室以及众多知名大学都在此领域倾注心血。初步的成果已经崭露头角，引领着人工智能的新方向。

神经进化的触角已经延伸到另一个引人瞩目的领域——增强学习。在这个领域，研究者们专注于解决控制问题和决策问题。比如，让计算机去玩Atari游戏或是驾驭两足机器人。最近，OpenAI团队的一项实验引起了广泛关注。他们发现一种神经进化的变体方法在某些基准测试任务上的表现与传统基于深度学习的增强学习不相上下。这一发现为人工智能领域注入了新的活力。

神经进化也在其独特的道路上不断前行。例如，许多研究者仍在探索如何进化出可伸缩的ANN（Plastic ANN）。这些网络具有独特的特性，其连接权重可以在网络生命周期内发生改变。这意味着进化的过程不仅决定网络的结构和权重，还决定何时以及如何调整权重的规则。这样的网络更像是能够适应生活变化的大脑。这种思考方式在很大程度上受到了早期研究者如Dario Floreano以及Andrea Soltoggio的神经调节思想的影响。在他们的启发下，研究者们设想允许一部分神经元调整其他神经元的伸缩性，从而创造出更加灵活多变的网络结构。

另一个引人注目的研究方向是开放式无结束的进化。这是一个持续进化、不断创造新可能性的过程。在自然界中，许多生物的进化都是持续不断的、无止境的。研究者们希望能够在计算机中实现类似的进化过程，不断地进化出更复杂、更有趣的行为模式。这是一个巨大的挑战，但同时也是一个充满无限可能的探索之旅。在这个过程中，一个模糊但正在扩大的研究社区正在不断推动无结束算法的边界。他们认为开放式无结束的进化将成为人工智能领域最重大的挑战之一。随着计算能力的不断提升，人们对于新洞察的期待也越来越高。对于人工智能的研究者来说，这是一个充满机遇的时代。电子游戏领域也在不断探索新的应用方式。除了传统的角色控制之外，研究者们还希望通过进化算法创造出新的游戏内容。他们认为进化算法可以作为一种自然的驱动力来生成多样化的内容。Georgios Yannakakis和Julian Togelius等人是这一领域的先锋人物他们的新书《Artificial Intelligence and Games》展示了神经进化在游戏领域的广泛应用前景。如果你对进化神经网络感兴趣那么现在正是参与进来的好时机大量的软件工具可以帮助你轻松上手无需深厚专业知识就能理解并掌握神经进化的基本概念在YouTube上搜索相关关键词还能看到很多业余爱好者在家成功进行神经进化实验的例子神经进化领域的发展潜力巨大随着计算能力的提升新洞察的潜力也在增长考虑到进化是迄今为止我们唯一知道能真正产生人类级别智能的方法神经进化的未来发展值得期待同时我们还可以通过参与相关活动来深入了解人工智能的前沿成果以及深度学习和无监督学习等关键领域的最新进展在这个信息日新月异的时代我们一起期待更多突破性的成果和发现如今这一领域的发展正处于关键时刻许多业界领军人物也已经开始参与到这一创新研究中来我们需要抓住这个机遇深入了解这一前沿科技而这也是我们的共同责任和未来努力的方向作为一名深耕该领域的专家Kenneth O Stanley分享了更多关于神经进化的见解和展望他作为中佛罗里达大学计算机科学的副教授领导着进化复杂性研究组同时也是Uber人工智能实验室的资深研究科学家致力于通过个人力量推动这一前沿科技的突破发展若你对这个话题感兴趣可以关注相关的前沿报道参加相关会议并加入到这个充满活力与机遇的研究社区同为科技进步做出贡献