Evolúciós robotikával foglalkozó kutatók egyre gyakrabban teszik fel a kérdést: miért fáradozzanak újabb, jobb gépek fejlesztésével, ha már mai robotok is meg tudják tenni ugyanezt?

Az ötlet egyfajta high-tech darwinizmust juttat az eszünkbe. Lényege, hogy szakemberek saját forráskódjukat elemző és másokkal „találkozó”, egymás között kódokat cserélgető, összekeverő mesterséges intelligenciákat, robotokat fejlesztenek. Ezek a robotok a kereszteződésekkel stb. természetes folyamatok mintájára, organikus létformákhoz hasonlóan hoznak létre „utódokat.”

2015-ben a Cambridge Egyetemen robotok személyre szabhatóságát és evolúcióját tanulmányozták. Abból indultak ki, hogy a repetitív feladatokat végző gépeket tipikusan tömeges gyártásra, s nem tömeges egyedire alakításra fejlesztik. Viszont innovációra és kreativitásra alkalmas szerkezetekben gondolkoztak.

A kísérlet során az anyarobot saját gyerekeket épített. Az utódokat adott idő alatt megtett össztávolságok alapján hasonlították össze, majd kiválasztották a legjobbakat, ők jelentették a következő generáció alapjait, hogy a legideálisabb tulajdonságok fejlődjenek ki bennük.

Összesen öt generációt, generációnként tíz-tíz gyerekrobotot teszteltek. Az utolsó iterációnál a legalkalmasabb egyed kétszer gyorsabban teljesített, mint az előző generáció „bajnoka.”

A robotok az állatokhoz hasonlóan fejlődtek. 1-5 gént tartalmazó genommal rendelkeztek. A gének a gyerek alakjára, felépítésére és mozgására vonatkozó infókat tartalmaztak. Minden egyes generációnál a legsikeresebb utód genomját változatlanul hagyták, míg a többiek genetikai mutáción, kereszteződésen mentek át, vagy bizonyos génjeiket egyszerűen töröltek.

Teljesítményük generációról generációra javult, és az utolsó anya humán tervezők által kivitelezhetetlen formákkal és mozgásmintázatokkal ajándékozta meg „utódait.”

A környezeti feltételekre reagáló biológiai élethez hasonlóan, az így generált robotutódok jobban alkalmazkodnak közegükhöz.

Jelenleg több kutatócsoport igyekszik evolúciós módszerekkel minél hatékonyabb robotokat fejleszteni.

Az Amszterdami Szabadegyetemen kidolgozott rendszer jól szemlélteti, hogy a jövő robotjai hogyan cserélgetik és kombinálják össze egymás genetikai információit.

A két „szülőt” úgy programozták, hogy összekevert kódjaikkal és egyes mutálódott vagy magától kifejlődött modulokkal rendelkező „újszülöttet” kódoljanak.

„Nagyon változatos az egész, és lehetőségünkben áll feltérképezni a tervezés egyébként kiaknázatlan területeit” – nyilatkozta David Howard, az egyik kutató.

Howard szerint idővel tömegesen fejleszthetők egy-egy feladatra szakosodott robotok, amelyek aztán sikeresebb generációkat hoznak létre. Minél több a generáció, annál jobban specializálódnak, annál magasabb szintű teljesítményre lesznek képesek.

„A természetes evolúciót a környezethez valóban alkalmazkodó, specializálódó lények teremtése teszi döbbenetesen hatékonnyá” – összegez Howard.