AI模拟生物进化的自然选择
自然选择是生物进化的核心驱动力，而AI正通过算法模拟这一过程，为解决复杂问题提供新思路。其核心机制是构建“数字生物”种群：每个个体对应一组参数或算法，类似生物的基因。模拟中，AI先通过随机变异（如参数扰动）或交叉重组（类似基因交换）生成多样化个体，再设定“适应度函数”评估其表现——如同自然环境筛选优势性状。表现优异的“数字生物”被保留并繁殖，将“优秀基因”传递给下一代，经多代迭代后，种群逐步优化。这类模拟已广泛应用：进化算法优化神经网络结构提升精度，模拟生态系统研究物种竞争与共存，甚至设计机器人步态实现自适应运动。AI对自然选择的模拟，不仅为工程优化提供高效工具，更帮助人类深化对生物进化机制的理解，展现了跨学科融合的创新潜力。
