Among the first uses of the computer was the development of programs to model perception, reasoning, learning, and evolution. Further developments resulted in computers and programs that exhibit aspects of intelligent behavior. The field of artificial intelligence is based on the premise that thought processes can be computationally modeled. Computational molecular biology brought a similar approach to the study of living systems. In both cases, hypotheses concerning the structure, function, and evolution of cognitive systems (natural as well as synthetic) take the form of computer programs that store, organize, manipulate, and use information.
Systems whose information processing structures are fully programmed are difficult to design for all but the simplest applications. Real-world environments call for systems that are able to modify their behavior by changing their information processing structures. Cognitive and information structures and processes, embodied in living systems, display many effective designs for biological intelligent agents. They are also a source of ideas for designing artificial intelligent agents. This book explores a central issue in artificial intelligence, cognitive science, and artificial life: how to design information structures and processes that create and adapt intelligent agents through evolution and learning.
The book is organized around four topics: the power of evolution to determine effective solutions to complex tasks, mechanisms to make evolutionary design scalable, the use of evolutionary search in conjunction with local learning algorithms, and the extension of evolutionary search in novel directions.
در میان اولین استفاده از کامپیوتر توسعه برنامه های به مدل ادراک، استدلال، یادگیری و تکامل بود. پیشرفت های بیشتر در کامپیوتر و برنامه هایی که از جنبه های رفتار هوشمند نشان می دهند. زمینه هوش مصنوعی است در فرض که فکر فرایند را می توان محاسباتی مدل است. زیست شناسی مولکولی محاسباتی یک رویکرد شبیه به مطالعه سیستم های زنده به ارمغان آورد. در هر دو مورد، فرضیه های مربوط به ساختار، عملکرد و تکامل سیستم های شناختی (طبیعی و مصنوعی) را به صورت برنامه های کامپیوتری که ذخیره، سازماندهی، اداره و استفاده از اطلاعات است.
سیستم که اطلاعات ساختار پردازش به طور کامل برنامه ریزی دشوار است به طراحی برای همه، اما ساده ترین برنامه های کاربردی. محیط های دنیای واقعی برای سیستم است که قادر به تغییر رفتار خود را با تغییر ساختار پردازش اطلاعات خود تماس بگیرید. ساختارها و فرایندهای شناختی و اطلاعات، مندرج در سیستم های زنده، صفحه نمایش بسیاری از طرح های موثر برای عوامل هوشمند بیولوژیکی است. آنها همچنین یک منبع ایده هایی برای طراحی عوامل هوشمند مصنوعی است. این کتاب به بررسی یک موضوع مرکزی در هوش مصنوعی، علوم شناختی، و زندگی مصنوعی: نحوه طراحی سازه اطلاعات و فرآیندهای است که ایجاد و انطباق عوامل هوشمند از طریق تکامل و یادگیری
در این کتاب است که در اطراف چهار موضوع سازمان یافته است.: قدرت تکامل برای تعیین راه حل های موثر برای کارهای پیچیده، مکانیسم را به طراحی تکاملی مقیاس پذیر، استفاده از جستجوی تکاملی در رابطه با الگوریتم های یادگیری محلی، و گسترش جستجو تکاملی در جهت رمان.