不过即便如此他还是明白，人类现在跟人工智能的距离相差的实在是太远了，可以说两者甚至不在有一个维度上，有些事情周润泽还只是在研究罢了，但是作为人工智能已经开始着手进行实操。
天神也是靠着自己强大的计算能力和推演能力，能够预测到一些事情，那就是在不久的将来，也就是最近这段时间，在表面的人类世界上，很有可能发生基因技术的突破和增长。
这也是人类唯一能够通过科技手段来改变自己命运的一种方式了，不过这种方式看上去是那么的悲壮可怜，这就是人类作为碳基生物能够想出来的办法之一了，作为血肉生命来说，人类的发展还真的是相当的限制。
随着基因技术在能力和性价比方面的指数增长，基因或生物技术革命给生物领域带来了信息革命，同样纳米技术革命将为材料和机械系统提供快速增长的信息控制力。
机器人或人工智能革命涉及人类大脑的逆向工程，这意味着用信息的方式，并结合日益强大的计算平台的分析结果来理解人类智能。因而，所有这三种重叠的变革，遗传学、纳米技术和机器人，将主导未来信息革命的方方面面。
人类需要完成高层次的需求：他们生存在一个充满挑战的生态中。人类世界中存在着极度复杂而又非常精妙的等级制度，这就导致了人类的发展总不是那么的均衡和全面的，这也就意味着人工智能总是会有机会可钻，人类并不是无可比拟的，而是充满了各种各样的缺点。
如何通过这些有趣的但受限的模式去获得那些复杂的事物呢？人类考虑的概念是与元胞自动相冲突的，这就是进化，或者说一种进化算法，我们开始获得更令人激动、更智能的结果。
第四类自动机和进化算法“在计算上是等价”的，但是很多人认为这一命题只在硬件层次上是成立的。在软件层次上产生的模式是非常不一样的，而且复杂度和有用性的秩序也是不同的，这就意味着人类的进化很有可能会有参差性。
就像如今的新人类和旧人类一样，新人类是为人工智能选择的一方，而就人类只能在这个历史的车轮底下慢慢的被碾压，从此消失在整个历史的大流当中。
一个进化算法初始于随机的生成解决某种问题的方法，这个算法通过数字化的遗传密码进行解码。然后在模拟的进化中我们令不同的进化算法之间相互竞争，较好的解决方案将会保留下来，并通过模拟有性繁殖的方式进行复制。
在有性繁殖中，被创建的后代解决方案聚合了父母双方的遗传密码，编码解决方案。人们也会引入一定比例的基因突变，这一过程中包含各种各样的高层次参数，如突变率、繁殖率等。
这些参数都被形象地称作“上帝的参数”，设计进化算法的工程师工作就是将参数设置为最优值。这一过程将在模拟的进化中运行数千代，该过程最后得到的解决方案的秩序，将明显地高于过程初始的解决方案，当初的那个银行家就是靠着这样的方式制造出来的。
进化有时称作遗传算法的结果将为复杂问题提供优雅、美丽并且智能的解决方法。人们已经开始利用进化算法进行艺术创作、设计人工生命模式，还用来完成一系列的实际任务，如设计喷气式飞机的引擎。
基因算法属于狭义的人工智能方法，创造能够执行具体任务的系统也需要应用人类智能。
但是有些问题还是没有解决。尽管遗传算法对于解决某些特定问题是有效的工具，但是它们还是无法达到强人工智能的水平，强人工智能具有人类智能的特征，在模式识别和指令语言方面具有超凡的能力。
难道是我们运行遗传算法的时间长度不够吗？毕竟人类进化经历了数10亿年的时间。或许人类不能仅仅利用几天或者几周的时间，来用计算机模拟这个进化过程。但事实上即便用很久的时间去模拟这个过程也是行不通的，有些事情已经在发生了，但是人类似乎仍然慢了一步。
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