达尔文与机器是一个概念，它将生物进化的原理，，变异、选择和遗传，，应用于人工智能和机器学习系统的发展。该术语源自塞缪尔·巴特勒1863年发表在新西兰克赖斯特彻奇《新闻报》上的一篇文章，他在文中推测机器可能通过类似于自然选择的过程进化成有意识的生物。此后，这一概念成为讨论人工智能长期轨迹中反复出现的主题，影响了技术研究以及关于智能本质的哲学辩论。
在现代用法中，达尔文与机器指的是对人工智能系统（尤其是基于机器学习的系统）经历某种形式的人工进化的观察。训练算法通过诸如梯度裁剪和权重初始化等过程调整参数，而架构则通过迭代实验加以完善。该概念还涵盖了人工智能开发者之间的竞争动态，其中表现更好的模型被选择用于部署和进一步改进，这反映了自然选择。
历史起源
塞缪尔·巴特勒1863年的文章比查尔斯·达尔文的《物种起源》早四年，但巴特勒熟悉达尔文早期的著作。他认为机器像生物一样，受到进化压力的影响。巴特勒后来在1872年的小说《埃瑞璜》中扩展了这些想法，其中包含一章题为“机器之书”，描述了一个因恐惧机器进化而摧毁先进机械的虚构社会。这种文学处理巩固了该概念在大众想象中的位置。
这篇文章和小说在数十年间基本被遗忘，但随着20世纪中期计算技术的发展，这一想法重新浮现。伯纳德·威德罗和迈克尔·乔丹等先驱明确将神经网络与生物进化相提并论，该概念成为探索自适应系统的研究者的试金石。
人工智能中的进化原理
达尔文进化的核心原则，，变异、选择和遗传，，直接映射到人工智能开发的过程中。变异通过参数的随机初始化、数据增强和架构突变产生。选择发生在训练期间，其中损失函数和学习率调度引导模型走向更好的性能。遗传体现在预训练模型的重用中，例如大型语言模型，它将学到的特征传递给下游任务。
在深度学习中，进化算法已被直接用于优化神经网络架构，这一领域被称为神经进化。研究人员还应用了课程学习，即模型在日益复杂的任务上训练，这反映了生物进化中适应的逐步积累。模型剪枝的概念可以被视为一种自然选择形式，其中不重要的连接被消除。
现代诠释
当代人工智能研究人员和哲学家在生成式人工智能和变换器架构的进展背景下重新审视了达尔文与机器。一些人认为，像OpenAI、Anthropic和谷歌深度思维等公司对模型的快速迭代构成了一种人工进化，其中每一代模型都根据性能基准和用户反馈被选择。
该概念还为人工智能安全和对齐的讨论提供了信息。如果人工智能系统以不可预测的方式进化，确保它们与人类价值观保持一致就成为一个类似于引导生物进化的挑战。梅兰妮·米切尔和约书亚·特南鲍姆等研究人员探索了这些相似之处，强调需要稳健的选择标准。
批评与局限
批评者指出，生物进化与人工智能发展之间的类比并不完美。生物进化通过随机突变和自然选择在数百万年间运作，而人工智能系统是设计出来并带有明确目标进行训练的。人工智能中的选择压力往往是人为的，由人类工程师而非环境约束施加。
此外，人工智能中的遗传是拉马克式的而非达尔文式的：后天获得的特征（学习到的参数）被后续模型直接继承，这一过程在生物进化中没有直接对应物。这一区别对于理解人工智能进步的节奏和方向至关重要。
遗产与影响
达尔文与机器影响了从人工智能研究到科幻小说和哲学的广泛领域。它启发了诸如《终结者》系列和科技奇点概念等作品。在学术界，它被引用于关于机器意识以及创造智能机器的伦理的辩论中。
随着人工智能系统变得更加复杂和自主，该术语仍然具有相关性。无论是被视为警示故事还是进步路线图，达尔文与机器继续框定着关于智能未来的对话，无论是自然的还是人工的。