一項新的計算機模擬表明，協同工作可以加速大腦進化。
當被程式設計執行具有挑戰性的合作任務時，科學家們建立的、作為迷你大腦的人工神經網路“學會”了協同工作，並在幾代人的進化過程中產生了相當於增強腦力的虛擬能力。 這些發現支援了一個長期以來的理論，即社會互動可能觸發了人類祖先的大腦進化。
都柏林聖三一學院的博士候選人、研究員盧克·麥克納利說：“向合作群體的轉變可以最大限度地選擇智慧。”麥克納利告訴 LiveScience，反過來，更高的智慧會導致更復雜的合作。[關於人腦的 10 個有趣的事實]
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他還補充說，這也導致了更復雜的欺騙手段。
虛擬神經元
麥克納利和他的同事使用人工神經網路作為虛擬豚鼠來測試大腦進化的社會理論。 這些網路在數值上等同於非常簡單的大腦。 它們排列在節點中，每個節點代表一個神經元。
麥克納利說：“就像神經元透過訊號相互激發一樣 [在大腦中]，這些節點將數字傳遞給彼此，然後決定下一個節點的活動。”
人工神經網路也被程式設計為進化。 它們會繁殖，隨機突變可能會在其網路中引入額外的節點。 正如現實世界中的進化一樣，如果這些節點對網路有利，那麼它就更可能成功並再次繁殖，從而傳遞額外的腦力提升。
研究人員為這些網路分配了兩個不同的遊戲來玩，每個遊戲都類似於不同的社會互動。 其中一個名為“囚徒困境”的遊戲將其參與者置於一種情境中，在這種情境中，合作對雙方都有利，但他們仍然可能被激勵去搭便車。 在這種情境中，兩名嫌疑人因一項罪行被捕。 警方為兩人提供了一項協議：告發你的同夥，我們會判處你們兩人中等刑期。 如果你不告發，我們會輕易地以較輕的罪名定罪你，你將不得不至少在監獄裡待上一段時間。 但是，如果你不告發而另一名囚犯告發了，你就要承擔責任——你將在監獄裡待很長時間。
雙方最好都保持沉默，但每個人都可能受到誘惑，冒險告發，並希望他們的同夥更高尚。
在第二種情境——雪堆博弈中，兩個夥伴必須共同努力才能從雪堆中挖出來。 從一個夥伴的角度來看，最好的選擇是讓另一個人完成所有的挖掘工作。 但是，如果兩個夥伴都選擇這條路線，那麼誰也無法從雪堆中出來。
當然，人工神經網路不理解監獄或雪堆，但可以使它們在數學上“玩”這些遊戲，獲勝者可以獲得數值回報，以避免監禁或從雪堆中挖出來。 麥克納利和他的同事設定了 10 個實驗，其中 50,000 代神經網路開始進行這些遊戲。 智慧是透過隨著玩家隨時間進化而在每個網路中新增的節點數量來衡量的。[保持頭腦敏銳的 10 種方法]
人工智慧大腦的繁榮
麥克納利說，模擬證明在囚徒困境和雪堆博弈中都非常出色。 它們進化出的策略就像人類與其他人類玩這些遊戲時所看到的策略一樣。
但是，博弈策略並非隨時間推移而保持不變。 隨著程式中的隨機“突變”產生具有更多節點的網路（類似於更高的智慧），合作開始增加。 並且一旦合作開始，對大腦袋的進化壓力就猛增。
麥克納利說：“當社會開始從最初的低合作情境向更合作的情境演變時，那時我們獲得了智慧的最大解決方案。” 換句話說，具有更多節點的網路在遊戲中更成功，因此“存活下來”並繁殖出越來越大的虛擬大腦。
麥克納利說，這種反饋迴圈仍在繼續，更大的大腦引發了“馬基雅維利式的軍備競賽”，其中一些神經網路會弄清楚如何在兩個遊戲中搭便車或作弊，這反過來又促使其他神經網路“學習”如何檢測作弊者並智勝他們。 例如，一個聰明的神經網路可能會透過首先與其他網絡合作開始其互動，然後轉而背叛其夥伴並開始作弊來工作。
麥克納利說，神經網路遠不如人腦複雜，但虛擬實驗提供了一種觀察基本進化過程的方法，而無需等待數百萬年。 他和他的同事現在正在收集各種靈長類動物物種的資料，以研究大腦大小（本研究中使用的智慧代理）與實際智慧之間的聯絡。
麥克納利說：“這表明，在人類祖先物種中，可能是向更合作的社會過渡推動了我們大腦的進化。” “這證實了這個古老的想法確實有效並且站得住腳。”