進化成功！チャンピオンを作り出しました！まだ少し違いますね。別の突然変異を試してみましょう。進化の進行状況 … それは … ？ … もしくは …
進化的計算（EC）は、何にインスパイアされていますか？
正解！進化的計算は、自然界が動物や植物を進化させる方法を模倣し、難しい問題を解決します。
コードをゼロから書く代わりに、進化的計算（EC）はどのように答えを見つけますか？
正解！私たちは答えの集団から始め、最適な形になるまで進化させます。
私たちのテストで最も『弱い』デジタルソリューションはどうなるのですか？
正解！集団を改善するために、性能が最も良いソリューションだけを残します。
次の世代のソリューションを作成するために、何を使いますか？
完璧！最高のパフォーマンスを示した者のコード（遺伝子）を引き継いで、次世代をさらに強化します。
なぜ人工知能のために進化を使うのでしょうか？
素晴らしい！伝統的な論理では簡単に解決できないような複雑な問題には、進化が最適です。
最も優れたパフォーマンスを示すものだけを残すプロセスは何と呼ばれますか？
まさにその通り！生存競争により、最も成功した特徴だけが次世代に受け継がれます。
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AIにおける進化：自然選択の力
EvoClass-AI004第8講義
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🤖 ようこそ、中尉！私はあなたのAI進化ガイドです。下のサブトピックを選んで、自然界の不思議な力を活用して大きな問題を解決する方法を見てみましょう。
Py-Botコマンドライブ
ビープルブープ！ こんにちは、ナチュラルハッカーのみなさん！チーターがどうしてこんなに速いか、あるいは鳥の翼がどうしてこれほど効率的に働くのか、気になったことはありませんか？自然界はエンジニアを使いません。代わりに進化を使います！今日は、『自然選択』の力を借りて、自ら答えを育てるスマートなAIを構築する方法を学びましょう！
進化の進行状況0%
ロボットの脚の100種類の異なるデジタル設計があると想像してください。どれが一番高く跳べるかをすべてテストし、最高のジャンパーだけを残し、倒れてしまうものは削除します。これが『生存競争』です！
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サブトピック1
生存競争
生き残るために、最適なデジタル解答を選ぶ方法。
『チャンピオン』のソリューションが完成したら、その秘密のデジタルコードを混ぜ合わせます。まるで遺伝子のように！これにより、親よりもさらに賢く強力な次世代が生まれます。
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サブトピック2
デジタルDNA
特徴を組み合わせて、超強力な次世代を作り出す。
科学者は進化的計算を使って、宇宙船用の極めて効率的なアンテナを設計しています。見た目はひねった画鋲のような形で、人間が思いつかないような形状です！
知っていましたか？
科学者は進化的計算を使って、宇宙船用の極めて効率的なアンテナを設計しています。見た目はひねった画鋲のような形です！
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