一项新的计算机模拟表明，协同工作可以加速大脑进化。
当被编程执行具有挑战性的合作任务时，科学家们建立的、作为迷你大脑的人工神经网络“学会”了协同工作，并在几代人的进化过程中产生了相当于增强脑力的虚拟能力。 这些发现支持了一个长期以来的理论，即社会互动可能触发了人类祖先的大脑进化。
都柏林圣三一学院的博士候选人、研究员卢克·麦克纳利说：“向合作群体的转变可以最大限度地选择智能。”麦克纳利告诉 LiveScience，反过来，更高的智能会导致更复杂的合作。[关于人脑的 10 个有趣的事实]
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他还补充说，这也导致了更复杂的欺骗手段。
虚拟神经元
麦克纳利和他的同事使用人工神经网络作为虚拟豚鼠来测试大脑进化的社会理论。 这些网络在数值上等同于非常简单的大脑。 它们排列在节点中，每个节点代表一个神经元。
麦克纳利说：“就像神经元通过信号相互激发一样 [在大脑中]，这些节点将数字传递给彼此，然后决定下一个节点的活动。”
人工神经网络也被编程为进化。 它们会繁殖，随机突变可能会在其网络中引入额外的节点。 正如现实世界中的进化一样，如果这些节点对网络有利，那么它就更可能成功并再次繁殖，从而传递额外的脑力提升。
研究人员为这些网络分配了两个不同的游戏来玩，每个游戏都类似于不同的社会互动。 其中一个名为“囚徒困境”的游戏将其参与者置于一种情境中，在这种情境中，合作对双方都有利，但他们仍然可能被激励去搭便车。 在这种情境中，两名嫌疑人因一项罪行被捕。 警方为两人提供了一项协议：告发你的同伙，我们会判处你们两人中等刑期。 如果你不告发，我们会轻易地以较轻的罪名定罪你，你将不得不至少在监狱里待上一段时间。 但是，如果你不告发而另一名囚犯告发了，你就要承担责任——你将在监狱里待很长时间。
双方最好都保持沉默，但每个人都可能受到诱惑，冒险告发，并希望他们的同伙更高尚。
在第二种情境——雪堆博弈中，两个伙伴必须共同努力才能从雪堆中挖出来。 从一个伙伴的角度来看，最好的选择是让另一个人完成所有的挖掘工作。 但是，如果两个伙伴都选择这条路线，那么谁也无法从雪堆中出来。
当然，人工神经网络不理解监狱或雪堆，但可以使它们在数学上“玩”这些游戏，获胜者可以获得数值回报，以避免监禁或从雪堆中挖出来。 麦克纳利和他的同事设置了 10 个实验，其中 50,000 代神经网络开始进行这些游戏。 智能是通过随着玩家随时间进化而在每个网络中添加的节点数量来衡量的。[保持头脑敏锐的 10 种方法]
人工智能大脑的繁荣
麦克纳利说，模拟证明在囚徒困境和雪堆博弈中都非常出色。 它们进化出的策略就像人类与其他人类玩这些游戏时所看到的策略一样。
但是，博弈策略并非随时间推移而保持不变。 随着程序中的随机“突变”产生具有更多节点的网络（类似于更高的智能），合作开始增加。 并且一旦合作开始，对大脑袋的进化压力就猛增。
麦克纳利说：“当社会开始从最初的低合作情境向更合作的情境演变时，那时我们获得了智能的最大解决方案。” 换句话说，具有更多节点的网络在游戏中更成功，因此“存活下来”并繁殖出越来越大的虚拟大脑。
麦克纳利说，这种反馈循环仍在继续，更大的大脑引发了“马基雅维利式的军备竞赛”，其中一些神经网络会弄清楚如何在两个游戏中搭便车或作弊，这反过来又促使其他神经网络“学习”如何检测作弊者并智胜他们。 例如，一个聪明的神经网络可能会通过首先与其他网络合作开始其互动，然后转而背叛其伙伴并开始作弊来工作。
麦克纳利说，神经网络远不如人脑复杂，但虚拟实验提供了一种观察基本进化过程的方法，而无需等待数百万年。 他和他的同事现在正在收集各种灵长类动物物种的数据，以研究大脑大小（本研究中使用的智能代理）与实际智能之间的联系。
麦克纳利说：“这表明，在人类祖先物种中，可能是向更合作的社会过渡推动了我们大脑的进化。” “这证实了这个古老的想法确实有效并且站得住脚。”