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Pesquisadores também têm desenvolvido métodos de Treino para dispositivos de inteligência artificial. Algoritmos evolutivos, incluindo programação genética e outros métodos de aprendizagem de máquina, usam um sistema de retroalimentação baseado em "funções de aptidão" para permitir que programas de computador determinem quão bem uma entidade realiza uma tarefa. O método constrói uma série de programas, conhecidos como uma "população" de programas, e então testam-nos automaticamente para "aptidão", observando quão bem realizam a tarefa pretendida. O sistema automaticamente gera novos programas baseados nos membros de melhor desempenho na população. Estes novos membros substituem programas que tiveram desempenho pior. O procedimento é repetido até que se obtenha uma performance ótima.[5][6]
Em robótica, tais sistemas podem continuar em execução em tempo real, depois de um Treino inicial, permitindo que robots adaptem-se à novas situações e mudanças em si mesmos, como, por exemplo, devido ao desgaste ou dano. Pesquisadores também têm desenvolvido robots que podem imitar comportamentos humanos simples, como ponto de partida para Treino.[7]