Pesquisadores também têm desenvolvido métodos de Treino para dispositivos de inteligência artificial. Algoritmos evolutivos, incluindo programação genéticae 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]
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