人工智能帮助解释单细胞生物如何在没有大脑的情况下按预期方向移动可以帮助解释这个问题。没有大脑或神经系统，怎么可能朝想要的方向移动呢？单细胞生物显然可以毫无问题地完成这一壮举：例如，它们可以在“小鞭毛”尾巴的帮助下游向食物。直到现在，人们还没有完全了解这些极其简单的生物是如何做到这一点的。然而，维也纳大学的一个研究小组现在已经能够在计算机上模拟这个过程。他们计算了一个非常简单的有机体模型与其环境之间的物理相互作用。这种环境是一种化学异质流体，其中包含分布不均的食物来源。这种模拟有机体被赋予了以一种非常简单的方式处理其环境中食物信息的能力。在机器学习算法的帮助下，这种虚拟生物的信息处理在许多进化步骤中得到修改和优化。结果是一个计算机有机体在寻找食物时的移动方式与它的生物对应物非常相似。维也纳大学理论物理研究所“软物质理论”小组的研究项目负责人AndrasZ?ttl说：“乍一看，如此简单的模型竟然能解决如此困难的任务，真是令人惊讶。”（由GerhardKahl领导）。“细菌可以使用受体来确定氧气或营养物质浓度在哪个方向增加，然后这些信息会触发向所需方向的运动。这被称为趋化性。”其他多细胞生物的行为可以用神经细胞的相互联系来解释。但是单细胞生物没有神经细胞——在这种情况下，细胞内部只能进行极其简单的加工步骤。到目前为止，尚不清楚如此低的复杂性如何足以将简单的感官印象（例如来自化学传感器）与目标运动活动联系起来。“为了能够解释这一点，你需要一个真实的这些单细胞生物运动的物理模型，”AndrasZ?ttl说。“我们选择了最简单的模型，首先在物理上允许在流体中独立运动。我们的单细胞生物体由三个由简化肌肉连接的质量组成。现在的问题是：这些肌肉能否以这样一种方式进行协调，从而使整个有机体朝着所需的方向运动？最重要的是：这个过程能否以简单的方式实现，还是需要复杂的控制？”信号和指令的小型网络“即使单细胞生物没有神经细胞网络——连接它们的逻辑步骤”BenediktHartl说，“对运动的感觉印象可以用类似于神经元网络的方式进行数学描述，”他利用自己在人工智能方面的专业知识在计算机上实施该模型。在单细胞生物体中，不同细胞之间也存在逻辑联系细胞的元素。化学信号被触发并最终导致某种运动。这些元素及其相互作用的方式在计算机上进行了模拟，并通过遗传算法进行了调整。代代相传，虚拟单细胞生物的运动策略略有改变，”MaximilianHübl报告说，作为他硕士论文的一部分，他对这个主题做了很多计算。那些成功地将他们的运动导向所需的化学单-处于该位置的细胞生物被允许“繁殖”，而那些不太成功的变体“死亡”。以极其简单的方式和非常基本的电路将化学感知转化为目标运动。随机“摇摆运动”——但具有特定目标AndreasZ?ttl说：“你不应该把它想象成一种高度发达的动物，它有意识地察觉到某物并奔向它。它更像是一种随机的摇摆运动。但平均而言，它最终指向正确的方向。这正是你在自然界中看到的单细胞生物。“最近在著名期刊《PNAS》上发表的计算机模拟和算法概念表明，控制网络中的最低复杂度确实足以实现看似相对复杂的运动模式。如果适当考虑物理条件，那么一个非常简单的内部机制足以在模型中准确地再现那些从自然界已知的运动。
