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Geralmente, o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial envolvem a contrução de camadas de uma rede neural e orientação de seu desenvolvimento por aprendizado de máquina, certo? Não para os pesquisadores Oscar Chang e Hod Lipson, da Universidade de Columbia, que recentemente publicaram um estudo entitulado "Neural network Quine", explicando como eles tiveram a proeza de construir um sistema de inteligência virtual auto-replicante. Chang, em entrevista, afirmou: "A principal motivação aqui é que os agentes da Inteligência Artificial ​​são alimentados por deep learning, além de um mecanismo de auto-replicação que permite que a seleção natural darwiniana ocorra, de modo que uma população de agentes da IA ​​possa se aperfeiçoar simplesmente através da seleção natural - exatamente como ocorre na natureza." Por meio do que as inteligências artificiais fazem de melhor, que é a análise de dados em busca de padrões, essas redes neurais auto-replicante