最近，瑞士洛桑联邦理工大学和洛桑大学合作，使用机器人模拟生物基因在数百代间的进化，阐明了生物学界持久争论的难题，也为汉米尔顿亲缘选择规则提供了数量证据。该研究将于下周发表在开放杂志《科学公共图书馆·生物学》上。

　　汉米尔顿亲缘选择规则于1964年由生物学家W·D·汉米尔顿提出。该规则认为，如果一个家庭成员和其余家庭成员共享食物，会增加家庭成员把基因流传下来的机会，许多基因是整个家族中所共有的。也即一个生物是否和其他个体共享其食物，取决于它和其他生物基因的相似性。但验证这一规则的活体生物试验需要跨越上百代，数量过于庞大，几十年来实验几乎不可能进行，汉米尔顿规则因此长期备受争议。

　　洛桑联邦理工大学的机器人技术教授达里奥·弗洛里诺小组设计了一种机器人，模拟基因和基因组的功能迅速完成进化，使科学家能分析检测与基因特征相关的成本与收益效果。

　　此前合作小组也作过类似实验，是用觅食机器人执行简单的任务，如推动如种子似的物体到达目的地，将此过程多代进化。那些不能把种子推到正确位置的机器人不能留下它们的程序编码，而较好执行任务的机器人能将自身程序编码复制、变异，并与其他机器人传给下一代的编码重新结合——这是自然选择的迷你模型。

　　在新实验中，研究小组又增加一个新维度：一旦某个觅食机器人把种子推到了正确目的地，还要决定是否与其他机器人共享它。他们还在机器人世界里创造了兄弟姐妹、堂表兄妹、非亲戚关系等社会群体。进化实验持续了500代，不断重复着利他主义相互作用的各种场面：共享多少和个体成本，这些共享现象按照汉米尔顿规则发生。

　　实验结果的数量和按汉米尔顿规则预测的数量惊人地相符。虽然汉米尔顿的最初理论并未考虑基因的相互作用，而在觅食机器人中模拟基因运行，增加了一个基因和多个其他基因结合的综合效果，而汉米尔顿规则仍然成立。试验证明，汉米尔顿规则很好地解释了一个利他基因何时能被传到下一代，何时不能。

　　这一发现同样适用于蜂群机器人。“从这一实验中我们能提出运算法则，而这种法则可以被用在任何类型机器人的进化合作中。”弗洛里诺解释说，“用这种利他主义算法，还能改进飞行机器人的控制系统，让它们更有效地合作，在群体飞行中更加成功。”