Мозг человека давно служит образцом или целью множества исследований, посвященных искусственному интеллекту (ИИ). Исходной моделью для программистов часто выступала нейронная сеть с очень развитой (или даже полной) связью между узлами, которая затем развивается за счет усиления и развития связей, использующихся чаще. Итерационные процессы, приводящие к усилению таких соединений, заставляют систему развиваться и создают в ней новые цепочки обратных связей. Вначале развитие систем ИИ такого вида происходит по заданным правилам, однако постепенно они начинают «выходить» за рамки исходных программ, после чего часто приобретают способность осуществлять некоторые характерные для человека действия. Такие искусственные нейронные сети можно научить распознавать человеческую речь и некоторые образы, преодолевать внешние «шумы» и т. д. Очень часто, пользуясь именно таким «саморазвитием» систем, ученым удавалось решить сложные задачи, с которыми не справлялись традиционные компьютерные программы.

Закодированная в ДНК программа является исключительно мощной, поскольку в ней «спрятано» множество обратных связей, обусловленных сложными взаимодействиями между множеством генов. Например, так называемые регуляторные гены производят белки, которые способны реагировать на внешние или внутренние сигналы, регулируя активность ранее созданных белков или других генов. В результате работы этой сложнейшей биохимической «машины» возникает то, что можно назвать разветвленной системой прямого и косвенного управления.

Высокий уровень общей сложности рассматриваемых систем обрекает на неудачу многие попытки регулировать их поведение за счет очень ограниченного знания относительно побочных эффектов (это часто проявляется в тех случаях, когда исследователи изменяют лишь один ген ДНК и пытаются проследить и понять последствия этого действия). Например, недавно генетические эксперименты позволили повысить способность к запоминанию, но оказалось, что одновременно это повышает чувствительность организма к болевым ощущениям!

Продолжая аналогию, можно сказать, что наш генетический код представляет собой очень плотную сеть с множеством гиперссылок, напоминающую паутину связей в Интернете. Компьютерщики и программисты уже не раз с удивлением обнаруживали, насколько эффективным может оказаться использование непрямых указателей или так называемых рекурсивных связей. В самое последнее время биологические системы «вдохновили» исследователей на развитие эволюционного программирования, при котором создаваемые программы могут изменяться и развиваться за счет взаимной конкуренции, что весьма напоминает процессы естественного отбора при мутациях в биологии. Попытки такого рода позволяют перекинуть мостик от локальных процессов оптимизации (давно известных в математике) к общим задачам эволюции.

Нельзя забывать, что мы имеем дело с очень сложными системами и практически не имеем опыта долговременного общения с искусственно эволюционирующими системами. Наши знания в этой области очень ограниченны. Одним из примеров может служить появление в биологических системах нейронов, что привело к детерминистическому развитию многих важных функций живых существ. Именно с появлением нейронов биологи связывают с так называемый кембрийский взрыв в развитии биологических форм, когда за короткое время резко возросла структурная сложность организмов и на планете появилась разумная жизнь. До этого биологическая жизнь на Земле ограничивалась только существованием капель из клеток, но возникновение у них нейронов позволило быстро сформироваться значительно более сложным формам.