Stephen Wolfram arról mesél, hogyan befolyásolta a gépi tanulás fejlődése a természetes szelekció és az evolúció megértését. Meglepő tapasztalatként említi, hogy a mesterséges neurális hálók hosszú tanítása kritikus jelentőségű volt a gépi tanulás sikerében.
Az előadó párhuzamot von a biológiai evolúció és a gépi tanulás folyamatai között, kiemelve a „fitness függvények” és az „irreducibilis számítási lépések” szerepét. Ezek a komplex rendszerek – legyen szó élőlényekről vagy tanuló algoritmusokról – bonyolult szabályrendszerek összehangolt alkalmazásával fejlődnek.
Izgalmas kérdéseket vet fel arról, hogy mennyiben írható le a biológia és a műszaki rendszerek valódi szerkezete pusztán mechanikai vagy kémiai összetevőkkel, illetve mennyi szükséges szerveződési elvet találunk bennük. Vajon létezik-e általános elmélet olyan rendszerek leírására, amelyek adaptív módon, szabályok által vezérelve képesek összetett célokat elérni?
A beszélgetés végigvezet minket a biológiai szerveződés, a molekuláris biológia, a mesterséges intelligencia és a számítógép-architektúrák közös vonásain, miközben rámutat a véletlen és a determinisztikus komponensek izgalmas összjátékára.
