Многие понятия, изначально наблюдаемые в биологии, использовались в программном обеспечении. Например Генетический алгоритм (GA).
Искусственная жизнь (AL) раскрывает / использует несколько принципов биологии, таких как устойчивость к несовершенным фрагментам кода , адресация по содержимому, несовершенное воспроизведение (в некоторых реализациях также половое, то есть воспроизводство, обусловленное множеством оргинизмов) и нецелевая функция полезности . Интересным результатом AL является самопроизвольное образование макро феноменов, наблюдаемых в таких областях, как экология или эпидемиология (области, в значительной степени подверженные влиянию биологии), таких как появление паразитов и даже организмов, которые используют в своих интересах паразитов, или тонкого хищника отношения с добычей.
Возможно, можно сказать, что программное обеспечение прошло "полный круг" с некоторыми экспериментами в вычислениях, в которых участвуют реальные (на основе углерода) молекулы ДНК (или РНК)! Оригинальный эксперимент в этой области (PDF link) профессора Олдермана (из известности RSA), который закодировал различные элементы связанной с графом задачи (гамильтонов граф) с различными молекулами ДНК и позволил массивной параллельной вычислительной мощности биохимии сделайте все остальное и решите проблему!
Вернувшись в цифровой мир, но с сильным вдохновением от биологии и действительно от анатомии коры головного мозга, а также от многих теоретических и клинических наблюдений в области нейробиологии, мы имеем Нейронные сети (NN). В области NN, возможно, стоит обратить особое внимание, это Модель иерархической временной памяти Numenta , которая, хотя и воспроизводит [понимание, которое мы имеем] о неокортексе, очень слабо , вводит идею, что один и тот же алгоритм применяется во всех областях и на всех уровнях когнитивного процесса, приводимого в движение мозгом, идея, в значительной степени поддерживаемая биологическими, анатомическими и другими формами доказательств.