我想知道是否有人知道利用生物学的任何软件技术？例如，在机器人世界，有很多，但软件呢？
答案 0 :(得分：5)
如果你的问题意味着“有生物学思想被用来优化软件吗？”然后 遗传编程（http://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_programming）就是一个例子。来自维基百科的文章：
在人工智能中，遗传编程（GP）是一种基于进化算法的方法，受生物进化的启发，可以找到执行用户定义任务的计算机程序。它是遗传算法（GA）的专业化，其中每个人都是计算机程序。因此，它是一种机器学习技术，用于根据由程序执行给定计算任务的能力确定的健身景观来优化计算机程序群。
如果您的问题意味着“哪些软件技术受到了生物学的启发？”然后 更一般地看http://en.wikipedia.org/wiki/Bio-inspired_computing。我希望也可以使用其他几种方法，例如ant-swarms（http://en.wikipedia.org/wiki/Ant_colony_optimization）和Neural Networks（http://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network_software）。
答案 1 :(得分：5)
最初在生物学中观察到的许多概念已被用于软件中。例如Genetic Algorithm（GA）。
Artificial life（AL）公开/使用生理学的几个原则，例如对不完美的代码片段的恢复，通过内容进行寻址，不完美的再现< / strong>（在某些实现中，还有性，即多元素驱动，再现）和非目标驱动的效用函数。 AL的一个有趣结果是在生态学或流行病学（主要受生物学影响的领域）等领域中观察到的宏观现象的自发产生，例如寄生虫的出现，甚至是利用寄生虫或微妙捕食者的生物的出现 - 猎物关系。
也许软件可以说是“完整循环”，在计算中涉及真实（基于碳的）DNA（或RNA）分子的一些实验！教授的original experiment in this area (PDF link) Alderman（RSA成名），用不同的DNA分子编码图形相关问题（哈密顿图）的各种元素，让生物化学的大量并行计算能力完成其余的工作并解决问题！
回到数字世界，但是从生物学和大脑皮层解剖学的强烈灵感，以及神经科学领域的许多理论和临床观察，我们有Neural Networks（NN）。在NN领域，可能值得特别注意的是Numenta's Hierarchical Temporal Memory model，虽然它只是非常松散地再现了[我们所知的]新皮质，但是引入了相同的算法应用于由大脑驱动的认知过程的所有领域和各个层面，这一想法在很大程度上得到了生物学，解剖学和其他形式证据的支持。
答案 2 :(得分：4)
Artificial Neural Networks是另一个经典的例子。软件应用程序往往是模式识别和复杂系统行为的预测。
答案 3 :(得分：4)
Ant colony optimization，搜索/优化方法，以及人工生活，如Conway's Game of Life
答案 4 :(得分：4)
大多数答案都谈到人工智能。您的问题的标题暗示了为了不被检测而隐藏自己的软件。
我们有病毒。
我们有病毒猎人......
我自己，我甚至在自己的程序中隐藏了一些错误...... :(
答案 5 :(得分：3)
你可以在他的图灵奖演讲中讲述相当多的内容： http://video.google.com/videoplay?docid=-2950949730059754521# - 跳至约30:55标记