IA genética: Algoritmos, teoria e evolução computacional

A Genetic AI explora o modo como os princípios evolutivos moldam a inteligência digital. A Parte I traça as raízes de Darwin a Turing, explicando como as populações, a aptidão e os mapeamentos genótipo-fenótipo formam o núcleo concetual. A Parte II apresenta o principal conjunto de ferramentas algorítmicas: Algoritmos Genéticos para pesquisa combinatória, Estratégias de Evolução para otimização contínua, Programação Genética para evolução de código e outros paradigmas, incluindo Programação Evolutiva, Evolução Diferencial e otimização multi-modal ou multi-objetivo. A Parte III centra-se em aplicações práticas, como a neuroevolução para redes neuronais em evolução, a robótica evolutiva para agentes incorporados adaptáveis, os sistemas de desenvolvimento para a complexidade generativa, a computação evolutiva interactiva orientada pela preferência humana e os métodos de qualidade-diversidade que permitem uma exploração sem limites. A Parte IV abrange os fundamentos teóricos e as implementações em grande escala que apoiam a computação evolutiva eficiente. A Parte V olha para o futuro, abordando as capacidades emergentes e as implicações éticas dos sistemas autónomos auto-evolutivos.