Un equipo de investigación presenta un experimento de computación evolutiva en el que la autorreplicación y la capacidad de resolver problemas matemáticos emergen de forma conjunta a partir de programas aleatorios, sin reglas de reproducción predefinidas. El trabajo, difundido a través de arXiv, parte de una población inicial de programas aleatorios de 32 bytes escritos en ensamblador del procesador Z80, cuya única condición es ejecutar interacciones por parejas. La autorreplicación debe surgir exclusivamente mediante mutaciones aleatorias a nivel de ensamblador, sin estar codificada en el sistema.
Para conectar ambos comportamientos, los autores incorporan un paso de validación basado en tareas: evaluar correctamente un polinomio eleva la probabilidad de interacción de un programa por encima de una tasa base. De este modo, la presión ambiental derivada de las tareas moldea la arquitectura física de la autorreplicación, mientras que la replicación espontánea modifica la trayectoria evolutiva del problema funcional.
El estudio articula cuatro hallazgos principales. En primer lugar, la autorreplicación y la resolución matemática co-evolucionan desde el azar inicial. En segundo, la presión por computar acelera la aparición de arquitecturas reproductivas compactas y robustas, capaces de reservar memoria para la ejecución de tareas. En tercero, la aplicación de restricciones metabólicas incrementa la probabilidad de que los programas desarrollen una detención condicional: terminan pronto durante la validación y la evitan durante la interacción para ejecutar la replicación mediante copia por bloques. Por último, al particionar los programas en nichos espaciales de tareas, la autorreplicación espontánea genera un currículo de aprendizaje emergente, donde las soluciones simples funcionan como peldaños hacia polinomios más complejos.