Those processes that exist and are

Those processes that exist and are observable are more likely to have contributed
to the survival of the greater systems within which the process exists
than are less adaptable processes that did not contribute as much. A process may
contribute to its own survival, or it may contribute to the survival of similar or
identical processes in other systems, when contributing to the survival of others
increases the chance for similar processes to appear in future systems. For example,
someone who can communicate the nature of a vaccine for a childhood
disease that can save the lives of millions of children may not increase their own
chance of survival but will increase the number of communicative humans with
intellectual abilities similar in some respects to those of the vaccine’s developer.
We refer to systems that take on increasingly sophisticated and non-random
structures as they evolve as self-organizing systems. Functions may be learned
or may evolve through self-organization over time. This often occurs because increased
organization or structure itself leads to increased adaptability and survival,
although we should not make the mistake of assuming that increased complexity
necessarily implies increased survivability [Gou97]. Through learning processes,
a function may infer the characteristics and parameters of a function of interest
through supervised learning, where labeled cases are learned when inferring
a generalizing principle. The effect of learning also may be produced through
evolution, with randomly generated variations either surviving with increased or
decreased frequency over time. This has the effect of learning adaptive characteristics.
Learning communicative functions through evolutionary processes requires
the presence of a higher level layer that both produces and receives information.
In the case of bees said to be communicating through dancing, there is a process
above the dancing process (which has evolved) that allows the dancing process to
be be evolutionarily supported by increasing the survival rate of bees with dancing
(or understanding) skills.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระบวนการเหล่านั้นที่มีอยู่ และ observable มีแนวโน้มที่จะมีส่วนเพื่อความอยู่รอดของระบบมากขึ้นซึ่งมีกระบวนการกว่ากระบวนการสามารถปรับเปลี่ยนน้อยที่ไม่ได้มีส่วนร่วมมากที่สุดไม่ได้ กระบวนการอาจการอยู่รอดของตนเอง หรือมันอาจนำไปสู่ความอยู่รอดของคล้ายกัน หรือกระบวนการเหมือนระบบอื่น ๆ เมื่อเอื้อต่อการอยู่รอดของผู้อื่นเพิ่มโอกาสสำหรับกระบวนการคล้ายกันปรากฏใน ระบบ ตัวอย่างคนที่สามารถสื่อสารลักษณะของเป็นวัคซีนสำหรับเด็กที่โรคที่สามารถบันทึกชีวิตของล้านของเด็กอาจไม่เพิ่มของตนเองโอกาสอยู่รอด แต่จะเพิ่มจำนวนของมนุษย์สื่อสารกับความสามารถทางปัญญาคล้ายกันในบางประการที่นักพัฒนาของวัคซีนเราหมายถึงระบบที่ใช้ในทันสมัยมากขึ้น และไม่สุ่มโครงสร้างจะพัฒนาเป็นระบบการจัดการตนเอง ฟังก์ชันอาจจะเรียนรู้หรืออาจพัฒนาผ่านการจัดการตนเองเวลาผ่าน นี้มักจะเกิดขึ้นเนื่องจากเพิ่มขึ้นองค์กรหรือโครงสร้างตัวเองนำไปสู่หลากหลายเพิ่มขึ้นและการอยู่รอดถึงแม้ว่าเราควรทำความผิดพลาดของไม่สมมติว่าเพิ่มความซับซ้อนจำเป็นต้องหมายถึงการเพิ่มขึ้นดัน [Gou97] ผ่านการเรียนรู้กระบวนการฟังก์ชันอาจเข้าใจลักษณะและพารามิเตอร์ของฟังก์ชันที่น่าสนใจผ่านแบบมีผู้สอนการเรียนรู้ การที่การเรียนรู้กรณีป้ายเมื่อ inferringหลัก generalizing ผลของการเรียนรู้ยังอาจผลิตวิวัฒนาการ ด้วยรูปแบบที่สร้างขึ้นแบบสุ่ม การรอดมีเพิ่มขึ้น หรือความถี่ที่ลดลงเมื่อเวลาผ่าน นี้มีผลการเรียนรู้ลักษณะแบบอะแดปทีฟฟังก์ชันเพื่อผ่านกระบวนการวิวัฒนาการการเรียนรู้ต้องสถานะของเลเยอร์ระดับสูงที่ทั้งให้ และรับข้อมูลในกรณีของผึ้งที่กล่าวว่า การสื่อสารผ่านการเต้นรำ มีกระบวนการเหนือการเต้น (ซึ่งมีพัฒนา) ที่ช่วยให้การเต้นรำเพื่อมี evolutionarily สนับสนุน โดยการเพิ่มอัตราการอยู่รอดของผึ้งกับเต้นรำ(หรือความเข้าใจ) ทักษะการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระบวนการเหล่านั้นที่มีอยู่และเป็นที่สังเกตได้มีแนวโน้มที่จะมีส่วนร่วมใน
การอยู่รอดของระบบมากขึ้นภายในซึ่งกระบวนการที่มีอยู่
กว่ากระบวนการปรับตัวน้อยที่ไม่ได้มีส่วนร่วมให้มากที่สุด กระบวนการอาจ
นำไปสู่การอยู่รอดของตัวเองหรือมันอาจนำไปสู่การอยู่รอดของที่คล้ายกันหรือ
เหมือนกันในกระบวนการระบบอื่น ๆ เมื่อเอื้อต่อการอยู่รอดของคนอื่น ๆ
เพิ่มโอกาสสำหรับกระบวนการที่คล้ายกับที่ปรากฏในระบบในอนาคต ตัวอย่างเช่น
คนที่สามารถสื่อสารกับธรรมชาติของการฉีดวัคซีนสำหรับวัยเด็ก
โรคที่สามารถช่วยชีวิตของเด็กหลายล้านคนอาจไม่เพิ่มขึ้นของตัวเอง
โอกาสที่จะอยู่รอด แต่จะเพิ่มจำนวนของมนุษย์การสื่อสารที่มี
ความสามารถทางปัญญาที่คล้ายกันในบางประการให้กับผู้ที่ ของนักพัฒนาวัคซีน.
เราหมายถึงระบบที่ใช้เวลาในการที่มีความซับซ้อนมากขึ้นและไม่สุ่ม
โครงสร้างที่พวกเขาคิดค้นระบบการจัดการตนเอง ฟังก์ชั่นอาจจะได้เรียนรู้
หรืออาจจะมีวิวัฒนาการผ่านองค์กรตัวเองเมื่อเวลาผ่านไป นี้มักจะเกิดขึ้นเนื่องจากการเพิ่มขึ้น
ขององค์กรหรือโครงสร้างตัวเองนำไปสู่การปรับตัวเพิ่มขึ้นและการอยู่รอด
ถึงแม้ว่าเราไม่ควรทำผิดพลาดของสมมติที่ซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น
จำเป็นต้องหมายถึงการอยู่รอดที่เพิ่มขึ้น [Gou97] ผ่านกระบวนการเรียนรู้,
ฟังก์ชั่นอาจสรุปลักษณะและพารามิเตอร์ของฟังก์ชั่นที่น่าสนใจ
ผ่านการเรียนรู้ภายใต้การดูแลที่กรณีที่มีข้อความที่มีการเรียนรู้เมื่ออนุมาน
หลักการ generalizing ผลของการเรียนรู้นอกจากนี้ยังอาจมีการผลิตผ่านการ
วิวัฒนาการที่มีรูปแบบที่สร้างขึ้นแบบสุ่มอย่างใดอย่างหนึ่งที่รอดตายด้วยการเพิ่มขึ้นหรือ
ลดลงในช่วงเวลาความถี่ นี้มีผลของการเรียนรู้ลักษณะการปรับตัว.
การเรียนรู้ฟังก์ชั่นการสื่อสารผ่านกระบวนการวิวัฒนาการต้อง
ปรากฏตัวของชั้นระดับที่สูงขึ้นว่าทั้งผลิตและได้รับข้อมูล.
ในกรณีของผึ้งบอกว่าจะติดต่อสื่อสารผ่านการเต้นรำมีกระบวนการ
ดังกล่าวข้างต้นขั้นตอนการเต้นรำ (ซึ่งมีการพัฒนา) ที่ช่วยให้ขั้นตอนการเต้นรำเพื่อ
จะได้รับการสนับสนุนวิวัฒนาการโดยการเพิ่มอัตราการรอดตายของผึ้งที่มีการเต้นรำ
(หรือความเข้าใจ) ทักษะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่กระบวนการที่มีอยู่ และที่สังเกตได้จะมีส่วนร่วม
เพื่อความอยู่รอดของระบบภายในมากกว่า ซึ่งกระบวนการที่มีอยู่
กว่าจะปรับตัวน้อยกว่ากระบวนการที่ไม่ได้มีส่วนร่วมมากนัก กระบวนการอาจ
สนับสนุนเพื่อความอยู่รอดของตนเอง หรืออาจมีผลต่อการอยู่รอดของที่คล้ายกันหรือเหมือนกัน
กระบวนการในระบบอื่น ๆ เมื่อเอื้อต่อการอยู่รอดของผู้อื่น
เพิ่มโอกาสสำหรับกระบวนการที่คล้ายกันปรากฏในระบบในอนาคต ตัวอย่างเช่น
คนที่สามารถสื่อสารธรรมชาติของวัคซีนสำหรับโรคในวัยเด็ก
ที่สามารถบันทึกชีวิตของล้านของเด็กอาจจะไม่เพิ่มโอกาสของตัวเอง
ของการอยู่รอด แต่จะเพิ่มจำนวนมนุษย์สื่อสารกับ
ความสามารถทางปัญญาที่คล้ายกันในบางประการ ที่นักพัฒนาของวัคซีน
เราเรียกระบบที่ใช้ในความซับซ้อนมากขึ้นและไม่สุ่ม
โครงสร้างเป็นพวกเขาโดยบนระบบ ฟังก์ชันอาจจะเรียนรู้
หรืออาจมีวิวัฒนาการผ่านการจัดการตนเองตลอดเวลา นี้มักจะเกิดขึ้นเนื่องจากเพิ่มขึ้น
องค์การหรือโครงสร้างตัวเองนำไปสู่การเพิ่มขึ้นในการปรับตัวและการอยู่รอด
ถึงแม้ว่าเราไม่ควรทำผิดของสมมติว่าความซับซ้อนเพิ่มขึ้น
ต้องแสดงความสามารถเพิ่มขึ้น [ gou97 ] ผ่านการเรียนรู้กระบวนการ
ฟังก์ชันอาจสรุปลักษณะและพารามิเตอร์ของฟังก์ชันที่น่าสนใจ
ผ่านการเรียนรู้แบบ Supervised Learning ที่ระบุว่ากรณีที่มีการเรียนรู้เมื่อ : Generalizing หลักการ ผลของการเรียนรู้จะถูกผลิตผ่าน
วิวัฒนาการ กับสุ่มสร้างรูปแบบให้รอดตายด้วยหรือ
เพิ่มขึ้นความถี่ลดลงเมื่อเวลาผ่านไป นี้จะมีผลต่อการเรียนรู้ลักษณะการปรับตัว การเรียนรู้เพื่อการสื่อสารผ่านกระบวนการวิวัฒนาการฟังก์ชัน

ต้องมีชั้นระดับสูงที่ทั้งผลิตและได้รับข้อมูล .
ในกรณีของผึ้งว่า จะสื่อสารผ่านการเต้น มีกระบวนการ
เหนือกระบวนการเต้น ( ซึ่งมีวิวัฒนาการ ) ที่ช่วยให้กระบวนการเต้น

จะ evolutionarily ได้รับการสนับสนุนโดยการเพิ่มอัตราการอยู่รอดของผึ้งที่เต้นรำ
( หรือเข้าใจ ) ทักษะ