“尽管科学的未来很大一部分将由计算研究推动，但仍迫切需要与实验研究保持密切联系。”

一个七岁的男孩第一次展示了一个计算机程序，他被它迷住了，于是开始从事计算模型的工作。凯尔·哈林顿现在是哈佛医学院宾利集团的博士后研究员，是今年的BMC生态学形象竞争冠军理论生态学和模型部分。

凯尔被使用简单算法生成复杂模式和行为的想法所吸引，并接受了将计算技术应用于生物技术和生态科学的培训。后来，在汉普郡学院，他被正式介绍了进化和形态发生模型。从那以后，他一直致力于理论生物学的计算模型。

你为什么对这个研究领域感兴趣？

我一开始的雄心壮志是专攻人工智能。在了解了一点这个领域后，我发现这样的研究通常不会产生吸引我的智力类型。我很快发现最具直觉吸引力的领域是人工生命。

人工生命是一个包含个人智能是其生态、进化和发展历史和背景的反映这一理念的领域。在花了数年时间开发进化模拟之后，我现在正致力于使用计算技术来统一生态、进化和发展尺度上的理论和模型。

你是如何创造这个形象的？

这张图片是一幅用计算机技术模拟共同进化的猎物图案拼贴。这些实验让人想起推动伪装进化的各个自然过程。

你想调查什么？

为每个模拟选择一个与背景图像相对应的环境，然后在该环境的实例中放置一个视觉模式的猎物。然后，拥有虚拟视觉系统的捕食者负责预测环境中的每个位置是否有猎物。每个捕食者都与两个种群中的每一个猎物竞争。

最后，选择个体捕食者和猎物时，要有更高的适应度，以便繁殖到下一代，在下一代中，适应度越高的猎物越难以捉摸，适应度越高的捕食者越有辨别力。虽然猎物和捕食者在开始模拟时都没有对其环境的先验知识，但互惠选择促使捕食者关注环境中的相关特征，而猎物则采用伪装模式，从而降低其可探测性。

你的研究发现了什么？

我们在一系列复杂程度不同的环境中进行了一项研究，发现更大的复杂性对应于捕食者和猎物之间更好的接触。换句话说，简单环境中的共同进化有时会导致猎物与环境匹配得如此之好，以至于捕食者无法察觉。

一旦猎物到达这一点，就不再有任何维持伪装的选择性压力，模式也不再与环境相匹配。然而，在更复杂的自然环境中，伪装得以维持，两个种群都保持参与，从而推动了相互选择。此外，我们还提出了迄今为止我们在文献中所知的关于成功的共同进化军备竞赛的最发自内心的计算模型之一。这项研究是与优秀的计算机科学本科生杰西·弗里曼和我的博士顾问乔丹·波拉克合作进行的。

我们发表的研究报告如下：

哈林顿，K.，J.弗里曼和J.波拉克（2014），“藏猫猫的共同进化：伪装和视觉”。在里面人工生命会议录十四，第25-32页。