Sikerült kifejleszteniük egy olyan evolúciós stratégiát (nem, nincs köze a biológiai evolúcióhoz), ami sokkal erőteljesebb mesterséges intelligenciák kifejlesztésével kecsegtet. Ahelyett hogy a szokásos megerősítéses módszerrel képeznék a MI rendszereket, inkább létrehoznak egy „fekete dobozt” ahol elfelejthetjük a környezetet vagy hogy egy mesterséges intelligenciával dolgozunk. Az egész az adott funkciók optimalizálásáról szól egy izolált környezetben, ami csak szükség esetén oszt meg.

A rendszer egy csomó véletlenszerű paraméterrel kap és elkezd találgatni. A találgatások eredményét szűkíti a sikeresebb jelöltekre, mígnem megkapja a legideálisabb választ. Indulhatunk akár milliónyi számmal, de a végén csak egy lesz. Mindez talán kissé rejtélyesen hangzik, de a módszer előnyei érthetőek. Ezzel a technikával eliminálható a neurális hálók tradicionális képzéséből eredő komplikációk java. A kód létrehozása és implementálása könnyebb, illetve úgy körülbelül háromszor gyorsabb. A teszt során egy nagy 1440 magos szuperszámítógép képes volt 10 perc alatt megtanítani egy humanoidot járni, amihez egyébként 10 órára lenne szüksége.

Még hosszú utat kell megtenni, mielőtt a „fekete dobozos” technika használatba kerülne a mindennapi mesterséges intelligenciákra alkalmazva, de a gyakorlati alkalmazásának előnyei világosak: A neurális hálózatokat működtetőknek kevesebb időt kell fordítani a rendszereik betanítására és többet használhatják őket. Végeredményként olyan robotokat láthatunk majd, amik sokkal gyorsabban adoptálódnak egy szituációhoz és tanulnak a hibáikból.