Одна из важнейших областей практического применения эволюции - искусственный отбор , при котором человек сознательно выбирает определенные черты в популяции. Люди тысячелетиями производили искусственный отбор домашних животных и растений. В последние годы этот метод также стал важной частью генной инженерии , где проверяется эффективность встраивания в геном генов с определенными маркерными генами (например, для устойчивости к антибиотикам ).

Понимание изменений, которые произошли в эволюционной истории вида, может выявить гены, важные для построения определенных частей тела или гены, участвующие в генетических дефектах.

Например, пещерная рыба- альбинист , которая в результате эволюции потеряла зрение. Путем преднамеренного скрещивания разных популяций этих рыб было получено потомство с функционирующими глазами, поскольку в разных популяциях произошли разные мутации, что привело к потере зрения. [Генетический анализ родителей и потомства в этих экспериментах выявил гены, важные для зрения и цвета кожи. Аналогичным образом, сравнение геномов группы, не содержащей эритроцитов, антарктических рыб совместно с близкородственными группами выявили гены, необходимые для построения этих клеток крови.

Учитывая, что эволюция создает высокооптимизированные процессы и сети, она широко используется в вычислениях. В этой отрасли моделирование эволюции с помощью эволюционных алгоритмов и искусственной жизни началось с работы Нильса Аалла Барричелли в 1960-х годах. Эту работу продолжил Алекс Фрейзер, опубликовавший серию статей по моделированию искусственного отбора.

Искусственная эволюция стала общепризнанным методом оптимизации, основанным на работах Инго Рехенберга в 1960-х и начале 1970-х годов. Рехенберг использовал эволюционные стратегии для решения сложных инженерных задач. Особую популярность приобрели генетические алгоритмы, разработанный Джоном Холландом. Одновременно с вниманием академических кругов выросла вычислительная мощность компьютерного оборудования, что позволило применять эти методы на практике, например в автоматической эволюции компьютерных программ. Сегодня эволюционные алгоритмы используются для эффективного решения многомерных задач и оптимизации системы.

Когда я изучаю очередной продукт питания, я начинаю понимать, что он может навредить человеку, а в дальнейшей перспективе и убить. У меня очень часто возникает такое ощущение, что есть продукты питания, которые призваны убивать, какие-то убивают медленно, какие-то быстро. На внешнем плане все зависит от стойкости отдельного человека, каждый держит удар по своему, одного продукт вызовет аллергическую реакцию моментально, а у кого-то будет онкология в 70. И что же делать, как защититься, как выжить и сохранить род. Необходимо заниматься развитием, налаживать связь с первоисточником, прислушиваться к своему внутреннему советнику, который будет поддерживать и направлять. Более подробно о принципах и правилах выживания, я описываю в своих книгах.