Q&A
展望は書かれていますが、質問内容が書かれているようには読めませんでした。(追記: すみません。「関連する分野（機械学習、計算論、人工生命あたり？）の最新情報」が質問ですね。この指摘は撤回します。)
初投稿になります。
###実現したいこと
- 自己書き換えコード（自身の持つ）自己改変のための目的関数がその自己書き換えコードの機械学習あるいは進化アルゴリズム等によって改変される自己書き換えコードのサンプルコード
を作りたい、と考えています。
###背景
ここ10年以上しばらく専門領域外の仕事をしてきているせいで最先端の情報を集めたり考える時間があまり持てずもし関連する分野（機械学習、計算論、人工生命あたり？）の最新情報（あるいは文献）を知っている方（研究している方）がいましたら、端的に状況を教えていただけると嬉しいです。
- もし表題にに相当するような有名なコードがすでに誰かに作られているならその存在を
- この人が世界の第一人者だという人がいればその方の情報を
- もしまだ研究途上の段階であるなら現状の問題点や現状での世界の進捗状況を
などの情報をいただけると嬉しいです。
流行り？の言葉でいうと、メタプログラミング自体を（何らかの形で）学習して自己改変に応用することを（破綻させずに）継続できるコード、です。
古くはトムレイのTierraや関数自体を進化させる遺伝的プログラミングあたりになるかと考えています。
タイトルからわかるように哲学的には自己言及の問題に関連しており、作る前から、ゲーデルの不完全性定理や停止性問題に関連した問題（バグと呼べるかどうかはわかりません）がコードに内在させざるを得ないことはわかります。
理論的にはラムダ計算や汎関数、高階関数と相性が良いので、もし具体的にプログラミングするとしたら、関数型言語で動的言語（スクリプト言語）でリフレクション機能が便利に使える言語が良いのですが、日本生まれの言語ということでRubyでAI分野にキラーアプリを投入できたら（最適ではないとしても）日本人として誇りに思えるなぁ、と心の底で思っています。動的型付けでむしろ副作用があってバグが潜在しながらも動作可能な方が自己改変には向いているのではないか、というのは根拠のない勝手な個人的意見です。
どうぞよろしくお願いします。
###追記・参考
GoogleがTensorFlowというライブラリを無償公開していることからもGoogleはおそらくAI開発に注力している企業のうちの一つであるのは間違いないかと思います。
今年に入り以下のような記事
が登場していることからもAI素人が一般的なニュース記事を見ているレベルにおいては今後はAGI (Artificial General Intelligence)の研究にお金が注ぎ込まれていくように感じ取れますが、その分野の専門家から見て技術動向などの意見が伺えると助かります。
ただ、私が実現したいことは、そこまで人間の知性に近づくようなAIのコードではなくて、問題領域が限定的ではあっても、自己改変自体を学習（あるいは最適化）しているような例があれば知りたいですし、なければシンプルでもいいので具体的なソースコードとして作って世に出したい、というのが実現したいこと、です。
ご指摘ありがとうございます。もし、機械学習や進化アルゴリズムやある種の最適化の対象自体が自身のコードになっている有名な例がすでにあるならそれを知りたいですし、ないならばどのあたりが研究の最先端なのかを知りたい、といったことが質問です。パパッとgoogle検索してみると、recursive self-improvementやらartificial general intelligenceあたりのキーワードが関連として引っかかりますが、その筋の専門ではないので現状の問題点や進展状況などがまとめてわかると嬉しいところです。もし回答があまりなく、時間を取れて自分で調べることができたり、何かたたき台になるようなコードが作れたら随時掲載していこうと思います。
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