Sin embargo, no fue hasta mediados de los años cincuenta, cuando el rompecabezas de la evolución fue prácticamente completado, cuando Box comenzó a pensar en imitarla para, en su caso, mejorar procesos industriales. La técnica de Box [#!Box57!#], denominada EVOP (Evolutionary Operation), consistía en elegir una serie de variables que regían un proceso industrial. Sobre esas variables se creaban pequeñas variaciones que formaban un hipercubo, variando el valor de las variables una cantidad fija. Se probaba entonces con cada una de las esquinas del hipercubo durante un tiempo, y al final del periodo de pruebas, un comité humano decidía sobre la calidad del resultado. Es decir, se estaba aplicando mutación y selección a los valores de las variables, con el objeto de mejorar la calidad del proceso. Este procedimiento se aplicó con éxito a algunas industrias químicas.
Un poco más adelante, en 1958, Friedberg y sus colaboradores pensaron en mejorar el funcionamiento de un programa usando técnicas evolutivas. Para ello diseñaron un código máquina de 14 bits, y cada programa tenía 64 instrucciones. Un programa llamado Herman, ejecutaba los programas creados, y otro programa, el Teacher o profesor, le mandaba a Herman ejecutar otros programas y ver si los programas ejecutados habían realizado su tarea o no. La tarea consistía en leer unas entradas, situadas en una posición de memoria, y debían depositar el resultado en otra posición de memoria, que era examinada al terminarse de ejecutar la última instrucción.
Para hacer evolucionar los programas, Friedberg hizo que en cada posición de memoria hubiera dos alternativas; para cambiar un programa, alternaba las dos instrucciones (que eran una especie de alelos), o bien reemplazaba una de las dos instrucciones con una totalmente aleatoria.
En realidad, lo que estaba haciendo es usar mutación para generar nuevos programas; al parecer, no tuvo más éxito que si hubiera buscado aleatoriamente un programa que hiciera la misma tarea. El problema es que la mutación sola, sin ayuda de la selección, hace que la búsqueda sea prácticamente una búsqueda aleatoria.
Más o menos simultáneamente, Bremmerman [#!Bremermann62!#] trató de usar la evolución para ``entender los procesos de pensamiento creativo y aprendizaje'', y empezó a considerar la evolución como un proceso de aprendizaje. Para resolver un problema, codificaba las variables del problema en una cadena binaria de 0s y 1s, y sometía la cadena a mutación, cambiando un bit cada vez. Bremmerman trató de resolver problemas de minimización de funciones, aunque no está muy claro qué tipo de selección usó y el tamaño y tipo de la población. En todo caso, se llegaba a un punto, la ``trampa de Bremmerman'', en el cual la solución no mejoraba; en intentos sucesivos trató de añadir entrecruzamiento entre soluciones, pero tampoco obtuvo buenos resultados. Una vez más, el simple uso de operadores que creen diversidad no es suficiente para dirigir la búsqueda genética hacia la solución correcta; y ésto se logra aplicándolo a un concepto de la evolución darwiniano clásico: por mutación, se puede mejorar a un individuo; en realidad, la evolución actúa a nivel de población.