[論文レビュー] Digital Genesis: Computers, Evolution and Artificial Life

Tim Taylor, Alan Dorin+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 7, 2015

Computability, Logic, AI Algorithms参考文献 11被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、フォン・ノイマンの理論的基盤とバリチェッリの初期の計算実験から、開けた進化を追求する現代の取り組みに至るまで、デジタル進化および人工生命の歴史的発展をたどる。真に開けた進化を実現するためには、エネルギー、物質、環境のダイナミクスといった生態学的原則を統合することが不可欠であると主張する。

ABSTRACT

The application of evolution in the digital realm, with the goal of creating artificial intelligence and artificial life, has a history as long as that of the digital computer itself. We illustrate the intertwined history of these ideas, starting with the early theoretical work of John von Neumann and the pioneering experimental work of Nils Aall Barricelli. We argue that evolutionary thinking and artificial life will continue to play an integral role in the future development of the digital world.

研究の動機と目的

• 基礎的な理論的業績から現代の研究に至るまでのデジタル進化および人工生命の歴史的系譜をたどること。
• 現在のデジタル進化システムに内在する根本的限界、特に初期の活発な活動に次ぐ準安定状態に陥る傾向を特定すること。
• エネルギー、物質、環境のダイナミクスといった生態学的原則を統合することが、デジタルシステムにおける開けた進化を達成する上で不可欠であると主張すること。
• 生物学的進化とデジタル進化の間の溝を埋めるために、より原理的で生態学的インスピレーションに基づいたモデリング手法を提唱すること。
• 進化的計算および人工生命が、今後の適応的・自律的デジタルシステムの発展において中心的役割を果たすと位置づけること。

提案手法

• フォン・ノイマンの自己複製機械のためのセルオートマトン枠組みを含む、デジタル進化の歴史的発展を、主要な理論的および実験的マイルストーンを通じて分析すること。
• バリチェッリのパイオニア的業績を検討し、一次元セルオートマトンを用いて自己複製、寄生、遺伝子交換を示したデジタル実体「シンビオオルガニズム」を模擬した研究。
• 変異と人間のフィードバックを用いた進化的機械学習の初期提案を検討するが、当時成功せず、公式な出版もなかった。
• 20世紀半ばに人工生命の目的から最適化志向の研究へとシフトした流れをマッピングし、1980年代にALIFEカンファレンスシリーズを通じて人工生命が再興された経緯を検証すること。
• 現代の開けた進化の試みを評価し、資源ダイナミクスや環境フィードバック機構といった欠落している生態的要因を特定すること。
• 今後のシステムは、物理的ダイナミクスと生物・環境の相互作用をより厳密にモデリングする必要があると提言する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 進化的原則がデジタルシステムに応用される歴史的基盤は何か。また、複数の研究者が独立してその基盤を構築した経緯はどのようなものか。
• RQ2 変異、継承、差別の的繁殖という基本的条件を満たしているにもかかわらず、なぜ大多数のデジタル進化システムが開けた進化を維持できないのか。
• RQ3 現在のデジタル進化モデルに欠けている生態的・物理的ダイナミクスは何か。それらが複雑で適応的なデジタル生命の出現を妨げている。
• RQ4 生物と環境の関係をどの程度正確にモデリングすれば、デジタルシステムにおける長期的な進化的イノベーションを支えることができるか。
• RQ5 進化的思考と人工生命の概念は、人工知能や適応的コンピューティングシステムの今後の発展にどの程度まで影響を及ぼし続けるのか。

主な発見

• ジョン・フォン・ノイマンの自己複製セルオートマトンに関する理論的業績は、デジタル進化の最初の形式的基盤を築いたが、生涯にわたって実装されなかった。
• ニルス・アール・バリチェッリの一次元セルオートマトンを用いた実験は、デジタル実体間での自己複製、寄生、遺伝子交換を成功裏に示し、「シンビオオルガニズム」という用語を考案した。
• チューリングの初期の進化的機械学習に関する業績は、当時否定されたが、現代のニューロエボリューションや強化学習のアプローチを予見していた。
• 1950年代から1980年代にかけて、多くの研究が最適化志向にシフトし、元々の人工生命の目的であった開けた進化は後退した。
• 進展はあったものの、大多数のデジタル進化システムは初期のイノベーションの後、安定状態に陥り、生態的モデリングが不十分なために開けた進化を維持できない。
• 本稿は、今後のデジタル人工生命の成功は、エネルギー、物質、環境のダイナミクスといった生態学的原則をデジタル進化フレームワークに統合することにかかっていると結論づける。