[論文レビュー] Evolution to the Edge of Chaos in Imitation Game

Kunihiko Kaneko, Junji Suzuki|ArXiv.org|Mar 8, 1993

Artificial Intelligence in Games参考文献 3被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、フィットネスに基づく選択と変異を通じて人工エージェントが楽曲のダイナミクスを進化させる抽象的な模倣ゲームを提案し、周期的でない行動と混沌とした行動の間の遷移点、すなわち混沌の縁の領域で自己組織的複雑性が生じることを示している。このシステムは、断続的均衡を経て混沌の縁の境界に近づき、混沌の縁におけるトポロジカルな混沌が進化的システムにおける最大のダイナミカルな複雑性を可能にすることを示している。

ABSTRACT

Motivated by the evolution of complex bird songs, an abstract imitation game is proposed to study the increase of dynamical complexity: Artificial "birds" display a "song" time series to each other, and those that imitate the other's song better win the game. With the introduction of population dynamics according to the score of the game and the mutation of parameters for the song dynamics, the dynamics is found to evolve towards the borderline between chaos and a periodic window, after punctuated equilibria. The importance of edge of chaos with topological chaos for complexity is stressed.

研究の動機と目的

• 社会的模倣を通じて人工系における複雑性の増加がどのように達成されるかを調査すること。
• 楽曲の模倣に基づくゲーム理論的枠組みを用いて、エージェント集団における複雑行動の出現をモデル化すること。
• 進化的プロセスが自然に「混沌の縁」、つまり高い複雑性と関連する領域へ向かうかどうかを検討すること。
• トポロジカルな混沌が進化するシステムにおける複雑で適応的なダイナミクスを可能にする役割を調べること。
• 突然変異、選択、およびダイナミカルシステムの遷移が集団設定においてどのように作用し合うかを分析すること。

提案手法

• エージェントは調整可能なパラメータを備えた非線形力学的システムを用いて時系列「楽曲」を生成する。
• フィットネスが他のエージェントの楽曲をどれだけ正確に模倣できるかによって決定される模倣ゲームを実行する。
• 集団のダイナミクスは、模倣スコアに基づく選択によって支配され、より高いフィットネスのエージェントがより多くの子孫を生む。
• パラメータの変異が変異をもたらし、力学的パラメータ空間の進化的な探索を可能にする。
• 世代を経てシステムが進化し、楽曲生成のダイナミクスが周期的領域と混沌領域の境界に近づいていく。
• トポロジカルな混沌の分析により、臨界の縁近くに現れるダイナミクスの複雑性が評価される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 模倣ゲームにおける進化的圧力が人工エージェントを臨界のダイナミカルな領域へと導くか。
• RQ2 混沌の縁が社会的学習を伴う進化的システムにおいてアトラクタとして機能しうるか。
• RQ3 トポロジカルな混沌が進化する集団における複雑で適応的な行動を可能にする役割は何か。
• RQ4 断続的均衡は、ダイナミカルな複雑性の進化においてどのように現れるか。
• RQ5 秩序と混沌の境界へ向かう自己組織的傾向が、システムに存在するか。

主な発見

• システムは、パラメータ空間における周期的領域と混沌領域の境界、特に混沌の縁へと進化する。
• 進化は断続的均衡を経て進行し、長期間の停滞に続き、急速に新しいダイナミカルな領域に移行する。
• トポロジカルな混沌は混沌の縁で最大に達し、ダイナミカルな複雑性のピークを示している。
• 模倣ゲームのメカニズムに加え、選択と変異が組み合わさることで、外部の調整なしにシステムがこの臨界領域へと向かう。
• 複雑で予測不能ではあるが構造的な楽曲ダイナミクスの出現は、混沌の縁で最も顕著であり、それが複雑性の坩堝としての役割を果たすことを支持する。
• 結果から、混沌の縁はランダムな結果ではなく、社会的学習を伴う進化的システムにおける自己組織的アトラクタである可能性が示唆される。