[論文レビュー] Self-Organizing Intelligent Matter: A blueprint for an AI generating algorithm

Karol Gregor, Frederic Besse|arXiv (Cornell University)|Jan 19, 2021

Origins and Evolution of Life参考文献 42被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、物理的ルールと情報交換を通じて相互作用する単純なニューラル搭載要素から成る自己組織的アートIFICIAL LIFEフレームワークを提案する。目的は事前に定義された最適化目標がなく、環境への適応成功による伝搬のみに依存するが、知能を持つ生物が出現する。本システムは、ニッチ構築を通じて多様で自己持続可能な種の共存を示し、汎用AI生成アルゴリズムのスケーラブルな青写真を示唆している。

ABSTRACT

We propose an artificial life framework aimed at facilitating the emergence of intelligent organisms. In this framework there is no explicit notion of an agent: instead there is an environment made of atomic elements. These elements contain neural operations and interact through exchanges of information and through physics-like rules contained in the environment. We discuss how an evolutionary process can lead to the emergence of different organisms made of many such atomic elements which can coexist and thrive in the environment. We discuss how this forms the basis of a general AI generating algorithm. We provide a simplified implementation of such system and discuss what advances need to be made to scale it up further.

研究の動機と目的

• 進化的プロセスによって自律的に動作する汎用AI生成アルゴリズムを開発すること。
• 事前に定義された最適化目標がなくとも、多様で共存する知能を持つ生物のオープンエンドな出現を可能にすること。
• 自己組織的ニューラル要素の集合が相互作用と環境適応を通じて複雑な行動を進化させる仕組みを探ること。
• 持続的な多様性と知能の出現を支える根幹的原則（例：選択より伝搬、ニッチ構築）を同定すること。

提案手法

• システムは、共有環境内で情報交換と物理的ルールに従って相互作用するニューラルネットワークを内蔵した原子的要素から構成される。
• 要素の伝搬はグローバルな目的ではなく、成功した複製または内部状態（例：重み）の他者への転送によって行われ、生存と拡散が可能になる。
• 進化は、環境内で安定した伝搬を達成する要素の組み合わせの変異と選択によって行われる。
• 環境はエネルギーまたは化学物質の拡散などの動的変化をサポートしており、ニッチ形成と複数種の共存を可能にする。
• ニューラル更新ルールは汎用的かつ進化可能であり、要素が時間経過とともに自らの行動を学び改善できる。
• 振るまいの出現を模擬するため、簡素化された実装（例：エネルギーグリッド、化学拡散）を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 事前に定義された目的がなく、成功した要素の組み合わせの伝搬のみに依存するシステムで知能が出現できるか？
• RQ2 自己組織的ニューラル要素の集合において、多様で共存する生物がどのように出現し、持続するか？
• RQ3 どのような環境的および相互作用ルールが、安定したニッチ形成と複数種の長期的共存を可能にするか？
• RQ4 エネルギーまたは化学勾配といった最小限の物理的基盤が、進化を通じて複雑で知的な行動の出現を支えられるか？
• RQ5 スケーラブルでオープンエンドな知能の出現に、どのようなニューラル更新ルールが必須かつ十分か？

主な発見

• 共有環境において複数の種が安定して共存することを確認した。図2の色分けされた点は、空間的ニッチに位置する別々で持続的な種を示している。
• 純粋なエネルギー系では、要素が受動的にエネルギーを集める行動を学習し、重みを他者にコピーすることで伝搬可能になった。明示的な生存ルールがなくても成立した。
• 急速な化学拡散と進化なしの小さなシステムでは、ロトカ＝ヴォルテラモデルに類似した周期的個体数ダイナミクスが出現し、捕食者・被捕食者的なサイクルが観察された。
• 要素は環境を変化させること（例：化学濃度の変更）によって、空間の部分領域に有利なニッチを構築し、複数種の共存を可能にした。
• エネルギー収集や生存のための明示的選択がなくても、要素は自発的に伝搬成功を高めるエネルギー収集行動を発展させた。
• 本フレームワークは、新たな「ボディ」（機能的物理的構造）と新たな「脳」（改善されたアルゴリズム）の両方の出現を支持しており、再帰的自己改善の可能性を示唆している。