[論文レビュー] The Evolutionary Unfolding of Complexity

James P. Crutchfield, Erik van Nimwegen|arXiv (Cornell University)|Feb 26, 1999

Evolution and Genetic Dynamics参考文献 37被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、適応度クラスと表現型サブバスインのマクロスコピックなレベルでの集団のモデル化を通じて、長期の停滞に続く急激な革新というエポック的進化を説明する統計的力学フレームワークを提示する。複雑性は、より高い適応度サブバスインへとつながる「ポータル」を発見する、まれでランダムな拡散イベントによって生じ、新たな次元の安定化によってマクロスコピックな状態空間に現れる。この過程は、凍結事故と表現型的制約によって導かれる。

ABSTRACT

We analyze the population dynamics of a broad class of fitness functions that exhibit epochal evolution---a dynamical behavior, commonly observed in both natural and artificial evolutionary processes, in which long periods of stasis in an evolving population are punctuated by sudden bursts of change. Our approach---statistical dynamics---combines methods from both statistical mechanics and dynamical systems theory in a way that offers an alternative to current ``landscape'' models of evolutionary optimization. We describe the population dynamics on the macroscopic level of fitness classes or phenotype subbasins, while averaging out the genotypic variation that is consistent with a macroscopic state. Metastability in epochal evolution occurs solely at the macroscopic level of the fitness distribution. While a balance between selection and mutation maintains a quasistationary distribution of fitness, individuals diffuse randomly through selectively neutral subbasins in genotype space. Sudden innovations occur when, through this diffusion, a genotypic portal is discovered that connects to a new subbasin of higher fitness genotypes. In this way, we identify innovations with the unfolding and stabilization of a new dimension in the macroscopic state space. The architectural view of subbasins and portals in genotype space clarifies how frozen accidents and the resulting phenotypic constraints guide the evolution to higher complexity.

研究の動機と目的

• 長期の停滞に続く革新の波が生じるメカニズムを理解すること。
• 従来の適応度ランドスケープモデルの限界を避けるマクロスコピックな進化ダイナミクスのモデルを構築すること。
• 表現型的制約と凍結事故が、複雑性の増加への道筋をどのように形作るかを明確にすること。
• 中立的サブバスイン内での遺伝子型拡散が革新を駆動する役割を形式化すること。
• 新たな次元が、新しい適応度サブバスインの安定化によってマクロスコピック状態空間にどのように出現するかを同定すること。

提案手法

• 適応度クラスのレベルで集団行動をモデル化する統計的力学を用い、各クラス内の遺伝子型変異を平均化する。
• 適応度サブバスインを、表現型的適応度が類似する遺伝子型空間上の領域として定義し、これをマクロスコピックな状態として扱う。
• 突然変異によって駆動される、選択的に中立的なサブバスイン内での個体のランダムな拡散をモデル化する。
• 'ポータル'を、低い適応度サブバスインと高い適応度サブバスインを接続するまれな遺伝子型遷移として特定し、革新を引き起こす。
• 選択と突然変異のバランスがもたらす、適応度分布の準安定性を分析する。
• 複雑な表現型の出現を表すために、マクロスコピック状態空間における新しい次元の「展開」の概念を導入する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 進化ダイナミクスにおいて、なぜ長期の停滞と急激な変化の波が生じるのか？
• RQ2 中立的サブバスイン内での遺伝子型拡散が、進化的革新をどのように可能にするのか？
• RQ3 遺伝子型空間における「ポータル」は、より高い適応度の表現型状態への遷移をどのように可能にするのか？
• RQ4 凍結事故と表現型的制約は、複雑性の増加への道筋をどのように導くのか？
• RQ5 適応度ランドスケープの抽象化に依存せずに、適応度クラスのマクロスコピックなレベルで進化ダイナミクスをどのようにモデル化できるか？

主な発見

• エポック的進化における準安定性は、個体の遺伝子型ではなく、適応度クラスの準定常的分布に起因するマクロスコピック現象である。
• 革新は段階的適応ではなく、より高い適応度サブバスインへとつながるまれなランダムな拡散イベントによって生じる。
• 新しいサブバスインの安定化は、マクロスコピック状態空間における新しい次元の「展開」と対応し、表現型的複雑性の増加を表す。
• 表現型的制約は凍結事故から生じ、将来の進化的経路を制限し、複雑性の増加に向かってシステムを導く。
• 選択と突然変異のバランスが、準定常的適応度分布を維持し、長期の停滞を可能にする。
• 本モデルは、自然的および人工的両方の進化プロセスと整合する複雑性増加のメカニズムを提供する。