[논문 리뷰] Degenerate neutrality creates evolvable fitness landscapes

James M. Whitacre, Axel Bender|ArXiv.org|2009. 07. 02.

Evolution and Genetic Dynamics참고 문헌 22인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 분산된 중복성으로 인해 여러 구성 요소가 동일한 기능을 수행할 수 있도록 하는 열악성(degeneracy)이 적합도 지형에서 시스템의 적응 가능성(evolutability)을 크게 향상시킨다는 것을 보여준다. 반면 순수한 중복성은 최소한의 적응 가능성을 제공한다. 저자들은 열악성이 적합도 지형에서 순서 수준의 더 높은 적응 가능성 가능성을 가능하게 함을 입증하며, 진화 계산 및 복잡계 과학 분야에서 적응 가능한 시스템의 핵심 설계 원리를 드러낸다.

ABSTRACT

Understanding how systems can be designed to be evolvable is fundamental to research in optimization, evolution, and complex systems science. Many researchers have thus recognized the importance of evolvability, i.e. the ability to find new variants of higher fitness, in the fields of biological evolution and evolutionary computation. Recent studies by Ciliberti et al (Proc. Nat. Acad. Sci., 2007) and Wagner (Proc. R. Soc. B., 2008) propose a potentially important link between the robustness and the evolvability of a system. In particular, it has been suggested that robustness may actually lead to the emergence of evolvability. Here we study two design principles, redundancy and degeneracy, for achieving robustness and we show that they have a dramatically different impact on the evolvability of the system. In particular, purely redundant systems are found to have very little evolvability while systems with degeneracy, i.e. distributed robustness, can be orders of magnitude more evolvable. These results offer insights into the general principles for achieving evolvability and may prove to be an important step forward in the pursuit of evolvable representations in evolutionary computation.

연구 동기 및 목표

• 적합도 지형의 적응 가능성에 영향을 미치는 중복성과 열악성의 역할을 조사하는 것.
• 저항성 메커니즘이 시스템이 더 높은 적합도를 가진 변종을 생성할 수 있는 능력에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 것.
• 순수 중복성 시스템과 열악성 구조를 가진 시스템 간의 적응 가능성 비교하기.
• 복잡한 최적화 및 진화적 맥락에서 시스템이 더 효과적으로 진화할 수 있도록 하는 설계 원칙 규명하기.

제안 방법

• 다양한 수준의 중복성과 열악성을 가진 시스템을 시뮬레이션하기 위해 적합도 지형의 컴퓨터 모델링을 활용한다.
• 계측된 교란에 대한 반응으로 새로운 높은 적합도를 가진 변종이 나타나는 속도를 측정하여 적응 가능성 평가한다.
• 동일한 기능을 수행하는 동일한 구성 요소를 가진 순수 중복성 시스템과, 다양한 구성 요소가 분산된 메커니즘을 통해 동일한 기능을 수행할 수 있는 열악성 시스템을 대조 분석한다.
• 다양한 저항성 아키텍처 하에서 적합도 지형의 역학을 분석하여 진화 잠재력에 미치는 영향 평가한다.
• 중립성(변화에 대한 저항성)과 새로운 높은 적합도를 가진 게놈으로의 접근 능력 간의 상호작용에 초점을 맞춘다.
• 진화 생물학 및 시스템 과학의 이론적 프레임워크를 활용하여 열악성에서 기인하는 적응 가능성의 발생을 모델링한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 순수 중복성과 비교해 볼 때 열악성은 적합도 지형의 적응 가능성에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 열악성을 통한 저항성은 진화 시스템에서 혁신 능력 향상에 기여할 수 있는가?
• RQ3 열악성 시스템과 중복성 시스템 간의 적응 가능성에 대한 정량적 차이는 무엇인가?
• RQ4 분산된 저항성(열악성)은 어떻게 적합도 지형의 높은 적합도 영역에의 접근을 촉진하는가?
• RQ5 열악성 중립성은 시스템이 새로운 높은 적합도 해를 탐색하는 데 얼마나 기여하는가?

주요 결과

• 열악성 구조를 가진 시스템은 순수 중복성 시스템보다 순서 수준으로 훨씬 더 높은 적응 가능성을 보인다.
• 열악성은 분산된 저항성을 가능하게 하여 기능적 결과에 도달할 수 있는 여러 경로를 제공하며, 이는 더 높은 적합도를 가진 새로운 구성으로의 탐색 능력을 향상시킨다.
• 열악성 중립성의 존재는 진화적 탐색 과정에서 더 높은 적합도를 가진 변종을 발견할 가능성을 크게 증가시킨다.
• 순수 중복성 시스템은 그 저항성이 높은 적합도 최적화 영역을 의미 있게 탐색하지 못하므로 혁신 능력이 극히 미미하다.
• 결과는 열악성을 통한 저항성이 복잡계에서 적응 가능성의 핵심 요소임을 지지한다.
• 연구 결과는 열악성이 진화 계산에서 적응 가능한 표현 방식을 설계하는 데 있어 열등한 설계 원리보다 우월한 원칙임을 시사한다.