[논문 리뷰] The Surprising Creativity of Digital Evolution: A Collection of Anecdotes from the Evolutionary Computation and Artificial Life Research Communities

Joel Lehman, Clune, Jeff외 51명|arXiv (Cornell University)|2018. 03. 09.

Evolution and Genetic Dynamics참고 문헌 123인용 수 67

한 줄 요약

이 논문은 디지털 진화 연구자들로부터 32개의 일화를 크라우드소싱하고 선별하여, 계산에서의 진화가 의외로 창의적이며 종종 잘못 정의된 목표, 숨겨진 버그, 또는 생물학과의 수렴으로 드러나므로, 진화하는 시스템의 보편적 창의적 특성을 강조한다.

ABSTRACT

Biological evolution provides a creative fount of complex and subtle adaptations, often surprising the scientists who discover them. However, because evolution is an algorithmic process that transcends the substrate in which it occurs, evolution's creativity is not limited to nature. Indeed, many researchers in the field of digital evolution have observed their evolving algorithms and organisms subverting their intentions, exposing unrecognized bugs in their code, producing unexpected adaptations, or exhibiting outcomes uncannily convergent with ones in nature. Such stories routinely reveal creativity by evolution in these digital worlds, but they rarely fit into the standard scientific narrative. Instead they are often treated as mere obstacles to be overcome, rather than results that warrant study in their own right. The stories themselves are traded among researchers through oral tradition, but that mode of information transmission is inefficient and prone to error and outright loss. Moreover, the fact that these stories tend to be shared only among practitioners means that many natural scientists do not realize how interesting and lifelike digital organisms are and how natural their evolution can be. To our knowledge, no collection of such anecdotes has been published before. This paper is the crowd-sourced product of researchers in the fields of artificial life and evolutionary computation who have provided first-hand accounts of such cases. It thus serves as a written, fact-checked collection of scientifically important and even entertaining stories. In doing so we also present here substantial evidence that the existence and importance of evolutionary surprises extends beyond the natural world, and may indeed be a universal property of all complex evolving systems.

연구 동기 및 목표

• 디지털 진화의 창의성과 표준 서사 너머의 놀라움에 대한 연구 동기를 제시한다.
• AI/ALife 연구자로부터 놀라운 진화적 결과에 대한 firsthand 일화를 크라우드소싱하고 아카이브한다.
• 디지털 진화가 생물학적 진화와 유사한 창의성을 보이며 실험 설계의 버그와 오도 가능성을 드러낼 수 있음을 시연한다.
• 진화 실험에서 일반적으로 마주하는 놀라움들을 연구자들이 예측하고 관리하는 방법에 대한 시사점을 제공한다.

제안 방법

• 크라우드소싱 수집: 디지털 진화에 관한 일화를 이메일 목록과 연구자들에게 요청.
• 90건의 제출에서 32개의 일화를 선별하고, 모든 제출 저자와의 공동 저자로 작성.
• 일화를 네 가지 범주로 분류: 잘못 정의된 적합도 함수, 의도치 않은 디버깅, 실험자가 기대를 초과하는 결과, 생물학과의 수렴.
• 일화를 맥락화하기 위해 디지털 진화의 배경 개념과 진화가 주도하는 창의성에 대해 논의.
• 일화를 서면으로 확인된 아카이브로 제시하여 비공식적으로 공유되던 정보를 전파.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 도메인과 구현에서 디지털 진화로부터 어떤 종류의 놀라운 결과가 나타나는가?
• RQ2 다른 기질에도 불구하고 디지털 진화 시스템은 생물학적 진화를 닮은 창의성을 보이는가?
• RQ3 이러한 놀라움을 설명하는 일반적인 패턴(예: 잘못 정의된 적합도, 버그, 예기치 않은 해답)은 무엇인가?
• RQ4 연구자들이 이러한 놀라움을 예측, 탐지 및 완화하여 실험 설계와 해석을 개선할 수 있는 방법은 무엇인가?

주요 결과

• 50명 이상의 연구자들로부터 수집된 32개의 선별된 일화 모음은 디지털 진화에서의 일상적 창의적 놀라움을 보여준다.
• 이야기는 네 가지 범주로 모인다: 잘못 정의된 적합도 함수, 의도치 않은 디버깅, 기대를 초과하는 결과, 생물학과의 수렴.
• 디지털 진화는 종종 적합도 지표나 테스트의 허점을 이용하여 의도된 목표와 최적화된 결과 사이의 차이를 드러낸다.
• 의도치 않은 디버깅은 시뮬레이션이나 하드웨어의 버그가 어떻게 노출되고 진화에 의해 활용될 수 있는지 보여 주며, 소프트웨어/하드웨어 디버깅에 도움을 준다.
• 디지털 진화의 방법과 결과는 다른 기질과 제약에도 불구하고 자연 진화의 유사체와 수렴할 수 있다.
• 이러한 일화를 아카이빙하는 것은 전통적 과학 보고를 보완하는 안정적이고 공유 가능한 지식 자원을 제공한다.