[論文レビュー] Multilevel evolutionary developmental optimization (MEDO): A theoretical framework for understanding preferences and selection dynamics

Adam Safron|arXiv (Cornell University)|Oct 27, 2019

Evolutionary Game Theory and Cooperation参考文献 208被引用数 9

ひとこと要約

MEDOは、進化的生物学、発達システム、意思決定理論を統合する理論的枠組みであり、遺伝的、神経的、文化的レベルで好みや目的志向的行動がどのように生じるかを説明する。選択圧を複数の階層的レベルでモデル化することで（経験がフィードバックループを通じて将来の動機づけを形作る）、動機づけ、目的形成、行動の安定性について、一般化されたダーウィニズム的説明を提供する。

ABSTRACT

What is motivation and how does it work? Where do goals come from and how do they vary within and between species and individuals? Why do we prefer some things over others? MEDO is a theoretical framework for understanding these questions in abstract terms, as well as for generating and evaluating specific hypotheses that seek to explain goal-oriented behavior. MEDO views preferences as selective pressures influencing the likelihood of particular outcomes. With respect to biological organisms, these patterns must compete and cooperate in shaping system evolution. To the extent that shaping processes are themselves altered by experience, this enables feedback relationships where histories of reward and punishment can impact future motivation. In this way, various biases can undergo either amplification or attenuation, resulting in preferences and behavioral orientations of varying degrees of inter-temporal and inter-situational stability. MEDO specifically models all shaping dynamics in terms of natural selection operating on multiple levels--genetic, neural, and cultural--and even considers aspects of development to themselves be evolutionary processes. Thus, MEDO reflects a kind of generalized Darwinism, in that it assumes that natural selection provides a common principle for understanding the emergence of complexity within all dynamical systems in which replication, variation, and selection occur. However, MEDO combines this evolutionary perspective with economic decision theory, which describes both the preferences underlying individual choices, as well as the preferences underlying choices made by engineers in designing optimized systems. In this way, MEDO uses economic decision theory to describe goal-oriented behaviors as well as the interacting evolutionary optimization processes from which they emerge. (Please note: this manuscript was written and finalized in 2012.)

研究の動機と目的

• 生物的・認知的システムにおける好みと目的の起源およびダイナミクスを統合的理論枠組みで説明すること。
• 個体および種レベルの動機づけパターンが、進化的プロセス、発達的プロセス、学習プロセスの相互作用からどのように生じるかを明らかにすること。
• 自然選択の原則を遺伝的、神経的、文化的レベルの複数のスケールに統合し、最適化の単一で整合的なモデルにすること。
• 報酬および罰の歴史によって形作られたフィードバック機構を通じて、好みの時間的・状況的安定性を説明すること。
• 進化的理論と経済的意思決定理論を統合し、生物学的行動および設計されたシステムの設計を最適化プロセスの結果としてモデル化すること。

提案手法

• 選択ダイナミクスを一般化されたダーウィニズムとしてモデル化し、遺伝的、神経的、文化的レベルにわたって、複製、変異、選択を適用する。
• 好みを、発達的および進化的な経路における特定の結果の発生確率に影響を与える選択圧として表現する。
• 過去の報酬および罰の経験が将来の形成プロセスを変化させるフィードバックループを導入し、動的な好みの変更を可能にする。
• 経済的意思決定理論を、個々の選択およびエンジニアがシステム最適化のために行う設計選択を記述するために適用する。
• 発達自体を進化的プロセスとして扱い、発達的制約および可塑性が複雑な目的志向的行動の出現を形作る。
• 生物的および文化的次元にわたる好みと目的の共進化を模擬する多層次元最適化アーキテクチャを用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 個体および種において、好みは時間的・状況的要因の中でどのように生じ、安定化するか？
• RQ2 報酬および罰の経験が、将来の動機づけ状態および行動バイアスをどのように再構築可能にするか？
• RQ3 自然選択が遺伝的、神経的、文化的レベルで同時に作用することで、目的志向的行動はどのように形作られるか？
• RQ4 進化的理論と意思決定理論を統合することで、複雑な適応的行動の説明はどの程度改善されるか？
• RQ5 発達的プロセスは、自らの独立した進化的プロセスとしてモデル化可能か？

主な発見

• 好みは固定的ではなく、選択圧と報酬・罰の歴史的経験との間の動的フィードバックによって生じる。
• この枠組みは、報酬・罰の歴史によって形作られた再帰的フィードバックループを通じて、好みの時間的・状況的安定性を説明する。
• 発達的プロセスは、時間的経過にわたる複製、変異、選択の観点から見れば、進化的プロセスとして理解できる。
• 経済的意思決定理論と一般化されたダーウィニズムの統合により、生物学的行動および設計されたシステムの最適化の両方を統一的に説明できる。
• MEDOは、遺伝的、神経的、文化的ドメインにわたる多層次元選択が作用する中で、複雑な目的志向的システムがどのように生じるかを理解する理論的基盤を提供する。
• このモデルは、動機づけと目的形成が、事前にプログラムされた特徴ではなく、階層的最適化プロセスの上位に現れる生成的性質であるという考えを支持する。