O.S.E.L. - Masová vymírání mohou urychlit evoluci
 Masová vymírání mohou urychlit evoluci
Potvrzují to simulace vývojářů robotů a umělých inteligencí, které fungují lépe, když se do nich začlení masová vymírání.

 

Počátek simulace světa robotů. Kredit: Joel Lehman.
Počátek simulace světa robotů. Kredit: Joel Lehman.

I když se vlastně vymírá neustále, život na této planetě několikrát totálně zdevastovala masová vymírání. Jsou děsivá, nepředstavitelná a stále velmi záhadná. Odehrála se velmi dávno, včetně toho nejmladšího před 65 miliony let, ale svojí razancí a brutalitou nás nepřestávají zneklidňovat. Co když je ale ve velkolepé zkáze zároveň obsažena také nesmírná tvůrčí síla? Tvrdí to někteří evoluční biologové a nové počítačové simulace vývojářů robotů tomu nasvědčují.

Risto Miikkulainen. Kredit: UT.
Risto Miikkulainen. Kredit: UT.


Počítačoví vědci Risto Miikkulainen z Texaské univerzity v Austinu a Joel Lehman z Kodaňské univerzity si hrají s počítačovými simulacemi robotů. Přitom mají kupodivu velmi blízko evoluci, protože vývojáři robotů a umělých inteligencí při simulacích už celé roky využívají evoluční algoritmy. Osvědčily se i při vývoji simulovaných neurálních sítí, na nichž se stavějí umělé inteligence.

Evoluční mechanismy jsou jednoduché, mají ale ohromný účinek. Vývojáři napodobují přírodní výběr tak, že při vývoji požadované struktury vždy vyberou z velkého počtu možností tu nejlépe fungující variantu, namnoží ji a zbytek zahodí, přičemž nově vzniklé varianty nejsou naprosto přesné kopie, ale vždy se mírně liší od svého rodiče i od sebe navzájem, podobně jako když se pohlavně množí organismy. A tak stále dokola, dokud vývojáři nejsou spokojeni s výsledkem. Přestože evoluční algoritmy provozují lidé, tak díky nim mohou vznikat neplánová, nečekaná a někdy i šokující řešení, docela podobně jako v biologické evoluci, kde ovšem nefunguje žádný organizátor a organismy se množí samy od sebe.

Joel Lehman. Kredit: Joel Lehman.
Joel Lehman. Kredit: Joel Lehman.


Miikkulainen a Lehman si evoluční algoritmy ještě vylepšili. Ostatně, ani v biologické evoluci nefunguje jenom přírodní výběr, to ani zdaleka. Badatelé simulovali spojení neurálních sítí s končetinami robotů a snažili se nasimulovat takové roboty, kteří by pěkně plynule chodili.V jejich simulacích uplynuly stovky generací robotů a vznikl tak celý robotický svět plný rozmanitých a různě kvalitních řešení. Pak Miikkulainen s Lehmanem spustili masové vymírání a nemilosrdně pobili 90 procent náhodně zvolených typů simulovaných robotů.

Vymírání rodů mořských živočichů ve fosilním záznamu. Kredit: Smith609 / Wikimedia Commons.
Vymírání rodů mořských živočichů ve fosilním záznamu. Kredit: Smith609 / Wikimedia Commons.

Ze světa robotů zbyly jenom trosky, tak jako na Zemi po gigantických sopečných erupcích nebo dopadech obludných meteoritů. Jenže simulace robotů pokračovala, přeživší roboti se zase rozmnožili a jejich svět vzkvétal. Takový cyklus jásavé evoluce a masové záhuby Miikkulainen a Lehman ve světě robotů několikrát zopakovali. Po několika cyklech zjistili, že jim simulace vytvořila velmi slibné typy robotů. Ukázalo se, že evoluční algoritmy s masovými vymíráními vlastně vedou v simulacích k lepším řešením, než když v simulaci masová vymírání nejsou. 
Nejde jenom o nějaké hrátky s roboty. Nápad se zapojením masových vymírání do evolučních algoritmů by mohl mít dalekosáhlé důsledky pro vývoj umělých inteligencí. Podobný postup by bylo možné použít například při vývoji procedur pro překonávání překážek, které by ocenili robotičtí záchranáři ve zříceném domě nebo v poškozené jaderné elektrárně, ale i průzkumní roboti na Marsu nebo jiných vesmírných tělesech. Pro evoluční biology zase evoluční robotika potvrdila tvořivou síly ohromných destrukcí při masových vymírání. Takové vymírání téměř zničí celý svět, ale ti, co přežijí, se mohou pustit do evoluce s o to větší chutí.


Video: Starší projekt OpenNERO pro vývoj umělých inteligencí, Kredit: Risto Miikkulainen



Literatura
University of Texas – Austin News 12. 8. 2015, PLoS ONE 10: e0132886, Wikipedia (Mass extinction, Genetic algotithm).


Autor: Stanislav Mihulka
Datum:20.08.2015