Masowe wymieranie pomaga ewolucji?

| Technologia
Joel Lehman

Naukowcy z University of Texas odkryli, że roboty ewoluują znacznie szybciej i efektywniej po wirtualnym masowym wymieraniu spowodowanym katastrofą naturalną, jak np. wymieranie dinozaurów. Risto Miikkulainen i Joel Lehman opisali w PLOS One jak symulowane masowe wymieranie przyczynia się do powstania nowych cech i coraz bardziej odpornych linii robotów.

Masowe wymieranie jest w biologii zjawiskiem destrukcyjnym, usuwa z przyrody olbrzymie ilości materiału genetycznego. Niektórzy biolodzy ewolucyjni twierdzą jednak, że masowe wymieranie przyspiesza ewolucję, gdyż promuje te gatunki, które łatwiej potrafią się przystosować, a zatem te, które szybciej rozwijają nowe cechy. Miikkulainen i Lehman odkryli, że stwierdzenie takie jest prawdziwe przynajmniej w odniesieniu do robotów. Wzbogacili one prowadzone od lat badania nad ewolucją robotów o przypadki zagłady.

Dotychczas naukowcy wykorzystywali bazujące na biologii sieci neuronowe, by uczyć komputery nowych rzeczy. Uczeni z Teksasu podłączyli sieć neuronową do symulowanych nóg robota, chcąc nauczyć je płynnego stabilnego chodu. Do algorytmu wprowadzano przypadkowe mutacje, tak jak ma to miejsce podczas ewolucji. Naukowcy stworzyli wiele nisz ekologicznych, w których mogły pojawiać się nowe funkcje. Po setkach generacji pojawiło się wiele zachowań, które wypełniły te nisze. Znaczna część z tych zachowań nie była przydatna w procesie chodzenia. Wówczas naukowcy doprowadzili do masowej zagłady, zabijając roboty w 90% przypadkowo wybranych nisz.

Po wielu cyklach ewolucji i wymierania uczeni odkryli, że przetrwały tylko najbardziej elastyczne roboty, te, które miały największy potencjał tworzenia nowych cech. Porównanie ze scenariuszami bez zagłady wykazało, że pojawiły się roboty lepiej dostosowane do chodzenia niż tam, gdzie wymierania nie było.

ewolucja masowe wymieranie robot symulacja nogi