Evolving Self-Organising Agents Without Fitness: Three Falsifiable Experiments from Constraint-Driven Selection to Developmental Encoding
यह शोध पत्र "जेनेसिस" (Genesis) प्लेटफॉर्म को प्रस्तुत करता है यह प्रदर्शित करने के लिए कि जहाँ केवल भौतिक बाधाएँ ही फिटनेस-मुक्त विकास में प्रगतिशील संरचनात्मक जटिलता को प्रेरित नहीं कर सकतीं, वहीं एजेंट-मध्यस्थता वाले निक निर्माण (niche construction) को अप्रत्यक्ष विकासात्मक एन्कोडिंग (CPPNs) और प्रजातिकरण के साथ संयोजित करना सफलतापूर्वक ओपन-एंडेड इवोल्यूशन (open-ended evolution) को सक्षम बनाता है।
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एक ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहाँ जीवन को यह बताने के लिए किसी शिक्षक की आवश्यकता नहीं है कि उसे क्या करना है। जंगल में, जानवरों के पास कोई स्कोरबोर्ड नहीं होता जो उन्हें बताता हो कि वे शेर या मछली होने में "अच्छे" हैं; उन्हें बस गर्मी, ठंड और भूख का सामना करना होता है। दशकों से, कंप्यूटर पर डिजिटल जीवन बनाने की कोशिश कर रहे वैज्ञानिक इस समस्या से जूझ रहे हैं। वे आमतौर पर अपने कंप्यूटर जीवों को एक "फिटनेस स्कोर" देते हैं—एक डिजिटल पुरस्कार प्रणाली जो कहती है, "अच्छा काम किया, तुमने भोजन ढूँढ लिया!" या "बुरा काम किया, तुम टकरा गए!" लेकिन यह थोड़ा चीटिंग जैसा लगता है। विज्ञान के इस कोने में बड़ा सवाल यह है: क्या हम एक ऐसी प्रणाली बना सकते हैं जहाँ डिजिटल जीव केवल भौतिकी और रसायन विज्ञान के नियमों का पालन करके जटिल, दिलचस्प व्यवहार विकसित करें, बिना किसी के उन्हें स्कोरकार्ड थमाए? यह शोध पत्र उस रहस्य की गहराई में उतरता है, यह खोजता है कि कैसे "बाधाएं" (जैसे ऊर्जा समाप्त होना) एकमात्र शिक्षक के रूप में कार्य कर सकती हैं जिसकी एक जीव को आवश्यकता होती है, और क्या थोड़ा "विकासात्मक जादू" (जैसे कैसे एक मानव शिशु एक एकल कोशिका से विकसित होता है) उन्हें अधिक बुद्धिमान बनाने में मदद करता है।
इस अध्ययन के पीछे के शोधकर्ताओं ने इन विचारों का परीक्षण करने के लिए जेनेसिस (Genesis) नामक एक डिजिटल खेल मैदान बनाया। वे देखना चाहते थे कि क्या वे एक ऐसी प्रणाली बना सकते हैं जहाँ एजेंट (छोटे डिजिटल जीव) केवल उनकी दुनिया के भौतिक नियमों द्वारा संचालित होकर अपने आप विकसित हों, जिसमें बिना किसी "फिटनेस फंक्शन" के उन्हें यह बताने वाला कोई न हो कि उन्हें क्या जीतना है। उन्होंने तीन मुख्य प्रयोग चलाए, जहाँ हर विफलता को एक गलती के रूप में नहीं, बल्कि एक प्रश्न के बहुत सटीक उत्तर के रूप में माना गया।
सबसे पहले, उन्होंने केवल भौतिक नियमों का उपयोग करके जीवों को विकसित करने का प्रयास किया। एक ऐसे खेल की कल्पना करें जहाँ आप "गेम ओवर" स्क्रीन से मर नहीं सकते, लेकिन आप तब मर सकते हैं यदि आपकी आंतरिक बैटरी बहुत तेज़ी से खत्म हो जाए। वैज्ञानिकों ने सभी "अच्छा काम किया" वाले संकेतों को हटा दिया और जीवों को 10,000 पीढ़ियों तक विकसित होने दिया। उन्होंने पाया कि जीव विकसित और बदलते रहे, जो कि एक बड़ी सफलता थी। हालाँकि, वे एक "ग्लास सीलिंग" (कांच की छत) से टकरा गए। जीव थोड़े अधिक जटिल हुए, लेकिन फिर वे रुक गए। वे चाहे कितनी भी देर तक खेलते रहें, वे बहुत बड़े या अधिक बुद्धिमान नहीं हो सके। अध्ययन ने दिखाया कि दो विशिष्ट उपकरण—एक डायनेमिक डिफिकल्टी एडजस्टर और एक "नोवेल्टी कीपर" (अजीब विचारों को सहेजने वाला) जटिलता बनाए रखने के लिए आवश्यक थे, लेकिन उनके साथ भी, जीव उस छत को तोड़ नहीं सके।
इसके बाद, उन्होंने पूछा: "क्या होगा यदि जीव अपने पर्यावरण को बदल सकें?" जीव विज्ञान में, जानवर अक्सर घोंसले बनाते हैं या मिट्टी को बदलते हैं, जो उनके विकास में मदद करता है। टीम ने अपने डिजिटल जीवों को अपने आसपास की दुनिया को बदलने के लिए रसायन छोड़ने की अनुमति दी। उन्होंने इस परीक्षण के लिए "शैम कंट्रोल" (sham control) नामक एक चतुर तकनीक का उपयोग किया। एक संस्करण में, जीव वास्तव में दुनिया को बदल रहे थे; दूसरे में, वे सोचते थे कि वे दुनिया को बदल रहे हैं, लेकिन कंप्यूटर ने गुप्त रूप से बदलाव को रोक दिया। परिणाम आश्चर्यजनक था: भले ही जीवों ने सफलतापूर्वक अपने पर्यावरण को बदल दिया, लेकिन इससे वे ग्लास सीलिंग को तोड़ने में मदद नहीं मिली। वातावरण तो बदला, लेकिन जीवों के मस्तिष्क अधिक जटिल नहीं हुए। इसने इस विचार को खारिज कर दिया कि केवल "पर्यावरण के साथ खेलना" बिना फिटनेस स्कोर के जटिल जीवन बनाने के लिए पर्याप्त है।
अंत में, शोधकर्ताओं ने एक अलग दृष्टिकोण अपनाया: डेवलपमेंटल एनकोडिंग (विकासात्मक कूटलेखन)। जीवों को निर्देशों की एक सपाट सूची (जैसे एक सरल रेसिपी) देने के बजाय, उन्होंने उन्हें एक "विकास योजना" (जैसे घर बनाने के लिए ब्लूप्रिंट) दी। उन्होंने एक विशेष नेटवर्क का उपयोग किया जिसे CPPN कहा जाता है, जो अपनी संरचना को विकसित और बदल सकता था, और इसे एक ऐसी प्रणाली द्वारा सुरक्षित किया गया था जो विभिन्न "प्रजातियों" को एक-दूसरे का खाना खाने से रोकती थी। इस बार, परिणाम अलग थे। जीवों ने बहुत अधिक जटिल संरचनाएं बनाना शुरू कर दिया। जबकि पहले दो प्रयोग एक दीवार से टकरा गए थे, इस नई पद्धति ने उस दीवार को तोड़ने के पहले संकेत दिखाए।
यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह केवल यादृच्छिक डिजिटल शोर नहीं था, उन्होंने परीक्षणों का एक अंतिम सेट चलाया। उन्होंने पाया कि जटिल "विकास योजनाओं" वाले जीव वास्तव में सरल जीवों की तुलना में समस्याओं को हल करने और ऊर्जा का कुशलतापूर्वक उपयोग करने में बेहतर थे। उन्होंने साबित किया कि अतिरिक्त जटिलता केवल "ब्लोट" (बेकार अतिरिक्त कोड) नहीं थी; यह एक आवश्यक उपकरण था जिससे जीवों को बदलती दुनिया में जीवित रहने में मदद मिली।
संक्षेप में, यह शोध पत्र सुझाव देता है कि जबकि सख्त भौतिक नियम डिजिटल जीवन को जीवित रख सकते हैं, वे अपने आप इसे वास्तव में जटिल बनाने के लिए पर्याप्त नहीं हैं। केवल पर्यावरण को बदलना भी इस समस्या को ठीक नहीं करता है। हालाँकि, जीवों को उनके दिमाग को केवल हार्ड-कोड करने के बजाय, उन्हें अपना "विकास" करने का तरीका देने से, जटिलता के एक नए स्तर को अनलॉक करने की कुंजी मिलती दिखती है। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि वास्तव में ओपन-एंडेड, स्व-संगठित जीवन बनाने के लिए, हमें भौतिक बाधाओं, नए विचारों को सुरक्षित रखने के तरीके और एक विकासात्मक प्रणाली का मिश्रण चाहिए जो जटिलता को स्वाभाविक रूप से बढ़ने दे।
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