Evolving Self-Organising Agents Without Fitness: Three Falsifiable Experiments from Constraint-Driven Selection to Developmental Encoding
Questo articolo presenta la piattaforma "Genesis" per dimostrare che, sebbene i soli vincoli fisici non possano guidare una complessità strutturale progressiva nell'evoluzione priva di fitness, combinare la costruzione di nicchie mediata dagli agenti con la codifica dello sviluppo indiretta (CPPN) e la speciazione consente con successo un'evoluzione aperta.
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Immaginate un mondo in cui la vita non abbia bisogno di un insegnante che le dica cosa fare. In natura, gli animali non hanno un tabellone dei punteggi che dice loro se sono "bravi" a essere leoni o pesci; devono solo sopravvivere al caldo, al freddo e alla fame. Per decenni, gli scienziati che cercavano di costruire una vita digitale sui computer hanno lottato con questo problema. Di solito, danno alle loro creature digitali un "punteggio di fitness" — un sistema di ricompensa digitale che dice: "Bravo, hai trovato del cibo!" o "Male, ti sei schiantato!" Ma questo sembra un po' come imbrogliare. La grande domanda in questo angolo della scienza è: possiamo costruire un sistema in cui le creature digitali evolvano comportamenti complessi e interessanti semplicemente seguendo le regole della fisica, senza che qualcuno consegni loro un punteggio? Questo articolo si immerge in questo mistero, esplorando come i "vincoli" (come l'esaurimento dell'energia) possano agire come l'unico insegnante di cui una creatura ha bisogno, e se aggiungere un pizzico di "magia dello sviluppo" (come il modo in cui un bambino umano cresce da una singola cellula) aiuti a renderle più intelligenti.
I ricercatori dietro questo studio hanno costruito un parco giochi digitale chiamato Genesis per testare queste idee. Volevano vedere se potevano creare un sistema in cui gli agenti (piccole creature digitali) evolvessero da soli, guidati solo dalle leggi fisiche del loro mondo, con zero "funzioni di fitness" che dicessero loro come vincere. Hanno condotto tre esperimenti principali, trattando ogni fallimento non come un errore, ma come una risposta molto precisa a una domanda.
Per prima cosa, hanno cercato di far evolvere le creature usando solo le regole fisiche. Immaginate un gioco in cui non potete morire per uno schermo "game over", ma potete morire se la vostra batteria interna si scarica troppo velocemente. Gli scienziati hanno rimosso tutti i segnali di "bravo" e hanno lasciato che le creature evolvessero per 10.000 generazioni. Hanno scoperto che le creature continuavano a evolversi e a cambiare, il che è stato un grande successo. Tuttavia, hanno incontrato un "soffitto di vetro". Le creature sono diventate un po' più complesse, ma poi si sono fermate. Non riuscivano a diventare molto più grandi o intelligenti, indipendentemente da quanto a lungo giocassero. Lo studio ha dimostrato che due strumenti specifici — un regolatore dinamico della difficoltà e un "custode della novità" che salva le idee strane — erano essenziali per mantenere vivo il gioco, ma anche con essi, le creature non riuscivano a rompere quel soffitto.
Successivamente, si sono chiesti: "E se le creature potessero cambiare il loro ambiente?" In biologia, gli animali spesso costruiscono nidi o cambiano il suolo, il che aiuta la loro evoluzione. Il team ha permesso alle loro creature digitali di secernere sostanze chimiche per cambiare il mondo intorno a loro. Hanno usato un trucco astuto chiamato "controllo sham" per testare questo. In una versione, le creature cambiavano effettivamente il mondo; nell'altra, le creature pensavano di cambiarlo, ma il computer segretamente bloccava il cambiamento. Il risultato è stato sorprendente: anche quando le creature cambiavano con successo il loro ambiente, ciò non le aiutava a rompere il soffitto di vetro. L'ambiente cambiava, ma i cervelli delle creature non diventavano più complessi. Questo ha escluso l'idea che il semplice "giocare con l'ambiente" sia sufficiente a creare vita complessa senza un punteggio di fitness.
Infine, i ricercatori hanno provato un approccio diverso: l'Encoding dello Sviluppo. Invece di dare alle creature una lista piatta di istruzioni (come una semplice ricetta), hanno dato loro un "piano di crescita" (come un progetto per costruire una casa). Hanno usato una rete speciale chiamata CPPN che poteva crescere e cambiare la propria struttura, protetta da un sistema che impediva alle diverse "specie" di mangiarsi il pranzo a vicenda. Questa volta, i risultati sono stati diversi. Le creature hanno iniziato a crescere strutture molto più complesse. Mentre i primi due esperimenti avevano colpito un muro, questo nuovo metodo mostrava i primi segni di superamento dello stesso.
Per assicurarsi che non fosse solo rumore digitale casuale, hanno eseguito un'ultima serie di test. Hanno scoperto che le creature con i "piani di crescita" complessi erano in realtà più brave a risolvere problemi e a usare l'energia in modo efficiente rispetto a quelle semplici. Hanno dimostrato che la complessità extra non era solo "bloat" (codice inutile extra); era uno strumento necessario affinché le creature sopravvivessero in un mondo che cambia.
In breve, questo articolo suggerisce che, sebbene le rigide regole fisiche possano mantenere in vita la vita digitale, non sono sufficienti a renderla veramente complessa da sole. Anche il semplice cambiare l'ambiente non risolve il problema. Tuttavia, dare alle creature un modo per "far crescere" i propri cervelli, piuttosto che programmarli rigidamente, sembra essere la chiave per sbloccare un nuovo livello di complessità. Lo studio conclude che per costruire una vita veramente aperta e auto-organizzante, abbiamo bisogno di un mix di vincoli fisici, di un modo per proteggere le nuove idee e di un sistema di sviluppo che permetta alla complessità di crescere naturalmente.
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