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Genesis: An Empirical Platform for Studying Open-Ended Evolution Without Fitness Functions

本論文は、制約駆動型の選択が適応度関数なしでオープンエンドな進化ダイナミクスを維持できることを経験的に実証し、また、ニッチ構築のみでは複雑性のプラトーを打破するには不十分であることを確立した上で、物理法則のメタ進化への新たな方向性を提示するオープンソース・プラットフォーム「Genesis」を紹介するものである。

原著者： Anushka Sharma

公開日 2026-07-27

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CC BY 4.0

原著者： Anushka Sharma

原論文は CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 ✨ これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。免責事項の全文を読む

スコアボードからの大脱出

最高得点を取ることだけが勝利への道であるビデオゲームを想像してみてください。あなたは走り、跳び、撃ちますが、あらゆる動きは「ポイント」という単一の数字によって判定されます。より多くのポイントを獲得できなければ、次のレベルに進むことはできません。これが、現在のほとんどの進化を模倣しようとするコンピュータ・プログラムの仕組みです。それらは「適応度関数（フィットネス・ファンクション）」、つまり、コンピュータに何を構築し、どのように改善すべきかを正確に指示する厳格なスコアボードに執着しています。しかし、現実の世界に目を向ければ、自然界にスコアボードはありません。鳥がより優れた翼を進化させるのは、審判が高いスコナーを与えたからではなく、風に耐え、食べ物を見つけ、捕食者から逃れる必要があるからです。生きるための「最善」の方法は一つではなく、生き延びるための方法は無数に存在します。

科学者たちは、スコアボードに指示されることなく、果てしなく新しく驚くべきものを生み出すことができる、自然のようなコンピュータ・プログラムを作ろうと試みてきました。これは「オープンエンドな進化（開かれた進化）」と呼ばれます。大きな疑問はこうです。もしスコアを取り上げたら、コンピュータは努力をやめてしまうのか、それとも成長し続けるための新しい方法を見つけ出すのか？この謎を解明しようとしているのが、論文「Genesis（ジェネシス）」です。この論文は問いかけます。「物理法則と競争のルールに従うだけで、誰にも目標を与えられずに進化するデジタル世界を構築できるだろうか？」と。

ジェネシス実験：スコアボードのない世界

研究者たちは、Genesisと呼ばれるデジタルな遊び場を構築しました。それは、小さなデジタル生物で満たされた仮想のシャーレのようなものです。これと同様の他のほとんどの実験では、コンピュータは厳格な教師として振る舞い、すべての生物を採点し、「最も賢い」ものだけを繁殖させます。しかし、Genesisでは、その教師は解雇されました。そこにはスコアも、ゴールも、「正解」も「不正解」もありません。代わりに、生物たちは以下の3つの単純な物理的ルールに基づいて生き残らなければなりません。

物理学の門番（The Physics Gatekeeper）： クラブの用心棒を想像してください。彼は、あなたのサイズとエネルギーだけにしか関心がありません。もし生物の体（その「ゲノム」）が肥大化しすぎたり、エネルギーを使いすぎたりすると、用心棒はあなたを追い出します。生物たちは生き残るために効率的でなければなりません。
適応型レギュレーター（The Adaptive Regulator）： これは、集団全体に対するサーモスタットのようなものです。もし多くの生物が死に絶えそうになれば、ルールを少し緩めて生存率を高めます。逆に、生き残っている者が多すぎれば、ルールを厳しくします。これは、特定の個体を選別することなく、集団の健康状態を維持します。
免疫システム（The Immune System）： これは、ユニークな生物を記録する司書です。もしあるタイプの生物が一般的になりすぎて退屈なものになった場合、司書はその一部を排除し、アーカイブから古いユニークな生物を連れてきて、事態を面白く保ちます。

チームは、何が起こるかを見るために、これらのデジタル生物を100万世代以上にわたって走らせました。

結果：生存は可能だが、成長は困難である

最初の大きな驚きは、生命が「継続した」ことでした。12回中7回の試行において、スコアボードを完全に削除した後も、生物たちは進化し続け、変化し続けました。これは極めて重要なことです。なぜなら、進化を動かし続けるために「目標」は必要ではなく、ただ物理的な限界と競争さえあればよいということを証明しているからです。生物たちは効率性と多様性を維持するために戦っており、それがエンジンを動かし続けるのに十分でした。

しかし、物語は壁に突き当たります。生物たちは変化し続けましたが、永続的に「賢く」なったり「複雑」になったりしているようには見えませんでした。最初の実験セットにおいて、研究者が生物の体の複雑さを測定したところ、構造的な天井に達し、140から155の間で停滞（プラトー）しました。それはまるで、生物たちがトレッドミルの上で走っているかのようでした。彼らは動いてはいますが、新しい場所へは進んでいなかったのです。

なぜこの壁に突き当たったのかを解明するため、研究者たちは第2の実験を試みました。彼らは、ハチが巣を作ったりビーバーがダムを作ったりするように、生物が自らの環境を変化させる能力を与えました。「もし生物が自分たちの世界を構築できるなら、より複雑であり続けるのではないか」と考えたのです。彼らは20回の実験（10回の実際の実験と、生物が構築を試みても実際には何も変化しない10回の「シャム（偽）」コントロール実験）を実施しました。結果は、明確な「ノー」でした。この第2の実験では、複雑さの指標は実実験（リアル）とコントロール実験（シャム）の両方において0.00のまま推移しました。たとえ環境を変えることができたとしても、生物たちの複雑さは横ばいのままでした。環境は変化しましたが、生物たちはそれを複雑化へと繋がる形で感知したり適応したりしているようには見えませんでした。

次なるステップ：物理法則の進化

研究者たちは、問題は生物にあるのではなく、彼らが住む世界のルールにあるのではないかと気づきました。もし物理法則（エネルギーの仕組みや物の動き方など）が固定され、退屈なものであれば、生物は一定の地点を超えて進化できないのかもしれません。

そこで彼らは現在、物理法則そのものが進化できる新しいバージョン、Genesis V4に取り組んでいます。重力の法則や、物事が崩壊する速さといったルール自体が、生物と同じように時間とともに変化し、向上していく世界を想像してみてください。彼らは、ルールそのものを進化させることが、真に終わりなきオープンエンドな進化を解き放つ鍵となるのかどうかを確認するため、100の異なる世界を用いた大規模な実験を準備しています。

私たちにとっての意味

この論文は、生命の謎を解明した、あるいは完璧な人工知能を作り出したと主張しているわけではありません。代わりに、それは新しい地図を提示しています。スコアボードなしで進化するシステムを構築できることを示してはいますが、同時に、単にスコアを取り去るだけでは無限の複雑さを生み出すには不十分であることも警告しています。私たちは、生物と共に宇宙の法則そのものも変化させる必要があるのかもしれません。これは、生命を採点しようとするのをやめ、独自のルールで遊ばせることにしたとき、生命がどのように機能するのかを、遊び心を持って、かつ厳密に考察した研究なのです。

技術要約：Genesis – 適応度関数を用いないオープンエンドな進化を研究するための経験的プラットフォーム

1. 問題提起

進化計算（EC）は、歴史的に解をスコアリングし選択を導くためのスカラー値の適応度関数に依存してきた。しかし、生物学的進化は、そのような関数なしに複雑でオープンエンドな動態（OEE）を維持している。本研究以前には、適応度を完全に排除した人工システムにおいて何が起こるのかについての経験的な特性評価や、設計者が指定した目的関数がない状況で進化動態を維持するためにどのアーキテクチャ構成要素が必要であるかについての明確な理解は存在していなかった。本論文は、「適応度を完全に除去した後、人工システムが進化活動を維持するためには何が必要か？」という問いを通じて、この空白を埋めるものである。

2. 手法：Genesis アーキテクチャ

本論文では、適応度なしの進化に関する仮説を検証するために設計されたオープンソース・プラットフォームである Genesis を紹介する。Genesisは、従来の適応度に基づく選択を、パフォーマンスではなく生存可能性と多様性を制御する3つの相互作用するメカニズムに置き換えている。

制約駆動型選択 (Constraint-Driven Selection: CDS): エージェントは可変長のコドンベースのゲノムを持つ。生存は、不変の物理的制約を満たすことのみによって決定される。代謝コスト関数 $M(G) = \alpha|G|^\beta + \sum k\gamma_k f_k(G)$ がゲノムの肥大化（ブロート）にペナルティを課す。「物理ゲートキーパー（Physics Gatekeeper）」がハードなリソース制限を強制し、生存者は内部軸（エネルギー効率、資源獲得、相互作用の安定性）にわたるパレート相対優越によって選択される。
制約適応型調節原理 (Constraint-Adaptive Regulation Principle: CARP): このメカニズムは、集団の生存率 $V(t)$ を目標コリドー（70–90%）内に維持するように、制約の強度 ( $\lambda$ ) を動的に調整する。更新規則は $\lambda(t+1) = \lambda(t) + \eta(V_{target} - V(t))$ である。極めて重要な点は、CARPが特定の行動に対する嗜好をエンコードすることなく、容量を調節することである。
人工免疫システム (Artificial Immune System: AIS): 停滞を防ぐため、AISは代表的なジェノタイプの履歴を保持するノベルティベースのアーカイブを維持する。AISは、集団の新規性が最小閾値 ( $N_{min}$ ) を下回った場合に、支配的な系統を間引き、アーカイブされたジェノタイプを再導入する。

計装 (PNCT):
本プラットフォームは、適応度メトリクスなしに進化活動を定量化するための 集団レベル非適度特性化ツールキット (Population-level Non-fitness Characterisation Toolkit: PNCT) を活用している。

遺伝的活動係数 (Genetic Activity Coefficient: GAC): 500世代のホライゾンを超えて持続するゲノム編集の割合。GACの中央値 $\ge 0.1$ である場合、そのランは「持続している」とみなされる。
発現表現型複雑性 (Expressed Phenotype Complexity: EPC): 発現した表現型のLZWベースの圧縮複雑性。正のEPC勾配は、より厳格なオープンエンドな成長の基準となる。
新規性ネットワーク密度 (Novelty Network Density: NND): 多様性を確保するために、表現型特徴空間における局所的な密度を測定する。

3. 実験結果

本論文では、合計100万世代を超える3つの異なる実験について報告している。

実験1：適応度の除去 (V2)

設定: 10,000世代、12回の独立したラン（ $p_m=0.01, N=512$ ）、段階的な外部適応度の排除。
知見: 12回中7回（58.3%）のランが、適当度完全除去後も進化活動を維持した。これは、4つのベースライン（ランダム探索、固定制約、新規性探索、MAP-Elites）を大幅に上回る結果であった（ $p<0.01$ かつ Cohen's $d=1.47$ ）。
アブレーション解析: CARPまたはAISのいずれかを取り除くと、失敗率が41.7%から90%以上に上昇した。これにより、両者が不可欠であることが確認された。
限界: 維持された活動にもかかわらず、成功したすべてのランにおいてEPCは140–155でプラトーに達した。これは、進化は継続しているものの、必ずしもオープンエンドにはなっていない構造的な天井が存在することを示唆している。

実験2：シャム制御によるニッチ構築 (V3)

仮説: 生物が書き込み可能な環境（ニッチ構築）は、EPCの天井を打破するのではないか。
設定: 50,000世代、20回のラン（実実験10回、シャム制御10回）。エージェントは3×3の近傍に持続的な化学物質 ( $S$ ) を分泌できる。シャム制御では、アクションを実行しコストを差し引くが、化学フィールドは更新しない。
知見: 分泌の物理学は正しく機能していたが（実実験での $S_{mean}=0.48$ ）、両条件においてEPCはゼロであり、LZ76複雑性も同一であった（0.068）。
結論: 周波数依存選択を伴わない環境改変は、オープンエンドな成長を駆動するには不十分である。エージェントの内部ポリシーは化学フィールドに反応しなかった。

実験3：種分化保護によるニッチ構築 (V4 ステージ3)

仮説: 新しい構造には、蓄積されるための十分な時間（種分化による保護）が必要である。
設定: アーキテクチャにCPPNゲノムとNEATスタイルの種分化を追加。
知見: 初期の検証ラン（2つのシード、500世代）において、実実験とシャム条件の間でゲノムサイズと種数に乖離が見られた。これはV3とは異なる点である。
ステータス: これらの結果は仮説と一致しているが、現時点ではこれを確立するには不十分である。これらは現在進行中の中規模な再現実験のための方向性を示す足場として機能している。

4. 主な貢献

適応度なしの進化に関する経験的境界: 制約駆動型選択が、適応度なしでも進化活動を維持できることを実証した（ただし、自動的にオープンエンドになるわけではない）。
シャム制御プロトコル: ニッチ構築をそのエネルギーコストから厳密に分離する手法を提供し、ニッチ構築単体では複雑性のプラトーを打破できないことを明らかにした。
PNCT メトリクス: 適応度なしに進化を特徴付けるための、検証可能な一連のメトリクス（GAC, EPC, NND）を導入した。
基質進化可能性に関する仮説: 真のOEEのためには、システムの法則（物理学）自体が進化可能である必要があるという示唆を与えた。

5. 意義と展望

本論文は、適応度なしの進化の経験的境界を確立したと主張している。固定された物理環境におけるEPCのプラトー観察は、固定された物理学がOEEをサポートする構造的能力を持たない可能性があることを示唆している。したがって、著者らは新たな方向性として、物理学のメタ進化、すなわちシステムの法則（拡散、減衰、エネルギー注入など）自体を進化させることを提案している。

本研究は、PNCTというポータブルなツールキット、シャム制御という再利用可能な実験プロトコル、そして基質の進化可能性がオープンエンドネスの必要条件であるという仮説を提供することで、進化計算の分野に貢献している。著者らは、メタ進化をテストするための100ワールド実験が現在準備中であると述べている。