进化创新及其何处寻:自然与人工系统中开放式进化的路径
神经与进化计算
2019-02-22 v4 人工智能
摘要
本文提出一个高层概念框架,以帮助定位进化系统中开放式性(open-endedness)的讨论与实现。借鉴 Banzhaf 等人早期工作,识别出三种不同的开放式性:探索式、扩展式和变革式。这些根据其相对于表型行为搜索空间的关系来刻画。引入一种形式体系来描述进化过程所需的三个关键过程:从遗传描述生成表型、对该表型进行评估、以及依据评估进行带变异的个体繁殖。区分了这些过程的内在和外在实现方式。随后讨论考察了这些过程之间及其实现模式的各种相互作用如何导致开放式性。然而,本文一个重要贡献是指出这些考量仅涉及探索式开放式性。也讨论了实现更有趣的开放式性种类——扩展式和变革式——的条件,强调诸如行为的多域性、跨域桥接以及非加性组合系统等因素。这些因素不关乎个体与种群的通用进化属性,而关乎构造个体有机体的基本构件之性质,以及其所处环境之法则与属性。论文最后给出了如何利用该框架对不同的开放式进化潜力系统进行分类与比较、如何导引设计具有更强开放式进化能力的系统、以及如何进一步改进的建议。
引用
@article{arxiv.1806.01883,
title = {Evolutionary Innovations and Where to Find Them: Routes to Open-Ended Evolution in Natural and Artificial Systems},
author = {Tim Taylor},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.01883},
year = {2019}
}
备注
This version (v4) to appear in the journal Artificial Life 25(2), 2019. Previous version (v3) was presented at the Third Workshop on Open-Ended Evolution (OEE3), Tokyo, Japan, July 2018 (hosted by the 2018 Conference on Artificial Life)