仮想の生き物は、触手のような 4 本の腕を振りながら前に進みます。忍び寄ってきています
コンピュータービジョンを研究する大学院生カリフォルニアのスタンフォード大学のアグリム・グプタ氏は、これらの奇妙な生き物の作成者ではありません。彼はこれらの生き物、つまり「普遍的な動物」を意味するユニマルを生み出した祖先を創造しました。この用語は、それらが非常に異なる形に進化する可能性があるという事実を反映しています。それらの中には本物の動物に似ているものもあります。その他は非常に奇妙です。
チームは体型が動物は新しいことを学ぶ能力に影響を与えます。科学者は、学習は脳で行われているにもかかわらず、このプロセスがどのように行われるかに正確に影響を与えるのは体であると信じる傾向があります。
ロボットがシミュレーションで進化できれば、人間が作ったものよりもさらにうまく機能する独自の形状を開発できるでしょう。
このようにして、より複雑なシミュレートされた世界で動くことを学習し、最終的には学習により適した体を発達させたジェネラリスト動物が出現しました。
「私はこの仕事に興奮していました」とサム・クリーグマンは言います。彼はこれらの研究に参加しませんでしたが、彼はこのトピックについて多くのことを知っています。科学者は、ウィス研究所で進化ロボティクスに取り組んでいます。
ロボットエンジニアは、自然界で見た体をコピーする傾向があります。これが、多くのロボットが本物の動物に似ている理由です。
まず、科学者たちは動物に非常に優れた体を与えました。動物の姿に似ています。それぞれに丸い頭が1つあります。この頭部からは直線セグメントが突き出ています。それらは他の部分に分岐し、腕、脚、または触手に似た体の部分を形成します。ランダムに生成された 500 匹を超える動物が、ビデオ ゲームのような仮想世界に放り込まれます。最も単純なゲームでは、各ユニットは平坦な地形を横切らなければなりません。機械学習コンピューター モデルを使用して移動方法を見つけ出します。
まず、モデルが動きについて何も知らない場合、体はただ回転していて、ランダムな動きを試みています。 1つの動きで動物が風景を横切るという目標に近づくと、モデルはその動きを繰り返すことを学習します。動物が風景を横切って移動するほど、ゲームでのスコアは高くなります。
その後、動物は 4 匹ずつのグループに分けられますコピー。最も多くのポイントを獲得したグループ メンバーには、さらに成長する機会が与えられます。勝者がヒトデに少し似ていると想像してみましょう。成長するにつれて、彼の体はランダムに変化します。たとえば、足の一部を失う可能性があります。あるいは、すべての脚に新しい部分が成長する可能性があります。あるいは、ある要素が長くなり、別の要素が短くなることもあります。
後で、元のグループからのすべての動物4人が新しいヒトデと一緒に平らな仮想世界に戻ります。彼らは最初の「旅」から何も覚えていません。それらはすべて最初から始めて、何かが機能するまで回転しなければなりません。繰り返しになりますが、全員がポイントを獲得し、4人のグループで競い合って、次に誰が進歩するかを確認します。
このプロセスが何度も繰り返されます。新しい動物が生まれるたびに、最も古い動物が死にます。うまく仕事をすれば、死ぬまでに数回進化するだろう。それは、これからもっと成長できる「子や孫」をたくさん残してくれたことを意味します。何世代にもわたって、動物は風景の中を動き回るのがどんどん上手になっていきます。彼らは過去の経験を何も覚えていません。
その後、このプロセスはより複雑なオブジェクトに対して繰り返されます。地形。そしてその後、より困難な状況 - 障害物、外部の影響、タスク（ボールを投げるなど）のある世界。その結果、さまざまなタスクにうまく対処し、あらゆる種類の地形を移動できる標本が生まれました。
同時に、研究者らは「進化」に関する多くのルールも定めた。つまり、体の側面は対称、四肢は 10 本以下、分岐は 2 回までとする。
エンジニアらは、シミュレートされた生き物を現実に変えるのは簡単ではないと付け加えた。現実の世界はシミュレーションよりもはるかに混乱していて複雑です。
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