Simüle edilmiş yapay zeka yaratıkları, zihnin ve vücudun birlikte nasıl geliştiğini ve başarılı olduğunu gösteriyor

Yapay zekanın çoğunlukla bedensiz olduğu düşünülür: dijital bir boşlukta yüzen program gibi bir zihin. Ancak insan zihni bedenlerimizle derinden iç içe geçmiş durumdadır ve sanal yaratıklarla bir deney Görevleri simüle edilmiş ortamlarda gerçekleştirmek, yapay zekanın zihin-beden kurulumundan faydalanabileceğini gösteriyor.

Stanford bilim adamları, damlacıklardan alet kullanan maymunlara kadar kendi evrimimizde fiziksel-zihinsel etkileşimi merak ediyorlardı. Beynin vücudun yeteneklerinden etkilendiği veya bunun tersi olabilir mi? Daha önce de ileri sürülmüştü -aslında bir asırdan fazla zaman önce- ve kavrayışlı bir el ile kişinin nesneleri idare etmeyi, daha az farklılaşmış bir uzantıya göre daha çabuk öğrendiği kesinlikle açıktır.

Aynı şeyin yapay zeka için de söylenip söylenemeyeceğini bilmek zor çünkü onların gelişimi daha yapılandırılmış. Yine de böyle bir kavramın ortaya çıkardığı sorular ilgi çekicidir: Bir yapay zeka, başından beri bunu yapacak şekilde evrimleştiyse, daha iyi öğrenip dünyaya uyum sağlayabilir mi?

Tasarladıkları deney, bazı açılardan evrimsel algoritmaları test etmek için onlarca yıldır kullanılan simüle edilmiş ortamlara benziyor. Sanal bir alan kuruyorsunuz ve içine basit simüle edilmiş yaratıkları bırakıyorsunuz, sadece rastgele şekillerde hareket eden birbirine bağlı birkaç geometrik şekil. Kıvranan binlerce şekil arasından en uzağa kıvrılan 10 tanesini seçip bunların üzerinde binlerce değişiklik yapıp bunu defalarca tekrarlıyorsunuz. Çok geçmeden, sanal yüzeyde oldukça fena bir yürüyüş yapan bir avuç çokgeniniz olacak.

Ancak bunların hepsi eski moda: Araştırmacıların açıkladığı gibi, simülasyonlarını daha sağlam ve değişken hale getirmeleri gerekiyordu. Sadece etrafta dolaşan sanal yaratıklar yaratmaya çalışmıyorlardı; bu yaratıkların yaptıklarını yapmayı nasıl öğrendiklerini ve bazılarının diğerlerinden daha iyi veya daha hızlı öğrenip öğrenmediğini araştırmak istiyorlardı.

Bunu öğrenmek için ekip, eskilerine benzer bir simülasyon oluşturdu ve ilk etapta sırf öğrenmek için "tek hayvanlar" ("evrensel hayvanlar" için... bu terminolojinin işe yarayıp yaramayacağını göreceğiz) adını verdikleri sim'lerini bu simülasyona bıraktı. yürümek. Basit şekillerin küresel bir "kafası" ve birkaç dal benzeri eklemli uzuvları vardı ve bunlarla bir dizi ilginç yürüyüş geliştirdiler. Bazıları öne doğru tökezledi, bazıları kertenkele benzeri mafsallı bir yürüyüş geliştirdi ve diğerleri karadaki bir ahtapotu anımsatan sallanan ama etkili bir stil geliştirdi.

Bakın gidiyorlar!. Resim Kredi: Stanford

Şu ana kadar eski deneylere çok benziyor ama benzerlikler az çok burada bitiyor.

Bu tek hayvanların bazıları, dalgalı tepelerin veya tırmanmaları için alçak bariyerlerin bulunduğu farklı ana gezegenlerde büyüdüler. Ve bir sonraki aşamada, bu farklı bölgelerden gelen hayvanlar, sıklıkla kabul edildiği gibi, zorlukların uyum sağlama yeteneğinin anası olup olmadığını görmek için daha karmaşık görevler üzerinde yarıştı.

"Bu alanda yapılan önceki çalışmaların neredeyse tamamı, ajanları basit, düz bir arazi üzerinde geliştirdi. Dahası, ajanın kontrolörünün ve/veya davranışının çevre ile doğrudan duyu-motor etkileşimleri yoluyla öğrenilmemesi anlamında bir öğrenme yoktur," diye açıkladı ortak yazar Agrim Gupta TechCrunch'a; başka bir deyişle, hayatta kalarak evrimleştiler ama olmadılar Gerçekten yaparak öğrenmeyin. "Bu çalışma ilk kez basamaklı, tepeli, sırtlı araziler gibi karmaşık ortamlarda eşzamanlı evrim ve öğrenmeyi gerçekleştiriyor ve bu karmaşık ortamlarda manipülasyon yapmak için ötesine geçiyor."

Her ortamın en iyi 10 hayvanı, yeni engellerden topu kaleye taşımaya, bir kutuyu tepeye itmeye veya iki nokta arasında devriye gezmeye kadar çeşitli görevlerde serbest bırakıldı. Burası bu "gladyatörlerin" sanal cesaretlerini gerçekten gösterdikleri yerdi. Değişken arazilerde yürümeyi öğrenen tek hayvanlar, yeni görevlerini daha hızlı öğrendiler ve düz arazili kuzenlerinden daha iyi yerine getirdiler.

Resim Kredi: Stanford

Makalenin yazarları şöyle yazıyor: "Aslında, evrimin daha hızlı öğrenen morfolojileri hızla seçtiğini, böylece erken ataların yaşamlarının sonlarında öğrenilen davranışların onların soyundan gelenlerin yaşamlarının erken dönemlerinde ifade edilmesini sağladığını bulduk." Nature dergisinde bugün yayınlandı.

Sorun sadece daha hızlı öğrenmeyi öğrenmeleri değil; Evrimsel süreç onların daha hızlı adapte olmalarını ve dersleri daha çabuk uygulamalarını sağlayacak vücut tiplerini seçti. Düz arazide, bir ahtapot flopu sizi bitiş çizgisine aynı hızda ulaştırabilir, ancak tepeler ve bayırlar hızlı, dengeli ve uyarlanabilir bir gövde konfigürasyonu için seçilmiştir. Bu bedeni gladyatör arenasına getirmek, sert vuruşlar okulundan gelen tek boynuzlu atlara rekabette bir adım öne geçme olanağı sağladı. Çok yönlü vücutları, zihinlerinin test ettiği dersleri daha iyi uygulayabildiler ve çok geçmeden daha gevşek rekabetlerini toz içinde bıraktılar.

Tüm bunlar, sanal arazide dörtnala giden 3 boyutlu çubuk figürlerin birkaç eğlenceli GIF'ini sunmanın yanı sıra ne anlama geliyor? Makalede belirtildiği gibi, deney "öğrenme ve evrimin çevresel karmaşıklık, morfolojik zeka ve kontrol görevlerinin öğrenilebilirliği arasında işbirliği içinde nasıl karmaşık ilişkiler yarattığına dair bilimsel anlayışlar elde etmek için büyük ölçekli in silico deneyleri gerçekleştirmenin kapısını açıyor."

Otomatikleştirmek istediğiniz nispeten karmaşık bir göreviniz olduğunu varsayalım; örneğin dört ayaklı bir robotla merdiven çıkmak. Hareketleri manuel olarak tasarlayabilir veya özel hareketleri yapay zeka tarafından oluşturulan hareketlerle birleştirebilirsiniz, ancak belki de en iyi çözüm, bir temsilcinin kendi hareketini sıfırdan geliştirmesini sağlamak olacaktır. Deney, bedenin ve onu kontrol eden zihnin birlikte gelişmesinin potansiyel olarak gerçek bir faydası olduğunu gösteriyor.

Kod bilgisine sahipseniz tüm işlemi kendi donanımınızda çalışır hale getirebilirsiniz: Araştırma grubu tüm kodu ve verileri oluşturdu GitHub'da ücretsiz olarak kullanılabilir. Ayrıca ileri teknoloji bilgi işlem kümenizin veya bulut konteynerinizin kullanıma hazır olduğundan da emin olun: “Varsayılan parametreler, kodu 16 makinede çalıştırdığınızı varsayar. Lütfen her makinenin en az 72 CPU'ya sahip olduğundan emin olun."

Kaynak: https://techcrunch.com/2021/10/06/simulated-ai-creatures-demostate-how-mind-and-body-evolve-and-succeed-together/