Компьютерная модель эволюции

[plakhov]

Эволюция это очень просто: изменчивость, наследственность и естественный отбор. Вот и всё.

Хм, нет, в этой записи дальше ещё какие-то буквы, интересно, зачем.

В чём загадка с точки зрения программиста?

Длина человеческого генома - 1010 бит (примерно, с точностью до порядка). От некоторого первосущества, снабженного сопоставимым по своему

Comments

[mns2012]

Попытки использовать модель Шеннона для моделирования биологических процессов некорректны в самом главном аспекте: они не отражают биологической функции. Биологическая функция не является аддитивной: она либо есть либо её нет. От велосипеда до самолёта нет никакого дарвиновского пути. До того, как включится пресловутый отбор, эволюция - это случайное блуждание по пространству параметров астрономических размеров между редкими кластерами функции. В принципе, можно показать, что всё это легко "вылетает" за пределы временных рамок естественной истории земли (какими бы их ни полагать). Даже 10^17 секунд слишком мало для того, чтобы появилась наблюдаемая функция.

Модели типа игры Жизнь моделируют искусственный отбор селекционера, а не реальную эволюцию (или что там есть на самом деле).

Меня в эволюционной теме привлекает только одно: выверты эволюционно-настроенной мысли. Например, появление ДНК-репаратора, корректирующего ошибки копирования ДНК, в результате ошибок копирования возможно только в хорошо натренированном воображении

[plinioseviltwin]

Интересно, буду ждать продолжения!

Т.е. идея в том, что мы теперь генерируем не конфигурации статичных вокселей, а конфигурации (майнкрафтовских) редстоунов разных типов?

Похоже на недавнюю статью Risi. Главная проблема их метода в том, что клеточный автомат каждый раз генерирует один и тот же дом, или один и тот же механизм - тот, который он был натренирован генерировать. Они эту проблему пытаются решать через VariationalNCA, но у этих решений есть свои проблемы.

Меня интересует:

1. Что мы собираемся максимизировать этим генетическим алгоритмом?
2. Какого рода автоматы будут в клетках? Какие у них входы и выходы? Как они будут взаимодействовать друг с другом? Хочется конкретные примеры.

[plinioseviltwin]

Интересно, буду ждать продолжения!

Т.е. идея в том, что мы теперь генерируем не конфигурации статичных вокселей, а конфигурации (майнкрафтовских) редстоунов разных типов?

Похоже на недавнюю статью Risi https://arxiv.org/pdf/2103.08737.pdf Главная проблема их метода в том, что клеточный автомат каждый раз генерирует один и тот же дом, или один и тот же механизм - тот, который он был натренирован генерировать. Они эту проблему пытаются решать через VariationalNCA https://openreview.net/forum?id=7fFO4cMBx_9, но у этих решений есть свои проблемы.

Меня интересует:

1. Что мы собираемся максимизировать этим генетическим алгоритмом?

2. Какого рода автоматы будут в клетках? Какие у них входы и выходы? Как они будут взаимодействовать друг с другом? Хочется конкретные примеры.

[plinioseviltwin]

Кстати, у Докинза есть отличная статья по симуляции эволюции, The Evolution of Evolvability, 1988.

[plinioseviltwin]

Интересно, буду ждать продолжения!

Т.е. идея в том, что мы теперь генерируем не конфигурации статичных вокселей, а конфигурации (майнкрафтовских) редстоунов разных типов?

Похоже на недавнюю статью Risi "Growing 3D Artefacts and Functional Machines with Neural Cellular Automata". Главная проблема их метода в том, что клеточный автомат каждый раз генерирует один и тот же дом, или один и тот же механизм - тот, который он был натренирован генерировать. Они эту проблему пытаются решать через VariationalNCA, но у этих решений есть свои проблемы.

Меня интересует:

1. Что мы собираемся максимизировать этим генетическим алгоритмом?
2. Какого рода автоматы будут в клетках? Какие у них входы и выходы? Как они будут взаимодействовать друг с другом? Хочется конкретные примеры.