Od lat naukowcy zastanawiają się, dlaczego my, ludzie, mamy właśnie takie oczy, jakie mamy dzisiaj. Proces, w wyniku którego ewolucja ukształtowała nasz system wzrokowy, wciąż pozostaje w dużej mierze tajemnicą. Naukowcy z MIT zrobili jednak kolejny krok w tej podróży odkrywczej, opracowując nowatorską platformę obliczeniową z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Jest to dość pomysłowy proces – można go traktować jako cyfrowe odtworzenie ewolucji.
Ta najnowocześniejsza struktura obliczeniowa działa jak naukowy plac zabaw. Agenci AI są umieszczani w wirtualnych środowiskach i mają za zadanie ewoluować oczy przez wiele pokoleń. Przydzielając zadania - takie jak identyfikacja obiektów lub orientacja w terenie - agenci AI odpowiednio rozwijają swoje systemy wizualne. Naukowcy mogą dostosowywać warunki środowiskowe i specyfikę zadań, co pozwala im badać różne ewolucje oczu w różnych okolicznościach.
Niesamowite jest to, że gdy tym agentom AI powierzono różne zadania, ich ewolucja przebiegała różnymi ścieżkami. Na przykład, gdy zlecono im nawigację, agenci wykształcili oczy złożone, podobne do tych występujących u owadów i skorupiaków, które dobrze służą orientacji przestrzennej. Jednak gdy zlecono im rozróżnianie obiektów, sztuczna inteligencja ewoluowała w kierunku oczu typu kamerowego, wyposażonych w tęczówki i siatkówki, podobnych do ludzkich oczu.
Jeśli chodzi o budowę, symulator obliczeniowy czerpie inspirację z podstawowych elementów aparatu fotograficznego. Czujniki, obiektywy, przysłony i procesory zostały przekształcone w zmienne, które sztuczna inteligencja mogła dostosowywać i na których mogła się uczyć. Agenci AI zaczynali od prostego fotoreceptora i sieci neuronowej do przetwarzania danych wizualnych. Z biegiem czasu rozwijali swoje systemy wizualne dzięki systemowi nagród opartemu na realizacji zadań – metodzie naśladującej dobór naturalny, w której korzystne cechy są wzmacniane i przekazywane kolejnym pokoleniom.
Jedną z przełomowych cech tego frameworka jest możliwość odtworzenia fizycznych ograniczeń występujących w naturze poprzez zastosowanie takich ograniczeń, jak liczba dostępnych pikseli obrazu. Agenci AI muszą wówczas dokonywać kompromisów, podobnie jak ma to miejsce w procesie ewolucji w naturze… A jaki jest tego rezultat? Bogata różnorodność konstrukcji oczu, z których każda jest idealnie dostosowana do konkretnych wymagań środowiskowych i zadań.
System kodowania genetycznego został wykorzystany do symulacji naturalnej ewolucji. Geny morfologiczne decydują o lokalizacji i postrzeganiu oczu; geny optyczne definiują interakcję oczu ze światłem, w tym liczbę fotoreceptorów, a geny neuronowe wpływają na zdolność uczenia się. Ta cyfrowa ewolucja rezonuje z naturą, pokazując, jak wyrafinowane systemy wizualne mogą rozwijać się od prostych początków.
Jednak niniejsze badanie to coś więcej niż tylko zaspokojenie naukowej ciekawości. Badania te mogą zapewnić inżynierom narzędzia do projektowania kamer i czujników przeznaczonych do konkretnych zadań w robotach, dronach czy urządzeniach noszonych na ciele. Moglibyśmy zoptymalizować wydajność, jednocześnie osiągając idealną równowagę z uwzględnieniem ograniczeń, takich jak zużycie energii czy koszty produkcji. W przyszłości możliwe jest zintegrowanie z systemem dużych modeli językowych, które będą w stanie odpowiadać na złożone scenariusze typu “co by było, gdyby”.
“Nawet jeśli nie jesteśmy w stanie w pełni odtworzyć procesu ewolucji, stworzyliśmy środowisko, które pozwala nam odtworzyć go na wiele różnych sposobów” – mówi Kushagra Tiwary, doktorant w MIT Media Lab i jeden z głównych autorów badania. Badanie, będące wspólnym projektem naukowców z MIT, Uniwersytetu Stony Brook, Uniwersytetu Rice’a oraz Uniwersytetu w Lund, zostało opublikowane w Postępy nauki.
Więcej informacji na temat tego fascynującego badania można znaleźć na stronie oryginalny post na MIT News.
Ta strona używa plików cookie.