Este documento descreve uma proposta de pesquisa para desenvolver um algoritmo que aprenda a interagir socialmente através da simulação da evolução darwinista. O objetivo é reproduzir a evolução de um ecossistema simples e depois paralelizar com a evolução social em ambientes como redes sociais. Se a hipótese for confirmada, o algoritmo evolutivo pode ser aplicado a vários domínios além da genética e redes sociais.
“A Evolução Darwinista Aplicada à Aprendizagem e Interação Social de Programas Inteligentes”
1. Creating a Gaming World
“A Evolução Darwinista aplicada à Aprendizagem e
Interação social de Programas Inteligentes”
2 Julho 2014
2. Notas Iniciais
A Inteligência pode ser definida como a capacidade mental que envolve a
habilidade de raciocinar, planejar, resolver problemas, pensar de forma abstrata,
compreender ideias complexas, aprender rápido e aprender com a experiência.
(Mainstream Science on Intelligence)
A Evolução é uma forma de Inteligência
3. Inteligência Artificial
Quase todas as definições de Inteligência Artificial assumem a comparação com a
inteligência e comportamento humano
O Homem é o ponto de referência mas assumir Inteligência apenas em
comparação com o Homem é redutor
A Inteligência Artificial é o estudo de formas de provocar comportamento
inteligente em máquinas ou programas
6. Pressupostos
Todos os tipos de evolução têm mecanismos semelhantes
Todos os tipos de evolução obedecem a variáveis parametrizáveis
Todos os tipos de evolução são caoticamente inteligentes
8. Abordagem
Simulação da evolução darwinista, através de software
Definição do Habitat
Definição dos regras de evolução
Definição dos Cromossomas
9. Definições da Simulação - Heurística
Evolução de organismo simples que se reproduz inicialmente por mitose
O tempo da simulação é cortado em fatias de tempo
Em cada fatia de tempo, é consumida 1 unidade de enrgia
Em cada fatia de tempo, cada organismo procura obter energia:
- Respirando
- Alimentando-se
10. Definições da Simulação - Heurística
Se não houver forma de obter energia, o organism move-se
Cada organismo morre se a sua energia chegar a 0
Cada organismo reproduz-se se tiver o máximo de energia
A evolução da-se na reprodução com mutação de cromossomas
11. Definições da Simulação - Cromossomas
Movimento
Energia para Movimentar
Energia no Nascimento
Energia Máxima
Tempo para a Energia diminuir
Taxa de diminuição de energia
Energia necessária para reprodução
Energia depois de reprodução
Eficiencia de Respiração
Eficiencia de alimentação
Estrutura do corpo
Fonte de respiração
Fonte de alimentação
Desperdicio da respiração
Desperdicio da alimentação
Sexo
12. Definições da Simulação – Pormenores relevantes
Todas as variáveis e todos os
cromossomas tem uma representação
binária
As mutações acontecem nos bits dos
cromossomas
Cada organismo tem um número de
controlo, derivado dos cromossomas
Se esse numero for superior a metade
da soma de todos os cromossomas, a
especie é diferente da do(s)
progenitor(es)
13. Objetivo da Simulação
Conseguir reproduzir, de uma forma simplista mas consistente, a evolução de um
ecossistema a partir de um organismo.
14. Próximo passo – Paralelismo com o ‘Social’
Identificar o Habitat de dispersão social
e muda-lo no algoritmo (Por ex.
Facebook)
Defenir a nova Heurística (regras
necessárias a viver e evoluir no Habitat)
Defenir os cromossomas da nova
‘criatura’, com focus em:
- Alimentação (Por ex. Likes)
- Reprodução/Dispersão (Por ex.
Shares)
- Resultados colaterais (Por ex.
Novos Convites)
15. Abordagens do Organismo ‘Social’
Cada Organismo é substituido por outro em cada passo da reprodução, mas guarda
consigo a memória evolutiva e retorna sempre à forma mais eficiente se a evolução
atual não for mais eficiente que a anterior
Cada Organismo faz parte de uma sociedade coletiva com decisão central em que
todos votam para uma decisão final, sendo cada individuo extinguido de acordo com
a qualidade do seu voto (quanto mais longe estiver do comportamento adotado
mais será a probabilidade de extinção)
Cada organismo é autónomo e expande-se individualmente sendo a cada evolução
extinguido os menos eficientes
16. Objetivo da Evolução do Organismo ‘Social’
Comportamento inteligente na linha da simulação de evolução biológica
A fialibilidade é uma componente presente na evolução e no comportamento
humano
Poder falhar é uma oportunidade de estudar um caminho errado e marcá-lo
como errado
Genéricamente a evolução criar mecanismos cada vez mais eficientes para a
‘sobrevivência do organismo’
17. Se a Hipótese se confirmar…
Algoritmo génerico de evolução em multiplos habitats
Aplicação não só a genética, redes sociais ou jogos mas também:
Biologia
Física
Moda
Previsão de tendências
Marketing direto
Previsão financeira
Previsão geo-física
Simulções várias
A ideia por detrás desta investigação é de que existem várias formas de inteligência
Inicialmente procurei determinar a definição de inteligência mas rapidamente percebi que não existe.
Aquela é uma das muitas definições mas assume a existência humana
Na verdade a inteligência não se quantifica porque é apenas um efeito que se observa. A capacidade de planear, de raciocinar, etc… não é qualificavel porque normalmente não se consegue medir a eficiencia do resultado.
Assim, para esta investigação assumi que a evolução em si, pode ser uma forma de inteligência já que o conceito de inteligencia não pode nem se deve restringir apenas ao comportamento humano
Na procura de definer Inteligencia artificial deparei-me com o mesmo problema.
Todas as definições assumem a inteligencia humana não era isso que eu pretendia
Decidi então alargar o conceito por uma frase mais lata e também facil de aceitar: LER ULTIMA FRASE
Voltando atrás, existe uma razão para esta pequena descontrução conceptual da IA
Assumir inteligência como algo mais lato que apenas o comportamento humano permite-nos pegar na evolução
A inteligência é um produto da evolução e independentemente das teorias evolutivas e como se processa essa evolução, devemos ignorer a própria inteligência dessa mesma evolução?
Para a abordagem que vou fazer, preciso de alguns pressupostos
O mecanismo da evolução anatómica de um animal ao longo do tempo, pode ser semelhante ao mecanismo da evolução da interação social de uma especie
A dificuldade é descobrir quais as variáveis certas e principalmente, qual a sua relevancia para cada um dos tipos
Assumindo que na natureza a evolução joga com o acaso, mas que no fim, apenas o mais apto sobrevive, então, mesmo que a evolução nos leve a caminhos errados, o mais correto sairá vencedor
Esta é a hipótese que esta investigação coloca.
A interação social a que me refiro representa dois ambitos:
A interação social na dimensão de um individuo inserido num contexto
A interação social na dimensão da evolução das interações sociais como um unico organismo
Tem de ser produzido um algoritmo e um programa para fazer a simulação darwinista.
Os resultados tem de ser consistentes com a ralidade, mesmo usando um modelo simplista
Na definição do habitat, definem-se os constituintes do habitat e as regras de como esses constituintes modificam o comportamento de um dos organismos
Finalmente os cromossomas definem as variáveis necessárias a definer o comportamento, a alimentação e a reprodução de cada organismo
Inicialmente existe um organismo que se reproduz por fissão binária mas que pode evoluir de várias formas, não só em relação à reprodução, mas também às necessidades energéticas
O simulador preve que alguns organismos evoluam e se comecem a reproduzir e a competir
Os que evoluirem para definição de sexos e de reprodução sexual, evoluirão não so através de mutação mas também através de recombinação de cromossomas dos progenitores
A opção da representação binária tem a ver com a facilidade de provocar mutações
Os pormenores referidos são do primeiro organism. Mutações podem levar a que, por exemplo a energia necessária para reprodução seja inferior
A um nível mais basico, a nossa simulação terá de criar um ecossistema com pelo menos os 2 níveis base da figura
Qualquer um dos casos pode ter a memória evolutiva
A componente de falhar é uma questão importante na aprendizagem humana, mas também na evolução.
Se acertar valida escolhas, falhar também e permite-nos aprender a não repetir.
Enquanto não se cometer um erro, a probabilidade de o vir a cometer, é sempre elevada.