Wissenschaftler wenden sich konkurrierenden Robotern zu, um die kompliziertesten Evolutionsmechanismen zu bestätigen.
Seit Darwin suchen Evolutionsbiologen nach Mechanismen, um das altruistische und oft aufopfernde Verh alten einiger Lebewesen in manchen Situationen zu erklären. In der Tat, wenn das Grundprinzip der biologischen Evolution das Überleben des Stärkeren ist, warum neigen dann Tiere, von Bienen bis zu Menschen, dazu, ihren Verwandten zu helfen, selbst wenn es ihnen schadet? Aus der Sicht der Fortsetzung der eigenen Art ist dies völliger Unsinn, dessen Essenz die Spezialisten fasziniert und die ständige Aufmerksamkeit auf sich zieht.
Die häufigste Erklärung für diese Tatsachen ist, dass sich Altruismus auf Träger gemeinsamer Gene erstreckt - und je aktiver er sich im Verh alten eines Individuums manifestiert, desto näher stehen er und das Objekt dieses Verh altens im Stammbaum. So können Altruismus und Selbstaufopferung für ein Individuum nachteilig sein, aber für seine Gene vorteilhaft sein. Diese populäre Theorie wird gemeinhin als „Verwandtenselektion“bezeichnet, und Sie können mehr darüber in diesem hervorragenden Review lesen. Es liefert jedoch nicht nur eine Erklärung der Fakten, sondern stellt Forscher vor neue, interessante und verwirrende Probleme, die in unserem Hinweis „Gut mit grünem Bart“diskutiert werden können.
Diese Strategie findet ihren logischen Abschluss in sozialen Insekten wie Bienen und Ameisen, von denen die allermeisten ihr ganzes Leben „auf den Altar“der Königin bringen und in sich selbst unfruchtbar bleiben. Andererseits ist es noch nicht möglich, die Theorie der Verwandtenselektion zu 100% zu bestätigen, zumindest weil es äußerst schwierig ist, die spezifischen Verluste und Vorteile einer solchen Strategie für ein bestimmtes Individuum, ein bestimmtes Gen abzuschätzen, und die gesamte Bevölkerung, insbesondere in einem Maßstab von vielen Generationen.
Glücklicherweise müssen komplexe Evolutionsmechanismen nicht am Beispiel des realen biologischen Lebens untersucht werden. Ein sehr komfortables Modell dafür bieten Roboter – natürlich richtig konstruiert und programmiert. Der Schweizer Wissenschaftler Dario Floreano bewegt sich schon seit einigen Jahren auf diesem Weg.
Die Roboter, die Floreano und seine Kollegen untersucht haben, sind kleine Kreaturen von nur wenigen Zentimetern Größe, ausgestattet mit zwei unabhängig voneinander arbeitenden Rädern und einer Art „Nervensystem“, das Sensoren, Kameras und einfache Verh altensalgorithmen umfasst. Roboter sind in der Lage, "Futter", bunte Scheiben, die auf dem Gelände platziert sind, zu erkennen und danach zu streben, um ihre Brüder darin zu übertreffen.
In diesem System haben Wissenschaftler einen so wichtigen Evolutionsfaktor wie Mutationen eingeführt. Nur wenn im wirklichen Leben Generationen für die Manifestation ihrer adaptiven Wirkungen benötigt werden, wird in diesem Fall alles erheblich beschleunigt. Die „Mutationen“bestanden hier in der Stärke verschiedener Verbindungen im „Nervensystem“des Roboters, einige führten zu einer effizienteren Suche und Sammlung von „Nahrung“, andere wiederum umgekehrt.
Wissenschaftler „liefen“eine solche Simulation durch mehrere hundert sich wiederholende Schritte, wobei sie jeweils die erfolgreichsten „Nahrungs“-Sammler auswählten und die Verlierer ausschlossen und so die natürliche Auslese nachahmten. Das Gerät des „Nervensystems“der Überlebenden wurde in der neuen Generation wiederholt – und neuen Mutationen und neuer Selektion unterzogen.
Nun, um die Aufgabe noch einfacher zu machen, wurde ein vollständig virtuelles Computermodell für alles, was passiert, gebaut, das in dieser ersten Phase des Experiments auf Übereinstimmung mit der Realität getestet wurde und seine Realisierbarkeit voll bestätigte. So erhielten die Wissenschaftler ein voll funktionsfähiges Computermodell einer einfachen, aber sich entwickelnden Population von Robotern und arbeiteten später damit.
Der nächste Trick bestand darin, in den Algorithmus von Robotern die Fähigkeit einzuführen, "Essen" miteinander zu teilen. Wissenschaftler dachten, wenn die Theorie der Sippenauswahl funktioniert, dann diejenigen (virtuellen) Roboter, die erstens möglichst nahe beieinander stehen und zweitens aktiv altruistisches Verh alten zueinander zeigen.
Zum Beispiel, wenn zwei "nah verwandte" Roboter beim Sammeln von "Nahrung" durchschnittlich abschneiden, werden beide unter normalen Bedingungen von der nächsten Generation ausgeschlossen. Wenn jedoch einer von ihnen die gesammelten Vorräte dem anderen gibt, kann der zweite überleben - und seine "Gene" an seine Nachkommen weitergeben, einschließlich derer, die mit dem Roboter gemeinsam sind, der sich selbst geopfert hat.
Tatsächlich stellte sich heraus, dass unter einem solchen Selektionsdruck altruistisches Verh alten sehr schnell auftauchte und Roboter begannen, aktiver mit ihren engeren „Verwandten“zu „teilen“. Wie Dario Floreano bemerkte: „Die Theorie stellt sich als sehr allgemein heraus, egal ob es sich um Insekten, Menschen oder Roboter handelt.“
Andererseits sei noch daran erinnert, dass wir in diesem Fall über Roboter sprechen, überdies über ihre virtuellen Modelle, und der Grad der Übereinstimmung dieser theoretisch konstruierten Situation mit der Realität eine große Frage ist. Es scheint, dass es ursprünglich so konzipiert war, dass es auf der Theorie der Sippenauswahl basierte, und es ist nicht verwunderlich, dass es diese auch bestätigte.
