Bilgisayar Bilimciler, Kitlesel Yok Oluşların Evrimi Hızlandırdığını Doğruladı!
Austin'de bulunan Teksas Üniversitesi'nden bir grup bilim insanı, robotların sanal bir kitlesel yok oluş sonrasında çok daha hızlı ve etkili bir şekilde evrimleşebildiklerini gösterdiler. Bu sanal yok oluşlar, gerçek hayatta dinozorları yok eden gibi felaketlerin modellerine dayanıyor. Bu keşfin Yapay Zeka alanında yapacağı etkiler bir yana, araştırma sayesinde büyük kitlesel yok oluşlar sonrasında evrimsel biyologların öngördüğü gibi adaptasyon konusunda yaratıcılığın çeşitlenmesi sonucu gerçekten de evrimin hızlandırdığını doğrulamış oluyoruz.
Bilgisayar bilimciler olan Risto Miikkulainen ve Joel Lehman tarafından PLOS One dergisinde yayınlanan araştırmadaki simülasyonlar, kitlesel yok oluşların soy hatlarının hayatta kalmasında yeni özellikler ve yeteneklerin ortaya çıkmasını teşvik ettiğini gösteriyor. Miikkulainen şöyle söylüyor:
Odaklanmış yıkım, şaşırtıcı sonuçlar verebiliyor. Kimi zaman sizi daha iyi yapacak araçları üretebilmek için tarafsız bir şekilde kötü olan şeyler geliştirmeniz gerekebilir.
Biyolojide kitlesel yok oluşlar fazlasıyla yıkıcı olarak bilinirler. Yaşam Ağacı'ndan çok fazla genetik malzemeyi siler. Fakat bazı evrimsel biyologlar, bu yok oluşların o soy hatları arasından en fazla evrimleşebilir olanların evrimini hızlandırdığını düşünüyor. Evrimleşebilirlik, yararlı özellikler ve yetenekleri en hızlı şekilde üretebilmek demektir.
Miikkulainen ve Lehman, en azından robotlar için durumun böyle olduğunu ispatladılar. Yıllar boyunca bilgisayar bilimciler evrimden ilham alan bilgisayar algoritmalarını kullanarak yapay sinir ağları denen robot beyinler simüle edip onları eğittiler. Bu ağlar bir nesilden diğerine evrimleşerek görevleri daha ustalıkla başarabilmektedir. UT Austin'deki ekibin son araştırmalarındaki inovasyonu, kitlesel yok oluşların bilgisayar-temelli evrimi nasıl etkilediğini göstermek oldu.
Bilgisayar simülasyonlarında yapay sinir ağlarını simüle edilen robot bacaklarına bağladılar. Görevleri, yumuşak ve sabit bir şekilde yürüyebilen robotlar evrimleştirmekti. Gerçek evrimde olduğu gibi, rastgele mutasyonlar bilgisayar-temelli evrim süreci boyunca iş başındaydı. Bilim insanları çok sayıda niş yaratarak geniş bir yelpazede yeni özellikler ve yeteneklerin ortaya çıkabilmesini sağladı.
Yüzlerce nesilden sonra çok fazla sayıda robotik davranış, bu nişleri doldurabilecek şekilde evrimleşti. Bunların birçoğu, aslında yürümek için doğrudan elverişli değildi. Sonrasında araştırmacılar nişlerin %90'ındaki robotları rastgele öldürdüler. Bu, tıpkı kitlesel bir yok oluş gibidir.
Bu şekilde devam eden bir dizi evrim ve yok oluş döngüsünden sonra, hayatta kalan soy hatlarının en fazla evrimleşebilir olanlar olduklarını gördüler. Dolayısıyla bunların yeni davranışlar üretebilme potansiyelleri de en yüksekti. Sadece bu da değil! Yürüme başarısı açısından ortalamada daha iyi olan çözümler kitlesel yok oluşların var olduğu simülasyonlarda, olmayanlara göre daha fazla evrimleştiler.
Bu araştırmanın pratik uygulamaları, engellerin üstesinden daha kolay gelebilen robotların (örneğin deprem sonrası yıkıntılarda çalışan veya Mars'ta, mayın tarlalarında çalışan robotların) geliştirilmesi ve insan-benzeri oyun araçlarının üretilmesi olabilir. Miikkulainen'in laboratuvarında daha önceden doktora sonrası araştırmacısı olarak çalışan ve şimdi de Kopenhag IT Üniversitesi'nde çalışan Lehman şöyle diyor:
Bu, evrimin dolaylı ve kıvrımlı yollardan nasıl harika şeyler yaratabildiğinin güzel bir örneğidir.
O ve Miikkulainen'in eski bir öğrencisi olan UT Austin'den Kenneth Stanley "evrimsel menderesler" dedikleri bu kavram hakkında "Hedef Miti: Yücelik Planlanamaz" isimli bir popüler bilim kitabı yazdılar. Kitapta şöyle diyorlar:
Yıkım bile, evrimsel yaratıcılık için için bir kaldıraç görevi olabilir.
İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!
Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.
Soru & Cevap Platformuna Git- 7
- 4
- 3
- 2
- 2
- 2
- 2
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- Çeviri Kaynağı: University of Texas | Arşiv Bağlantısı
Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?
Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:
kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci
Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 21/12/2024 18:43:13 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/3851
İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.
This work is an exact translation of the article originally published in University of Texas. Evrim Ağacı is a popular science organization which seeks to increase scientific awareness and knowledge in Turkey, and this translation is a part of those efforts. If you are the author/owner of this article and if you choose it to be taken down, please contact us and we will immediately remove your content. Thank you for your cooperation and understanding.