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Claim CF011:
Genetic algorithms are claimed to demonstrate that evolutionary processes can create design, but in such algorithms, the design is smuggled in in the form of the fitness function. Evolutionary algorithms do not create specified complexity.
遺伝的アルゴリズムは進化過程でデザインを創造できることを示していると主張されるが、そのようなアルゴリズムでは、デザインはフィットネス関数の形でこっそりと持ち込まれている。進化アルゴリズムは指定された複雑さを創造できない。


Response:
  1. 遺伝的アルゴリズムのフィットネス関数は新しい情報を含んでいる必要性はない。フィットネス関数は、アルゴリズムが特定環境でうまく、あるいはまずく実行されるかを記述可能なものである。情報は環境によって与えられるものであり、それは現実世界についてモデル化されている。この主張が意味を持つのは、自然界に既に存在するものとして、デザインが定義されている場合にのみ有効である。
    自然とデザインは不可分だと論じる者もいるかもしれない。実際、Dembskiはそのような論を提示しているようである[Dembski 2002, xiv]。しかし、これはデザイン論を無効化する。デザインは、デザインなしと対比されることによってのみ意味を持つ。自然界全体をデザインだと定義すると、デザインなしというものは存在しなくなる。
  2. 遺伝的アルゴリズムは、新たな解を見出すことが多く、その解はときとして人間が直接デザインしたものを凌駕する[Koza et al. 2003]。また、その解は人間の専門性に依存していない[Chellapilla and Fogel 2001]。人間はアルゴリズムに何をするかを命令できるが、デザインをどう定義すべきかは伝えられない。
  3. 遺伝的アルゴリズムは、フィットネスを計算するために使う、予め定められたゴールを持つため、進化の完全なシミュレーションにはならない。遺伝的アルゴリズムは問題の新たな解を作るための、ランダムな変異と再結合と選択の能力を示しているが、それは進化の完全なシミュレーションではないし、それを意図しているものでもない。生物学的進化のシミュレーションでは、フィットネスは局所的にしか評価しない。生存と繁殖は局所的条件についての情報のみに基づいており、究極のゴールに基づくものではない。しかし、シミュレーションは、中間的なフィットネスの条件があれば、遠く離れたフィットネスのピークに到達可能なことを示している[Lenski et al. 2003]。進化過程は"サーチ"を実行していない。進化過程は局所的なフィットネスのトポロジーだけに反応している。進化が時にはフィットネスのピークに到達するのは、局所的フィットネス進化を使って相関したフィットネスランドスケープ上を進化することの副産物であって、意図した結果ではない。

Links:
  1. Marczyk, Adam, 2004. Genetic algorithms and evolutionary computation.
  2. RBH. 2003. Untitled. (5 July).

References:
  1. Chellapilla, K. and D. B. Fogel, 2001. Evolving an expert checkers playing program without using human expertise. IEEE Transactions on Evolutionary Computation 5: 422-428.
  2. Dembski, William A., 2002. No Free Lunch, Lanham, MD: Rowman & Littlefield.
  3. Koza, John R., Martin A. Keane and Matthew J. Streeter, 2003. Evolving inventions. Scientific American 288(2) (Feb.): 52-59.
  4. Lenski, R. E., C. Ofria, R. T. Pennock and C. Adami, 2003. The evolutionary origin of complex features. Nature 423: 139-144. See also: National Science Foundation, 2003. Artificial life experiments show how complex functions can evolve.