人工知能はしばしば、肉体を持たない、いわばプログラムのような精神がデジタル空間に浮かんでいると考えられています。しかし、人間の精神は身体と深く絡み合っています。そして、仮想の生き物がシミュレーション環境でタスクを実行する実験は、AIが心身の連携から恩恵を受ける可能性を示唆しています。
スタンフォード大学の科学者たちは、人間が塊から道具を使う類人猿へと進化する過程における、身体と精神の相互作用に興味を抱いていました。脳は身体の能力の影響を受け、逆に身体の能力は脳の影響を受けているのでしょうか？これは以前から示唆されており、実際には1世紀以上も前に示唆されていました。そして、握る手を持つ人間は、分化の進んでいない付属肢を持つ人間よりも、物体の操作をより早く習得することは明らかです。
AIの開発はより構造化されているため、同じことがAIにも当てはまるかどうかは分かりません。しかし、このような概念が提起する疑問は興味深いものです。AIが最初から学習し、世界に適応するように進化してきた場合、AIはより良く学習し、世界に適応できるのでしょうか？
彼らが設計した実験は、進化アルゴリズムのテストに何十年も使われてきたシミュレーション環境といくつかの点で似ています。仮想空間を設定し、そこに単純なシミュレーション生物を配置します。ランダムに動く、繋がった幾何学的形状がいくつかあるだけです。こうしたうねる形状を1000個の中から、最も遠くまでうねる10個を選び、それらを基に1000通りのバリエーションを作り、これを何度も繰り返します。するとすぐに、仮想空間上をそれなりに歩くポリゴンがいくつか出来上がります。
しかし、それは全くの既成概念に過ぎない。研究者たちが説明するように、彼らはシミュレーションをより堅牢で可変的なものにする必要がありました。彼らは単に歩き回る仮想生物を作ろうとしたのではなく、それらの生物がどのように行動を学習するのか、そしてある生物が他の生物よりも学習速度が速いのか、あるいは学習速度が速いのかを調べようとしたのです。
研究チームはその答えを見つけるため、以前のものと似たシミュレーションを作成し、「ユニマル」（「ユニバーサルアニマル」の略…この用語が定着するかどうかは今後の展開を見守る必要がある）と名付けたシムたちを、最初はただ歩くことを学習させるだけにした。球状の「頭」と枝のような関節肢を持つシンプルな形状のシムたちは、それらを使って様々な興味深い歩き方を身につけた。よろめきながら前に進むもの、トカゲのような関節歩行をするもの、そして陸上のタコを思わせる、もがきながらも効果的な歩き方をするものなど、様々なシムがいた。
ここまでは、以前の実験と非常に似ていますが、類似点はそこでほぼ終わります。
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これらのユニマルの中には、いわば異なる故郷の惑星で育ったものもおり、そこには彼らがよじ登るべき起伏のある丘や低い障害物がありました。そして次の段階では、これらの異なる地形から来たユニマルたちが、より複雑な課題で競い合いました。よく言われるように、逆境こそが適応力の母であるのかどうかを確かめるためです。
「この分野におけるこれまでの研究は、ほとんど全てが単純な平坦な地形上でエージェントを進化させてきました。さらに、エージェントのコントローラーや行動が環境との直接的な感覚運動的相互作用を通じて学習されるわけではないため、学習は行われていません」と、共著者のアグリム・グプタ氏はTechCrunchに説明した。言い換えれば、エージェントは生き残ることで進化したが、実際には行動によって学習したわけではない。「本研究は、階段、丘、尾根などの複雑な地形において、進化と学習を同時に行い、これらの複雑な環境での操作を行うために、その先へと進むという、初めての試みです。」
各環境から上位10頭のユニマルは、新たな障害物からボールをゴールまで移動させること、箱を丘の上まで押し上げること、2地点間のパトロールなど、様々な課題に解き放たれました。ここで、これらの「剣闘士」たちは真の実力を発揮しました。変化に富んだ地形での歩行を習得したユニマルは、平地で暮らす仲間よりも新しい課題をより早く習得し、より優れた成績を収めました。
「本質的に、進化はより速く学習する形態を急速に選択し、それによって初期の祖先が生涯の後半に習得した行動を子孫の生涯の早い段階で表現できるようにしていることがわかった」と、著者らは本日ネイチャー誌に掲載された論文に書いている。
彼らがより速く学習するようになったのは、単に進化の過程で、より速く適応し、より早く教訓を応用できる体型が選択されたからである。平地ではタコのようにバタバタと転げ落ちてもゴールラインに同じくらい速く到達できるかもしれないが、丘や尾根では、速く、安定し、適応力のある体型が選択された。この体を剣闘士の競技場に持ち込むことで、厳しい訓練の場から来たこれらの怪物は、競争相手に対して優位に立つことができた。彼らの万能な体は、頭脳が試す教訓をよりよく応用することができ、すぐによりバタバタとした競争相手を置き去りにした。
これは一体何を意味するのでしょうか？仮想地形を駆け回る3D棒人間たちの面白いGIF画像をいくつか提供する以外に、一体何を意味するのでしょうか？論文にもあるように、この実験は「学習と進化が環境の複雑さ、形態学的知能、そして制御タスクの学習可能性の間にいかにして高度な関係を協調的に構築するのかについての科学的知見をもたらす、大規模なコンピューター実験への扉を開く」ものです。
例えば、四足ロボットで階段を上るといった、比較的複雑なタスクを自動化したいとします。動作を手動で設計することも、カスタム動作とAI生成動作を組み合わせることもできますが、おそらく最善の解決策は、エージェントに独自の動作をゼロから進化させることでしょう。この実験は、身体とそれを制御する心が連携して進化することに、真のメリットがある可能性を示しています。
コードに精通していれば、お手持ちのハードウェアで全ての操作を実行できます。研究グループはすべてのコードとデータをGitHubで無料で公開しています。また、ハイエンドコンピューティングクラスターまたはクラウドコンテナも準備しておいてください。「デフォルトのパラメータは、16台のマシンでコードを実行することを想定しています。各マシンに最低72個のCPUが搭載されていることを確認してください。」
賢いかくれんぼAIは道具の使い方やルールを破ることを学ぶ
デヴィン・コールドウェイはシアトルを拠点とする作家兼写真家です。
彼の個人ウェブサイトは coldewey.cc です。
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