Stanford University wil robots zelf laten evolueren met behulp van AI | Dutch IT-channel
Voor dat onderzoek bouwden ze een virtuele wereld waarin een reeks wezentjes, genaamd 'unimals' (kort voor 'universal animals') konden bijleren en een eigen soort van natuurlijke selectie en evolutie ondergaan. De onderzoekers hielden daarbij rekening met verschillende trainingsomgevingen, en gebruikten een soort evolutionair toernooi om verschillende soorten lichamen de kans te geven om te worden doorgegeven naar een nieuwe generatie. In totaal startten er zo 576 wezentjes, elk met een andere lichaamsbouw, die de virtuele omgeving konden aanvoelen en leren navigeren, en taakjes moesten leren als 'een bal naar een doelwit duwen'. Na training kregen de unimals een race te verwerken, waarvan de winnaar de volgende generatie mocht leveren, plus één mutatie. In totaal werden zo drie keer 4.000 morfologieën bestudeerd, en de besten daarvan als gladiatoren tegenover elkaar gezet en getest op nieuwe taken.
De studie suggereert in ieder geval dat virtuele wezens met de meer succesvolle morfologie ook sneller taken konden leren dan vroegere generaties, zo schrijven de onderzoekers in het blad Nature Communications, en in een post op de site van de universiteit. "Dit is voor zover we weten de eerste simulatie waarin aangetoond wordt dat wat je leert kan worden versneld door je morfologie te veranderen", zegt professor Surya Ganguli aan de universiteit. Zo blijkt onder meer dat de meer succesvolle unimals werden getraind in meer variabele omgevingen, en niet een vlak terrein. Met elke succesvolle mutatie werden ze ook steeds sneller, zodat na een tiental generaties de succesvolle unimals eenzelfde taak in zowat de helft van de tijd konden leren als een eerste generatie.