論文の概要: Evolution of Collective AI Beyond Individual Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02085v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 02:03:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:43:03.741504
• Title: Evolution of Collective AI Beyond Individual Optimization
• Title（参考訳）: 個別最適化を超えた集合AIの進化
• Authors: Ryosuke Takata, Yujin Tang, Yingtao Tian, Norihiro Maruyama, Hiroki Kojima, Takashi Ikegami,
• Abstract要約: 本研究では,特定の能力に最適化された同種個体群から出現する集団行動について検討した。 我々は、フェロモン経路をたどるチェモタキシー駆動の車両をモデルとした、単純で同一のニューラルネットワークベースのエージェントのグループを作成しました。 その結果,個体の進化が個体群の分化に繋がったことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9285802620041357
• License:
• Abstract: This study investigates collective behaviors that emerge from a group of homogeneous individuals optimized for a specific capability. We created a group of simple, identical neural network based agents modeled after chemotaxis-driven vehicles that follow pheromone trails and examined multi-agent simulations using clones of these evolved individuals. Our results show that the evolution of individuals led to population differentiation. Surprisingly, we observed that collective fitness significantly changed during later evolutionary stages, despite maintained high individual performance and simplified neural architectures. This decline occurred when agents developed reduced sensor-motor coupling, suggesting that over-optimization of individual agents almost always lead to less effective group behavior. Our research investigates how individual differentiation can evolve through what evolutionary pathways.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,特定の能力に最適化された同種個体群から出現する集団行動について検討した。 フェロモン経路を追従するケモタキシー駆動車両をモデルとした、単純で同一のニューラルネットワークベースのエージェントのグループを作成し、これらの進化した個体のクローンを用いてマルチエージェントシミュレーションを検証した。 その結果,個体の進化が個体群の分化に繋がったことが示唆された。 驚くべきことに、個々の性能と単純化されたニューラルアーキテクチャが維持されているにもかかわらず、後期の進化段階において集団的適合性は著しく変化した。 この減少は、エージェントがセンサー・モーター結合を減少させ、個々のエージェントの過度な最適化が、ほとんど常に有効でないグループ行動を引き起こすことを示唆した。 我々の研究は、個々の分化が進化の経路を通してどのように進化するかを研究する。

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