Autômatos Celulares Neurais: Padrões de Mudança

Este artigo fala sobre pesquisas em padrões que podem se copiar com mudanças aleatórias e crescer de forma diferente ao longo do tempo usando um tipo de programa de computador chamado Autômatos Celulares Neurais (ACN). Mesmo que esses modelos de computador não tenham sido especificamente projetados para mudar ou passar características para suas “filhas”, os padrões que eles produzem podem se afastar de sua forma original, mesmo seguindo regras definidas.

#O Conceito de Mudança Sem Fim

Um mundo com regras fixas e sem influências externas ainda pode criar mudanças sem fim? Essa ideia, conhecida como "Evolução Sem Fim", levanta questões no campo da Vida Artificial. Há um prêmio por evolução inovadora em um sistema fechado que não foi reivindicado por muitos anos.

Embora as leis da física na Terra tenham permanecido as mesmas ao longo do tempo, não está claro se o planeta pode ser considerado um sistema fechado por causa de suas interações com o universo. Em contraste, o que chamamos de "leis biológicas" parecem evoluir com frequência, mesmo operando dentro das mesmas leis físicas. Isso levanta perguntas sobre definições e possíveis contradições.

Essa pesquisa aplica Autômatos Celulares Neurais para criar mundos fechados com regras fixas para ver quão de perto eles podem imitar a evolução sem fim. Autômatos Celulares são programas que funcionam em uma grade onde cada célula tem um estado, e esses estados mudam com base na própria história da célula e na de seus vizinhos, seguindo um conjunto de regras.

#O Papel dos Autômatos Celulares

Autômatos Celulares têm sido usados para modelar diferentes aspectos da vida desde que foram inventados. Por exemplo, um dos primeiros criadores usou esses sistemas para demonstrar que Auto-replicação com mudanças é possível. Outro exemplo famoso é "Vida" de Conway, que mostrou comportamento complexo.

Enquanto a maioria dos Autômatos Celulares é projetada manualmente, houve um impulso para automatizar a descoberta de regras eficazes usando métodos de otimização. Desenvolvimentos recentes em aprendizado profundo tornaram isso mais fácil, especialmente com ACN, onde o experimentador só precisa definir um estado inicial e um estado alvo. As regras que levam a essa mudança são aprendidas pela rede.

Enquanto os ACN ainda não foram usados especificamente para modelagem de evolução, mostraram potencial em imitar funções biológicas. Alguns padrões podem crescer, se reparar, se transformar ou até interagir com outros padrões. Muitos Autômatos Celulares tradicionais investigaram a evolução, mas geralmente com um organismo controlado por um autômato.

#Fundindo Mundos e Regras

O estudo combina as abordagens de Autômatos Celulares não neurais e a flexibilidade dos ACN. Cada ACN se comporta como um mundo com regras semelhantes às leis da física. O foco está na auto-replicação, diversidade e evolução.

Nesta pesquisa, são usados ACN 2D que trabalham em uma grade com células discretas. O estado de cada célula muda com base em seu estado anterior e o dos vizinhos, segundo um certo conjunto de regras. O que torna os ACN únicos é que essas regras são definidas por uma Rede Neural. O estado de cada célula é descrito por um conjunto de números que determinam sua cor e se está viva ou morta.

Durante o treinamento, o ACN tenta alcançar um estado alvo com base em um estado inicial. Esse processo envolve avaliar o estado final do ACN em relação ao alvo desejado usando um método chamado erro quadrático médio. O ACN então aprende e atualiza suas regras internas.

#Treinamento Modificado para Auto-Replicação

Nesta pesquisa, os métodos de treinamento para o ACN foram ajustados para investigar a auto-replicação. As principais mudanças incluem:

• Substituição de Lote: Em vez de treinar com um único estado inicial, um lote de estados iniciais é usado. Durante o treinamento, alguns estados são substituídos por saídas anteriores do ACN, ajudando-o a aprender a replicar o que produz.

• Alternância de Alvo: Quando vários estados alvo são usados, o ACN alterna entre alvos durante o treinamento para aprender de forma mais eficaz.

• Atualizações Síncronas: Enquanto as atualizações originais são assíncronas, onde as células são atualizadas aleatoriamente, atualizações síncronas podem ser aplicadas, onde todas as células mudam de uma vez, o que leva a resultados diferentes.

#Medindo a Deriva Genética

Neste modelo, termos genéticos tradicionais como alelos ou cromossomos não estão presentes. Em vez disso, a deriva genética é definida como o acúmulo de mudanças neutras no padrão ao longo das gerações. Na ausência de um mecanismo de seleção, a maioria das Mutações são neutras.

A deriva genética é medida olhando a diferença entre o organismo original (ou padrão) e sua prole. O primeiro ovo colocado por um padrão é registrado, e à medida que cresce e coloca seus próprios ovos, as diferenças em relação ao organismo original são observadas. Isso permite que os pesquisadores calculem quanto a prole difere de seus ancestrais ao longo das gerações.

Os resultados demonstram que padrões podem se replicar usando ACN. Em vez de ir de uma forma inicial para uma forma final completamente diferente, o ACN pode ser treinado para passar de uma forma para uma duplicação dessa forma. À medida que os padrões se replicam, eles também podem mostrar pequenas variações ou mutações.

#Entendendo as Mutações Espontâneas

À medida que os padrões se replicam, eles parecem mudar de pequenas maneiras, sugerindo que mutações aleatórias ocorrem. Embora não haja uma configuração explícita para codificação ou herança semelhante ao DNA, o estudo mostra que algumas características são passadas de pai para filho.

Os achados sugerem que mudanças no DNA dos padrões levam a alterações em sua aparência física. À medida que o ACN é treinado, isso pode levar ao desenvolvimento de novas características físicas na prole, demonstrando um tipo de herança na ausência de um processo de seleção orientador.

#Os Resultados da Auto-Replicação

O artigo demonstra que, com os métodos de treinamento modificados, os ACN podem mostrar auto-replicação e mudanças aleatórias herdáveis. Os descendentes podem se afastar de seus ancestrais devido a essas mutações, resultando em uma rica variedade de características, mesmo sem um mecanismo de seleção.

Em um experimento, um padrão simples baseado em um emoji de bactéria foi treinado para replicar. Ao longo das gerações, os descendentes mostram diferenças notáveis, indicando mutações. Em outro experimento mais complexo, um ovo se desenvolve em um peixe, e as fases de crescimento e replicação estão claramente separadas. Aqui, os padrões mostraram mutações à medida que se desenvolviam.

Notavelmente, alguns descendentes do peixe perderam ou ganharam listras ao longo das gerações, indicando mudanças em sua aparência. Em outro caso, um peixe evoluiu para desenvolver uma listra bifurcada, que foi passada para gerações posteriores.

#Os Limites Desse Modelo

Embora o estudo mostre que esses sistemas podem replicar e mutar, ainda existem limitações. Por exemplo, os modelos não criam formas de vida drasticamente diferentes. Um sistema voltado para criar lagartos e peixes não resultará naturalmente em uma flor, mesmo com evolução direcionada.

Além disso, os padrões podem se tornar superlotados. Nesse sentido, eles se assemelham mais a ondas de informação do que a organismos reais. Para ver uma verdadeira evolução, um mecanismo precisa ser introduzido para que os padrões interajam e competam por espaço.

Redes Neurais Profundas são projetadas para convergir em uma solução, o que limita a expressividade necessária para que múltiplos organismos coexistam juntos. Elas devem ser treinadas para mutações drásticas e herdáveis ou usar muitos padrões ao mesmo tempo para criar resultados diversos.

#Conclusão

Esta pesquisa sugere que Autômatos Celulares Neurais podem exibir auto-replicação e mutações espontâneas ao longo do tempo, produzindo descendentes variados sem a necessidade de um processo de seleção. Embora esses resultados apontem para possíveis caminhos para a Evolução Sem Fim, desafios permanecem na obtenção de verdadeira diversidade e competição entre os padrões.

As descobertas enfatizam uma diferença fundamental entre Inteligência Artificial, que busca convergir para soluções, e Vida Artificial, que prospera na divergência. O estudo esclarece as possibilidades de usar ACN para explorar a evolução em sistemas fechados, mesmo destacando áreas para melhorias e explorações futuras.