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English(EN) Evolving Self-Organising Agents Without Fitness: Three Falsifiable Experiments from Constraint-Driven Selection to Developmental Encoding

AI代理在没有适应度函数的情况下进化出复杂结构

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个名为Genesis的新平台，该平台允许在不依赖设计者指定的适应度函数的情况下进化自组织代理。通过三个实验周期，他们证明了仅凭物理约束就可以维持进化活动，尽管它会达到复杂性的上限。代理介导的生态位构建不足以克服这一限制。然而，通过用组合模式生成网络（CPPN）间接编码替换传统基因组，并采用NEAT风格的物种形成，该系统在无适应度环境中显示出渐进式结构复杂化的早期迹象。 AI

影响 这项研究探索了AI代理进化的新颖方法，可能导致更自主和更复杂的AI系统。

排序理由 关于代理进化新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.NE (Neural & Evolutionary) TIER_1 English(EN) · Anushka Sharma ·

    在没有适应度的情况下进化自组织代理：从约束驱动选择到发育编码的三项可证伪实验

    Can evolutionary dynamics characteristic of biological development arise without a designer-specified fitness function? We present Genesis, a platform in which agents inhabit a Gray-Scott reaction-diffusion substrate and evolve under physical constraints alone. Three successive e…

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