| 研究課題/領域番号 |
07808038
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| 研究種目 |
一般研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
中野 馨 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (30010953)
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| 研究分担者 |
西井 淳 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助手 (00242040)
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| 研究期間 (年度) |
1995
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| 研究課題ステータス |
完了 (1995年度)
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| 配分額 *注記 |
2,000千円 (直接経費: 2,000千円)
1995年度: 2,000千円 (直接経費: 2,000千円)
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| キーワード | 自己組織化 / 進化 / 成長 / システム記述 / 交配 / 突然変異 / 淘汰 / 学習機械 |
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| 研究概要 |
我々は既に5種類の部品からなる構造体(ロボット)の構造情報(システム記述)を交配し、突然変異を加えていろいろな構造体を自動的に産み出すシステムを構成したが、淘汰を含む進化のメカニズムのモデル化には至らなかった。今回は淘汰を導入し、自然選択による組織化のメカニズムを探究した。
ハードウェアモデルとしては、前回のものは物理的な条件の設定がむずかしいので、植物の、根からの養分供給と、光によるエネルギー供給による成長を想定したモデルを構築した。素子は受光素子、成長素子、接続素子の3種類とし、システム記述のアルゴリズムにもとづいて成長させ、環境(光と養分の状況)を変えて実験した。
システム記述は各素子に同一のものがセットされており、根からの養分補給と、光の環境を与えると、それらの環境とシステム記述に応じて、いろいろな植物が繁茂する。環境を変えると、あるシステム記述を持ったものは繁茂するが他のシステム記述を持ったものは育たないといった違いが生じる。
もう一つの試みとして、この種のメカニズムをパーセプトロン型の学習機械に適用した。その結果、認識対象に対して必要な数の必要な機能を持った特徴検出細胞を自然に獲得できることが計算機シミュレーションによって示された。
前回の試みと今回の二つの試みはそれぞれ、進化を含む自然界の一般組織化の部分的なメカニズムをシミュレートするものであり、この種の試みの積み上げによって、組織化の一般原理が徐々に明らかになることが期待される。
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