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„Von nichts kommt nichts!“ Oder doch? Evolution im Computer

„Von nichts kommt nichts!“ Oder doch? Evolution im Computer. Themenbereiche. Evolution als Informationserzeugung Formale Modellierung einer Orientierungsleistung Zustandsautomat „Kombinatorische Explosion“ und „reiner Zufall“ Optimierung, Zielfunktion, „Fitnesslandschaft“

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„Von nichts kommt nichts!“ Oder doch? Evolution im Computer

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Presentation Transcript

  1. „Von nichts kommt nichts!“Oder doch?Evolution im Computer Martin Reiche, 2005

  2. Themenbereiche • Evolution als Informationserzeugung • Formale Modellierung einer Orientierungsleistung • Zustandsautomat • „Kombinatorische Explosion“ und „reiner Zufall“ • Optimierung, Zielfunktion, „Fitnesslandschaft“ • Modellierung des Evolutionsprozesses als „Algorithmus“ • Außerordentliche Leistungsfähigkeit und Universalität der Evolution • Wesen und Wirkung von Reproduktion, Selektion, Mutation, Fitness • Explizites vs. implizites Wissen/Lernen, Abstraktion Martin Reiche, 2005

  3. Leben und Information • Das Leben auf der Erde besteht aus einzelnen Individuen, die ständig neu geboren werden und wieder sterben. • Was nicht stirbt, ist der Bauplan, nach dem ihr Körper aufgebaut ist und der ihr Verhalten steuert. • Dieser Bauplan ist Ergebnis der Evolution.Er wird immer wieder kopiert und verändert. • Jeden Plan können wir als Information darüber begreifen, wie etwas zu geschehen hat.  Die Evolution erzeugt also Information. Martin Reiche, 2005

  4. Information und Computer • Ein Computer ist eine Maschine zur Informationsverarbeitung. • Kann er nicht auch Information „produzieren“, so wie die Evolution? • Und was bedeutet das eigentlich? • Wir wissen doch: „Von nichts kommt nichts!“ Martin Reiche, 2005

  5. Zweck von EvoLab (allgemein)Wir stellen dem Computer eine Aufgabe, für die er selbständig eine Lösung, einen Plan finden soll.Dabei soll er wie bei der Evolution der Lebewesen verfahren.Dazu bräuchte man nicht unbedingt einen PC: Bleistift, Papier und Würfel täten es auch, allerdings würde das dann sehr zeitaufwändig... Martin Reiche, 2005

  6. Zweck von EvoLab (speziell)Der Computer soll „künstliche Ameisen“ züchten, die in der Lage sind, einer Spur zu folgen.Er soll die Information erzeugen, die eine Ameise erfolgreich steuert. Martin Reiche, 2005

  7. Sicht einer Ameise Martin Reiche, 2005

  8. Wirkungskreislauf beim Verfolgen einer Spur Auge Welt Gehirn Beine Martin Reiche, 2005

  9. Zustandsautomaten Sicht: , , , , , , ,  ZA 1 (variabel) Relative Bewegung: , , , ZA 2 (fest) Absolute Bewegung: N, W, S, O Martin Reiche, 2005

  10. Darwins Beobachtungen (1) Alle Arten weisen ein derart hohes Fortpflanzungspotential auf, dass ihre Populationsgröße exponentiell zunehmen würde, wenn alle Individuen, die geboren werden, sich erfolgreich fortpflanzten. Martin Reiche, 2005

  11. Exponentielles Wachstum der Menschheit Martin Reiche, 2005

  12. Darwins Beobachtungen (2+3) Die meisten Populationen sind normalerweise mit Ausnahme saisonaler Schwankungen in ihrer Größe stabil. Die natürlichen Ressourcen sind begrenzt. Martin Reiche, 2005

  13. Darwins Folgerungen (1) Die Produktion von mehr Nachkommen, als die Umwelt tragen kann, führt unter den Individuen einer Population zu einem Kampf ums Überleben, wobei in jeder Generation nur ein Bruchteil des Nachwuchses überlebt. Martin Reiche, 2005

  14. Darwins Beobachtungen (4+5) Die Individuen einer Population variieren enorm in ihren Merkmalen; keine zwei Individuen sind exakt gleich. Ein Großteil dieser Variabilität ist erblich. Martin Reiche, 2005

  15. Darwins Folgerungen (2) Das Überleben im Existenzkampf beruht nicht auf Zufall, sondern hängt unter anderem von den Erbanlagen der überlebenden Individuen ab. Die durch ihre ererbten Merkmale am besten an die Umwelt angepassten Individuen hinterlassen wahrscheinlich mehr Nachkommen als weniger gut angepasste. Martin Reiche, 2005

  16. Industriemelanismus Martin Reiche, 2005

  17. Fitnesslandschaft – der eindimensionale Fall (1) Martin Reiche, 2005

  18. Fitnesslandschaft – der eindimensionale Fall (2) Martin Reiche, 2005

  19. Fitnesslandschaft – der zweidimensionale Fall Martin Reiche, 2005

  20. Gib‘ dem Zufall eine Chance! Martin Reiche, 2005

  21. Start 200 Genome mit zufälligen Regeln belegen Fitness aller 200 Genome bestimmen ja maximale Fitness erreicht? Fertig! nein Die 20 besten Genome als Eltern wählen Selektion Durch Kreuzung aus den 20 Eltern 200 neue Genome herstellen Reproduktion Mutation Einige Genome zufällig verändern Der Evolutions-Algorithmus Martin Reiche, 2005

  22. Crossing-Over (1) Elter 1 Elter 2 Tochter a b c Martin Reiche, 2005

  23. Crossing-Over (2) Genom 1: rekombiniert mitGenom 2: ergibt Tochter-genom: Martin Reiche, 2005

  24. Mutation vorher: nachher: Martin Reiche, 2005

  25. Zwei Arten zu Lernen Martin Reiche, 2005

  26. EvoLab und die natürliche Evolution Martin Reiche, 2005

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