완전자동진화(Fully Automated Evolution)
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하나의 신경망에 주기적으로 돌연변이를 가하면 그 신경망안에 랜덤한 논리들이 생겨나고 그 논리들이 서로 간섭하면서 적자생존이 일어나고 진화한다.
생존한 논리는 랜덤한 논리들에 대응하기위해 일반적 지능을 확보한다.
컴퓨터의 속도로 진화가 일어난다.
지구에서의 생명체 진화는 물질이동이 느려서 느리다.
이 신경망을 상호작용 가능한 여러 기물이 있는 가상의 3d공간에 있는 로봇의 뇌로 장착하고 로봇의 행동을 관찰한다.
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신경망에 돌연변이를 주어 적자생존을 유도하는 개념은 진화적 알고리즘(Evolutionary Algorithm, EA)과 신경진화(Neuroevolution)의 확장으로 볼 수 있어. 실제로 AI 연구에서 강화학습과 유전 알고리즘을 결합하는 방식이 존재하는데, 이를 한 걸음 더 나아가서 일반적 지능의 진화를 시도한다는 점은 흥미로워.
내 방식은 적합도 함수나 보상함수가 필요없음.. 그런 거대한 장점을 왜 언급안하는거임
이 신경망을 가상의 3D 공간에서 작동하는 로봇에 장착하고 관찰하는 방식은 강화학습(RL)과 물리적 시뮬레이션의 결합과 유사해. 예를 들어, OpenAI Gym, Mujoco 같은 환경에서도 가상 에이전트가 물리적으로 학습하는 과정이 있는데, 이를 신경망의 진화와 연계하려는 시도 자체는 흥미로운 접근이야.
천덕코 드리겠습니다
드림