24 ottobre 2006
Organismi che cercano cibo
Che sia il momento di svelare su cosa sto lavorando? 
Forse sì. Se non altro, scrivere della mia tesi mi aiuterà a fare un po’ di chiarezza tra le migliaia di cose che mi stanno frullando tra la mente.
Siccome sono prolisso per natura, però, considerate questo post soltanto come un’introduzione. Una generica introduzione all’argomento per chi ancora non mi seguiva quando pubblicavo qua dentro i riassunti di “Mente. I nuovi modelli della vita artificiale”.
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Vari studi svolti in passato hanno dimostrato ormai con chiarezza come organismi artificiali, modellizzati attraverso semplici reti neurali (ossia, senza alcuna regola di condotta codificata al loro interno), possano, con il passare delle generazioni, arrivare pian piano ad esibire comportamenti assolutamente “goal-oriented”.
Supponiamo, ad esempio, che all’interno di un’ambiente virtuale rappresentato da una matrice bidimensionale di dimensioni 10×10, venga inserito un organismo. Questo è modellizzato attraverso una semplice rete neurale di tipo feedforward a tre strati, simile a quella riportata nella figura qui sotto (solo un po’ meno complicata):
Le unità di input codificano le informazioni sensoriali dell’organismo. Si consideri, infatti, che ogni cella della matrice/mondo può essere vuota oppure caratterizzata dalla presenza di “cibo”. Dunque, quello che l’organismo è in grado di percepire del mondo che lo circonda è fondamentalmente la posizione dell’unità di cibo a lui più vicina.
Le unità di output codificano invece la risposta motoria dell’organismo. Ovvero, in quale direzione muoversi una volta elaborato lo stimolo sensoriale.
Gli organismi vengono creati con pesi delle connessioni sinaptiche del tutto casuali. Inizialmente, pertanto, il loro comportamento è del tutto casuale. Essi vagano nell’ambiente, catturando di tanto in tanto qualche unità di cibo. A questo punto entra però in gioco un algoritmo genetico che li fa evolvere, favorendo, attraverso un’apposita funzione di fitness, la riproduzione di coloro che, nel corso della loro vita, sono riusciti a catturare la maggior quantità di cibo. L’operatore di mutazione, che ad ogni processo riproduttivo varia casualmente il valore di qualcuno dei pesi sinaptici, fa il resto.
E’ così che, con generazione dopo generazione, arriva a diffondersi all’interno delle popolazioni un comportamento “goal-oriented”. Gli organismi vanno alla ricerca del cibo. E lo fanno in maniera sempre migliore, affinando la propria strategia con il passare delle generazioni.
Tutto ciò, senza che da nessuna parte sia codificato l’obiettivo di “cercare cibo”. E’ proprio questo il fascino della Artificial Life.
