Selection for short-term empowerment accelerates the evolution of homeostatic neural cellular automata

要約

エンパワーメント（ドメインに依存しない情報理論的指標）は、適応度関数として使用すると、ホメオスタシス機能を持つニューラル・セル・オートマトン（NCA）の進化的探索を支援することが以前に示されている。
私たちの以前の研究では、エージェントの行動と将来の感覚の間の最大時間差相互情報として定義されるエンパワーメントを、NCAとして具体化された分散型感覚運動システムに拡張することに成功しました。
ただし、アクションとそれに対応する感覚の間の時間遅延は恣意的に選択されました。
ここでは、エンパワーメントが機能する時間スケールが、恒常性NCAの発見を加速する補助目的としての有効性にどのように影響するかを調査することで、以前の研究を拡張します。
ホメオスタシスのみのための進化的選択と比較した場合、より短い時間遅延は、より長い遅延によるエンパワーメントよりも顕著な改善をもたらすことを示す。
さらに、我々は進化したNCAの安定性と適応性を評価します。これらは両方とも人工システムで複製することが興味深い生命システムの特徴です。
短期的に強化されたNCAはより安定しており、目に見えない恒常性の課題をよりよく一般化できることがわかりました。
まとめると、これらの発見は、他の成果物の進化中にエンパワーメントの使用を動機づけ、それらに望ましい行動の進化を加速するためにエンパワーメントをどのように組み込むべきかを示唆しています。
この論文の実験のソース コードは、https://github.com/caitlingrasso/empowered-nca-II で見つけることができます。

要約(オリジナル)

Empowerment — a domain independent, information-theoretic metric — has previously been shown to assist in the evolutionary search for neural cellular automata (NCA) capable of homeostasis when employed as a fitness function. In our previous study, we successfully extended empowerment, defined as maximum time-lagged mutual information between agents’ actions and future sensations, to a distributed sensorimotor system embodied as an NCA. However, the time-delay between actions and their corresponding sensations was arbitrarily chosen. Here, we expand upon previous work by exploring how the time scale at which empowerment operates impacts its efficacy as an auxiliary objective to accelerate the discovery of homeostatic NCAs. We show that shorter time delays result in marked improvements over empowerment with longer delays, when compared to evolutionary selection only for homeostasis. Moreover, we evaluate stability and adaptability of evolved NCAs, both hallmarks of living systems that are of interest to replicate in artificial ones. We find that short-term empowered NCA are more stable and are capable of generalizing better to unseen homeostatic challenges. Taken together, these findings motivate the use of empowerment during the evolution of other artifacts, and suggest how it should be incorporated to accelerate evolution of desired behaviors for them. Source code for the experiments in this paper can be found at: https://github.com/caitlingrasso/empowered-nca-II.

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