Quelques réflexions sur l’évolutivité

Thomas S. Ray
Laboratoires de recherche ATR sur le traitement de l’information humaine
2-2 Hikaridai, Seika-cho, Soraku-gun, Kyoto, 619-02, Japon
ray@hip.atr.co.jp, ray@santafe.edu, tray@ou.edu
17 Juin 1999


C’est une graine pour un manuscrit qui, je l’espère, finira par devenir quelque chose qui mérite d’être publié sur le sujet de l’évolutivité. Cependant, à ce stade, je ne connais pas suffisamment le sujet pour apporter une contribution solide. Je suis toujours étudiant en évolutivité. J’ai pourtant l’intention de développer un programme de recherche dans ce domaine. À cette fin, je mène actuellement (été 1999) des études empiriques sur l’évolutivité du système Tierra chez ATR au Japon. Je co-organise également (avec Paul Marrow, Mark Shackleton et Jose-Luis Fernandez-Villacanas de British Telecom) un atelier sur l’évolvabilité à la conférence GECCO ’99, et co-organise avec Paul Marrow un « groupe de travail sur l’évolvabilité » à l’Institut Santa Fe.

Je suis depuis longtemps profondément préoccupé par la question de « l’évolutivité ». En construisant des systèmes évolutifs artificiels, nous constatons que certains de ces systèmes présentent une évolution riche, et d’autres non. Lorsque nous apportons des modifications à des systèmes qui présentent une évolution riche, nous constatons que des changements subtils peuvent avoir un impact important sur diverses propriétés du processus évolutif.

J’ai mené une étude comparant les modèles d’évolution dans quatre langages machine différents (mais très similaires): Ray, T. S. 1994. Évolution, complexité, entropie et réalité artificielle. Physica D 75: 239-263. Il a été constaté que deux des quatre présentaient une amplitude d’évolution beaucoup plus grande que les autres (mesurée en tant qu’optimisation par diminution de la taille). En outre, les deux qui ont montré relativement peu d’évolution, ont montré un modèle de gradualisme strict de l’évolution, tandis que les deux autres ont montré des sauts brusques d’évolution (ponctuations). Des deux signes de ponctuation, l’un a montré une évolution progressive entre les signes de ponctuation, tandis que l’autre a montré une stase stricte entre les signes de ponctuation.

Il est évident que de nombreux aspects du processus évolutif dépendent de la structure du langage génétique sous-jacent. Pourtant, il n’existe aucun corpus théorique à guider dans la conception d’une évolutivité améliorée dans des systèmes en évolution. Cela pose maintenant un sérieux problème pour les nombreux ingénieurs qui travaillent avec l’évolution comme outil de conception ou d’optimisation.

Dans tous les cas, l’ingénieur crée un système génétique pour décrire l’espace de la solution, puis fait évoluer ce langage. Certaines de ces langues seront hautement évolutives, d’autres non. Il n’y a pas de théorie pour guider la conception de ces langages afin d’améliorer leur évolutivité. Cela représente un trou dans notre théorie évolutionnaire qui n’était pas évident avant l’avènement de l’évolution synthétique.

Évolutivité conventionnelle et non conventionnelle

Les facteurs influençant l’évolutivité peuvent être divisés en deux groupes: conventionnels et non conventionnels. Par convention, je veux dire le genre de choses qui ont été analysées en profondeur dans le domaine de la biologie des populations (taille de la population, taux de mutation, flux de gènes, subdivision de la population en dèmes, etc.). Le domaine des algorithmes génétiques a également fait beaucoup de travail sur ce type de facteurs, car ils ont recherché les meilleurs ensembles de conditions pour trouver les optima globaux (par exemple, la valeur relative du croisement par opposition à la mutation).

Par non conventionnel, j’entends des choses qui ne sont pas variables en biologie, mais qui peuvent varier dans la conception de systèmes artificiels, tels que la structure du langage génétique et ses interactions avec les opérateurs génétiques.

Parce que les domaines de la génétique des populations et des algorithmes génétiques ont déjà fourni une bonne compréhension de l’influence des facteurs conventionnels, je suis personnellement plus intéressé à comprendre l’influence des facteurs non conventionnels.

Enfin, je me demande s’il existe des principes généraux d’évolutivité, ou ne pouvons-nous être guidés que par les résultats analytiques ou empiriques d’études sur chaque classe de facteurs qui pourraient influencer l’évolutivité.

Au-delà de l’optimum mondial

Il y a eu beaucoup de travail dans le domaine GA / GP sur la façon de configurer un système pour trouver le plus efficacement les optima globaux. Ce travail peut être envisagé pour nous informer sur l’évolutivité.

Cependant, il existe des problèmes d’évolutivité qui vont au-delà ou sont en conflit direct avec la recherche des optima mondiaux. De nombreux systèmes ALife en évolution s’efforcent d’éviter d’être piégés dans un optima mondial. L’évolutivité de ces systèmes peut signifier la création de conditions dans lesquelles il n’y a pas d’optima global, mais il existe plutôt un paysage de remise en forme riche dans lequel il y a toujours plus de chemins « en montée » à partir des régions actuellement occupées de l’espace du génotype.

Cela peut sembler un objectif irréaliste à première vue, mais il est probablement possible de l’atteindre. La communauté GA / GP s’efforce de faire évoluer une application dont la fonction optimale est connue à l’avance. L’approche vise à faire converger l’ensemble de la population sur un seul optima. En revanche, l’approche ALife n’a pas de définition claire de la forme du système évolué cible, mais vise certainement une population divergente plutôt que convergente. La théorie est que la co-évolution entre différentes « espèces » dans une population divergente peut continuer à créer de nouvelles voies d’évolution indéfiniment, ou du moins pendant longtemps. Cela semble avoir été le cas dans l’évolution organique.

Un autre angle sur cette même question est de comprendre (et de pouvoir mettre en place, ou concevoir) les conditions dans lesquelles des « transitions majeures » peuvent se produire. Ma propre pensée primitive sur cette question considère que la tâche consiste à fournir un système évolutif avec un ensemble d’outils ou de composants élémentaires à partir desquels un niveau hiérarchique supérieur d’organisation peut être construit.

À ce stade, il existe deux approches. Le plus populaire est de remuer le système et d’espérer que le niveau d’organisation supérieur émerge spontanément des composantes élémentaires. L’approche la moins populaire consiste à semer le système avec une instance très primitive du niveau supérieur d’organisation, construit à la main à partir des composants élémentaires.

Cette seconde approche est basée sur l’idée que dans les transitions majeures (au moins dans l’évolution organique), l’émergence de la première instance du niveau supérieur d’organisation est vraiment le point de départ d’une exploration évolutive très riche de la diversité des formes qui sont possible à ce nouveau niveau. La partie la plus riche (sinon la plus intéressante) de l’évolution est la diversification de nouvelles formes au nouveau niveau d’organisation, plutôt que l’émergence du premier individu à ce niveau.

En utilisant l’une ou l’autre de ces deux approches pour étudier les transitions majeures, nous ne pouvons qu’espérer de façon réaliste étudier une seule transition au plus. Si les données géologiques sont un guide, les transitions majeures dans l’évolution (J. Maynard Smith et E. Szathmary, Les transitions majeures de l’évolution, Oxford: Freeman, 1995. Pp. 346) sont rares et sont séparées par de vastes étendues de temps évolutinaire. . Ce serait une grande réussite si un système artificiel pouvait être conçu pour présenter une telle transition. Mais on ne pouvait raisonnablement s’attendre à ce qu’il se poursuive spontanément vers la transition vers le niveau hiérarchique suivant. Cela impliquerait au moins une réingénierie tout aussi difficile en préparation de la prochaine transition. Mais beaucoup pourrait être appris des études expérimentales et des observations de tout système en évolution au milieu d’une telle transition.


Source de la page: http://life.ou.edu/pubs/evolvability/
Traduit par Jean-Etienne Bergemer

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