AI creates artificial animals that over time develop functioning vision without instruction
The most surprising aspect was that the computer’s eyes developed in the same way as those of real organisms.
Researchers created the virtual animals and released them into a synthetic world, giving them tasks on how to navigate, avoid obstacles and find food. (Representational image)
Researchers in Sweden created artificial animals that over time develop functioning vision from scratch – from simple light sensitivity to the ability to discern objects. Artificial animals developed functioning vision without any instruction.
The results show how AI can be used to understand the inner secrets of evolution.
https://interestingengineering.com/ai-robotics/ai-creates-artificial-animal-functioning-visions
시각 기능을 발달시키는 인공 동물을 만들어냅니다.
가장 놀라운 점은 컴퓨터의 눈이 실제 생물의 눈과 같은 방식으로 발달했다는 것이다
스웨덴 연구진이 시간이 지남에 따라 단순한 빛 감지 능력에서 사물 식별 능력에 이르기까지 시각 기능을 완전히 발달시키는 인공 동물을 만들었습니다. 이 인공 동물은 아무런 지시 없이도 기능적인 시각을 발달시켰습니다.
이번 연구 결과는 인공지능을 활용하여 진화의 내막을 이해하는 방법을 보여줍니다. 룬드 대학교의 감각 연구원이자 진화 생물학자인 단-에릭 닐손 교수는 "우리는 실제와 동일한 결과를 만들어내는 인공 진화를 구현하는 데 성공했습니다. 컴퓨터에 어떤 방식으로 시각 시스템이 발달해야 하는지 지시하지 않고도 완전한 시각 시스템이 어떻게 발생하는지 추적하기 위해 인공지능을 사용한 것은 이번이 처음입니다."라고 말했습니다.
연구원들은 가상 동물을 만들어 가상 세계에 풀어놓았다.
연구진은 코드로 만들어진 컴퓨터 세계에서 작은 인공 동물들이 움직이고 있다고 지적했습니다. 이 동물들은 아직 아무것도 볼 수 없습니다. 하지만 세대가 거듭될수록 무언가 변화가 일어나기 시작합니다. 인공 동물들은 빛에 반응하고, 방향을 파악하며, 나중에는 눈을 갖게 됩니다. 연구진은 가상 동물을 만들어 합성 세계에 풀어놓고, 길을 찾고, 장애물을 피하고, 먹이를 찾는 등의 과제를 부여했습니다. 각 세대는 약간의 변이를 보였고, 자연에서처럼 환경에 가장 잘 적응한 개체들은 자신의 특성을 다음 세대로전달했습니다. 차이점은 이 모든 것이 컴퓨터 안에서, 그것도 훨씬 빠른 속도로 일어났다는 것입니다 .
눈은 실제 생물체의 눈과 같은 방식으로 발달했습니다.
"가장 놀라운 점은 우리가 만든 환경이 매우 단순화되었음에도 불구하고 컴퓨터의 눈이 실제 생물체의 눈과 같은 방식으로 발달했다는 것입니다."라고 댄-에릭 닐슨은 말했습니다.
"자연에는 시각을 구현하는 다양한 방식이 있습니다. 분산된 광수용체, 카메라형 눈, 그리고 겹눈이 그것입니다. 컴퓨터 시뮬레이션에서도 이 세 가지 유형이 모두 관찰되었습니다. 마치 진화가 익숙한 방식을 택하여 디지털 세계에서도 평소와 같은 경로를 따르는 것 같았습니다."
단순한 빛 감지 구조가 발달하여 기능하는 눈이 되었다.
연구진은 빛에 민감한 단순한 구조가 단계적으로 발달하여 기능을 하는 눈으로 진화했고, 이 눈은 정보를 해석할 수 있는 원시적인 "뇌"와 연결되었다는 사실을 밝혀냈습니다. 연구진에게 이는 진화에 대한 근본적인 질문, 즉 진화가 왜 특정한 경로를 택했는지, 왜 어떤 해결책은 흔하고 어떤 해결책은 전혀 나타나지 않는지 등에 접근하는 완전히 새로운 방식을 의미합니다.
이 방법은 진화 생물학을 훨씬 뛰어넘는 잠재력을 가지고 있습니다. 엔지니어들은 동일한 원리를 활용하여 생물학적 해결책처럼 견고하고 효율적이며 적응력이 뛰어난 기술 시스템을 개발할 수 있습니다. 진화가 문제를 해결하는 방식을 연구함으로써 연구진은 현실에서 더 효과적으로 작동하는 기술을 구축하는 방법을 배울 수 있다고 보도 자료는 밝혔 습니다 .
"이것은 단지 시작일 뿐입니다. AI를 활용하면 잠재적인 진화적 미래를 탐구하고 자연이 스스로 해결책을 찾기 훨씬 전에 어떤 해결책이 기다리고 있는지 확인할 수 있습니다."라고 댄-에릭 닐슨은 결론지었습니다.
https://interestingengineering.com/ai-robotics/ai-creates-artificial-animal-functioning-visions
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