遺伝的アノレゴリズムと人工生命
星野力
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一般のシステムを対象とする GA は，工学的な最適化遺伝的アルゴリズムの手法として発展し，今日，複雑な組合せ最適化問題な1940年代にサイパネティックスが提唱され，その余熱どに適したロパストな手法として，多くの応用に使われがまだ冷めなかった 1950年代において，コンピュータを始めている.この場合は，現実の生物にこだわる必要は使った理論生物学的シミュレーションが盛んに始められなく，自由な遺伝的オペレータを採用して L 、 L 、し，ダーた.

1960年代にはホランド (Holland) が今日遺伝的アルゴリズム(以下 GA と略称)と呼ばれる計算論的進化ウィン的自然選択の枠組みをはみ出ても一向にかまわない.

~ 、ろいろな関数最適化問題を GA によって試みてみの枠組みを，一般のシステムの適応理論として定式化しると，染色体の多様性を維持することの重要性や，突然た[ 1].その後，ホランドの弟子たちによって研究が続変異よりも交叉などの遺伝的オベレータが，新しい遺伝けられていたが，ょうやく 1980年代後半から，工学的な子型を生成する能力が大きいことなど，進化論でよく論最適化手法として注目されだした [2 ].

じられているような仮説を，事実として確認することがGA を一言でいえば，以下のようになろう.ある生物(一般にはシステム)が，それを特徴づけるあるパラメータの組で表わされるとしよう.これは実際の生物ではできる.

しかし，

GA は多くの問題をかかえている.現実的な応用では，最適化には制約条件がつきものである.この染色体または遺伝子型にあたる.多様な染色体の集団をとき，問題ごとに制約条件を満たすような遺伝的オベレ初期設定し，それから生物を発生(デコード)させる.

ータを考案するか，遺伝型から表現型へ発生させるとき

これを表現型という.各生物個体に対して適応度というに， jjjlJ 約を満たすような発生プロセスを経させて，解決点数評価をし，互いに比較する.競走力が明示的にわかするしかない.

GA は，局所的な地形の類似性を当てにっていればそれを適応度とするが，点数をつけず互いにして探索しているので，全く規則性のない地形では，ラ争わせてもいい.

ンダムな山登り(ランダムにいくつかの方向へ歩いてみ

このとき重要なことは，評価が相対評価(偏差値)でて，その中で改善された方向へ実際に進む)と同等の性なされることである.単純な GA では，集団中の相対的能しかだせない.このような困難な問題は，組合せ最適

適応度(ある集団中の偏差値)に比例して淘汰を受ける.

化問題ではしばしば現われる.

生き残った生物個体(偏差値秀才 j は，適当な相手と互

また GA では困難な問題としてだまし Jがある.

いの染色体を交叉し子を作る.また染色体は突然変異に集団の分布が偏っていて，たまたま絶対評価では成績のよって変化することもある.さらに最近の分子生物学の低いローカルな集団の場合，その中では偏差値の高いロ知見を導入して多数のパリエーションが可能である.適ーカルな秀才は増殖し，集団は衆愚に陥り，全国的にみ応度にもとづく選択方法と世代交代の仕方にも，多くのると高くないローカルな山に登ってしまう懸念がある.

パリエーションがある.一般に淘汰の圧力を大きくする

また，分布は均一でも，鋭いピーク(富士山)が平野にと，集団は均一になり，解への収束は速くなるが，衆愚ある場合のように，平均的には低い地帯に最高峰がある(局所最適解)に陥りやすい.その逆に淘汰圧をゆるめ場合，そのピークが見つかりにくいので，集団はだまさると多様性は保たれる収束が遅い.このサイクノレを何世れて，別の山岳地帯(南アルプス)へ集まってしまう，代もくりかえす.そのうちに最初には存在しなかった優ということもある [4 ].

れた生物(システム)が出現すると期待できる.

これらの難題に対して，アドホックなノウハウの蓄積(クッキングブッ夕方式)が行なわれつつあり，また，あほしのっとむ筑波大学構造工学系

る複雑度の関数のクラスはどのような時間複雑度で探索〒 305 つくば市天王台 1-1 ー 1可能か，といった理論的研究が始まったばかりである.

330(6)© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オベレーションズ・リサーチ

2.

成虫になれば相手を見つけて，その染色体同士を交叉し，人工生命突然変異を受ける.これがマメゾウムシの 1 世代である.

GA の初心は生物の適応、と進化の計算理論であった.

中心へ向かう傾向の遺伝子に従って，噛む・噛まない

この初心を受け継ぐのは，最近にわかに脚光を浴びだしの行動が決まるとした場合にれは仮説)，約 100世代のr 人工生命 (Artificial Life)J の分野である.人工コンピュータ時聞が経過したとき，実際の飼育実験の傾生命は，往年のサイバネティックスのルネッサンスとで向(小さい豆では好戦主義，大きい豆では平和主義)をもいうべき，生物や人工のシステム一般を対象とするシ見事に再現した.

ステム論であり，生命特有の現象を，コンピュータシミた仮説では，実験事実を説明できなかったのである.こュレージョンや人工的なシステムを作ることによって再のように，コンピュータ中の人工マメゾウム、ンは，現実た，7JIJ の，成長の早さで主義が決まるとしのマメゾウムシと同じ遺伝的行動をするマメゾウムシに現する試みである.

人工生命研究を大きく 2 つに分類すれば，現存する(現存した)生命の解明をめざす「弱 L 、人工生命 (weakALIFE)J と，あり得た(あり得る)生命，架空の生命(しかし十分生命の本質を反映している)を目標とする[強い人工生命 (strongALIFE)J がある.

進化した.

2.
2 康始の地球 :TIERRA
強い人工生命の例として，生物学者のトーマス・レイ(ThomasRay)が，パソコン中で自己を複製するプログラムをつくり，これを生物に見立て(太古の海の中の2.
1 マメゾウムシの研究原始的生物のスープのようなもの)，~~~、人工生命のf7]J としては，筆者らの行なった豆につ突然変更と淘汰を加えてどのような時間的変化(進化)く害虫のマメゾウムシの行動を解明した研究を紹介しよこのプログラムにが生じるかを調べた TIERRA がある.

う.マメゾウムシの行動は遺伝子で決まっているとして最初に存在するのは，図 2 のように自己(このプログコンピュータ中でシミュレートし，生存競争を行なわせラム自身のこと)をスープ中のどこかへコピーするプロ豆内部での資源を取グラムである.プログラムの終わりの位置は 01 というコり合 L 、，相手をかみ殺して，たった 1 頭の成虫が羽化すードで終わる約束にしておく.染色体はこのプログラム

る「好戦主義 j

マメゾウム、ンは，るだけである.また「平和主義 J マメゾウムシは，皆と自身としよう.染色体はときどき突然変異によって変化

仲よ〈資源を分け合い豆から複数個体が羽化してくする.たとえば，プログラムの途中にあった何かの命令る.ただし，多くの卵が l つの豆に産みつけられると，が，プログラムの終わりを表わす01 という終了記号に突飢えて共倒れになることもある.

然、変化すると，プログラムは自己複製能力を失う.しかの 2 つの戦略

しプログラムの終了記号01 自身が突然変異によって意味をとるマメゾウムシがし、て，おのおのの「主義」をとるのない記号 03 (何も実行しない命令)へ変化すると，そ個体どうしでかけ合わせができる種が存在する.

ところで，

r 好戦主義 j と「平和主義 J

r 主義 jのプログラムの実行は本来の停止位置を超えて別のプロの違いをもたらしそうな形質として，発育速度，豆の中グラムヘ入り込んでしまい，そこで複製命令に出会う.

心部へ向かう傾向

こうして自己複製機能を失ったプログラムは別のプログ(求心性)，成虫の産卵行動などが考えられ，これらの傾向を数値で表わして遺伝子としそれを図 1 のようにつないで染色体とする.
2 つの主義をとる純系統の間で交雑が起こる種内競争を，コンピュータ中で行なった.マメに卵が産みつけられ，遺伝子を解読して幼虫が産まれ行動を決める.豆の中の戦いに敗れてかみ殺され図 1

マメゾウムシの染色体1993 年 7 月号

寄生るか，平和のうち飢え死んだ幼虫は，淘汰される.

図 2

TIERRA の原始生物© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

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ラムの複製機能を利用する.これはプログラムを生物と考えれば，一種の寄生である.
シミュレーションが進むにつれて，まず寄生者が現われ自己増殖を始める.しばらくすると寄生者に対し免疫をもった種類が現われる.すると別の種類がこの免疫機構を攻撃し，いたちごっこが演じられる.しばらくすると寄生者に寄生する重寄生者が出現した.これが寄生者を絶滅に導く.次に，染色体集団中の多様性が失われ，ついにお互いに他の存在なくしてはやってゆけない，共生関係が出現する.寄生が起こると染色体のサイズはどんどん小さくなってし、く傾向にある.どの種類の染色体も安定せず，自分と同じ子孫さえ残せない時代がしばら
く続いたあと

2 ，3 の染色体で全体が占められてしま
図 3う時代がくる.これは断続平衡説が主張する進化の様子に似ている.

言語と意味が共進化する生物界や背景，知識に深く組み込まれて存在していて，外的な2.
3 言語と意味の共進化

状況を陽に認識することは，なかなか難しいということ

もう 1 つのボトムアップ的な人工生命のアプローチをである.言葉とその意味，状況認識や常識を幼時からわ紹介しよう.言語とし、う記号にどのように意味を生物がれわれは学習によって積んできたものであり，そのよう与えてきたかと L 寸興味深いシミュレーションがある.

な能力は進化の過程で獲得したものであろう.このようそこでは，図 3 のように集団を形成しているオートマトな動的な過程を経ないで，いきなり静的な知識や論理体ン生物が共通環境をとりまいて暮らしている.

系を構築しようとする方法論自身が，困難を招いている.

この共通環境に言葉を発すると，それは生物集団全体

さて，ここで紹介した人工生命のモデんはまだまだ幼へ聞こえる.各生物は，聞こえてくるいろいろな記号に稚なものであり，分子進化や現実の生物の遺伝子のもつ対してどのような行動をとるかと L ザ対応表をもってい複雑な機能を取り入れていない.しかしこのような簡単る(これが言語と意味の対応をつける).表の中身は最初なモデルで，従来は説明不可能だった(または暗算か山はランダムに設定しておく.記号対行動の対応関係(先勘でしか可能でなかった)現象を，コンピュータシミュ

天的遺伝のみならず後天的学習によってもこの内容は変レーションとしてではあるが，再現しているのである.

わる)が適切であった生物が，淘汰を免れて生存し進化する.たとえば，

r 火事」とし、う叫ぴ声(これには意味

3. 人工生命の主張

r 熱いので逃げ人工生命の中心的キーワードは，自律，分散，発展とようという J 反応をした個体は生きのび，そうでない個創発 (Emergence) である.ラングトンの基調論文 [3J

体は死ぬようにしておくことに相当する(実際は単なるを参考にして要約すれば，表 1 のようになる.

はなく，ただの音声である)に対して，数値データが言語や意味を表わしているだけだが).

対人工生命は，一気に神になったかのように，モデルを応表の中身 1'1，染色体の遺伝子情報として扱われ交叉や書き下ろしたりはしない.単純な素過程を積み上げてゆ突然変異を受ける.こうして多数の試行を多数の世代にくボトムアップアプローチで生命を郵j発する.また最終わたって行なうと，正しい言語・意味の対応が学習されの静的結果ではなく，時間的に発展する動的過程をそデる.これは言認と(それに意味を与えてきた)生物の「共ル化ずる.

進化J という観点で，言語が生得的であるかどうかとい非明示性は，人工生命と従来のアプローチの違いを端う論争を止揚する(可能性が十分ある)枠組みである.

的に表わすキーワードである.ボトムアップに生成され人工知能には原理的な困難がある.知識の体系を一定の枠内に限定し(背景や常識と L 寸外的要因を排除し)る生命は，あらかじめどのようなものができるかわからない.

ない限り，知識が無限後退に陥る危険があること，また生物は他の個体との交叉や淘汰，他の種との寄生，共一定の静的な現象論的水準では，言葉はすでにその意味

生，競合，棲み分けなどを通じて環境に適応し進化して

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© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オベレーションズ・リサーチ表 1

人工生命研究と従来の生命研究

き来の生命研究のアプロー|人工生命のアプローチ

適解がわかっているテスト関数を使って探索アルゴリズ

ムを調べ~場合を除いて，通常は最適解はわからない.
したがって，現実的場面では，得られた解は従来の解かトップダウン，解析的モデ|ボトムアップ，合成的モデ￨ノレノレ

らどれだけ改善されたか，それによる利益は改善努力に時間的に発展する動的過程引き合うか，ということが評価基準であろう.最適解へ

大域的制御(集中)

局所的制御(自律分散)

至るプロセスはどうでもいい.なりふり構わずちょっと

明示的非明示的でも L 、し、が解が効率よく得られればいいのである.その個体単独の行動生成

集団の並列行動生成最終の静的結果ために生物の適応進化を真似たのが，最近工学的な応用においてもてはやされている GA である.

きた.人工生命の観点からは個体ではなく集団とし現在は「人工生命の春」であり，夢と期待が多い.夢ての動的な発展こそ生命現象の本質にかかわっている.

は進歩の原動力になる.人工生命は，自動制御工学へ幾

また生物集団をシミュレートするとき，並列性は本質小化したサイパネティックスの f 弔い合戦 j でもある.

的である.コンピュータシミュレーションの技術としてしかし過度の楽観や誇大宣伝に耽っていると人工生も，生物個体ごとに並列処理するのが自然であり，高並命の冬 j がやってくるだろう.

列スーパーコンピュータが普及しだした現在，当然利用[1J Ho l1 and , J.H.:AdaptationinNaturalandすべき手段である.

ArtificialSystems. Univ.Michigan Press ,4. おわりに(1975).

生命現象の論理的そデノレをめざす「人工生命 J においては，GA はメタレベルの手段として位置づけられている.生物の適応進化では，最適性は現象を理解する手がかりや解釈であっても，それ自体が目的ではない.事実
GA は最適化の手段としてではなく，生命を創造する手段として使われている1993 年 7 月号

考多

Genetic Algorithms in

Search , Optimization andMachine Learning.

Addison-Wesley , (1989).
[3 J Langton , C. G.:ArtificialLife , in ARTI‑FICIALLIFE , Addison-Wesley , (
1988)
.
[4J

一方工学的な最適化では，最適性がすべてである.最考多[2J Goldberg , D. E.

星野力，遺伝的アルゴリズム [IJ/[2J. bit , 24.

9/10(1992).

多多© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

考多(9) 333