Шведские исследователи запустили в виртуальном мире слепых ассистентов и поставили им простую задачу: выжить. Спустя сотни поколений компьютер не просто научился видеть — он заново открыл все известные науке типы глаз, не получив ни единой инструкции от создателей.
Это звучит как сценарий «Черного зеркала», но стало реальностью для команды биологов из Лундского университета и их коллег из MIT Media Lab. В исследовании ученые впервые продемонстрировали, как искусственный интеллект может самостоятельно пройти путь эволюции зрения за считанные дни.
Мир в коробке: как появляется зрение
Представьте себе синтетический мир, полностью состоящий из кода. В этом мире живут крошечные «тельца» — воплощенные ИИ-агенты. Поначалу они абсолютно слепы и могут лишь хаотично двигаться. Их единственная цель — выполнять базовые задачи: ориентироваться в пространстве, находить «пищу» или избегать препятствий.
Ученые создали для них «песочницу» с четкими правилами. У каждого агента есть «генетический код», определяющий строение его виртуального тела и, что важнее, «глаз». Поколение за поколением агенты скрещиваются, и те из них, кто лучше справляется с заданиями, передают свои гены потомкам. Разница с живой природой лишь в масштабе времени: здесь столетия эволюции пролетают за дни.
В чем главный сюрприз для ученых
Результат превзошел все ожидания. Профессор Дэн-Эрик Нильссон, сенсорный биолог из Лунда, признается: главным сюрпризом стало не то, что зрение развилось, а то, как именно оно это сделало.
В зависимости от поставленной задачи, компьютерная эволюция породила все три типа зрительных систем, существующих в природе:
- Фасеточные глаза (как у насекомых) развились у агентов, которым нужно было быстро ориентироваться в лабиринтах и сканировать пространство на 360 градусов.
- Глаза-камеры (как у человека или осьминога) появились у существ, которым требовалось различать мелкие детали объектов, например, отличать «еду» от «яда».
- Простые светочувствительные ямки (как у плоских червей) возникали в самых простых условиях, где не требовалось строить картинку, а нужно было просто определять направление света.
Мозг не всегда нужен
Кушагра Тивари, аспирант MIT Media Lab и соавтор работы, отмечает еще один важный вывод, касающийся нейросетей. Оказалось, что «мозг» агентов (их нейросетевая часть) рос ровно до тех пор, пока это было нужно для обработки сигнала с сетчатки. Дальнейшее увеличение вычислительных мощностей просто не давало преимущества в выживании — природа не терпит лишних энергозатрат.
Что дальше? Инструмент для предсказаний
Разработка открывает не только окно в прошлое, но и дверь в будущее. Теперь ученые могут задавать эволюции вопросы «А что, если…». Что будет с глазом, если сменить спектр освещения? Как изменится зрение в атмосфере Титана?
Но главное практическое применение лежит в области робототехники и сенсорики. Инженеры смогут использовать этот алгоритм для автоматического проектирования идеальных камер и датчиков под конкретные задачи. Например, для дрона, который должен различать объекты в сумерках, или для ровера, которому нужно экономить энергию на Марсе.