Пока что ни один из ответов не верен природе Полмира! ...
Они оба описывают типичный Генетический алгоритм (GA). В то время как GA включает в себя некоторые элементы, найденные в Polyworld (селекция, отбор), GA также подразумевает некоторую форму «объективных» критериев, направленных на направление эволюции к [относительно] конкретным целям.
Polyworld, с другой стороны, является основой для Искусственная жизнь (ALife). С ALife, выживание отдельных существ и их способность передавать свои гены другим поколениям, не так сильно зависит от их способности удовлетворять определенной «фитнес-функции» , но вместо этого оно связано с различные более широкие, нецелевые критерии , такие как способность индивида прокормить себя способами, соразмерными его размеру и метаболизму, его способность избегать хищников, его способность находить партнеров по спариванию, а также различные дозы удачи и случайности.
Модель Полмира , связанная с существами и их миром, относительно фиксирована (например, все они имеют доступ (хотя могут и не использовать) к различным базовым датчикам (для цвета, для формы ...) и различные исполнительные механизмы ("устройства", чтобы есть, соединять, поворачивать, двигаться ...), и эти основные сенсорные и моторные функции не развиваются (как это может быть в природе, например, когда существа находят способы стать чувствительными к теплу или звукам и / или найти способы перемещения, отличающиеся от оригинальных примитивов движения и т. д.)
С другой стороны, мозг существ имеет структуру и связи, которые являются одновременно продуктом генетической структуры существа ("материал" от его предков) и его собственного опыта . Например, основной алгоритм, используемый для определения силы связей между нейронами, использует логику Хевбия (т. Е. Пожарную связь, проводную связь) в течение жизни существа (я полагаю, в самом начале, поскольку алгоритм часто имеет «охлаждение»). «фактор, который сводит к минимуму его способность изменить вещи в значительной степени, как проходит время). Неясно, включает ли модель некоторую форму эволюции ламаркианцев, посредством чего некоторые из поведений высокого уровня [прямо] передаются через гены, а не [возможно] переучиваются с каждым поколением (на косвенной основе некоторых генетически переданных структура). * +1027 *
Существенная разница между ALife и GA (а есть и другие!) Заключается в том, что в ALife основное внимание уделяется наблюдению и развитию не направленными способами , эмерджентные поведения - какими бы они ни были - , такие как, например, когда некоторые существа развивают косметику, которая побуждает их ждать близлежащие кучи зеленой еды и ждать, пока темно-зеленые существа не убьют их, или некоторые существа могут начать сотрудничать с друг с другом, например, путем поиска присутствия друг друга для других целей, кроме спаривания и т. д. В GA основное внимание уделяется конкретному поведению развивающейся программы . Например, цель может состоять в том, чтобы программа распознала края в видеоизображении, и, следовательно, эволюция предпочтительнее в этом конкретном направлении. Отдельные программы, которые лучше справляются с этой задачей (например, с помощью «фитнес-функции»), предпочтительнее в отношении эволюции.
Другое менее очевидное, но важное различие касается способа, которым существа (или программы в случае GA) воспроизводят себя. С ALife отдельные существа находят своих собственных партнеров по спариванию , сначала наугад, хотя через некоторое время они могут научиться размножаться только с существами, обладающими определенным атрибутом или поведением. С GA, с другой стороны, «пол» оставлен самой структуре GA , которая выбирает, например, предпочтительное скрещивание особей (и их клонов), которые хорошо оценивают фитнес-функцию ( и всегда оставляя место для некоторой случайности, чтобы поиск решения не застрял в некоторых локальных максимумах, но дело в том, что структура GA в основном решает, кто с кем имеет секс) ...
Уточнив это, мы можем вернуться к первоначальному вопросу ОП ...
... как можно объединить две нейронные сети? Они кажутся настолько разными, что любая попытка объединить их просто создаст третью, совершенно не связанную сеть. ... Я не вижу хорошего способа взять положительные аспекты двух отдельных нейронных сетей и объединить их в одну ...
«генетическая структура» конкретного существа влияет на параметры , такие как размер существа, его цвет и тому подобное. Он также включает параметры, связанные с мозгом, в частности его структуру: количество нейронов, наличие связи с различными датчиками (например, очень ли хорошо видит существо синий цвет?), Наличие связей с различными исполнительными механизмами (например, использует ли существо свой свет?). Специфические связи между нейронами и их относительная сила также могут передаваться в генах, если только они служат начальными значениями, которые быстро изменяются на этапе обучения мозга.
Взяв два существа, мы [природа!] Можем выбрать более или менее случайным образом, какой параметр поступает от первого существа, а какой - от другого существа (а также несколько новых «мутаций») которые приходят ни от одного из родителей). Например, если у «отца» было много связей с датчиком красного цвета, но мать не делала, чтобы потомство могло выглядеть как отец в этой области, но также получало структуру из 4 слоев нейрона своей матери, а не структуру из 6 слоев отца. .
Интерес состоит в том, чтобы открыть новые возможности от людей ; в приведенном выше примере существо теперь может лучше обнаруживать хищников красного цвета, а также быстрее обрабатывать информацию в своем немного более простом мозге (по сравнению с отцом). Не все потомки лучше оснащены, чем их родители, такие более слабые особи могут исчезнуть в короткие сроки (или, возможно, и, к счастью, выжить достаточно долго, чтобы обеспечить, скажем, их причудливый способ передвижения и уклонения от хищников, даже если их родители сделали их слепыми или слишком велико или что-то еще ... Ключевое слово: - не беспокоиться о немедленной полезности конкретной черты, а только увидеть, как она играет в долгосрочной перспективе .