В исследовании, опубликованном в журнале Science Advances, ученые из Лундский университет и Массачусетский технологический институт создали компьютерную систему, в которой цифровые организмы смогли «вырастить» полноценные зрительные органы с нуля, передает корреспондент Qazinform News Agency.
Виртуальная эволюция
Исследователи разработали простых цифровых существ и поместили их в виртуальные среды. У каждого организма было тело, базовые сенсоры и упрощенный «мозг». Перед ними ставились задачи — пройти лабиринт, найти пищу или избегать опасных объектов.
Особям, которые справлялись лучше, давалась возможность передавать свои характеристики следующему поколению. Со временем в систему вносились случайные изменения, имитирующие естественный отбор. Результаты эксперимента удивили самих ученых.
В зависимости от задачи цифровые организмы формировали разные типы зрительных систем. Те, кому нужно было ориентироваться среди препятствий, развивали множество светочувствительных датчиков по всему телу, обеспечивающих широкий обзор. А существа, обученные распознавать конкретные объекты, «эволюционировали» к появлению направленных вперед глаз с более высоким разрешением, способных различать детали.
От отверстия к линзе
В отдельной серии экспериментов ученые смоделировали развитие более сложных глаз. Изначально цифровые существа могли лишь изменять размер отверстия, подобного зрачку камеры: меньший диаметр повышал четкость, но снижал количество поступающего света.
Когда системе разрешили формировать светопреломляющие структуры, аналогичные линзам, произошел качественный скачок. На протяжении поколений алгоритм «нашел» формы, способные эффективнее фокусировать свет. В результате виртуальные организмы получили более четкое зрение без потери яркости.
По мнению авторов работы, это подтверждает гипотезу о том, что линзы у реальных животных могли появиться как естественное решение компромисса между резкостью изображения и освещенностью.
Мозг и зрение: взаимосвязь
Исследование также показало, что повышение остроты зрения дает преимущество только при одновременном увеличении вычислительных возможностей «мозга». Простое наращивание вычислительной мощности без улучшения зрительного входа не приводило к росту эффективности.
В задачах навигации, распознавания объектов и отслеживания движения лучшие результаты достигались при сочетании четкого зрения и достаточных ресурсов обработки. При этом в заданиях, связанных с анализом движения во времени, кратковременная память частично компенсировала ограниченные вычислительные возможности.
Эти выводы перекликаются с наблюдениями в природе, где сложные зрительные системы часто сопровождаются более развитым мозгом.
Перспективы для науки и технологий
Созданная модель не воспроизводит точную историю эволюции жизни на Земле, а фокусируется на базовых механизмах — вариативности, отборе и адаптации. Это позволяет ученым тестировать гипотезы «что если», которые невозможно проверить в естественных условиях.
По словам исследователей, такой подход поможет биологам понять, почему одни типы глаз широко распространены, а другие так и не возникли. Кроме того, результаты могут быть полезны инженерам при разработке более эффективных и адаптивных систем машинного зрения для роботов и других устройств.
Ранее Qazinform сообщал, что системы искусственного интеллекта могут подвергаться скрытому «отравлению» данных, что остается незаметным для пользователей.