Simuleringer peker mot design: Læring fra historien om kunstig liv

Av Winston Ewert 19. august 2026. Oversatt herfra

Vi har sett på Christoph Adamis bok, *The Evolution of Biological Information*. Vi går for tiden gjennom kapittel 4, "Eksperimenter i evolusjon". Vi kommer nå til en del som dekker historien om kunstig liv. Kunstig liv, eller *ALife*, refererer til datamodeller som simulerer verdener som inkluderer darwinistisk evolusjon.

Bilde 1. KI-liv på kortform: *Alife*

Etter at han har diskutert tidligere teoretiske modeller, er Adamis første eksempel på faktisk bruk av kunstig liv et program kalt VENUS. Denne modellen ble inspirert av dataspillet *Core War*. Målet med *Core War* er å skrive et lite dataprogram som kan krasje andre programmer samtidig som det unngår å bli krasjet selv. VENUS tar denne ideen og legger til mutasjoner slik at det blir tilfeldige endringer i programmene.

Adami sier om modellen:
I stedet for å utvikle seg, var programmene innstilt på Armageddon. Rasmussen var vitne til at programmene overskrev hverandre og effektivt ødela hverandres koder. Det var et digitalt blodbad; bare de små kodebitene klarte å unnslippe å bli overskrevet, men de ble effektivt gjengitt for korte til å selvreplikere. Livet på VENUS ... var dømt til å gå under.

En rekke smarte strategier
Men hvorfor var livet på VENUS dømt til å mislykkes? VENUS var, som sagt, basert på Core War, et spill som har blitt spilt siden 1984, og en rekke smarte strategier har blitt oppfunnet for det. Disse strategiene har fått navn som replikatorer, skannere, bombefly, pit-trappere, imps, hydraer, hurtigskannere, bootstrappere og kjerneklarere. Dette antyder at lignende sofistikerte strategier for å unngå Armageddon eksisterte for VENUS. Men de oppsto ikke av noen form for evolusjonær mekanisme.

Adami fortsetter med å snakke om Thomas Rays program, Tierra. Tierra var direkte inspirert av VENUS. Han gjorde imidlertid noen viktige endringer. For det første innførte han beskyttelser som forhindret ett program fra å overskrive et annet. For det andre gjorde han endringer i designet av datakoden for å gjøre det mindre sannsynlig at programmer ville bryte sammen på grunn av mutasjoner. For det tredje sådde han miljøet med et nøye utformet selvreplikerende program.

Bilde 2. VENUS6 Programvare i bruk

Hva skjedde? Tierra ser utviklingen av noen interessante dynamikker som parasitter, hyperparasitter og sosial reproduksjon. Men som jeg viser i mitt eget arbeid, "Tierra: The Character of Adaptation", innebærer disse endringene enten å fjerne deler av det opprinnelige programmet, gjøre endringer i en analogi av regulatoriske regioner, duplisere kode eller svært små justeringer av det opprinnelige programmet. De demonstrerer faktisk en digital versjon av den typen endringer som er beskrevet i Michael Behes bok Darwin Devolves.

Adamis vurdering er:
Men bortsett fra denne samevolusjonen ville ingen nyhet dukke opp i Tierra-verdenen fordi verdenen de bebodde var blottet for noe de kunne dra nytte av: den var for enkel.
Darwinistiske prosesser mangler.

Bilde 3. Info om Avida

Adami er enig i at evolusjonen i Tierra stoppet opp, og han skylder på miljøets enkelhet. Men evolusjonen vi observerte i Tierra viste en rik dynamikk i hvordan ulike programmer kunne samhandle. Systemet er fleksibelt nok til at et stort utvalg av andre strategier kunne ha blitt implementert. Videre bygde Ray en nettverksversjon av Tierra som tillot programmer å overføre seg selv mellom forskjellige datamaskiner rundt om i verden. Men sluttresultatet var det samme. Problemet var ikke at miljøet var for enkelt; det var at darwinistiske prosesser var utilstrekkelige til å finne nyttige måter å utnytte miljøene sine på.

Adami fortsetter deretter med å presentere sitt eget arbeid på Avida som vellykket der VENUS og Tierra mislyktes. Han indikerer at dette er fordi miljøet hans er mer komplekst og gir belønninger for å utføre beregninger. Men, som han selv indikerer:

Jeg lærte raskt at det ikke var tilstrekkelig å bare belønne slike beregninger med ekstra energi for at disse funksjonene skulle utvikle seg, fordi koden som utløste belønningene var for sjelden til å bare skje via tilfeldige mutasjoner.

Hvordan løste han dette?
Han begynte å belønne programmer for å bare lese og skrive tall. Programmet utviklet seg raskt til å lese og skrive tall, men ikke til å utføre addisjonen han prøvde å utvikle. Deretter belønnet han programmer som leste et tall og deretter skrev det ut. Da, og bare da, var han i stand til å utvikle programmer som la til tall. Han var bare i stand til å gjøre det ved å veilede den evolusjonære prosessen trinn for trinn til svar

Bilde 3. AVIDA måtte ty til (program)veiledning underveis

Avida lykkes ikke fordi den er mer kompleks. Avida lykkes fordi den forlot ikke-intervensjonen til VENUS og Tierra. Begge disse modellene satte opp en verden og så den kjøre. De forsøkte å la systemet utvikle seg av seg selv. De forventet at evolusjonen skulle produsere den samme typen kompleksitet som tilskrives den i den virkelige verden. Det skjedde ikke. Avida var ikke fornøyd med å la evolusjonen gå sin gang, men veiledet den nøye slik at den lyktes.

Alle simuleringene peker dermed mot design. Uten nøye, trinnvis veiledning er evolusjonære prosesser svært begrensede. Når du introduserer trinnvis veiledning, simulerer du ikke lenger en evolusjonær prosess.

Winston Ewert

Senior stipendiat, seniorforsker, programvareingeniør
Winston Ewert er programvareingeniør og intelligent designforsker. Han fikk sin doktorgrad fra Baylor University i elektro- og datateknikk. Han spesialiserer seg på datasimuleringer av evolusjon, genomiske designmønstre og informasjonsteori. En Google -alum, han er seniorforsker ved Biologic Institute og senior stipendiat i Bradley Center for Natural and Artificial Intelligence.

Oversettelse med tillatelse og bilder ved Asbjørn E. Lund