先週、ChatGPTを使用して論文を読みました。そのタイトルは「Google creates self-replicating life from digital 'primordial soup’」です。論文のURLはこちら：https://arxiv.org/abs/2406.19108
生命起源と人工生命の分野では、生命とは何か、そしてそれがどのように一連の「前生命」ダイナミクスから現れるのかを探っています。ほとんどの生命が出現する基質には、自己複製が現れる際にダイナミクスが著しく変化するという共通の特徴があります。自然界における自己複製体がどのように現れたかについてはいくつかの仮説がありますが、私たちはまだ自己複製体が現れる一般的なダイナミクス、計算原理、および必要条件についてほとんど知りません。特に、「計算基質」においてこの点が顕著であり、これらの基質上の相互作用は論理、数学、またはプログラミング規則に関与しています。
本論文では、著者は様々な単純なプログラミング言語やマシン命令セットに基づくいくつかの計算基質を研究することで、自己複製体がどのように現れるかを理解するための一歩を踏み出しました。研究によると、ランダムで非自己複製のプログラムが適応度ランドスケープが存在しない環境に置かれると、自己複製体が現れやすいことが示されています。研究は、この現象がどのようにランダムな相互作用と自己修正によって起こるかを示し、背景にランダムな突然変異がある場合でもない場合でも発生することがわかります。さらに、著者は自己複製体が現れた後に、ますます複雑なダイナミクスが継続的に現れる様子も示しました。最後に、自己複製体が可能であるがこれまでその出現が観察されていない極めてシンプルなプログラミング言語の反例も提示されました。
本実験は、ルールや方向性のないデジタル「原始スープ」の中で自己複製する人工生命形式が現れることを示しており、これは地球上的な生物的生命の起源を示唆しているかもしれません。私は最も尊敬する苟先生にこの実験の意義について相談しました。彼はこう述べました。「この実験は生命起源に関する一つの仮説に対応しており、生命が知的生物によって創造された可能性を示しています。現在でも我々は生命が進化を通じて生まれたと考えていますが、確実な判断を行うのは難しい状況です。」
デジタル原始スープの中の生命
Googleは、いかなるルールや方向性もない中で、仮想的な生命形式がランダムに現れることを示しました。これは地球での生物的生命の起源プロセスを示唆しています。Matthew Sparkesは、特定の行動を奨励する明確なルールや目標がないにもかかわらず、人工生命形式がデジタル「原始スープ」からランダムに生成されることを指摘しました。研究者たちは、より複雑なバージョンの実験がより高度なデジタル生物を生む可能性があり、それが実現すれば、地球上での生物的生命の出現メカニズムを理解する助けになると述べています。
進化プロセスはすでに十分に理解されていますが、不活性分子がどのように初めて結合して生命を形成したかについてはまだあまり知られていません。GoogleのBen Laurie氏と彼の同僚は、単純なスタート地点がどのように複雑な結果につながるかを研究するために実験を行いました。この実験では、数万の独立したコンピューターコード断片がランダムに混合され、組み合わされ、その指示を実行しました。数百万世代にわたって行われましたが、コードサンプルの変動を制御するルールもなく、特定の行動に対する報酬もないため、研究者たちはこの人口（固定された数に制限されていた）がランダムであり、一貫した行動を示さないと予測していました。しかし、彼らを驚かせたことに、シミュレーションの結果、自己複製プログラムが現れ、それは急速に繁殖し、人口上限に達しました。最終的には、新しいタイプの複製体が現れ、それらは空間を争い、前の集団を時折圧倒して置き換え、生物有機体が互いに競争するように見えました。
この研究は、デジタル世界で生命を模倣する最初の試みではありません。例えば、「Game of Life」のようなシミュレーションは、セルグリッドが簡単なルールのもとで自己複製する様子を示しました。Laurie氏は、この仕事のユニークな点は、システムに正式なルール、目的、または人工生命を奨励または開始するプロセスがないことです——それらは自然に現れたのです。「すべてが渦巻いていた次の瞬間、パッと一斉に同じものになった」と彼は言いました。
Laurie氏は、これらの実験が生物学的生命がどのように始まったかの詳細を教えてくれるわけではないかもしれませんが、無から複雑性を作り出す内在的なメカニズムを明らかにすると言います。彼は、複雑な生物的生命は長いランダムな反復の結果だと考えています。「魔法が起きたわけじゃないと思います」と彼は言います。「物理現象が長期間にわたって起こり、非常に複雑なものを作り出したのです。」しかし、地球上での生命は「数十億年続く大規模な並列実験」の後でしか現れなかったと言います。Laurie氏は、チームのシステムが規模と持続時間で拡張されれば、より大きな複雑性が生じる可能性があると考えていますが、すぐに現代のコンピューターの限界に直面することになるでしょう。
「私の直感では、種間競争や戦争、あるいは環境認識を可能にする複雑化といった、より興味深い行動を得たい場合は、最終的にそれらが現れるまでに膨大な計算量が必要で、私たちが現実に実現できる範囲を超えてしまうでしょう」とLaurie氏は言います。
Z80 CPU上の自己複製体エコシステム
Z80 CPUによって生成された自己複製体エコシステムでは、2Dグリッド上で各4x4ピクセルグループが16バイトのプログラムに対応します。各シミュレーションステップでは、隣接するセルペアがランダムに選択され、それらが連結され、Z80エミュレーターによって256ステップ実行されます。私たちは数世代にわたる自己複製体の出現を観察しました。まず、スタックベースの自己複製体の波がグリッド全体を席巻し、いくつかの共存変異体を持つ「エコシステム」を形成しました。その後、メモリコピー命令を使用するより堅牢な自己複製体がグリッドを占領しました。色は、自己複製体が使用する最も人気のあるいくつかの命令コードに対応しています。
- メモリコピー - 16ビット（HおよびLレジスタに格納）をスタックにプッシュ - 即値または間接値でHLレジスタを設定
このシミュレーションは、異なる命令セットが自己複製体の形成と進化プロセスにおける役割を示し、計算基質上で生命形式がどのように現れるかのメカニズムを明らかにします。
偉大な成果
実際、チームの多くの実験は、組織化された行動が見られる前に何百万ステップも実行されました。Laurie氏によると、彼のノートパソコンで動作していたインスタンスは、毎秒約30億命令を処理しましたが、それでも自己複製が現れるのに約30分かかりました。イギリス・ヨーク大学のSusan Stepney氏は、この仕事が魅力的だと述べました。「ランダムな起点から進化して自己複製プログラムが生まれることは、素晴らしい成果です」と彼女は言います。「これは間違いなく、生命起源の潜在的な経路を理解するための重要な一歩ですが、生物学標準の‘ウェア’とは異なる媒体の中でです。」
イギリス・サウサンプトン大学のRichard Watson氏は、これらの結果を「とてもクール」と考えていますが、それが自動的にますます複雑な行動に繋がるとは限りませんと指摘しました。「彼らが測定した複雑性は、自己複製体が現れた後に増加しています。しかし、それが面白い方法で『爆発』するかどうかはまだ明らかではありません」と彼は言います。「自己複製は重要ですが、それが万能薬だと思い、そこからすべての興味深い生命特性が自動的に現れるという考えは誤りです。」
ロンドン大学のRaquel Nunes Palmeira氏は、この研究が地球上の生命起源を明らかにしているかどうかについては懐疑的です。彼女はこれを、試験管内でRNA鎖が複製される古典的な実験に例え、その結果としてRNAの長さが短くなり、複製速度が速くなることを挙げました。彼女は、非常に単純な形態の自然選択が複雑さを欠くものを報酬としており、より大きな複雑さを促進するものではないと述べ、これは複雑な生命起源を説明するために必要なものとは逆だと言います。「無限の複製体を持っていることは必ずしも複雑さを保証しません」とNunes Palmeira氏は言います。「もし何かがただ自己複製し、他のすべてよりも速ければ、あなたは完全にそれを占有されたシステムを持ちます。」
対照的に、生命はDNA、RNA、タンパク質など、複数の相互作用する成分を含むものです。彼女はこう言います。「これは非常に複雑なシステムであり、単に自己複製を研究することで、それがどのように無から生まれたのかを理解するのに近づいているとは思えません。」