1000 мух, 30 поколений: Только лучшие добиваются успеха

Тысяча мух, каждая из которых проходит нейронную карту настоящей плодовой мухи, в лабиринте с 20 развилками. На каждой развилке одна сторона пахнет безопасно, а другая ведет к пауку. Каждый цвет обозначает семейство, и только лучшие становятся матерями. Правила: каждое поколение проходит 15 тренировок, а затем тест без наказания, 20 попыток на каждую муху. 100 лучших по результатам теста становятся матерями следующего поколения. Дочь рождается с мозгом, с которым родилась ее мать, плюс небольшие мутации; то, чему научилась мать, не передается. Что я измерил (результат = первый тестовый запуск из тысячи мух): поколение 1: 25; поколение 10: 69; поколение 20: 225; поколение 30: 475; Семейства: от 1000 в первом поколении до одного к 14-му. Во втором раунде каждая дочь 15-го поколения начинает новое семейство, и к 30-му поколению остаются два; полный тест (20 запусков на муху): от 1,9% до 48,5%; контроль с случайными матерями, без выбора лучшей: 34 в 30-м поколении, полный тест на 3,1%. Семейства по-прежнему исчезают (остается 7), но никто не становится лучше. Что принадлежит мухе, а что мне: какие клетки задействует нейрон наказания (PPL101), и какие клетки питают выходные данные памяти, берутся из реальной карты. Разреженный обонятельный код, правило выбора, лабиринт, паук, отбор и мутация — это мой код. Эта эволюция не является биологической: отбор осуществляется с помощью теста в лабиринте, а мутация изменяет каждый вес памяти. Цвета семейств следуют за матерью каждой мухи, зафиксированной во время запуска. 0:00 Вступление 0:22 Правила 0:53 Раунд 1: тысяча семей 4:37 Раунд 2: новые семьи 9:07 Контроль: случайные матери 9:34 Результат Код модели обучения (открытый): https://github.com/owevertonguedes/fl... Авторы Мозг мухи: male-cns v1.0 connectome (HHMI Janelia FlyEM, Google Research Connectomics, Cambridge Drosophila Connectomics Group), CC BY 4.0, via fly-brain-minecraft (MIT). Лабиринт, мухи, пауки, голос, музыка и звук: оригинал.