La notion de « sélection de parentèle » (kin selection) s’explique assez simplement : dans chaque espèce, les individus privilégient les comportements de coopération avec leurs parents génétiques les plus proches car en se dévouant ainsi, ils favorisent la propagation de leurs propres gènes. Cette règle est connue sous le nom de « Loi de Hamilton ».
Autrement dit, tout être qui en aide un autre le fait par intérêt ! 🙁
William Donald Hamilton était un biologiste britannique de l’évolution. Il a principalement contribué à cette théorie de la sélection de parentèle.
En 1964, il publie un article dans le Journal of Theoretical Biology, intitulé « The General Evolution of Social Behavior » dans lequel il présente sa théorie comme une solution à l’un des grands problèmes de la théorie de l’évolution (de Charles Darwin) :
Pourquoi existe-t-il des comportements altruistes chez les primates, alors que de tels comportements sont « coûteux » et souvent dangereux pour leurs acteurs ?
Les héros de nos séries télévisées mettraient donc leur vie en jeu pour sauver le monde pour leur propre intérêt ? Peut-être le besoin reconnaissance. 🙂
Les chercheurs de l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne ont voulu vérifier les règles de Hamilton qui se résument en deux postulas :
1. La valeur sélective d’un individu n’est pas seulement proportionnel à son succès personnel en matière de reproduction mais également à celui de ses tiers apparentés (génétiquement proches). La somme de la valeur sélective et de la valeur sélective indirecte est baptisé valeur sélective globale (inclusive fitness) par Hamilton.
2. Un comportement sera qualifié d’altruiste envers un tiers s’il permet l’augmentation de la valeur sélective propre de ce dernier. Par conséquent, d’après le postulat (1), un comportement altruiste envers un tiers apparenté permet d’augmenter la valeur sélective globale.
Pour cela, ils ont imaginé un groupe de petits robots à deux roues, programmés pour apprendre le partage d’une manière un peu particulière. Ils doivent partager en optimisant leur consommation ; l’une des données prises en compte est l’énergie économisée si le robot aidé le fait à son tour.
Chaque robot a un comportement défini selon des gènes numériques (un code informatique simple) qui leur permettent de se mouvoir dans leur environnement réel. L’équipe de chercheur a placé ces robots sur une table où se trouve de petits cylindres représentant de la nourriture. Plus ils décident de donner à leurs semblables, plus leurs gènes évoluent (incluant le gène de l’altruisme).
La vidéo ci-dessous montre le résultat de l’expérience plutôt concluante :
Certains membres de l’équipe de Shyrobotics (dont moi-même), ont travaillé un projet de ce type.
Le Darwin’s World est un jeu de simulation d’un monde « vivant » qui met en compétition deux espèces virtuelles de créatures. Le but de chaque espèce est de rallier les créatures ennemies à son camp.
Pour cela, chaque créature a un nombre d’actions limité par tour : Avancer, tourner sur elle même et infecter. Les actions que la créature choisit de faire dans chaque situation définissent son code génétique. Chacune des deux espèces qui entre en jeu est régit par son propre code génétique.
Nous avons repris les règles de ce jeu en considérant l’une des espèces comme l’ennemie dont le comportement ne change pas, et une liste d’espèces dont le code est généré aléatoirement qui correspond à la population initiale des algorithmes évolutionnistes.
Nous avons décidé d’évaluer les créatures en récupérant le nombre de points accumulé par chacune d’elles au cours d’un affrontement contre l’ennemie dans Darwin’s World.
L’objectif du projet était donc d’implémenter le code de mutation en langage C et d’étudier le graphique d’évolution des populations. Nous avons aussi décidé d’écrire un petit logiciel qui nous permettrait de visionner l’une des parties jouées par les créatures.
Le résultat de notre travail nous a impressionnés ! Non seulement la créature produite par notre logiciel arrivait à battre la créature écrite par la main d’un homme, mais on a pu observer un comportement de collaboration entre nos créatures. Nous n’avions pourtant à priori prévu aucun moyen de communication.
Il vous est possible de parcourir le rapport que nous avions rédigé ici.
Voici une vidéo qui illustre l’évolution des espèces au cours des parties :
Darwin’s World d’après l’ESIEA from Shy Robotics on Vimeo.
Sources :
Wikipédia bibliographie
Wikipédia définition
PLoS Biology
C’est à la fois intéressant et effrayant… Un robot serait donc capable de reproduire la logique des émotions humaines ? J’espère que le cerveau est plus compliqué que ça quand même.
D’après les différentes études que j’ai lu, la complexité du cerveau repose sur des principes simples. Donc ici, on a cerné l’un de ces principes, mais nous sommes loin d’avoir introduit toute la complexité du cervaux. Rassuré ?