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古代のアルゴリズム
アルゴリズムというと、ウォール街のスーパーコンピューターが何千もの計算と取引を一瞬のうちに行うことや、ソーシャルメディア企業がユーザーのクリックやコメントを逐一監視し、広告やマーケティングでユーザーをターゲットにしていることを思い浮かべるでしょう。 分極性コンテンツ.
しかし、アルゴリズムの概念は、タスクの実行、問題の解決、意思決定の指示など、様々な形で何千年も前から人類に利用されてきた。ギリシャやバビロニアなどの古代文明では、数学的手法や建築手法にアルゴリズムが用いられてきた。ギリシャの数学者であるユークリッドが記述した ユークリッドアルゴリズム 紀元前300年に2つの数の最大公約数を求めるための古代エジプト人とギリシャ人は、「定規とコンパス」の構成アルゴリズムを使用していました。バビロニアでは、60進法を用いた掛け算と割り算のアルゴリズムが使用されていました。
アルゴリズムを駆使するのは人間だけではありません。自然界そのものが、生態系のアレンジや調整にアルゴリズムを使っているのです。
自然界におけるアルゴリズムの例
自然界は、その大部分がアルゴリズムによって組織化されています。今回は、自然界に存在するアルゴリズムの例を8つ紹介します。
- 単純なルールに基づいたアルゴリズムで餌を探し、集めるアリの採食行動
- 鳥の群れ行動。分散型アルゴリズムで群れを形成し、衝突を回避する。
- ミツバチが単純な通信プロトコルで餌を探したり、花の位置情報を共有したりする群知能
- 有利な形質を持つ生物が生き残りやすく、繁殖しやすく、その形質を子孫に受け継ぐという、進化の遺伝的アルゴリズムのこと。
- ウミガメは地球の磁場を使って方向を定め、営巣地へ戻ってくるというナビゲーション。
- 視覚的な目印、太陽の位置、地球の磁場などを組み合わせて帰宅経路を探す、伝書鳩の帰巣行動。
- など、植物の成長パターンを フィボナッチ数列 葉や枝の配置に見られる。
- シロアリのコロニー行動で、分散型アルゴリズムで巣を作り、維持する様子。
アリの採餌行動
アリは、餌を探して集める「採餌行動」を効率的に行うことで知られている。アリは、「正帰還」と「スティグマギー」という2つの原理に基づく、シンプルなルールベースのアルゴリズムで餌を探し、集めている。
ポジティブフィードバックとは、アリが餌場を行き来する際に、フェロモンの痕跡と呼ばれる化学的な痕跡を残すことを指す。他のアリは、このフェロモンの痕跡をたどって餌場へ行くことができる。フェロモンが濃縮され、他のアリにとってより魅力的なものになるのです。フェロモン濃度が高くなればなるほど、その痕跡はより強くなるという正のフィードバックループが生まれる。
スティグマジーとは、アリが環境を利用して餌の場所を伝える仕組みのことである。例えば、アリは餌を見つけるとフェロモンを撒き散らし、他のアリがそれを追いかける。そのフェロモンを辿ってくるアリが増えると、他のアリもフェロモンを撒き散らし、フェロモンがより強くなり、他のアリにとってより魅力的になる。このように、アリ同士が直接コミュニケーションをとらなくても、餌の場所に関する情報を伝達することができるのです。
この2つの原理が組み合わさることで、アリは分散型で効率よく餌を見つけ、集めることができるのだ。中央の指揮官やリーダーがいなくても、アリのコロニーは環境の変化に適応し、すばやく効率的に食料源を見つけることができるのだ。
鳥の群れ行動
鳥の群れ行動とは、鳥が集団で協調して移動する現象で、よく研究されているものである。この群れ行動を制御するアルゴリズムは、群れ内の個々の鳥の動きを制御する一連の単純なルールに基づいている。これらのルールは分散型であり、鳥同士の局所的な相互作用に基づいているため、中央のコントロールやリーダーを必要としない。
群れの行動を支配するための主なルールとして、以下の3つがある。
- 分離。各鳥は、衝突を避けるために、最も近い隣人との距離を一定に保とうとする。
- アライメント各鳥は自分の進行方向を、最も近い隣人の進行方向と一致させる。
- まとまり。各鳥は、最も近い隣人の平均的な位置に向かって移動し、凝集性の高いグループを形成する。
このようなシンプルなルールを守ることで、鳥たちは集団で協調して動き、安定した隊列を保ち、衝突を回避することができるのだ。また、このようなルールによって、捕食者や新たな食料源など環境の変化にも素早く対応することができる。
ミツバチの群れ知能
ミツバチは、集団行動の一種である群知能を利用して、餌を効率的に探したり、花の位置情報を共有したりしている。そのために、「ワグルダンス」と呼ばれるシンプルなコミュニケーション・プロトコルを採用している。ハチは新しい餌を発見すると、8の字を描くようにダンスをする。このダンスの角度と時間によって、餌のある場所の方向と距離の情報が暗号化される。巣の中の他のハチはこのダンスを観察し、暗号化された情報を使って餌のある場所まで飛んでいくことができる。さらに、ハチはフェロモン、振動、触覚など他のコミュニケーション手段を用いて、餌の位置に関する情報を共有する。このような分散型のアプローチにより、コロニーは環境の変化に素早く適応し、効率的に餌を見つけることができる。
進化の遺伝的アルゴリズム
進化の過程で、有利な形質を持つ生物は生き残りやすく、繁殖しやすくなる。この親から子への形質の受け渡しが、遺伝的アルゴリズムとして知られているものである。自然淘汰は、時間とともに集団の遺伝的構成を変化させ、新しい種を生み出す。このアルゴリズムでは、生存と繁殖に役立つ特性は優先的に受け継がれ、好ましくない特性は受け継がれにくくなる。このプロセスは、時間の経過とともに集団の遺伝的構成を徐々に変化させ、新しい種の発生につながる。
突然変異は、生物のDNAのランダムな変化であり、集団に新しい遺伝的変異を導入することによって、進化の遺伝的アルゴリズムの一翼を担っている。これらの突然変異は、生存と繁殖に有益な新しい形質の発生につながる可能性がある。
進化の遺伝的アルゴリズムは、地球上の生命体の多様性と適応を促す活発なプロセスである。この強力なアルゴリズムによって、数十億年かけて何百万もの種が生まれ、地球上の生物の多様性が形作られてきたのです。
ウミガメの航海
ウミガメは、複雑な航行アルゴリズムによって、自分の位置を確認し、巣穴に戻る。このアルゴリズムは、ウミガメが脳の特殊な細胞を使って感知することができる地球の磁場に基づいています。
ウミガメは卵から孵るとき、この磁気感覚を使って海に向かって進む。泳ぎながら地球の磁場に注目し、それを基準に航行する。そのため、泳ぎながら一定の方角を保ち、最終的には生まれた浜辺に戻ることができるのです。
科学者たちは、ウミガメが「磁気マップ」と呼ばれるプロセスを使って、脳の中に地球の磁場の表現を構築していると考えています。このマップは、異なる場所での磁場の強さと方向に基づいており、ウミガメは地球の磁場をナビゲーションの基準として使用することができます。
また、太陽の位置、波の方向、においなどを手がかりにして、航行する。
ハトの帰巣行動に関する研究
ハトは様々なアルゴリズムを使って、自分のロフトに戻る道を探している。このアルゴリズムには、目印となるもの、太陽の位置、地球の磁場などが含まれる。
帰巣するための訓練を受けると、ハトは道路や建物などの目印に注意しながら、積極的に周辺地域の地図を作るようになる。また、太陽の位置から自分の位置を確認し、進行方向を決定する。
ハトはウミガメと同じように、視覚に加えて、地球の磁場を感知する能力も持っている。この能力を利用して、磁場の変化を感知し、それを基準に方位を一定に保って航行する。
これらのアルゴリズムの組み合わせにより、ハトは慣れない土地で放鳥されても、自分のロフトに戻ることができるようになりました。
植物の成長パターン
植物の成長パターンは、細胞分裂や分化を制御するアルゴリズムによって決定されています。このアルゴリズムは、植物のDNAに格納された遺伝情報と、植物が受け取る環境からの合図に基づいている。
植物の成長パターンのアルゴリズムの一例として、葉や枝の配置に見られるフィボナッチ数列がある。フィボナッチ数列は、0と1から始まる各数値が前の2つの数値の和になる数列である。この数列は、茎の上の葉と枝の配置で観察され、各レベルの枝数は、前の2レベルの枝数の和になる。
植物の成長パターンアルゴリズムのもう一つの例は、茎の上に葉を並べる「葉序(ようてい)」である。これは、葉になる前駆細胞である葉原基の数と、葉原基と葉原基の間の角度によって決まる。遺伝子は、葉原基の形成と成熟葉への分化のタイミングを調節することで、このアルゴリズムを制御している。
また、植物は光の方向を感知してそちらに向かって成長する「光屈性」や、重力の方向を感知してそちらに向かって成長する「地屈性」など、他のアルゴリズムも使って成長を制御しているのです。
シロアリのコロニー行動
シロアリのコロニー行動は、分散型のアルゴリズムに基づいて巣を作り、維持することができる。このアルゴリズムは、個々のシロアリの行動と環境との相互作用を支配する単純なルールに基づいている。
シロアリのコロニー行動を支配する主なルールのひとつに分業がある。コロニー内の各シロアリは、採餌、子供の世話、巣の構築と維持など、特定の役割を担っている。この分業により、コロニーは効率的かつ効果的に機能するのである。
シロアリのコロニー行動を支配するもう一つの重要なルールは、アリと同様、フェロモンの利用である。シロアリはフェロモンを使って互いにコミュニケーションをとり、行動を調整する。例えば、あるシロアリが餌を見つけると、他のシロアリがたどれるようなフェロモンの痕跡を残す。これにより、コロニーは効率よく餌を探し、資源の場所に関する情報を共有することができる。
さらに、シロアリは振動、触覚信号、化学的な合図など、他のコミュニケーション形態も使って活動を調整する。
自然界のアルゴリズムを総括する
さまざまな生物は、環境に適応し、生存を最適化するために、さまざまなアルゴリズムを用いている。アリは正帰還とスティグマギー、鳥は分離・整列・凝集のルール、ハチは「ワグルダンス」などのコミュニケーション、進化の遺伝子アルゴリズムは生物の多様性と適応を促進、ウミガメは地球の磁場を利用してナビゲーション、ホーミングハトは目印、太陽の位置、地球の磁場、植物は遺伝情報と環境の手がかりの組み合わせで成長パターンの制御、シロアリは単純なルールに基づいた分散型のアルゴリズムで巣を作り、維持管理している。これらの例はすべて、生物がいかにアルゴリズムを用いて適応し、生き残るかを示している。