人間ベースの進化計算
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人間ベースの進化計算(HBEC) は、人間の革新に依存する 進化計算技術のセットです。
クラスと例
人間ベースの進化計算技術は、進化計算における技術と同様に、より具体的な3つのクラスに分類できます。イノベーションには、初期化、突然変異、そして組み換えという3つの基本的な種類があります。以下の表は、HBECの様々なクラスでサポートされている人間のイノベーションの種類を示しています。
| 初期化 | 突然変異 | 組み換え | |
| 人間ベースの選択戦略 | X | ||
|---|---|---|---|
| 人間ベースの進化戦略 | X | X | |
| 人間ベースの遺伝的アルゴリズム | X | X | X |
これら 3 つのクラスはすべて、人間またはコンピューターによって実行される選択を実装する必要があります。
人間ベースの選択戦略
人間ベースの選択戦略は、人間ベースの進化計算手法の中でも最も単純な手法です。今日では、コンテンツ（ユーザー投稿コンテンツ）の収集と選択を人間にアウトソーシングするウェブサイトで広く利用されています。進化計算の観点から見ると、そのメカニズムは、初期化（ユーザーが新しいアイテムを追加する際）と選択（ユーザーがアイテム間の好みを示す際）という2つの操作をサポートします。ウェブサイトのソフトウェアは、これらの好みを集約してアイテムの適応度を計算し、最も適応度の高いアイテムを優先させ、最も適応度の低いアイテムを破棄します。Kosorukoff [ 1 ]と Gentry [ 2 ]による研究では、人間ベースの選択手法がいくつか分析的に比較されました。
コンセプトがあまりにも単純すぎるため、このアイデアを実装しているウェブサイトのほとんどは、よくある落とし穴、つまり人間の好みを汲み取ろうとする際に情報のカスケードが発生することを避けられません。例えば、ウェブ上で広く普及しているdiggスタイルの実装では、アイテムが既に獲得している投票数を表示することで、後続の人間による評価が以前の評価によって大きく偏ってしまいます。そのため、集約された評価は、ほとんど独立していない評価のごくわずかな初期サンプルに依存することになります。これは、多くの人がシステムを悪用することを助長し、diggの人気を高める一方で、注目の結果の質を低下させる可能性があります。diggスタイルのシステムでは、評価対象となる実際のコンテンツを読まずに、コンテンツのタイトルのみに基づいて評価を送信するのがあまりにも簡単です。
人間による選択システムのより良い例として、Stumbleuponが挙げられます。Stumbleuponでは、ユーザーはまずコンテンツを体験（偶然発見）し、その後、親指を立てるか下げるかのボタンを押して好みを送信します。ユーザーは以前のユーザーがサイトに投じた投票数を見ることができないため、Stumbleuponは比較的偏りのないユーザーの好みを収集し、コンテンツをより正確に評価することができます。
人間ベースの進化戦略
この文脈において、そしておそらく一般的には、Wikipedia ソフトウェアは、人間による進化戦略が機能していることを示す最良の例です。この戦略では、任意のページの (ターゲットを絞った) 進化は、そのページに関連する情報の知識ベースの微調整で構成されます。[ 3 ]従来の進化戦略には、初期化、突然変異、選択という 3 つの演算子があります。Wikipedia の場合、初期化演算子はページ作成、突然変異演算子はページの増分編集です。選択演算子はそれほど目立ちません。これは、変更履歴と、元に戻す操作によって以前のすべての変更履歴から選択する機能によって提供されます。ページが破壊され、タイトルに適さなくなった場合、読者は簡単に変更履歴にアクセスして、以前の変更履歴から最も適した変更履歴 (できれば前の変更履歴) を選択できます。この選択機能は、Wikipedia の成功に不可欠です。
興味深い事実として、オリジナルの wiki ソフトウェアは 1995 年に作成されましたが、大規模な wiki ベースの共同プロジェクトが登場するまでには、さらに少なくとも 6 年かかりました。なぜそれほど時間がかかったのでしょうか。1 つの説明として、オリジナルの wiki ソフトウェアには選択操作がなかったため、コンテンツの進化を効果的にサポートできなかったことが挙げられます。変更履歴の追加と、大規模な wiki ベースのコミュニティの台頭は、時期的に一致しています。進化計算の観点から見ると、これは驚くべきことではありません。選択操作がなければ、コンテンツは目的のない遺伝的浮動を起こし、誰にとっても有用なものにはならないでしょう。これは、多くの人が Wikipedia の創設時に期待していたことです。しかし、選択操作があると、有益な変更が蓄積されるにつれて、コンテンツの有用性は時間とともに向上する傾向があります。これは、実際に Wikipedia で大規模に起こっていることです。
人間ベースの遺伝的アルゴリズム
人間ベースの遺伝的アルゴリズム（HBGA）は、人間ベースの組み換え操作（遺伝的アルゴリズムの特徴的な機能）を実現する手段を提供します。組み換え操作は、独立して進化した異なる解から、適合度の高い部分を結合します。これにより、進化プロセスがより効率的になります。
参照
- 漸進主義 – 少数の大きな変更ではなく、多くの小さな変更を通じてプロジェクトに追加すること
- インタラクティブな進化計算
参考文献
- ^ Kosorukoff, A. (2001). 「人間ベースの遺伝的アルゴリズム」. 2001 IEEE 国際システム・人間・サイバネティクス会議. サイバースペースにおけるサイバネティクスのための電子システムと電子人間 (Cat.No.01CH37236) . 第5巻. pp. 3464– 3469. doi : 10.1109/ICSMC.2001.972056 . ISBN 0-7803-7087-2. S2CID 13839604 .
- ^ Gentry, Craig; Ramzan, Zulfikar; Stubblebine, Stuart (2005). 「セキュアな分散型ヒューマンコンピューティング」.第6回ACM電子商取引会議議事録. pp. 155– 164. doi : 10.1145/1064009.1064026 . ISBN 1595930493. S2CID 56469 .
- ^ Leuf, Bo (2001). 『Wiki流：Web上での迅速なコラボレーション』ボストン：Addison-Wesley. ISBN 020171499X。
