Samarbete tillämpas i situationer där två eller flera individer får en nettoförmån genom att arbeta tillsammans. Samarbetet är utbrett i naturen och tar sig flera former, allt från beteendesamordning till offrande av sitt eget liv till förmån för gruppen. Denna senare form av samarbete kallas "sant samarbete", eller "altruism", och förekommer endast i få fall. Verkligen samarbetsvilliga robotar skulle vara mycket användbart i förhållanden där oförutsägbara händelser kan kräva kostsamma åtgärder av enskilda robotar för framgång av uppdraget. Men samspelet mellan robotar som delar samma miljö kan på oväntade sätt påverka enskilda robotars beteende, vilket gör det mycket svårt att utforma regler som producerar stabilt samarbetsbeteende. Det är därför intressant att undersöka under vilka förhållanden verkligt samarbetsvilligt beteende utvecklas i naturen och hur dessa förhållanden kan översättas till evolutionära algoritmer som är tillämpliga på ett brett spektrum av robotiska situationer. Med utgångspunkt i tidigare intuitioner av Haldane (1955) föreslog Hamilton (1964) att altruismen kan utvecklas om kooperatorn är genetiskt relaterad till mottagaren av hjälp. I detta fall, även om kooperatorn inte kan föröka sina egna gener till nästa generation, kommer dess altruistiska handling att öka sannolikheten för att en stor del av dessa gener kommer att förökas genom reproduktionen av mottagaren av den altruistiska akten. Teorin om släkturval (Maynard-Smith 1964), som utvecklades från Hamiltons modell, förutsäger att förhållandet mellan altruistiska individer i en population är relaterat till graden av släktskap, eller genetisk släktskap, bland individer. En annan förklaring till utvecklingen av altruistiskt samarbete ges av teorin om gruppurval, som hävdar att altruistiskt samarbete också kan utvecklas i grupper av genetiskt orelaterade individer som väljs ut och reproduceras tillsammans i högre takt än de enskilda individer som utgör gruppen (Wynne-Edwards 1986). Detta kan hända i situationer där den synergistiska effekten av samarbete mellan olika individer ger en högre lämplighet för gruppen i förhållande till andra konkurrerande grupper. I dessa situationer kan samverkande individer ses som en superorganism som blir urvalsenheten. Det har föreslagits att val av grupp kan vara en drivkraft bakom övergången från encelliga till flercelliga organismer (Michod 1999). I samband med evolutionsexperiment med robotar (Floreano och Mattiussi, 2008; Nolfi och Floreano, 2000) kan hypoteser om släktval och gruppurval översättas till den genetiska sammansättningen av gruppen robotar och till den metod som används för att välja individer för reproduktion. Om vi bara beaktar de extrema förhållandena, kan individer i ett team vara genetiskt homogena (kloner) eller heterogena (de skiljer sig från varandra); och lämpligheten kan beräknas på nivån för laget (i vilket fall hela gruppen av individer reproduceras) eller på nivån för individen (i vilket fall, endast individer i laget väljs för reproduktion). Vi jämförde prestandan hos genetiskt homogena team som utvecklats med urval på individnivå, genetiskt homogena team som utvecklats med urval på gruppnivå, genetiskt heterogena team som utvecklats med urval på individnivå och genetiskt heterogena team som utvecklats med urval på gruppnivå (Waibel, Keller, och Floreano, 2009). Experimenten genomfördes med grupper av sockerkubrobotar i en födosöksuppgift som kunde manipuleras för att ge möjlighet till olika samarbetsgrader (figur 1). Genomet kodade de synaptiska kopplingarna mellan robotneurokontrollanterna. Resultaten visade att den bästa kombinationen av genetisk sammansättning och urvalsnivå beror på graden av samarbete som uppdraget kräver. När uppgiften inte kräver kostsamt samarbete får grupper av heterogena individer som utvecklats under urval på individnivå de bästa resultaten. Men när uppgiften innebär en kostnad för individen, genetisk släktskap eller grupp-nivå urval generera neurala kontroller med bästa prestanda. I en annan uppsättning experiment (figur 2) jämförde vi de fyra kombinationer av genetisk sammansättning och urvalsnivå med grupper av "expressiva" robotar som exponeras för livsmedel och riskkällor som inte unikt kan identifieras på avstånd (Floreano, Mitri, Magnenat, och Keller, 2007). I dessa experiment medför den evolutionära uppkomsten av kommunikation av källtypen en fördel för gruppen på bekostnad av de individer som bestämmer sig för att avgöra vilken som är födan eller giftet. Resultaten visade att kommunikation efter färg uppstod i populationer av robotar som hade utvecklats under förutsättning att genetiska släktskap eller grupp-nivå urval, men inte i populationer av robotar som var genetiskt orelaterade och utvecklades under individ-nivå urval. Slutligen vände vi oss till ett tillämpningsscenario där en svärm av mikroflygplan används i ett katastrofalt scenario för att lokalisera räddningsarbetarna på marken och upprätta ett ad hoc-radionät som gör det möjligt för räddningspersonal att kommunicera med varandra (figur 3). De stränga uppdragskraven, som uteslöt användningen av geopositioneringssystem och siktsensorer tillsammans med den oförutsägbara placeringen av räddningsarbetarna på marken, gjorde det mycket svårt att få fram lämpliga styrsystem för mikroantennfordonen. Följaktligen tog vi till de evolutionära metoder som vi utformade och utvärderade i de tidigare experimenten. I denna situation var lämpligheten proportionell mot den mängd kommunikationspaket som kunde utbytas mellan räddningspersonal under en period av 30 minuter, vilket gjorde det omöjligt att beräkna bidraget från individer i laget. Dessutom skulle robotar kunna ådra sig en kostnad genom att söka efter räddningsarbetare i stället för att delta i underhållet av ett redan etablerat radionät. Följaktligen tillgrep vi team av genetiskt relaterade controllers utvecklats under team-nivå urval (Hauert, Zufferey, och Floreano, 2009). Robotarnas genom kodade robotarnas synapsvikter. Evolutionsexperiment utfördes i simuleringar som modellerade både flyg- och radionätverksdynamiken. Evolverade team kunde snabbt lokalisera en räddningsman som befann sig på en okänd plats och upprätthålla en pålitlig röstförbindelse med en annan räddningsman. Det nuvarande arbetet syftar till att överföra de utvecklade kontrollsystemen till en svärm av riktiga MAVs och utvidga deras användning till flera räddare på marken. Samarbetet skulle kunna förmedlas av många andra faktorer, både till naturen och inom robotteknik. Om till exempel organismer och robotar kunde känna igen varandra och memorera effekterna av deras interaktioner, kunde man observera uppkomsten av ömsesidig delning och till och med ett ryktessystem. Dessa experiment visar emellertid att även robotar vars kontrollsystem inte kan känna igen andra individer, inte kan lära sig och inte kan memorera händelser fortfarande kan ägna sig åt sofistikerade former av altruistiskt samarbete.
På en högre nivå studerade Keller och Floreano REF de motstridiga målen för individuella kontra lag belöningar, med fokus på betydelsen av släktskap (hud val) i robotiska medel.
Methods for Artificial Evolution of Truly Cooperative Robots
{'venue': 'IWANN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}