「遺伝的平衡」と「遺伝的ドリフト」

2023年6月13日 09:30

「遺伝的平衡」と「遺伝的ドリフト」は、遺伝子の分布において生じる変化を表す用語であり、AI学習にも深く関連しています。例えば、StableDiffusionというモデルでは、学習枚数（サイズ）が集団の大きさとなります。このようなモデルにおいて、学習者の数やデータのサイズが遺伝子の分布に影響を与えることは容易に想像できます。

一方、人類が近親相姦をタブーとしているのは、人類が進化の過程で遺伝的平衡を保つために、自己交配を回避したことに由来します。進化過程において、自己交配は遺伝的多様性を減らし、遺伝的ドリフトを引き起こす可能性があるため、遺伝子プールのバリエーションを増やすために近親交配は回避されるようになりました。

AI学習においても、データを増やすことや学習者の数を増やすことで遺伝子プールのバリエーションを増やすことができます。また、AI学習において近親相姦のような問題が生じる場合もあります。例えば、訓練データに類似したデータを使用する場合、遺伝的ドリフトによって過学習が起こる可能性があります。

人類が進化の過程で遺伝的平衡を保つために、自己交配を回避したことが示すように、遺伝的平衡は生物進化において重要な概念です。同様に、AI学習においても遺伝的平衡と遺伝的ドリフトは重要な要素であり、これらを適切に考慮することが、AI技術の進化にとって重要な課題となっています。

集団の規模が進化のプロセスに与える影響について：

集団の規模が大きい場合、遺伝的多様性が維持され、遺伝的ドリフトの影響は小さくなる傾向があります。逆に小さい集団では、遺伝的ドリフトがより大きな影響力を持ち、特定の遺伝子型が固定される可能性が高まります。この場合、弱い有害突然変異が広がりやすくなることがあります。一方、進化が進むにつれて集団が大きくなると、自然淘汰の効果がより顕著になり、適応度の高い遺伝子型が優勢になる傾向があります。大きな集団では、遺伝子の固定が遅れる傾向がある一方で、自然淘汰が効果的に働くことが期待されます。遺伝的ドリフトと自然淘汰は進化のプロセスにとって重要ですが、集団サイズが影響を与えることがあります。特に小さな集団では、ランダムな遺伝子頻度の変動によって生じる遺伝的ドリフトが顕著です。これにより、有害な突然変異が広がってしまうことがあります。一方で、大きな集団では自然淘汰の効果が優勢になっていくため、遺伝子型の適応度は高められ、好ましい変異が優勢になることが期待されます。

集団のサイズが大きいほど、遺伝的ドリフトの効果は小さくなり、自然淘汰の効果が顕著になるとされます。ただし、進化に影響を与えるのは集団のサイズだけではなく、環境の変化や突然変異の起こりやすさなども重要な要素であり、集団のサイズと他の要素の相互作用が進化の方向や速度を決定するため、総合的な視点で考える必要があります。さらに、遺伝的ドリフトや自然淘汰の影響は、遺伝的突然変異の性質や頻度、遺伝子フローや遺伝的交換、環境変化の速度と予測性などによって異なります。従って議論は複雑であると言えます。また、生物の種や状況によっても進化に与える影響は異なるため、種ごとの個別の要素を考慮することも重要です。全体としては、集団のサイズが進化に与える影響を理解するには、より具体的な研究やモデリングが必要です。

というのが、

AIでの”学習”に関しても、

多様性の確保とフラット化のバランスを常にウォッチ出来る「美意識」が、やはり人間のある意味で言えば「最後の砦」のように思えてなりません。

表紙画像：

ラオスの子どもたちの「平均顔」をとってみたテストの第一弾。勿論、実際の平均値ということではないしサンプルは限られていますが、これを１００００人規模でやってみると面白いんだろうなあと個人的には思う（そういうプロジェクトがあっても良さげ）
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