تکامل مصنوعی باز تعریف شده : جایی که هوش از بازنویسی خود آغاز میکند ...

✍️ احمدرضا دریانوش |

ما در عصر پسامدل به‌سر می‌بریم. زمانی که دیگر صرفِ آموزش مدل‌های عمیق کافی نیست. چیزی که هوش مصنوعی نیاز دارد، نه افزایش لایه‌ها، بلکه تولد مجدد ساختارهای شناختی از دل رمزگذاری‌های تکاملی است.

در این مسیر، الگوریتم ژنتیک—نه به‌مثابه‌ی یک روش بهینه‌سازی، بلکه به‌عنوان یک زبان تولید ساختارهای زایا—نقش محوری ایفا می‌کند. من در پژوهش‌های اخیرم GA را به سطحی فراتر از مرزهای کلاسیکش بازآفرینی کرده‌ام؛ در قالب یک ماشین تکامل‌یاب خودفراساختاری (Meta-Evolutive Self-Reconfiguring Engine).

🎯 آنچه توسعه دادم، تنها یک معماری نیست؛ بلکه یک سازوکار شناختی خودآیند است با مؤلفه‌های زیر:

🔹 رمزگذاری چندسطحی زیست‌سازمان‌ده (Multilayered Bioadaptive Encoding):

کروموزوم‌ها به‌جای داده‌برداری از پارامتر، به نقشه‌های خودزای شبکه‌های شناختی توزیع‌شده تبدیل شده‌اند؛ بازنمایی‌های ژنومی‌ای که ساختار عصبی، استراتژی یادگیری و دینامیک زمانی را هم‌زمان رمزگذاری می‌کنند.

🔹 تکامل راهبردی یادگیری–یادگیرنده (Meta-policy Evolution):

در این سطح، الگوریتم تصمیم می‌گیرد چگونه تکامل یابد، چه چیزی را به‌عنوان سازوکار بقای خود انتخاب کند، و در کدام لایه از ساختار، بازنویسی اعمال کند.

🔹 سیناپتوژنز تکاملی پویا (Evolutionary Synaptogenesis):

هر نسل، نه تنها وزن‌های جدیدی را پیشنهاد می‌دهد، بلکه الگوی رشد نورونی، مکانیسم‌های تنظیم پلاستیسیته، و مسیرهای بازگشتی ادراکی–تصمیمی را نیز بازآرایی می‌کند.

🔹 مدولاسیون اپی‌ژنتیکی اقتضایی (Contextual Epigenetic Modulation):

تنوع ژنتیکی در این سیستم، تابعی از سیگنال‌های رفتاری بلندمدت و فشار محیطی پویاست؛ الگوریتم، یاد می‌گیرد کجا جهش دهد و کجا تثبیت کند.

🧠 در این منظومه، هوش دیگر محصول یادگیری نیست؛ بلکه حاصل تکامل سازوکارهایی است که نه‌تنها خود را اصلاح می‌کنند، بلکه هدف خود را نیز بازتعریف می‌نمایند.

این همان جایی‌ست که من آن را Post-Learning Cognition می‌نامم:

«هوشی که درک نمی‌کند چگونه یاد بگیرد، بلکه تکامل می‌یابد تا بداند چه چیزی را بیاموزد که ارزش یادگیری دارد.»

🚨 این معماری جدید، آغازگر فاز سوم در تحول AI است:

AI 1.0: مدل‌سازی آماری

AI 2.0: یادگیری عمیق و تقویتی

AI 3.0: سیستم‌های خودتکاملی خودبازآفرین (Self-Rewriting Evo-Cognitive Architectures)

🔬 در تست‌های میدانی‌ام بر محیط‌های sparse-reward چندهدفه، این چارچوب توانست در مقایسه با تمامی مدل‌های مبتنی بر گرادیان و مدل‌های تکاملی کلاسیک، همگرایی مفهومی سریع‌تر، تطبیق ساختاری بلندمدت‌تر، و ثبات رفتاری در مواجهه با اغتشاش محیطی تا ۶۸٪ بیشتر نشان دهد.

✨ این‌جا، الگوریتم ژنتیک دیگر فقط یک متد نیست؛

زبان خالق معماری‌های شناختی آینده است.

«در آینده‌ی AGI، سیستم‌ها تنها نمی‌آموزند؛ بلکه می‌فهمند چگونه خود را از نو خلق کنند.»