المهندسون الذين يحسّنون الشبكات العصبية يتصرفون كمربّي النباتات: يجربون نسخة، ينظرون إلى النتيجة، ويبقون على الأفضل. جمعوا 935 تجربة من هذا القبيل من 161 مقالة، وقاسوا كم مرة يكون تعديل الكود مفيدًا أو ضارًا أو بلا تأثير. النتيجة مألوفة لكل عالم أحياء: 68% من التعديلات تضعف الأداء، و19% لا تغير شيئًا، و13% فقط تعطي مكسبًا.
شكل توزيع النتائج في الذكاء الاصطناعي يطابق تقريبًا ما هو معروف عن الطفرات في ذبابة الفاكهة وخميرة الخباز. علاوة على ذلك، ظهور تقنيات بنيوية جديدة يسير بنفس الموجات: أولًا ببطء، ثم نمو انفجاري، ثم هضبة. أربعة عشر حلًا تقنيًا تم ابتكارها بشكل مستقل من 3 إلى 5 مرات — مثل الأجنحة عند الطيور والخفافيش.
الخلاصة بسيطة: التطور ليس متعلقًا بالـ DNA أو الكود، بل بشكل المشهد الذي يتجول فيه البحث. سواء كانت جينات أو معاملات شبكة عصبية، إحصائيات النجاح والفشل واحدة.
كما كتبه المؤلفون، بالإنجليزية arXiv:2604.10571
We test whether artificial intelligence architectural evolution obeys the same statistical laws as biological evolution. Compiling 935 ablation experiments from 161 publications, we show that the distribution of fitness effects (DFE) of architectural modifications follows a heavy-tailed Student's t-distribution with proportions (68% deleterious, 19% neutral, 13% beneficial for major ablations, n=568) that place AI between compact viral genomes and simple eukaryotes. The DFE shape matches D. melanogaster (normalized KS=0.07) and S. cerevisiae (KS=0.09); the elevated beneficial fraction (13% vs. 1-6% in biology) quantifies the advantage of directed over blind search while preserving the distributional form. Architectural origination follows logistic dynamics (R^2=0.994) with punctuated equilibria and adaptive radiation into domain niches. Fourteen architectural traits were independently invented 3-5 times, paralleling biological convergences. These results demonstrate that the statistical structure of evolution is substrate-independent, determined by fitness landscape topology rather than the mechanism of selection.
نسبة التغييرات المفيدة في الشبكات العصبية (13%) أعلى منها في أي كائن حي تمت دراسته، لكنها أقل من الفيروسات ذات الجينومات الصغيرة جدًا — فهي تتطور بشكل أسرع.
في «الحديقة الجوراسية»، قال عالم رياضيات الفوضى إيان مالكولم إن الحياة ستجد طريقها. واتضح أن الذكاء الاصطناعي يبحث عن طريق بنفس المسارات الإحصائية.