この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
I spent 2 weeks playing god. My learnings from 597 genetic algorithm lineages
革新的進化学習「NEAT」の現場に迫る──なぜネットワークを「手作り」ではなく進化させるべきか？
進化的アルゴリズムや機械学習、AIの自律進化に興味がある人にとって、「NEAT（NeuroEvolution of Augmenting Topologies）」は必修のキーワードです。
あなたがニューラルネットワークの構造設計で頭を悩ませているなら、本記事はきっと新しい視点を与えてくれるはずです。
今回紹介する記事「I spent 2 weeks playing god. My learnings from 597 genetic algorithm lineages」では、筆者がNEATアルゴリズムを実装し、600近い進化系統を「神の視点」で育成した知見と苦労が赤裸々に綴られています。
この記事を読み解きながら、NEATの革新性や実装上の難しさ、その意義について深掘りしていきます。
「なぜ構造も進化させるべきか？」──NEATの問いかけと手法
進化的手法でニューラルネットワークを訓練する際、しばしば「ネットワークの構造（トポロジー）」は人間が固定して設計したままになります。
しかし、NEATはこの慣習自体に鋭い疑問を投げかけます。
“NEAT asks ‘are we limiting evolution by fixing the network structure?’…Why are we still hand designing the topology of the network like troglodytes instead of letting evolution figure it out? We should be EVOLUTION MAXXING.”
(I spent 2 weeks playing god. My learnings from 597 genetic algorithm lineages)
つまり、従来の進化的手法がネットワークの重みだけを最適化してきた一方で、「なぜ人間がプリミティブに構造を固定し続けるのか、進化に構造も含めてしまえばよいではないか」という問いです。
NEATの根幹は「ネットワーク自体の形も進化の対象にしてしまおう！」という点にあります。
また、記事では以下の変異（mutation）があり、ネットワークがダイナミックに進化する様子が記されています。
- 新たな接続の追加
- ノードの追加（接続の途中に新ノードを割り込み、深さ拡張）
- 重みの変異・置換（最適化 or 局所解からの脱出）
- 接続の有無変更（無効化、再有効化）
これにより、個体（ネットワーク）は「まっさら」な状態から、自律的かつ必要な複雑さに育っていくわけです。
大きな壁：異なる構造のネットワーク同士の交叉（Crossover）はどうする？
ネットワーク構造が各世代で多様化すれば、厄介な問題が発生します。
それは「異なる構造同士でどうやって遺伝情報を混ぜ合わせる（交叉する）のか？」という問題です。
NEATの解は「イノベーションナンバー」と呼ばれる識別子の導入です。
“every time a new connection or node is added anywhere in the population, it gets a globally unique ID called an innovation number. This lets you align genes from two parents by their historical origin, not their position in the genome.”
(I spent 2 weeks playing god. My learnings from 597 genetic algorithm lineages)
単なるノードの順番ではなく、それぞれの「進化的祖先がどこからきたか」をトラッキングする。
この仕組みで、「同じイノベーションナンバーであれば“系統的に同じ遺伝子”」として整列し、交叉できるという仕組みです。
進化的アルゴリズムのCrossover設計は非常に悩みどころです。
人間の染色体交叉も、「相同染色体・類似遺伝子同士だからこそ成立する」わけで、NEATはバイオロジカルなエッセンスをこの仕組みで見事に取り込み、破綻なくネットワーク交配を可能にしています。
新規形質の「保護機構」としてのスペシエーション──創造性と最適化を両立する仕掛け
さらに、NEATが優れている点は「スペシエーション」（種分化）です。
すなわち、形の違う個体同士が不当に競争せず、それぞれ「類似グループ」で保護・進化できるのです。
“NEAT uses these same concepts (matching, disjoint, excess genes) to measure how different two genomes are…With speciation, it competes only against similar genomes, giving it time to optimize.”
(I spent 2 weeks playing god. My learnings from 597 genetic algorithm lineages)
要するに「新しい構造（突然変異で生じた複雑なネットワーク）は、いきなり既存枠組みとの直接対決ではじかれず、“自分に近いグループ内で勝負できる”」環境が与えられる。
このため、長期的にはより多様性ある進化や創造性に強くなれるのです。
この仕組みを定量化するため、遺伝子の違い（マッチ・離散・過剰、ウェイトの差で表現）を「Compatibility Distance（類似度距離）」という指標で評価します。
各個体がその類似距離で種グループを分け、グループ単位で淘汰・生存対象が決まる格好です。
生物学的にも「種分化」「集団隔離」によって新形質の保存や飛躍的な進化が起きることはよく知られており、NEATは進化理論の粋を「AI学習設計」に取り込んでいると評価できます。
NEATの現実──実装上の泥臭さと「剛腕で動かす」苦悩
理論としてのNEATは興味深いですが、現実の実装は困難が山積みです。
筆者も「実際に動かす中でバグに泣き、AI生成（Claude）にも振り回された」と率直に記しています。
“Most of these bugs came from letting Claude have it’s way without providing specific enough instructions. If you’re curious for specifics, read the original paper which has more specifics.”
(I spent 2 weeks playing god. My learnings from 597 genetic algorithm lineages)
たとえば、
- 循環接続（リカレント）が原因でネットワークが停止・無限ループ
- 出力ノードの削除・追加でロジックが崩壊
- NEAT標準と異なる変異率（mutation rates）設定による収束性低下
- 個体が進化しない（50%がクローン化し、進化ストップ）
など、「机上の理論 ≠ 現実の泥臭さ」を象徴する事例が多数並びます。
現実問題として、NEATのような計算モデルはパラメータ調整と“例外的なバグ処理”、そして「細部（例：入出力ノード数の一致・不一致対応）」の作り込みが不可欠です。
また、AI生成プラットフォームなど自動化ツールを使う場合でも、“指示の厳密化”が失敗回避のポイントだと痛感させられます。
批評と考察──NEATエコシステムの価値、課題、そして未来へ
1. NEATの真価：「創造性」と「現実解」の狭間で
NEATの強みは、ネットワーク設計の自動化＝進化への「根本委譲」にあります。
人間の直感や経験則では思いもよらない構造が創発され、従来法（固定構造におけるパラメータ最適化）では辿り着けない新しい解が見つかる可能性が高まります。
一方、「創造性＞収束速度」となりがちで、タスクによっては「構造進化が過剰なノイズや複雑性を生み、効率を失う」ことも考慮すべきでしょう。
理論的にはリカレントや動的入出力、ボディコントロール（HyperNEAT的手法）など「現実の課題への拡張性」も魅力であり、ゲームAIやロボティクスなどダイナミックな環境では実用的価値が高いと考えられます。
2. 学術実装と「現実解」のギャップ
記事中の問題点（例：変異率・バグ・交叉失敗）は、NEATが学術理論の世界から「実用AI開発」に落とし込まれた時の典型です。
高柔軟な進化的枠組みは「計算量の爆発」「デバッグ困難性」と紙一重。
加えて、“パラメータ微調整”こそが進化のクオリティを決定する点を忘れてはなりません。
時間・計算資源・手間を割くだけの価値があるか否かは、解きたい課題や利用現場によって異なります。
3. 「進化の神」の難しさ
進化的アルゴリズムの司令官＝「神」のような立場で600系統もの「生命進化」を観察・操作する行為そのものが、筆者の試行錯誤の原動力であり、なんとも人間的な魅力を感じさせます。
理論と実装は異なり、その両者を泥臭くブリッジして初めて「本当の創造性」が実現するのだと強く思いました。
結論──“NEAT的視点”が示すAI進化と人間中心設計の終焉
NEATが教えてくれる最大の示唆は、「人間の直感や固定観念から一歩引き、進化そのものに構造設計も任せる勇気」です。
手動の設計はしばしば進化の可能性を不必要に狭めます。
反面、「自動進化」は多くの計算資源・実装力・泥臭いトラブル対応が必要であることも痛感させられます。
もしあなたの課題やゲームAI、ロボット制御に「本当の創造性」「予想外のソリューション」を求めるなら、NEATや進化的設計の導入検討を強く勧めます。
理論と現実のギャップも含めて、まさに“生命進化の神になってみる”ことこそ、AIエンジニアリングの新たな挑戦かもしれません。
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