この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
Evolving Images with Random‑Mutation Hill Climbing
1.「AIなし」で画像を「進化」させる？RMHCアルゴリズムの挑戦
今回ご紹介するのは、「Evolving Images with Random‑Mutation Hill Climbing」と題されたブログ記事です。
一見地味なタイトルですが、その中身は非常に興味深いものでした。
画像をAIやディープラーニングを使わず、手元のブラウザだけで進化的に再現していく——。
そんな不思議な体験とアルゴリズムの工夫について、解説と批評を交えながらご紹介します。
2.「シンプルで素早い」進化の仕組み――RMHCとは
この記事の中心は、「Random-Mutation Hill Climbing（RMHC）」、あるいは「(1+1)進化戦略」と呼ばれるアルゴリズムです。
著者はこの手法を用いて、「重ね合わせた透明な図形たち」を使った画像の再現という課題に取り組んでいます。
以下、記事中の主張を引用します。
The approach I settled on is called Random-Mutation Hill Climbing (RMHC), or the (1+1) Evolutionary Strategy. The idea is simple: Keep a single best-so-far solution, make one random change, and keep that change only if it reduces the error.
すなわち、現在の「ベスト解」を一つだけ保持し、ランダムに1箇所だけ（Shapeの位置・色・順序など）変化させ、その変化が「評価関数（今回は画像のMSE：平均二乗誤差）」を改善するなら採用する——という非常に単純なフローになっています。
このシンプルさが最大の特徴であり、強みです。
また、各ステップで「出来るだけ計算予算（フレーム内の時間消費）」を抑えて、インタラクティブな操作性とリアルタイムな進化を両立させています。
3.なぜ「ランダム変異」方式？GAとの比較、その背景
3.1 なぜ遺伝的アルゴリズム（GA）ではなくRMHC？
一般的な「進化的アルゴリズム」や「画像進化」といえば、複数個体を世代交代させる「遺伝的アルゴリズム（GA）」を思い浮かべる方も多いのではないでしょうか。
著者自身もこの記事でGAとRMHCを明確に比較し、
Genetic Algorithms (GAs) evolve a population of candidates, mixing them via crossover and pruning with fitness‑based selection. That design preserves diversity and explores the search space widely. That is great for rugged landscapes but very expensive per generation. RMHC is a population of one, no crossover, no diversity book keeping, and no per‑generation tournament. For browser‑based, frame‑budgeted rendering, where each evaluation means drawing and comparing pixels, the cheaper RMHC loop wins.
と述べています。
つまり、GAは「多様な状態を同時に探索できる」「大域的な最適化に強い」一方で、1世代ごとの計算コストが高く、特に「ブラウザ上で同時多角的な描画・比較をしたい」ようなケースには適していません。
これに対し、RMHCは、「最良個体1つ」だけを進化させればよいので、計算コストが著しく小さく、フレームごとの処理時間予算にも収まりやすいーーという現実的な理由で選ばれています。
3.2 どんな場面でRMHCが効果的なのか？
この手法、「連続的に良化しやすく、極端な局所最適に陥りにくい領域」や「緻密に漸進的な違いを見極めながら最適化を積むタスク」に特にフィットします。
今回は「重ねた図形のパラメータ最適化（見た目がちょっとずつ良化する）」という、いわゆる「滑らかな山登り」的な場面。
画素単位での視覚的誤差（MSE）も直観的な目安となります。
4.驚きの“DNA”と工夫された「変異」――実装のインサイト
4.1 図形パラメータが“DNA”になる
今回、「進化させる対象」の本体となるのは「shapeオブジェクトの配列」です。
配列内の順序自体が「重ね合わせの順序＝画像の見た目」に直結するため、例えば「円→四角」を入れ替えるだけでも、色の混ざり具合や形の強調が大きく変化します。
単なる座標や色だけでなく、「描画順」の遺伝子的操作も進化対象となる点がとてもユニークです。
4.2 シンプルでも抜かりなし――工夫された“変異”の数々
進化のステップは基本的に
- 座標や半径・角度の微調整
- 色やアルファ値の微小変化
- 形状タイプの切り替え（例：円→四角、色は残す）
- パラメータ以外の「描画順入れ替え（z-order swap）」
など多様です。
特に「タイプ切り替え」や「描画順変更」は、局所的な最適化に行き詰まった際に抜け道となる工夫です。
4.3 高速化・省メモリ化への執念
「リアルタイム進化」を実現するため、相当細かな工夫が凝らされています。
- 評価ステップの一部だけ「サンプリング」的に計算し、有望な候補だけ全画像比較
- 画像データバッファや色情報のキャッシュ・再利用、余計なGCを防止
- タイミング計測（performance.now()）も毎回呼ばず、n回に1度だけ
- ４つのキャンバス（ターゲット、現在ベスト、試行中、差分可視化用ヒートマップ）が協調して動作
など、単なるアルゴリズムの話だけでなく、エンジニアリング的ノウハウの塊です。
I preallocate and reuse the heatmap ImageData buffer to avoid allocating large arrays each update. I cache color strings per shape and flip a dirty bit only when needed, which cuts string creation and GC churn.
こうした徹底したこだわりは、ブラウザ上でのインタラクティブな「進化画像生成」体験の裏側を支えています。
5.「MSEで測る」進化のゴールと、サンプリング戦略
最適化の指標としては、有名なMSE（平均二乗誤差）が使われています。
Fitness is measured by how close the rendered candidate image is to the target. I use Mean Squared Error (MSE) over pixel intensities.
という風に、ターゲット画像とレンダリングした画像を画素ごとに比較、その総和の平均を取る。
大きな誤差ほどペナルティが大きいので、主要な箇所ほど初期で修正されやすくなります。
ただし、画像内のすべてのピクセルを常に厳密に比較していては、Web上でリアルタイム利用は到底不可能。
ここでも「まずごく一部のサンプリングで大雑把に、期待できそうなら全体を精査（full-image MSE）」という２段階戦略が取られています。
また、下記のような差分MSEを計算するためのサンプルJavaScriptコードも、ブログ内で示されています。
javascript
function imageDiffMSE_Sampled ( a , b , idx ) {
let sum = 0 ;
for ( let k = 0 ; k < idx . length ; k ++ ) {
const i = idx [ k ];
const dr = a [ i ] - b [ i ];
const dg = a [ i + 1 ] - b [ i + 1 ];
const db = a [ i + 2 ] - b [ i + 2 ];
sum += dr * dr + dg * dg + db * db ;
}
return sum / idx . length ;
}
6.批評的考察：このアプローチの“強み”と“限界”
6.1 あえて「単純」にする勇気
AIブームの昨今、「とりあえず学習・推論モデルで解かせれば？」――と考えるのが流行のスタイルです。
しかし本記事は「物理的・工業的な制約下（計算リソース・レスポンスなど）」において、最先端でない手法の“現実解”としてRMHCを選ぶという逆説的アプローチ。
実際、AIでなくとも進化アルゴリズム（しかも極小個体数）だけで十分「見た目」を近づけられる事実は極めて示唆的です。
6.2 本手法の本質的な課題やテクニカルリミット
もちろん、RMHC型の探索には「局所解にハマりやすい」「多様性のある複雑な推移や大域探索には不向き」という原理的な課題があります。
また、「滑らかなエラーランドスケープ」でないケース（例えば画像内に特徴的構造や厳しい離散性がある場合）には真価が出しづらいとも言えます。
しかし、「画像の大まかな再現」といった目標では、大域的な探索よりもコツコツと地道な改善の積み重ねが効果的である場合も多いです。
アルゴリズムの選定は「タスクの目的」「リソース事情」「必要な応答性」などの複合判断が重要という示唆を改めて感じます。
6.3 想像が膨らむ応用先と社会的含意
この仕組み、「ブラウザで瞬時に・誰でも・パラメータを操作しながら実験可能である」という点に大きな意義があります。
たとえば教育現場での“進化”可視化や、ジェネラティブアート、もしくは画像の部分修復・近似（カラー写真の一部再現や劣化補正の初手段）など、幅広い応用が期待できます。
特に昨今のWeb技術進化を活かし、「高速・リアルタイムなヒューマンインタラクションを保ちつつ進化的探索ができる」という特性は、AI時代の超大規模モデリングとはまた異なる価値を持つと言えるでしょう。
7.まとめ：「シンプル進化」の美学と現代的意味
この記事が示している「RMHCによる画像進化」は、現代Web環境に最適化されたエンジニアリングと、アルゴリズム選定の妙が詰まった好例です。
- 「GA/AIに頼らず最小限の構成で最大効果」
- 「現実的な制約下（ブラウザ、計算コスト）で最高の体験」
- 「地道な改善＝進化アルゴリズムの持つ本質的魅力」
- 「エンジニアリングの細部への情熱・ノウハウの積み重ね」
- 「誰もが直感的にアルゴリズム的進化を観察・実験できる教育的価値」
こうした点は、今後のWebアプリやアルゴリズミックデザイン、教育コンテンツのあり方に大きな示唆を与えていると思います。
進化的アルゴリズムは決して“古い技術”でも“単なるロマン”でもありません。
タスクに即した取捨選択、最新技術との組み合わせ、UI/UX的な創造性と交わることで、今も新たな可能性を切り拓きうるのです。
画像進化という“目に見える進歩”に触れることで、皆さんも「アルゴリズムの進化的な発展」の現代的意義について改めて考えるきっかけになるはずです。
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