Dijital Red Queen: Core War’da LLM Destekli Program Evrimi Nasıl Yeni Ufuklar Açıyor?
Dijital Red Queen: Core War’da LLM Destekli Program Evrimi Nasıl Yeni Ufuklar Açıyor?
Büyük dil modelleriyle geliştirilen Digital Red Queen algoritması, Core War ortamında sürekli uyum sağlayan programların evrimini inceliyor.
Önemli Noktalar
- Digital Red Queen (DRQ), sürekli değişen hedeflere uyum sağlayan bir kendiliğinden oyun algoritmasıdır.
- DRQ, Core War oyununda assembly benzeri “warrior” programlarını LLM ile evrimleştiriyor.
- Çalışma, siber güvenlik ve ilaç direnci gibi çok ajanlı alanlarda benzer yaklaşımların potansiyelini vurguluyor.
Digital Red Queen Algoritması Nedir?
Digital Red Queen (DRQ), gerçek dünyadaki evrimsel süreçlerden ilham alan ve büyük dil modellerini (LLM) kullanan bir algoritmadır. DRQ, Core War adlı Turing-tam bir sanal makinede, “warrior” adı verilen programları birbirine karşı geliştirerek sürekli bir adaptasyon süreci başlatır.
Core War ve Warrior Programları
Core War, yapay yaşam ve siber güvenlik alanlarında incelenen bir rekabet ortamıdır. DRQ algoritmasında, LLM’ler assembly benzeri kodlar yazarak yeni warrior’lar üretir. Her turda, model önceki tüm warrior’ları yenebilecek yeni bir program evrimleştirir ve böylece sürekli gelişen bir dizi ortaya çıkar.
Teknik Detaylar ve Bulgular
Araştırmada, her yeni warrior’ın önceki rakiplerini alt etmek için adapte olduğu gözlemlendi. Çok sayıda tur sonunda, programların insan yapımı warrior’lara göre daha genel yetenekler kazandığı belirtildi. Ayrıca, bağımsız denemelerde davranış çeşitliliğinin azaldığı ve genel amaçlı stratejilere doğru bir yakınsama olduğu tespit edildi. Bu durum, doğadaki yakınsak evrim olgusuna benzer bir baskıyı gösteriyor.
Gelecek Perspektifi
Digital Red Queen algoritmasının sadeliği ve etkinliği, gerçek dünyadaki siber güvenlik veya ilaç direnciyle mücadele gibi çok ajanlı ve rekabetçi alanlarda benzer kendiliğinden oyun yaklaşımlarının faydalı olabileceğini gösteriyor. Core War ortamı ise, yapay sistemlerde karşılıklı adaptasyonun ve LLM tabanlı evrimin incelenmesi için zengin ve kontrol edilebilir bir test alanı sunuyor.
Kaynak ve Daha Fazla Bilgi
Araştırmanın tam metnine arXiv:2601.03335v1 üzerinden ulaşabilirsiniz. Dijital teknolojiler ve yapay zekâ alanındaki güncel gelişmeleri kaçırmamak için Synvalo sosyal medya hesaplarımızı takip edebilirsiniz.
Kaynak: arxiv.org