Digital Life
Digital Life › ガイド
生態系シミュレーターのしくみ — 進化の説明
Digital Life はアニメーションではありません。すべての生き物は同じ少数の明示的なルールに従っており、あなたが目にするもの — 急増、急減、新しいグループ、絶滅 — はすべて、そのルールとシード付き乱数生成器の乱数から生まれます。このガイドでは、それぞれのルールと、シミュレーターを使って進化を探究する方法を説明します。
1. エネルギー：生命の通貨
それぞれの生き物はエネルギーを蓄えています。移動、感知、そして生きているだけでも毎tickごとにエネルギーを消費し、体が大きいほど、速度が速いほどコストも増えます。植物や獲物を食べると補給できます。エネルギーがゼロになるか、寿命を超えると死に、栄養を残します。エネルギーには限りがあるため、あらゆる形質にはトレードオフがあります。たとえば、速さは食べ物に早くたどり着くのに役立ちますが、エネルギーをより速く使います。
2. 遺伝子と遺伝
生き物の体や行動は、十数個ほどの数値遺伝子で決まります。たとえば、速度、視界範囲、代謝、消化効率、体の大きさ、攻撃性、繁殖しきい値、旋回率、危険回避傾向、食性（植物寄りから肉寄り）、好む温度、そして中立的な色の遺伝子です。十分なエネルギーを蓄えると繁殖し、遺伝子を次世代に受け継ぎます。1親モードでは1体の親から複製され、2親モードでは2体の親から混ざって受け継がれます。
3. 突然変異が多様性を生む
遺伝子がコピーされるとき、それぞれに小さな確率でランダムな量だけ変化が起こります（突然変異率と強さは設定で調整できます）。変化の多くは中立的か不利ですが、その時々の環境にたまたまより合うものもあります。突然変異がなければ、個体群はすでに持っている性質を組み替えることしかできません。逆に多すぎると、有利な形質が広がる前にかき乱されてしまいます。
4. 自然選択の流れを順番に見る
現在の環境に合った遺伝子を持つ生き物ほど、より多くの食べ物を見つけ、より長く生き、より多くの子孫を残しやすいため、その遺伝子は世代を通じて一般的になっていきます。コードのどこにも「もっと速くなる」「寒さに強くなる」とは書かれていません。平均値が変わるのは、生き残って繁殖する個体が偏るからです。統計ドックの遺伝子グラフを見てみましょう。温度を下げると、平均的な好みの温度は多くの世代を通じて少しずつ下がっていきます。
5. グループと生命の樹
生き物は遺伝的な近さによってグループ化されます。ある系統が既存のどのグループからも十分に離れると、新しいグループが作られます。これは生物学の種の概念そのものではなく、単純化した判定方法です。Codex の生命の樹では、各グループがいつ現れ、どのグループから分岐し、いつ絶滅したかを確認できます。
6. 捕食者、被食者、食物網
捕食をオンにすると、肉食寄りの食性と十分な攻撃性を持つ生き物は、より小さい、または弱った生き物を狩れるようになります。捕食者の数は被食者の数を少し遅れて追い、その結果、個体群生態学でよく見られる典型的な増減サイクルが生まれます。捕食者が多すぎると、自分たちの食料源を食べ尽くして崩壊することもあります。
7. 気候、季節、災害
温度はマップ上の場所によって異なり、季節によっても変化します。好む温度から外れるほど、生き物は追加のエネルギーを払います。災害 — 干ばつ、寒波、熱波、山火事、疫病、ブルーム — はしばらくのあいだルールを変えます。これらは選択の出来事です。生き残った個体が一般に「より優れている」わけではなく、起きた出来事にたまたまより適していただけです。
8. 授業や探究のための5つの実験
1) 同じシードで突然変異率だけを変え、遺伝子がどれくらいの速さで変化するか比べる。2) 温度を少しずつ下げ、各世代の平均的な温度最適値を記録する。3) 捕食をオンにして、捕食者と被食者の数をグラフ化し、遅れて現れる周期を観察する。4) 「islands」の食料分布を使い、別々のグループができていく様子を見る。5) 密集した世界と疎な世界で疫病を起こし、密度が結果をどう変えるか確かめる。各実行結果は保存するかリンクを共有して、ほかの人がまったく同じ条件で再現できるようにしましょう。
Digital Life は学習と遊びのための抽象モデルです。意図的に生物学を単純化しており、科学的な予測ツールではありません。