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コンピューターシミュレーションとパラメーター
言語進化をコンピューターモデルでシミュレーションする研究は多く行われている.
しかし, そのシミュレーションはパラメーターによって大きく異なってしまうことが否めない. 次の一節を見てみよう.
Many simulations of language evolution are concerned with the biological evolution of agents. In these models, some features of the agents are determined by an artificial genome. For example, in a connectionist simulation, the architecture of the networks may be specified by a set of parameters stored in each agent’s genes. These genes are subject to an artificial equivalent of natural selection, with the probability of their being passed on being determined by the ‘fitness’ of the agents that carry them. The details of how fitness is calculated are a key parameter for these simulations, but it is usually related in some way to success at a communicative task. (Christiansen & Kirby, 2003, p. 304)
ここにある通り, 基本的に進化という観点を考えた際には適応度（フィットネス）を想定することが多い. これにより人工的に自然選択の作用を再現し, その作用によって進化を促すというシミュレーションになるからである.
しかし, その適応度をどのように計算するかというのは, シミュレーションの設計によって異なる. ここでは通常, コミュニケーション課題という観点で成功度を設定しているとまとめているが, これはつまりシミュレーションがあくまでシミュレーションであり, 中立的な機械ではないということがよくわかる.
当然, この恣意性をもって調整できるのがシミュレーションの良い点でもあるが, それと同時に, あくまで人工的な環境下を想定した作為的な部分が入ってしまうことには注意しなければならないであろう.
参考文献
- Christiansen, M. H., & Kirby, S. (2003). Language evolution: Consensus and controversies. Trends in Cognitive Sciences, 7(7), 300–307. https://doi.org/10.1016/S1364-6613(03)00136-0