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Deep Evolution Lab - 拡張説明書 / Extended Manual

AIと共に学び、進化し、すべてのブロックを打ち砕け。 Train, evolve, and break bricks with your AI companion.

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■ 日本語

「Deep Evolution Lab」は、深層学習（ディープラーニング）と遺伝的アルゴリズムを用いてAIをゼロから育成する実験型シミュレーションゲームです。あなたはAIたちの「親」となり、環境やルールを書き換えながら、彼らがブロック崩しの達人になるまでを見守り、導きます。

【ゲームの目的】 世代交代を繰り返すAI個体の中から、環境に適応した最も優秀なプレイヤーを厳選・育成し、障害物（デブリ）を避けながらすべてのブロックを破壊する全クリアを目指します。

【遊び方・ステップ】

1. 初期パラメーターの設定: ゲーム開始前に、AIの脳の構造や学習のルールを調整します。
2. 成長を見守る: AIが実際にゲームをプレイする様子をリアルタイムで観察しましょう。
3. 分析と進化: 画面の「進化履歴グラフ」で進化の推移を確認し、「ニューラルネットワーク可視化」でAIが今何を考えてパドルを動かしているのか（赤：行動の促進、青：抑制）を視覚的に理解します。
4. AIに相談する: 「成長記録と相談文を生成」ボタンを押し、出力されたプロンプトをChatGPTやGeminiなどのLLM（大規模言語モデル）に送ってみてください。共同保護者AIから具体的なアドバイスが得られます。
5. 反映する: アドバイス文をそのまま「返事をインポート」欄に貼り付けてインストールし、次世代の最強AIを育て上げましょう。

【🔬 パラメーター完全解析リスト（限界値シミュレーション）】 各パラメーターを最小値（Min）または最大値（Max）に設定した際、何が・いつ・どのように変化するのかの一覧です。

◆1. シミュレーション速度（動的パラメータ）

 ・反映されるタイミング：【即座に反映】スライダー操作後すぐにゲームの処理速度が変わります。 

・最小値【1x (等速)】にすると： 等速で描画されます。AIのパドルさばきやボールの挙動、脳の点滅をじっくりと観察・分析するのに最適です。 

・最大値【10x (10倍速)】にすると： 物理演算と世代交代が10倍の速さで超高速処理されます。短時間で多くの世代を学習させたい時に最適です。

◆2. 突然変異率（動的パラメータ）

 ・反映されるタイミング：【次世代誕生時から】現在の世代が全員全滅し、次の世代が生まれる瞬間から変わります。 

・最小値【0.01 (1%)】にすると： 子供が親の考え方をほぼ完璧にコピーします。優秀な戦略が安定して受け継がれますが、新しい攻略法のひらめきがなくなり停滞しやすくなります。

 ・最大値【0.50 (50%)】にすると： 脳の配線の半分がランダムに書き換わります。奇天烈な行動をとる個体が大量発生し、偶然の超天才が生まれる可能性が高まりますが、引き継いだはずの優秀な技術は崩壊します。

◆3. 突然変異の強さ（動的パラメータ）

 ・反映されるタイミング：【次世代誕生時から】現在の世代が全員全滅し、次の世代が生まれる瞬間から変わります。

 ・最小値【0.05】にすると： 突然変異が起きても、親の思考からミリ単位の位置調整レベルの微小な変化しか行いません。優れたプレイスタイルを煮詰める「仕上げの学習」に向いています。 

・最大値【1.00】にすると： 突然変異時の思考の振り幅が最大になり、脳の配線が180度変わるような改変が起きます。これまでの常識を捨て、まったく新しいスタイルを探索させたい時に有効です。

◆4. 交叉ブレンド率（動的パラメータ）

 ・反映されるタイミング：【次世代誕生時から】現在の世代が全員全滅し、次の世代が生まれる瞬間から変わります。

 ・最小値【0.00 (0%)】にすると： 2つの優秀な親の脳を混ぜ合わせず、パーツごとにどちらか片方の親の配線をそのまま引き継ぎます。親の尖った個性がそのまま残りやすくなります。

 ・最大値【1.00 (100%)】にすると： 選ばれた2つの親の脳の特性を完全に足して2で割った「中間的な脳」を作ります。両親の長所を平均化したハイブリッドが生まれますが、尖った強みはマイルドに薄まります。

◆5. エリート保存数（動的パラメータ）

 ・反映されるタイミング：【次世代誕生時から】現在の世代が全員全滅し、次の世代が生まれる瞬間から変わります。

 ・最小値【1】にすると： 前世代のトップ（1位の天才）だけが無傷で保護され、残りはすべて遺伝子シャッフルの対象になります。停滞を防ぎやすいですが、全体の平均値は安定しにくくなります。

 ・最大値【10】にすると： 成績上位10位までのAIがそのまま次世代へ引き継がれます（※個体数が10の場合、全員がそのまま残るため進化が完全停止します）。築き上げた軍団を維持したい場合に適しています。

◆6. 1世代の個体数（構造パラメータ）

 ・反映されるタイミング：【第1世代からの再起動時】適用ボタンを押し、学習を完全にリセットした時に変わります。

 ・最小値【10個体】にすると： 挑戦するAIが10体のみになります。動作負荷が最も軽く軽快にサクサク動きますが、個体数が少なすぎるため優秀な突然変異を引き当てる確率が下がります。

 ・最大値【100個体】にすると： 1世代に100体ものAIを同時に競わせます。多様性に満ちた優秀なエリートが出現しやすくなりますが、1世代の処理時間が長くなり、端末への負荷が高くなります。

◆7. 隠れ層の数（構造パラメータ）

 ・反映されるタイミング：【第1世代からの再起動時】適用ボタンを押し、学習を完全にリセットした時に変わります。

 ・最小値【0層 (反射回路)】にすると： 位置情報を見たら何も深く考えずに動く「単純な反射回路」になります。序盤の学習スピードは最速ですが、障害物を先読みして避けるといった複雑な状況判断ができません。

 ・最大値【5層 (深層ネットワーク)】にすると： AIの脳細胞の階層が非常に深くなり、複雑な因果関係をシミュレートできます。「デブリを数秒前に察知して高度に回避する」等のプロ級の戦略を学ぶポテンシャルを持ちますが、正解に辿り着くまでに膨大な時間がかかります。

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■ English

Deep Evolution Lab is an experimental simulation game where you use Deep Learning and Genetic Algorithms to train AI agents from scratch. You act as the "Co-parent" of these agents, modifying their environment and rules, guiding them until they master the game of Breakout.

[Goal of the Game] The goal is to select and breed the most adaptive AI agents across multiple generations, creating the ultimate player capable of destroying all bricks while skillfully dodging falling hazardous debris.

[How to Play]

1. Initialize Parameters: Before starting, adjust the AI's brain structure and learning rules in the Control Panel.
2. Observe Growth: Watch your AI agents play the game in real-time.
3. Analyze & Evolve: Track performance trends via the "Evolution History Graphs" and gain visual insight into the AI's decision-making process through the "Neural Network Visualization" (Red: Excitation, Blue: Inhibition).
4. Consult Your AI Mentor: Click "Generate Growth Log" to export your data. Paste this prompt into an LLM (such as ChatGPT or Gemini) to receive tailored advice on parameter tuning.
5. Apply Improvements: Simply paste the LLM response back into the "Import Data" form to instantly inject the expert genetic recommendations into the next generation.

[🔬 Complete Parameter Analysis List (Limit Simulations)] A comprehensive guide detailing what changes, when it triggers, and how it impacts the AI when each parameter is set to its Minimum (Min) or Maximum (Max) limits.

◆1. Simulation Speed (Dynamic Param)

• Application Timing: [Immediate Change] Alters the game loop speed in real-time.
• At Minimum Value [1x (Normal Speed)]: The simulation runs at standard speed. Perfect for human analysis, allowing you to carefully study paddle adjustments and neural pathways.
• At Maximum Value [10x (Max Speed)]: Calculations and generation transitions are processed at 10x speed. Ideal for blasting through dozens of generations in a short time.

◆2. Mutation Rate (Dynamic Param)

• Application Timing: [At Next Gen Birth] Triggers when the current generation wipes out.
• At Minimum Value [0.01 (1%)]: Offspring copy their parents' brain weights almost perfectly. It preserves top-tier strategies but removes the creative spark, causing the line to stagnate.
• At Maximum Value [0.50 (50%)]: Half of the neural connections are randomized upon birth. This creates massive structural diversity, increasing the odds of spawning a breakout genius, but master skills are mostly destroyed.

◆3. Mutation Amount (Dynamic Param)

• Application Timing: [At Next Gen Birth] Triggers when the current generation wipes out.
• At Minimum Value [0.05]: Mutations cause tiny, microscopic shifts in brain weights. This is ideal for fine-tuning a generation that already possesses a stellar playstyle, locking in precision.
• At Maximum Value [1.00]: The degree of variation reaches its maximum limit, allowing weights to completely flip. It forces the AI line to discard past conventions and explore radically new techniques.

◆4. Crossover Blend Rate (Dynamic Param)

• Application Timing: [At Next Gen Birth] Triggers when the current generation wipes out.
• At Minimum Value [0.00 (0%)]: Distinct neural nodes are inherited entirely from one parent or the other without blending. This cleanly preserves the explicit individual traits of the elite parents.
• At Maximum Value [1.00 (100%)]: Creates an averaged "middle-ground brain" by mathematically blending traits of both parents. Good for producing well-rounded hybrids, but risks diluting aggressive individual strengths.

◆5. Elite Count (Dynamic Param)

• Application Timing: [At Next Gen Birth] Triggers when the current generation wipes out.
• At Minimum Value [1]: Only the single absolute best agent is protected unchanged. The other remaining slots are open to heavy genetic shuffling. Prevents stagnation, though average scores may fluctuate.
• At Maximum Value [10]: The top 10 best-performing agents slide directly into the next generation. (Note: If your Population Size is 10, this freezes evolution). Best used to clone an elite squad you've engineered.

◆6. Population Size (Structural Param)

• Application Timing: [Requires Hard Reset] Applied only when restarting from Gen 1.
• At Minimum Value [10 Agents]: Only 10 AI agents are tested per generation. Places virtually zero processing load on your device, resulting in fluid rendering, but limits genetic diversity.
• At Maximum Value [100 Agents]: 100 AI agents compete simultaneously. This mass-scale pool escalates the probability of striking an exceptional genetic mutation, but cycles take longer to process.

◆7. Hidden Layers (Structural Param)

• Application Timing: [Requires Hard Reset] Applied only when restarting from Gen 1.
• At Minimum Value [0 Layers (Reflex)]: The AI maps input data directly to immediate outputs like a basic reflex arc. Early learning is fast, but it lacks the depth required for complex multi-tasking maneuvers.
• At Maximum Value [5 Layers (Deep Net)]: Establishes a highly sophisticated deep neural network structure, allowing the AI to formulate professional-grade strategies (e.g., predicting a debris path), though it requires vast generation cycles to solve.