Биологические аспекты искусственного интеллекта  

БИОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ЭВОЛЮЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
БИОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ЭВОЛЮЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Метод моделирования проникает сейчас во все науки. Исследуя истоки моделирования, мы приходим к мифам. Мифы - первые модели: человек мысленно населял природу сверхъестественными существами, снабжал их характерами и судьбами, влечениями и возможностями. Достигали люди этим двух целей: явления природы становились более понятными и как-то предсказуемыми. Эти функции - обслуживание понимания, обеспечение понятности и создание предсказаний - остались и у современных моделей [Л. 77]. С точки зрения нашего исследования, определенный интерес представляет книга [Л. 77] о моделях в теории эволюции, об идеях наследования, оптимальности и естественного отбора. Итак, человеческая деятельность в какой-то степени проектируется всегда, но и некоторые естественные процессы и явления бывает полезно рассматривать так, будто они искусственные, спроектированные для достижения некоторой цели. Такой прием широко распространен в биологии. Свое естественнонаучное оправдание он находит в теории эволюции, рассматривающей, в особенности после работ Дарвина, эволюцию как естественный процесс. Эволюции посвящено, в той или иной степени, большое количество работ, например [Л. 29, 32, 52, 58-61, 67, 76-77, 83, 85, 99, 133, 138, 168, 177, 187-188, 212, 217, 221, 229, 239, 256, 260, 281-283, 288, 295, 299, 301, 312, 320, 330, 332, 334, 336, 341]. Данный перечень конечно не претендует на полноту, но позволяет отразить различные интересные подходы к исследуемым нами понятиям. Например, здесь приведены книги по общим вопросам теории эволюции [Л. 29, 61, 83, 133, 239, 246, 288, 334, 341], по общим вопросам биологии [Л. 177, 187-188], по развитию самой идеи эволюции [Л. 58, 61, 99, 234, 301], по генетике [Л. 67, 168, 221, 295, 320], приведены книги классиков, чьи труды оказали огромное влияние на развитие этой области науки [Л. 85, 260, 281-283, 295, 312, 320], указаны некоторые работы, которые в определенном смысле взаимосвязаны с понятием эволюции [Л. 14, 30, 32, 44, 46, 49, 52, 59-60, 68-69, 72, 81, 92, 108, 112, 114, 118, 119, 127, 138, 159-162, 182, 186, 212, 217, 222, 229, 240, 251, 256, 258, 277, 297-299, 306, 324, 330, 332-333, 342, 427-430], а также некоторые научно-популярные источники [Л. 76-77]. Рассмотрим понятие эволюции более подробно.
Платон в мифе об Эпиметее изложил важную идею о существовании единой меры для различных биологических свойств. Эта мера - коэффициент размножения, т.е. среднее число выживших потомков на одного предка [Л. 77, 85, 312]. Чтобы в череде поколений не исчез ни один вид, коэффициент размножения должен быть равен единице. Однако, мир Эпиметея - застывший мир, в котором виды не возникают и не исчезают. Такой мир эволюционного равновесия вроде бы чужд идее эволюции, но, на самом деле, необходим для ее понимания.
В теории эволюции Дарвина рассматривается возникновение одних видов и вымирание других. Очень важно предположение, что виды возникают и исчезают медленно, если измерять время продолжительностью жизни особей этих видов. Тогда получаем, что коэффициенты размножения для ныне живущих видов практически равны единице. Кроме того, появляется еще "фон сравнения" [Л. 77], т.е. это те, кого недавно не стало. Значит, они были "хуже" и их коэффициент размножения стал меньше единицы. Такой фон сравнения - застывшая история, а коэффициент размножения в данных условиях - единая мера оптимальности или совершенства. Конструировать фон сравнения на основе реальной истории сложно, поэтому используются другие подходы. Горбань А.Н. и Хлебопрос Р.Г. в [Л. 77] предлагают выделить все результаты биологических упрощений в "особое царство формальных и математических моделей", а применение таких результатов к классическим биологическим существам рассматривать на правах сравнительного анализа. Обитателей этого нового "царства" они назвали матемазаврами. Это безобидные и полезные существа, заменяющие теоретикам кроликов и дрозофил. Считается, что большинство матемазавров бесцельно слоняется в случайных направлениях, пока не наткнется на пищу. Покушав, матемазавры тут же или чуть позже размножаются и слоняются дальше. Матемазавры эволюционируют очень быстро и могут вести себя более осмысленно.
В конце 20-х годов 20-го столетия оформилось новое научное направление, которое может быть охарактеризовано, как математическая теория эволюции. Впрочем, официального единого названия это направление не имеет, но своим созданием обязано многим исследователям, которые теперь называют себя не биологами, а эволюционистами [Л. 76-77]. Наиболее известные из них: Дж. Б.С. Холдейн, Р.А. Фишер, С. Райт. Интересно, что первые шаги в этом направлении были сделаны еще в 19 веке Т. Мальтусом и, как отмечал Ч. Дарвин, послужили основой для наводящих соображений при создании теории отбора. В целом математическая теория эволюции так же, как и более известное направление, не использующее математику, опирается на идеи Ч. Дарвина об отборе. Отметим, что, в целом, в теории эволюции очень много разнообразных идей, часто противоречащих друг другу. Теория эволюции с помощью естественного отбора предстает перед нами сейчас одним из воплощений идеи Ньютона о динамических моделях: описываются изменения, связанные с наследственными вариациями, рождениями, выживанием, размножением и смертностью на сравнительно небольших временах, и утверждается, что биологическая эволюция сводится к большой последовательности таких изменений.
Со временем выживают те организмы, у которых коэффициент размножения больше. Но это не из-за какого-либо стремления к совершенству, а просто потому, что с ходом времени их доля в системе все увеличивается. При этом коэффициент размножения - просто коэффициент в уравнениях, описывающих изменение численности, а не цель совершенствования. Однако в результате появляется возможность рассматривать его как меру оптимальности. Такого рода динамические модели выживания ("модели дифференциального выживания") призваны объяснить эволюцию. Такой подход (метод) дает возможность конструировать сценарии эволюционного развития и упорядочить данные биологического моделирования.
Идеи эволюционного моделирования применяются не только в биологии, но и при исследовании других научных объектов, например, в астрономии исследуют эволюцию Вселенной. Интересно, что явно свести всю эволюционную биологию к динамическим моделям отбора наследуемых вариаций невозможно и не нужно, но "мыслить все эволюционные события" происходящими "по Дарвину" (по современной синтетической теории) полезно, т. к. это способствует упорядочению и согласованию знаний.
Подчеркнем, что Дарвиновская теория эволюции исходила во многом из аналогии между процессами, происходящими в природе, и селекцией домашних животных и растений. Селекционер был заменен условиями обитания - от них зависят скорости успешного размножения. Живые существа, видоизменяясь, приспосабливаются к новым условиям. Впрочем, термин "приспособление " метафоричен и неточен, так как подразумевает, что изменения происходят целенаправленно и сознательно. В действительности же наиболее важен такой механизм: одним обитателям становится существенно хуже, другим - не настолько или даже лучше. И эти последние вытесняют прежних жителей, даже если вначале, до изменения в среде, были в меньшинстве. Называя такой процесс отбора приспособлением, мы как бы смешиваем его с другими - индивидуальной адаптацией и модификацией индивидуального развития.
При изменении условий все организмы, так или иначе, меняются - адаптируются. Это происходит довольно быстро, но в сравнительно узких пределах. Более широкий диапазон изменений дает модификация индивидуального развития. В новых условиях развитие идет хоть немного, но по другому. Для проявления таких модификаций требуется уже смена нескольких поколений. Эти изменения обычно обратимы и захватывают сразу значительную часть особей. Не вытеснение одних другими за счет изменений в коэффициенте размножения, а просто изменение многих - в этом отличие эволюции путем отбора наследуемых вариаций [Л. 77]. Он действует медленнее всех индивидуальных приспособлений и модификаций, но зато может приводить к "приспособлениям", намного сильнее уклоняющимся от первоначальных свойств.
Однако процесс эволюции не сводится к одному-двум эффектам. Более того, в биологии складывается такая проблемная ситуация, когда умножение знания о деталях не ведет автоматически к углублению понимания целого. В нынешней теории эволюции отсутствует процедура сбора целостной картины из разнообразных фрагментов. Здесь уместно перейти (вернуться) от биологии к нашей предметной области, т.е. к созданию эволюционных баз данных и знаний для синтеза интеллектуальных систем, и даже более того: к эволюции техносферы.
Когда речь идет об эволюции техносферы, то в действительности имеется в виду эволюция человеческой мысли и деятельности [Л. 77]. Человечество подошло вплотную к такому порогу, когда оно может запустить управляемую эволюцию техносферы. Функции человека, при этом, возможно, будут таковы: не придумывание шагов эволюции, а ее запуск, создание базы, рамок, основных правил. При этом, шаги эволюции такая техносфера будет делать уже сама. Отметим, что современное развитие вычислительной техники, кибернетики, математики и других наук позволяет говорить о такой эволюционной техносфере уже без "налета фантастики", а как о ближайшей перспективе. Важно, что, имея такую прикладную проблему в качестве одного из основных мотивов деятельности, теория эволюции получит новые стимулы к развитию, а моделирование эволюционной динамики - конкретные цели.
Как справедливо замечено в [Л. 77], время создания ЭВМ принципиально нового поколения уже пришло. Для таких ЭВМ надо ставить формализованные цели и организовывать "контакт с действительностью". Остальное такие ЭВМ, набираясь опыта, сделают сами, используя при этом эволюционные алгоритмы. Впрочем, адаптация имеет и свои минусы: трудно учитывать концептуальные ограничения, а без этого система может плохо работать в ситуациях, далеких от встречавшихся ранее. Для программируемых машин таких проблем не возникает. Если удастся соединить достоинства этих двух классов машин, то можно будет гибко сочетать программируемость и адаптацию. В частности, такой подход пытаются исследовать и реализовать в рамках создания новых методов обработки данных и конструирования ЭВМ [Л. 5-7, 37, 56, 63, 93, 126-131, 137, 148, 165-167, 189, 244, 245, 263, 274, 287, 343-344, 384-386, 438, 460-461], обучаемых ЭВМ и искусственного интеллекта [Л. 9, 11, 23, 28, 31, 33, 47, 82, 92, 112-118, 171, 203, 232-233, 251, 326-327, 427-430, 438, 462-465, 481-503], нейрокомпьютеров [Л. 17, 76-77, 142, 207-211, 333, 438]. Данная работа также посвящена аналогичным вопросам создания новых обучаемых и адаптирующихся комплексов ЭВМ.
Таким образом, смысл терминов, связанных с эволюцией, в различных областях одинаков, т.е. под этим понимают постепенное изменение системы в течение некоторого интервала времени. Однако, в каждой области знаний, термин "эволюция" имеет свое значение, но вместе с ним можно (как синоним) употреблять термин "адаптация".

Переход на главную страницу
Используются технологии uCoz