Эволюционное моделирование. Проблемы формы и содержания




Скачать 377.37 Kb.
страница1/7
Дата30.04.2016
Размер377.37 Kb.
  1   2   3   4   5   6   7
В.Э. Карпов

НИИ Информационных технологий, г.Москва


Эволюционное моделирование. Проблемы формы и содержания
Новости искусственного интеллекта №5, 2003

Введение


Сложно сказать точно, когда впервые возникла простая идея, заключающаяся в том, что вместо моделирования сложного объекта в уже готовом виде следует заниматься моделированием эволюции некоторого простого объекта. Действительно, запустить эволюционный процесс и ждать, когда с течением времени появится требуемый ответ – это достаточно естественный и привлекательный путь решения сложно формализуемых задач.

История развития этого направления, называемого эволюционным моделированием, весьма характерна и показательна. Не успев оформиться в некоторую строгую и формальную теорию, эволюционное моделирование (ЭМ) на некоторое время уходит с арены активно разрабатываемых методов искусственного интеллекта. Затем, то ли по причине кризиса идей в ИИ, то ли по непреложному закону переоткрытия уже известного, но термин ЭМ спустя много лет возникает вновь. Правда, уже как новое направление ИИ, объединяющее в себе множество методов и моделей со своей классификацией и всеми вытекающими из узкой специализации последствиями.

Да и само понимание методологии ЭМ претерпело такие метаморфозы, что была утеряна изначальная цель этого направления. Дело не в формальных определениях и терминологии. Дело в том, что сложившееся понимание ЭМ перестало быть конструктивным.

В этой статье мы попытаемся обосновать необходимость возврата к пониманию сути ЭМ в изначальном его смысле, что должно привести к появлению предпосылок для создания целостной, единой методологии и принципов построения эволюционных интеллектуальных систем.


История вопроса


Впервые, пожалуй, идея ЭМ была явно сформулирована еще в 60-х гг. Л.Фогелем в работе «Искусственный интеллект и эволюционное моделирование» ([Fogel, 1966] или в русском переводе [Фогель Л. и др., 1969]), которую можно было бы назвать классической, если б она не была, фактически, предана незаслуженному забвению. Причин тому можно выделить несколько.

Начнем с того, что работы Фогеля появились в крайне неудачное для них время. То было время бурного расцвета ИИ, когда одна за другой появлялись новые концепции создания интеллектуальных систем, когда казалось, что вот-вот появится некая панацея, и искусственный интеллект, как синоним искусственного разума, будет создан. Поэтому идея эволюционного моделирования была лишь одной в ряду многих.

Во-вторых, сама работа во многих отношениях не выдерживала критики. К сожалению, авторы лишь декларировали основной эволюционный принцип создания искусственного интеллекта. С содержательной же точки зрения была выбрана далеко не лучшая структура эволюционирующего объекта (в виде детерминированного конечного автомата). А главное, воплощение основного механизма – процесса эволюции – было абсолютно неудовлетворительным. Можно сказать, что процесс эволюции как таковой полностью выпал из рассмотрения.

Самое интересное, что параллельно, практически одновременно с работами Фогеля создавались разнообразные модели, которые могли бы стать основой для эволюции. Например, исследования М.Л.Цетлина по теории автоматов ([Цетлин, 1969]) должны бы дать эволюционному моделированию замечательную модель объекта эволюции. С другой стороны, интенсивно развивались и формализовывались модели эволюции как таковой ([Шмальгаузен, 1968]). Однако пересечения этих трех составляющих ЭМ – самой концепции создания сложных систем на основе эволюции простейших, модели эволюционирующей особи и формальной эволюционной теории – в тот момент, к сожалению, не произошло.

Когда стало ясно, что создание искусственного разума откладывается на неопределенный срок, когда говорить о том, что ИИ и искусственный разум являются синонимами, стало неприличным проявлением дилетантизма (вопросы о том, нужно ли вообще воплощать все проявления человеческого разума, чем отличается интеллект от разума и т.п. мы рассматривать не будем), когда оформился широкий ассортимент узких специализаций направлений в области ИИ, тогда началась постепенная реинкарнация основного тезиса ЭМ о необходимости моделирования процесса эволюции.

Ознаменовалось это прежде всего появлением такого явления, как генетические алгоритмы. Предложенные Холландом [Holland, 1975] генетические алгоритмы (ГА), как водится, изначально претендовали на революционный метод решения интеллектуальных поисковых задач. Приверженцы этого направления утверждают, что ГА основываются на теории эволюции Дарвина (а именно, на идее естественного отбора). О проблемах ГА мы поговорим позже. Пока же достаточно сказать, что сейчас ГА рассматриваются значительно более скромно – лишь как некий стохастический оптимизационный метод, иногда дающий неплохие результаты. Действительно, находить экстремумы с помощью ГА можно. Но не более.

В то же время предпринимались попытки возобновления исследований в области ЭМ. Речь идет прежде всего о работах И.Л.Букатовой ([Букатова, 1975]). Однако даже в одной из наиболее значительных работ ([Букатова и др., 1991]) факторы эволюции лишь декларируются. Фактически речь идет о повторении исследований Фогеля на несколько более высоком качественном уровне с улучшенной методологической (декларативно) проработкой. Даже основной объект эволюции остался на том же уровне, что и у основателей ЭМ.

Заканчивая предысторию вопроса, можно сделать еще пару замечаний. Не исключено, что само мышление человека (по крайне мере та часть, которая относится к понятию инсайта – озарения) является эволюционным процессом. Речь идет о переборе на подсознательном уровне вариантов решения задачи [Тихомиров, 1966]. Раз перебор – значит, необходим механизм эффективного решения этой комбинаторной задачи. А это и есть предмет ЭМ. Кроме того, принятый в ЭМ подход достаточно хорошо сходится и с представлениями биологов относительно того, что отличает живые организмы высокого уровня развития от примитивных. Например, Р.Фокс в [Фокс, 1992] пишет: «биологическое преимущество развитой нервной системы состоит в способности к предсказанию нелинейных событий на основе быстрого моделирования». Тот же Фокс приводит примеры того, как осуществляется это быстрое прогнозирование в системах двигательного контроля, а также в зрительной коре хордовых.


  1   2   3   4   5   6   7


База данных защищена авторским правом ©ekonoom.ru 2016
обратиться к администрации

    Главная страница