Мы ещё детально ознакомимся с эволюционными алгоритмами и вообще эволюционным подходом во второй главе.

Идём дальше и кратко коснёмся квазибиологического подхода и его методов. Фактически это отдельное направление исследований в искусственном интеллекте, так как оно основано не на цифровом моделировании in silico разных аспектов интеллекта, а на применении биомолекулярных механизмов для того же самого. Этот подход ещё называется «биокомпьютингом», и это очень перспективное направление. В рамках квазибиологического подхода разработано большое количестве методов – начиная от биомолекулярной электроники, молекулярных вычислений и заканчивая нейрокомпьютингом. В последнем направлении важной вехой является разработка нейроморфных чипов. И иногда мне кажется, что прорыв в области искусственного интеллекта будет лежать на пересечении трёх областей – техники, информатики и химии. Но посмотрим…

В основе этого подхода лежит понимание, что феномены человеческого поведения, наша способность к обучению и адаптации есть следствие именно биологической структуры и особенностей её функционирования. Хотя, скорее всего, это очень слабая гипотеза. Вычисления в рамках квазибиологического подхода организуются при помощи живых тканей, клеток, вирусов и различных биомолекул. Часто используются молекулы дезоксирибонуклеиновой кислоты, на основе которой создают ДНК-компьютер. Кроме ДНК, в качестве биопроцессора могут использоваться также белковые молекулы и биологические мембраны.

Обычно для решения определённой задачи создаётся так называемая «индивидуальная машина», которая, в отличие от универсальной машины Тьюринга, направлена на решение конкретной задачи, причём обычно делает это более эффективным способом, поскольку индивидуальная машина специально сконструирована для решения именно этой задачи. Машина Тьюринга, лежащая в основе стандартной вычислительной модели, выполняет свои команды последовательно, а в рамках квазибиологической парадигмы часто рассматривается массовый параллелизм. Ну вот если, к примеру, рассмотреть ДНК-компьютер, то в нём все молекулы ДНК одновременно участвуют во взаимодействиях, параллельно проводя вычисления.

Два самых главных направления в рамках квазибиологического подхода – это молекулярные вычисления и биомолекулярная электроника. Можно ещё упомянуть нейрокомпьютинг и создание нейроморфных чипов, но они чаще всего рассматриваются как часть структурного подхода и искусственных нейронных сетей.

Молекулярные вычисления – это отдельная вычислительная модель, в которой решение задачи осуществляется при помощи проведения сложных биохимических или нанотехнологических реакций. Молекулярные компьютеры – это молекулы, запрограммированные на нужные свойства и поведение, которые, участвуя в химических реакциях, как бы «выращивают» результат. Что интересно, идею биокомпьютинга подсказал выдающийся математик Джон фон Нейман в своей книге «Теория самовоспроизводящихся автоматов», которую, кстати, очень рекомендую для внимательного чтения. В этой книге описан проект клеточных автоматов, которые могут самовоспроизводиться, как живая клетка.

Почти в каждой живой клетке нашего организма есть длинная молекула ДНК, кодирующая генетическую информацию. При помощи различных ферментов цепочки ДНК могут быть разрезаны, склеены, в них могут добавляться буквы генетического кода или удаляться из них. Всё это – базовые операции работы с информацией, которые могут быть использованы для производства вычислений. Более того, цепочки ДНК могут воспроизводиться и клонироваться. Это позволяет запустить массовый параллелизм поиска решения. В небольшой пробирке после проведения должным образом сконструированной биохимической реакции будет получен результат, который считывается специальной аппаратурой.

Интерес вызывает то, что для некоторых задач молекулярные компьютеры очень быстро и точно находят приемлемые решения, в то время как традиционные компьютеры затрудняются это сделать. Например, решение задачи коммивояжёра, т. е. поиска кратчайшего пути обхода графа, при помощи реакций с ДНК осуществляется практически мгновенно, в то время как для обычного компьютера требуется огромное количество времени. Правда, тут есть одна тонкость, которая мешает работе обычному компьютеру, – это комбинаторный взрыв. И если в традиционной архитектуре он ведёт к увеличению времени решения, то для ДНК-компьютера требуется подготовка огромного количества вариантов нуклеотидных нитей. Соответственно, объём пробирки растёт так же, как и количество вариантов в комбинаторном взрыве.

В общем, часто биокомпьютинг можно охарактеризовать как новую парадигму вычислений, которая, в отличие от традиционной вычислительной модели, работает быстро, но при решении сложных задач с комбинаторным взрывом растёт не время вычислений, а необходимый для них объём биокомпьютера.

Вместе с тем в последнее время всё активнее разрабатывается агентный подход к построению искусственного интеллекта. В рамках этого подхода изменена точка зрения на цель построения интеллектуальной системы и считается, что построить нужно систему не с разумным поведением, а с рациональным. С одной стороны, это серьёзно облегчает задачу, поскольку, в отличие от понятий «разум» или «интеллект», понятия «рациональность» и «рациональное поведение» можно строго формализовать (например, рациональное поведение – это выбор и достижение оптимальной цели с минимизацией затраченных на это ресурсов). С другой стороны, для демонстрации рационального поведения агент должен обладать достаточной «разумностью», чтобы определить цель, составить стратегию её достижения и выполнить её.

Каждый агент – это полноценная кибернетическая машина, которая имеет систему управления, непрерывно получающую информацию с сенсорных систем агента и воздействующую на окружающую среду при помощи исполнительных устройств (или актуаторов). При этом подход не определяет сущность сенсорных систем и актуаторов – их природа может быть произвольной. Поэтому агентный подход одинаково применим как к чисто программным сущностям, работающим в некоторой искусственной среде, так и к программно-аппаратным комплексам, равно как и вообще к биологическим системам.

Общая схема агента и его взаимодействия со средой

Агентный подход интересен тем, что в его рамках можно использовать эволюционные алгоритмы, которые подбирают интеллектуальных агентов, исходя из степени их приспособленности к достижению цели. Во время взаимодействия агентов осуществляется отбор наиболее успешных, которые затем используются для генерации нового поколения агентов, среди которых опять применяются те же самые процедуры оценки и отбора. В итоге наиболее успешное поколение решает задачи и достигает целей наиболее эффективным образом. Это идеальный вариант, который сегодня сложно достижим, но стремиться к нему интересно. Также агентный подход лежит в основе так называемых многоагентных систем, в рамках которых осуществляется общее целеполагание, после чего каждому индивидуальному агенту даётся свобода действий в определённых рамках, где он имеет возможности и альтернативы по разработке и реализации различных стратегий достижения своей частной цели. В процессе этого агенты взаимодействуют друг с другом и со средой, обмениваясь информацией и выполняя запросы других агентов. Кроме того, вполне может быть использована идея так называемого «роевого интеллекта», когда каждая отдельная «особь» (то есть агент) интеллектом не обладает, но в целом «рой» (множество агентов, многоагентная система) обладает определёнными интеллектуальными способностями. Надо отметить, что всё перечисленное является одним из наиболее перспективных направлений исследований по искусственному интеллекту.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».