计算机科学如何利用达尔文式变革的力量

综合 2021-01-22 12:20:55

根据一对简单的进化原理(机会突变和自然选择),自然在我们周围构建了几乎不可思议的丰富生活。尽管我们具有先进的科学技术,但人类的设计和工程学仍在努力模仿自然界的技术及其无穷无尽的创造力。但这可能正在改变。

在一篇新的观点文章中,斯蒂芬妮·福雷斯特(Stephanie Forrest)和里斯托·米库库莱宁(Risto Miikkulainen)探索了一个称为进化计算(EC)的领域,其中在计算机系统中模拟了达尔文进化的各个方面。

该研究强调了我们的机器在复制进化过程中所取得的进步,以及这对工程设计,软件改进,游戏策略,机器人技术甚至医学的意义,同时还有助于人们对生物进化的基础问题有更深入的了解。

Forrest表示:“利用当今可用的大量计算资源,演化计算已准备就绪,可以提供AI的下一代进步。”

Forrest负责亚利桑那州立大学生物设计,安全与社会生物设计中心。Miikkulainen来自德克萨斯大学奥斯汀分校。

他们的研究发现发表在最新一期的《自然机器智能》杂志上。

本文着重于达尔文进化论的六个标志,并研究了数字系统如何很好地复制这些特征,以便找到解决复杂问题的方法并产生新颖的结果。它们是:开放性,组织结构的重大转变,中立性和随机漂移,多目标,复杂

基因型到表型的映射以及共同进化。

自然指导

达尔文的非凡见解揭示了随机迭代过程如何在初始条件下起作用,以不断提高生物体的适应能力-繁殖和繁殖的能力。通过实现这些称为进化计算的机制,计算机科学家试图通过类似的变异和选择过程,而不是通过手动设计此类解决方案,随着时间的推移逐步发展出针对各种问题的解决方案。

进化计算的使用涉及在计算机上创建初始的个体种群,然后使用变异,选择和继承的原理随着时间的推移进化种群。尽管基本思想很简单,但是涉及的细微之处却变得非常复杂。进化计算方法的用途也非常广泛,使研究人员可以对随时间变化的生物系统(例如生态系统或癌症)以及社会系统(包括经济或政治动态)进行建模。

原则上,几乎任何系统或技术都具有一定程度的计算机自动化潜力,包括计算机程序的设计,开发和调试,这是计算机科学的长期目标。

计算的创造力

研究人员对从大自然的剧本中借用页面感到如此兴奋的原因之一是,进化原理的使用会导致原始的解决方案无法事先预测,从而使计算机能够比同等的血肉专家做出更好的猜测。

越来越复杂的算法以及巨大的计算能力推动了进化计算的令人兴奋的发展,在过去的20年中,计算能力已经增长了数百万倍。这样就可以对各种现实过程进行仔细的建模,包括模拟和设计用于农业增长的新公式,针对伤害和疾病的智能处理以及对机器人和自动机的微调控制。

电脑时代蓝图

在研究中强调的六个进化标志中,研究人员在应用其中几个方面取得了重大进展。进化的一个令人吃惊的特征是它的开放性,或无限地推进转化过程的能力,而没有建立最终状态。这项研究列举了一些人造生活方案的例子,这些方案已经实现了一定程度的开放性。

多目标性暗示了生物适应性的复杂性,这是各种权衡取舍的结果,例如,在用于寻找食物的资源与吸引伴侣,产生足够的后代和保护幼小的资源之间进行了权衡。许多这样的功能必须相互平衡才能获得最大的繁殖成功。研究人员最近在使用EC的程序中模仿多目标性方面取得了进展。

在EC系统中建模的达尔文进化的另一个关键特征是共同进化(co-evolution),即在复杂的合作和竞争网络中,多种物种在进化过程中相互作用的现象。这样的动力已经进入EC应用程序,包括游戏,机器人导航和多主体问题解决。

未来的挑战

然而,自然界在她的背心附近保留了一些进化卡。事实证明,某些达尔文式方法比其他方法更难于选择解决问题的计算机程序。此外,尽管进化计算技术通常可以模仿自然界中发现的过程,但也存在显着差异。与达尔文进化论不同,欧共体倾向于通过对小种群施加强大的选择压力来运作,而小种群则抑制了遗传漂移等中性过程。

此外,在自然界中,最终生物形式或表型将从中出现的遗传模板要灵活得多,并易于进行胚胎学和表观遗传学修饰,从而产生更具创造性和不可预测的结果。研究人员希望改进这种基因型到表型的映射,将丰富的环境相互作用纳入其中,以更好地近似自然界产生新颖性的深刻能力。

最后,进化论最令人印象深刻的壮举仍然是人们对它的理解太差,无法通过计算机复制,即实现重大组织转型的能力。在这里,达尔文过程可以随着时间的流逝而产生结构上不可思议的变化,例如,从自我复制分子到膜结合细胞,多细胞生物,先进的社会结构以及语言和文化社会的发展。要探究自然的组织过渡的细节,还需要做更多的工作。

然而,进化计算的惊人进步可能会在机器创造力的发展中起到指导作用,推动工程技术的创新,并希望阐明仍在进化研究中存在的许多谜团。

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