Текст написан в июне 2009.
Я впервые услышал термин Artificial Life (ALife) от Андрея Кузнецова во Фрайбурге, где он занимался довольно интересными вещами с ДНК. Вот например его Barbie Nanoatelier
http://parts.mit.edu/wiki/index.php/Freiburg_University_2006
С тех пор я хотел познакомиться с исследованиями в этой области поближе, но вот только сейчас выдалось некоторое время. Люди из группы Artificial Life на LinkedIn посоветовали несколько книжек и я их заказал. Первая пришла
Dario Floreano and Claudio Mattiussi, Bio-Inspired Artificial
Intelligence: Theories, Methods, and Technologies
и ниже идет несколько слов про первую главу из этой книги, которая
называется Evolutionary Systems.
Глава описывает алгоритмы связанные с искусственной эволюцией, у которой есть одно важное отличие от естественной. Я процитирую:
Whereas natural evolution does not have a predefined goal and is essentially an open-ended adaptation process, artificial evolution is an optimization process that attempts to find solution to predefined problems.
Авторы вначале рассматривают основы естественной эволюции, а затем дают интересную классификацию алгоритмов искусственной эволюции: генетические алгоритмы, генетическое программирование, эвлюционное программирование, эвоюционные стратегии, островные модели (island models), стационарная эволюция, simulated annealing, population-based incremental learning. Также коротко рассматривается DNA-computing.
Про генетические алгоритмы в оптимизации я слышал уже давно, но как-то никогда не воспринимал их всерьез. В первый раз я задумался об этом олее серьезно во Фрайбурге, когда готовил лекции по молекулярному моделирования для инженеров. Из книжек следовало, что генетические алгоритмы вполне конкурентны с остальными методами при поиске глобального минимума длинной органической молекулы, см. например слайды 10-14 в лекции
Exploring the energy surface
http://evgenii.rudnyi.ru/doc/teaching/md/md8.pdf
Интересно отметить, что есть некоторая математическая теория (schema theory, Holland 1975), которая пытается объяснить работу генетического алгоритма.
В целом глава произвела очень приятное впечатление. Она написанно достаточно взвешенно. Видно, что авторам нравятся исследования в этой области, однако они также обсуждают за и против, то есть, что можно, а что нельзя ожидать от применения этих методов на практике.
В главе есть ссылка на конкурс
ANNUAL «HUMIES» AWARDS FOR HUMAN-COMPETITIVE RESULTS PRODUCED BY GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION
http://www.genetic-programming.org/hc2005/main.html
который проводится с 2004 года, и приводится пример победителей 2004 года
An Evolved Antenna for Deployment on NASA’s Space Technology 5 Mission
http://www.genetic-programming.org/gecco2004hc/lohn-paper.pdf
Антенны на рис. 1.5 выглядят действительно интересно.
Следующее
Клеточные системы
Искусственные и гибридные нейронные сети
Система развития