Примерно 10 лет назад я заинтересовался исследованиями в области искусственной жизни. В качестве введения в предмет мне посоветовали книгу Дарио Флориано и Клаудио Маттиусси Биоинспирированный искусственный интеллект: теории, методы и технологии. В книге обстоятельно рассказывалось про исследования в области эволюционных систем, клеточных автоматов, нейронных сетей, систем развития, систем, напоминающих иммунную систему, и систем, которые можно отождествить с поведением. В заключительной главе книги рассматривались сообщества роботов и предполагалось, что именно на этом пути можно найти объяснение вечных вопросов.
В то время мне понравилась идея, что сообщество роботов является прообразом реализации идеи «Целое больше, чем сумма его частей» . У отдельно взятого робота можно увидеть недостатки, но коллектив роботов должен быть способен на большее. Должен признаться, что за прошедшее время мой энтузиазм, вызванный книгой Флориано и Маттиусси, приутих. Недавно я увидел книгу 2019 года Социальные сообщества роботов (авторы В. Э. Карпов, И. П. Карпова, А. А. Кулинич) и ниже мои измышления по этому поводу.
Книга характеризуется таким образом:
‘Эта монография является первой в нашей стране попыткой систематического изложения принципов построения социумов роботов, т.е. использования моделей и методов социального поведения применительно к системам групповой робототехники.’
Объектом исследования является «агент», «робот», «анимат»:
‘В монографии используются такие термины как «агент», «робот», «анимат» . Во многом все они синонимичны и ситуативны. Термин «робот» будет обычно использоваться тогда, когда требуется подчеркнуть «аппаратные», «технические» аспекты. Для задач более абстрактных, модельных чаще будет использоваться термин «агент» . Когда же нас будет больше интересовать поведение, да еще биологически инспирированное, то будет использоваться понятие «анимат» .’
Интересно отметить, что авторы признают скромность успехов при построении социальных роботов:
‘Утверждение о скромности успехов современной групповой робототехники, центр тяжести которой явно тяготеет к задачам группового движения, является, возможно, излишне пессимистическим взглядом. Однако отсутствие реально значимых практических результатов в этой области не может не настораживать. По крайней мере, общие декларируемые принципы групповой робототехники так и остались не реализованными.’
Одно из предлагаемых решений связано с моделями социального поведения, основанными на биологически инспирированных методах. На этом пути рассмотрены модели с использованием эмоций, темперамента, самосознания и субъективного «Я». Целая глава посвящена моделям агрессивного поведения (невозможно же представить себе социум роботов без «пасть порву»). Рассмотрены модели коммуникации между роботами, образование коалиций, возникновение командного поведения и даже вопросы нравственности. В то же время большинство технических решений крутится вокруг моделирования колонии муравьев. Авторы чувствуют возникающий когнитивный диссонанс и пишут следующее:
‘Разумеется, здесь и далее термин «муравей» должен рассматриваться большей частью в метафорическом смысле. Вряд ли было правомерным говорить о непосредственном применении рассмотренных механизмов социального поведения или индивидуальной организации особи к муравью. … В этом смысле модель муравья, как конечная цель исследования, — это своего рода химера, т.е, искусственный объект, созданный из моделей-фрагментов, описывающих или относящихся к совершенно иным живым существам. … Поэтому одной из задач настоящего исследования является определение того, будет ли такая химера, метафорический муравей (точнее — колония муравьев) жизнеспособен с технической точки зрения.’
Отмечу, что книга техническая, а не научно-популярная, но в любом случае книга будет полезной при обсуждении общих вопросов, связанных с биологией. Книга дает возможность возможность противопоставить разговорам биологов рассуждения робототехников. Биологи говорят о социобиологии — пожалуйста, социальность существует даже у роботов. Инстинкты, фиксированный комплекс действий, эмоции, темперамент, агрессия, кооперация, поведение, коммуникация и т.д. — все это можно запрограммировать и продемонстрировать на уровне социума роботов. Было бы интересно посмотреть на реакцию биологов, на их ответ на претензии робототехников.
Ниже я остановлюсь на одном общем вопросе, связанном с использованием кибернетической парадигмы (к слову сказать, биологи вовсю ее используют). Агент получает информацию из внешнего мира, проводит на основе их вычисления, а результат вычислений осуществляется в действиях агента. Парадигма основана на убеждении, что вычисления принимают участие в причинно-следственных связях. Тем не менее, я пришел к заключению, что противопоставление материя-вычисления в кибернетической парадигме является всего лишь замаскированным дуализмом в духе душа-тело, что явилось одной из причин моего охлаждения к идеям искусственной жизни.
Естественно, что сказанное не имеет никакого отношения к практическим приложениям, а является всего лишь упражнением в рамках спекулятивной философии. Итак, с точки зрения причинно-следственных связей требуется обосновать следующую цепочку процессов:
1) Движение материи по законам физики приводит к появлению информации в агенте.
2) Поступающая информация используется алгоритмом агента, результаты которого выдают информацию к действию.
3) Информация к действию влияет на движение агента и таким образом на движение материи.
Теперь наложим одно существенное ограничение, а именно, при обсуждении вопроса требуется исключить из рассмотрения человека (то есть, исключить антропоцентризм и антропоморфизм). В конечном итоге, человек является достаточно поздним творением эволюции, поэтому данное ограничение необходимо для рассмотрения организмов, существовавших на ранних этапах эволюции.
Ограничение достигается при использовании убеждения, которое для краткости будет именоваться Ф (физика):
Ф. Материальная система переходит из предыдущего состояния в последующее по законам физики.
Так вот, убеждение Ф делает невозможным участие вычислений в каузальных отношениях, связанных с движением материи, то есть, цепочка 1) — 3), озвученная выше, теряет свою силу. Для доказательства я ограничусь рассмотрением работы компьютера, то есть шага 2). Компьютер является материальной системой, для которой полностью применимо убеждение Ф. Таким образом, все каузальные отношение в компьютере связаны с физикой, а вычисления играют исключительно роль эпифеномена. Формально можно сказать, что начальные и граничные условия материальной системы «компьютер» приводят к тому, что последовательность физических состояний «компьютер» можно отождествить с исполнением алгоритмы.
Когда человек включается в рассмотрение, то все становится абсолютно понятно. Именно человек обеспечил выполнение соответствующих начальных и граничных условий для исполнения своих целей. Компьютер (или робот) являются созданием человека для решения практических задач и таким образом физические процессы, протекающие в компьютере, для человека тождественны вычислениям. Концептуальные проблемы начинаются, когда мы убираем человека из рассмотрения и оставляем исключительно движение материи. В этом случае возможность отличить физические переходы системы, связанные с вычислениями, от таковых, не связанных с вычислениями, полностью пропадает. Физические состояния меняются согласно убеждению Ф, но сказать, когда вычисления начинаются и когда заканчиваются, становится невозможно.
Ситуация становится еще хуже при переходе к аналоговым вычислениям (периодически можно услышать, что мозг — это аналоговый компьютер). Аналоговые вычисления заключаются в том, что человек использует результаты одного физического процесса для моделирования другого физического процесса. В данном случае разговор про аналоговые вычисления имеет смысл исключительно при наличии человека и его намерений. Если убрать человека и его цели из рассмотрения, то задача отличия физических процессов, связанных с аналоговыми вычислениями, от таковых, не связанных с аналоговыми вычислениями, становится просто бессмысленной.
На этом останавливаюсь. С моей точки зрения можно сказать, что вычисления происходят исключительно в рамках человеческой практики. Другими словами, вычисления не есть свойство природы (убеждение Ф), а есть конструкция человека, который использует законы физики в своих целях. Таким образом, цепочка 1) — 3) выше с необходимостью связана с антропоцентризмом и антропоморфизмом. Человек создает компьютер и роботов для достижения своих целей, а затем человек уподобляет биологические организмы и самого себя своим творениям. Схоласты воображали Бога логиком, научные революционеры семнадцатого века считали Бога механиком, а интеллектуалы второй половины двадцатого века пришли к видению Бога как программиста.
Информация
Dario Floreano and Claudio Mattiussi, Bio-Inspired Artificial Intelligence: Theories, Methods, and Technologies, 2008.
В. Э. Карпов, И. П. Карпова, А. А. Кулинич, Социальные сообщества роботов: Эмоции и темперамент роботов. Общение роботов. Модели контагиозного, подражательного и агрессивного поведения роботов. Командное поведение роботов и образование коалиций. Пространственная память анимата. 2019.
Обсуждение
https://evgeniirudnyi.livejournal.com/236570.html
2009 О книге Флориано и Маттиусси
Эволюционные системы
Я впервые услышал термин Artificial Life (ALife) от Андрея Кузнецова во Фрайбурге, где он занимался довольно интересными вещами с ДНК. 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 книгу Флориано и Маттиусси и я ее заказал. 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, эволюционное программирование, эволюционные 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. 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 написана 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
который проводится с 2004 года.
Клеточные системы
Вторая глава книги посвящена клеточных системам (cellular systems). Несколько лет назад во Фрайбурге я проcмотрел несколько книг на эту тему, включая New Kind of Science. У Яна Корвинка была аспирантская работа, посвященная Lattice Boltzmann и соответственно были обсуждения на этот счет. Так вот, тогда у меня не сложилось впечатления, что это хорошо. Интересно — конечно, без сомнения, но где-то очень далеко. Поэтому я не ожидал многого от этой главы, но для порядка решил ее прочитать. К моему изумлению во время чтения главы авторам удалось превратить меня в сторонника клеточных систем. Конечно не до такой степени, чтобы их прямо применять, но почитать побольше хочется.
Глава написана очень хорошо. Вначале формальные определения, потом простые примеры, затем очень логичная классификация алгоритмов и в заключение обсуждение ряда избранных вопросов.
Самый известный пример клеточной автомата (cellular automaton) — это игра Жизнь. Наверное все про нее слышали. Но я всегда воспринимал ее только как игру. Оказалось, что с помощью такого примитивного клеточного автомата можно построить все элементы компьютера, как логический гэйт, линию задержки и память. То есть, этот клеточный автомат из игры Жизнь теоретически способен к любым вычислениям. Очень неожиданно.
Другой пример, который меня поразил, это самовоспроизводящая машина фон Нойманна, проект которой сделал также с использованием клеточного автомата. Авторы говорят, что именно это исследование привело к термину искусственная жизнь, что, вообще говоря, имеет смысл. Если устройство может само себя воспроизвести, то это уже одно из свойст жизни. Про эту тему хочется узнать побольше.
Еще один вопрос, который меня заинтересовал, это связь решения уравнения в частных производных и клеточных автоматов. В принципе, про это я знал (см. выше про аспирантскую работу), но в главе перечисляется целая серия работ, где люди исследуют эту связь более систематически. Было бы интересно с ними познакомится.
В заключение про использовании клеточных автоматов в физике. Есть серия работ, где люди хотят придумать законы клеточных автоматов, которые смогут например описать все законы физики. Здесь советуется прочитать New Kind of Science. Надо отметить, что авторы очень хорошо относятся к Стефану Вольфрам. Я помню, что после выхода книги от профессуры в рецензиях были в целом только нарицания. Сейчас после чтения этой главы мне даже захотелось внимательно прочитать New Kind of Science.
Искусственные и гибридные нейронные сети
Третья глава книги посвящена искусственным нейронным сетям. Должен сказать, что всегда относился к этому как к несерьезной игрушке. Первый раз я увидел, что это техника вовсю используется на практике во время короткого периода работы по проекту Искусственное обоняние (EU GOSPEL). Но тогда времени заниматься этим все равно не было, мои задачи были другие.
Глава в книге достаточно большая, видно, что люди основательно поработали в этом направлении. В результате я только бегло просмотрел ее, надо будет читать ее более внимательно.
При беглом чтении самом интересном оказался небольшой раздел, посвященный гибридным сетям, когда люди комбинируют искусственные и естественные нейронные сети. Поиск на эту тему в Google дал интересные статьи — уже есть робот, который использует мозг крысы. С другой стороны, можно через электроды, внедренные в мозг, уже контролировать крысу. Вот, что нас ожидает — гибридные нейронные сети.
Система развития
В четвертой главе рассматриваются системы, развитие которых несколько напоминает развитие живых организмов из клетки. Сюда попадают так называемые переписывающие системы, которые начинают с некоторого текста и далее согласно правилам меняют его. При этом текст на каждой итерации становится все длиннее.
Простейшими системами такого типа являются L-системы, в которых текст интерпретируются как команды для черепашьей графики. Это позволяет из одного символа получить нечто по форме напоминающее растение. Есть аналогия между L-системами и фракталами.
В конце главы упоминаются две более сложные системы, Artificial Evolutionary System и Artificial Ontogeny, которые уже более связаны с процессами в клетке.