Шамис А.Л. Вектор эволюции:
Жизнь, эволюция, мышление с точки зрения программиста. № 67 № 18. Изд. стереотип.

Оглавление

Введение

Работа над этой книгой начиналась со статьи "О направленной эволюции с точки зрения программиста". Представлялось, что "взгляд со стороны" и предложение на этой основе определенных гипотез может оказаться полезным для понимания некоторых важных вопросов, касающихся эволюции живого. Первым из этих вопросов был рассматривавшийся в статье вопрос о направленности эволюции, необходимой для объяснения ее темпов.

Однако тема оказалась очень широкой, что потянуло за собой много других связанных с ней вопросов, в том числе таких как: жизнь, мышление, эволюция знания, прогрессивная эволюция, информация, организация,эволюция и энтропия, социальная эволюция, перспективы разработки искусственного мышления. Рассматривались и некоторые другие сопряженные вопросы.

Все это, хотя и имеет отношение к эволюции жизни, интересует не только биологов, но и психологов, философов, физиков, математиков и инженеров. Проблема является комплексной, и любой занимающийся ей специалист вынужденно вторгается в чужие профессиональные области.

Считается, что для научной разработки и понимания таких сложных проблем, как жизнь, разум и эволюция жизни, необходимы междисциплинарные исследования. Природа едина. Наши усилия понять ее относятся к разным наукам, каждая из которых имеет свой предмет и метод исследования. Это оправдано частым отсутствием общих целостных представлений и попытками "прощупать" объект исследования с разных сторон. Есть надежда, что получаемые частные научные результаты будут в конечном счете интегрироваться в рамках междисциплинарных исследований, что в идеале может привести к единому полному и целостному представлению.

Необходимость комплексных междисциплинарных исследований часто провозглашается, но практически они не проводятся. Известно много примеров взаимодействия биологии, психологии, философии и точных наук. Однако эти взаимодействия еще нельзя назвать междисциплинарными исследованиями, поскольку они, как правило, ограничиваются только обменом информацией. Но и это обычно бывает связано с определенными и часто значительными трудностями, поскольку представители разных наук говорят на разных профессиональных языках.

Но даже и такое взаимодействие бывает полезным. Например, в биологии для понимания многих проблем полезным было использование представлений о законах термодинамики, об устойчивости, о положительных и отрицательных обратных связях, о замкнутых и разомкнутых контурах регулирования, о принципах оптимальности. Это только отдельные, но наиболее значимые примеры.

Определяющей информации, идущей от биологии к точным наукам, меньше. Можно упомянуть о формальных распознающих нейронных сетях, в которых используются некоторые сведения о работе естественных нейронов. В плане рассматриваемых ниже тем определенный интерес представляют работы по эволюционному моделированию и генетическим алгоритмам.

Генетические алгоритмы чаще всего применяются в задачах многопараметрической оптимизации. В этих работах используются очень общие и довольно приблизительные представления о биологической эволюции. И тем не менее с помощью генетических алгоритмов практически решаются некоторые задачи оптимизации. Кроме того, определенный опыт работы с подобными задачами позволяет сделать некоторые предположения о возможных необходимых свойствах механизмов направленной эволюции. При этом может возникнуть и обратная связь от точных наук к биологии.

В плане междисциплинарного взаимодействия особняком стоит фундаментальная работа Э.Бауэра "Теоретическая биология". Сформулированный в этой работе принцип устойчивого неравновесия, а также и другие представления Бауэра определяют сущность отличия живой материи от неживой. Правда, эти идеи не только еще далеки от использования, как в теоретических, так и в практических работах по моделированию мышления, проводящихся в рамках точных наук. Эти идеи не нашли еще полного понимания и в биологии.

Еще одна возможность полезного взаимодействия биологии и точных наук основана на том, что при рассмотрении некоторых проблем эволюции, так же как и при решении задач управления, часто возникает принципиальная проблема многоэкстремальности. Решение многоэкстремальных задач путем последовательных малых шагов, направленных на каждом шаге на максимизацию целевой функции, в общем случае невозможно. Очевидно, что многие успешно решаемые эволюцией задачи многоэкстремальны. Поэтому для понимания некоторых проблем эволюции могут оказаться полезными идущие от техники и математики представления о многоэкстремальных задачах и способах их решения.

Из рассмотрения общей логики процесса эволюции и структуры сложных информационных моделей вытекают не только требования к необходимой иерархической организации строящейся в мозге модели проблемной среды, но и требования к необходимой иерархической организации генетической информации, управляющей внутренней работой, развитием и эволюцией живых организмов.

Выработка представлений о сути прогрессивной эволюции, т.е. о ее общей цели и глобальной направленности, невозможна без обсуждения таких важных понятий, как энтропия, информация, принципы равновесной и неравновесной термодинамики, организация и самоорганизация, принципы оптимальности.

Социальная эволюция и развитие цивилизации на определенном уровне рассмотрения сопоставимы с прогрессивной эволюцией живых организмов. На основе этих сопоставлений возможны гипотезы как о способах количественной оценки уровня цивилизации, так и о закономерностях и перспективах социальной эволюции.

И наконец, прогнозы об эволюции искусственного мышления могут ориентироваться не только на существующие научные и практические результаты разработок в этой области и не только на возникающие при этом проблемы. Эти прогнозы должны опираться на представления о различных преимущественно качественных физиологических и психологических моделях разных видов мышления и на оценки сложности моделирования соответствующих реализуемых в мозге естественных информационных процессов.

При попытках полного моделирования мышления, и в особенности таких его функций, как сознание, воля, активность, творчество и эмоциональные оценки, очень полезным для точных наук может оказаться не только взаимодействие с биологией, но также и в неменьшей степени взаимодействие с психологией и философией.

Об авторе

Кандидат технических наук, лауреат премии Правительства РФ в области науки и техники. Долгие годы проработал в Научно-исследовательском центре электронно-вычислительной техники (НИЦЭВТ). Более сорока лет занимается теоретическими и практическими проблемами искусственного интеллекта, разработкой прикладных интеллектуальных технологий. Основная сфера его интересов – моделирование восприятия и поведения. Ведущий ученый страны в области машинного зрительного восприятия и автоматического распознавания текстов. Один из создателей знаменитых систем распознавания FineReader и FormReader.