logo
 

РУССКИЙ ЯЗЫК

ЛИТЕРАТУРА

 

ИСТОРИЯ РОССИИ

БИОЛОГИЯ

ГЕОГРАФИЯ

МАТЕМАТИКА

Для развития своих виртуальных существ Симс использовал генетический алгоритм, в котором мерой качества (или «функцией приспособленности») являлось то, насколько далеко они могли плавать, ходить или прыгать – чем дальше, тем лучше. Для решения этой проблемы генетическому алгоритму пришлось развивать как тела, так и мозг виртуальных существ. Симс даже не знал, как работала программа. Но он мог видеть результат. Описывая свою работу удивленной аудитории на Международной конференции по моделированию адаптивного поведения в 1994 году, он объяснил, насколько сложным стал мозг его творений. Черепахоподобное существо, например, имело тело, состоящее из пяти простых блоков, но код, лежащий в основе его мозга, в распечатанном виде занял бы значительную часть большого конференц-зала. «Это позволяет нам выйти за рамки того, что мы можем создать, – заключал Симс. – Если бы я сам попытался соединить эти датчики, нейроны и эффекторы, то, возможно, никогда бы не нашел хорошее решение, но эволюция все еще способна его отыскать».

«Эволюция в компьютере» звучит странно, но этот подход к ИИ существовал с первых дней развития компьютеров. Вместо того чтобы пытаться написать программу, которая решает проблему, выполняя вычисления и выводя ответ, специалисты, предпочитающие эволюционный подход, создают виртуальный мир и позволяют компьютеру находить решение самостоятельно, генерируя все лучшие и лучшие его варианты. Генетический алгоритм – один из инструментов такого подхода. Он работает, создавая случайную совокупность довольно бесполезных решений, ранжируя их по степени соответствия (того, насколько хорошо они решают проблему) и позволяя развиваться только наиболее подходящим. Затем новое поколение решений ранжируется по степени точности, и вновь лучшие отбираются для следующего раунда. Неизменно дочерние программы наследуют от своих родителей цифровой генетический код, смешанный таким образом, что каждому потомку от каждого из родителей достаются случайные куски кода со случайными мутациями, привносящими новизну. После того как генетический алгоритм проработает достаточно много поколений, в образовавшейся популяции программ образуются вполне подходящие варианты решения проблемы.

Симс был не единственным пионером, продемонстрировавшим оригинальность и новизну цифровой эволюции. Пятью годами раньше Уильям Лэтэм и Стивен Тодд написали программу Mutator. Для первого, как для художника, это была революционная форма искусства, потому что, строго говоря, он не создавал ее. Искусство Лэтэма развивалось в компьютере. В этом случае творец действовал как «всевидящее око» – выбирал, какие из решений продолжат свое существование в потомках, а какие умрут, поскольку именно он оценивал художественную ценность появлявшихся вариантов. Подобно заводчикам животных, Лэтэм разводил свое искусство, выбирая те формы, которые он считал достойными, и из случайного хаоса возникали необычные, кружащиеся формы и потусторонние образы.

 

 

Некоторые существа выглядели так, будто они с чужой планеты… они постоянно развивались, всегда немного меняя форму.

УИЛЬЯМ ЛЭТЭМ (2015)

 

 

УИЛЬЯМ ЛЭТЭМ (р. 1961)

В 1983 году Уильям Лэтэм, молодой британский художник с необычными идеями, был очарован природой и сложными формами живых существ. Он начал развивать свой собственный стиль, рисуя обширные генеалогические древа и родословные линии воображаемых форм, которые медленно менялись со временем в соответствии с правилами наследственности и изменчивости. Вскоре Лэтэма пригласили стать научным сотрудником в исследовательской лаборатории IBM в Херсли, и он долго сотрудничал там с математиком и разработчиком IBM Стивеном Тоддом. Вместе они создали компьютерную программу Mutator. Лэтэм рекламировал программное обеспечение в различных компьютерных журналах и даже создавал обложки для музыкальных альбомов. Вскоре его компьютерные анимации стали регулярно использоваться в танцевальных и рейв-клубах. Какое-то время Лэтэм также руководил собственной компанией по производству компьютерных игр, которая выпустила несколько хитов. Совсем недавно он вернулся к своему эволюционному искусству в качестве профессора Голдсмитского колледжа в Лондоне и сейчас вновь работает со Стивеном Тоддом, а также его сыном, разработчиком программного обеспечения Питером Тоддом. Вместе они создали компанию London Geometry, чтобы развивать свои идеи.

 

 

ПРОГРАММЫ, ВДОХНОВЛЕННЫЕ ПРИРОДОЙ

Генетические алгоритмы и их близкие родственники, эволюционные стратегии и эволюционное программирование, восходят к самым ранним дням информатики. Алгоритмы, работающие по принципу муравьиных колоний, и искусственные иммунные системы оказались сравнительно недавними дополнениями 1990-х годов. За последние несколько лет исследователи показали, как много естественных процессов могут вдохновлять создателей программ. Существуют алгоритмы оптимизации, основанные на поведении пчел и естественных процессах, таких как осевые силы, интеллектуальный алгоритм капель воды и динамика формирования реки. Другие имитируют поведение крупных млекопитающих, например их миграцию, или, довольно многие, – поведение насекомых и даже растений. И это не говоря уже о тех алгоритмах, что подражают птицам и рыбам!

 

Поиск

 

ФИЗИКА

 

Блок "Поделиться"

 
 
Яндекс.Метрика Top.Mail.Ru

Copyright © 2021 High School Rights Reserved.