mns2012 (mns2012) wrote in biosemiotics,
mns2012
mns2012
biosemiotics

Categories:

Действительно ли это результат эволюции?

Рис. 1. Пространственная форма антенны аппарата NASA, найденная эволюционным алгоритмом.

Вот здесь приводится пример поиска эффективной по некоторому критерию пространственной формы антенны (рис. 1) с использованием эволюционного алгоритма. Решение задачи преподносится как результат эволюции. Попробуем разобраться, так ли это на самом деле.

Так наз. эволюционный алгоритм представляет собой организацию процесса поиска в пространстве состояний исследуемой системы. В рамках этого процесса предполагается целенаправленная смена состояний, что включает в себя оценку текущего состояния, сравнение текущего состояния с так наз. целевым состоянием и формирование управляющего сигнала, позволяющего направить поиск к цели.

Ничего подобного в случае эволюционирования биоты нет. Идеологи дарвинизма любят повторять, что биологическая эволюция лишена целеполагания. Однако любой алгоритм как таковой основан на стремлении к цели, то есть к решению задачи. Эволюционные алгоритмы не являются исключением. Но даже в самом простом случае алгоритма 'тупого' перебора (brute force) имеется этап сравнения некоторого текущего состояния с целевым.

Что касается конкретного алгоритма NASA, первое, что нужно отметить, -- это наличие явной функции цели (score), которая ставится в соответствие той или иной форме антенны. В распоряжении эволюции нет никакой целевой функции: ни явной, ни неявной. Управление процессом поиска по значениям целевой функции -- это ключевое отличие интеллектуального поиска от естественного эволюционного процесса. Из-за отсутствия управления естественный отбор, наложенный на случайные изменения генотипа популяции (мутации и генетический дрейф), является не поиском как таковым, но лишь случайным блужданием (random walk) по пространству параметров. Блуждание может набрести на окрестность локального оптимума, однако у биологической эволюции нет возможности оценить, насколько тот или иной вариант генотипа будет успешен с точки зрения селективного преимущества.

Отбора как активного этапа фильтрации по желаемому признаку в реальном эволюционном процессе не существует. Дарвин, в отличие от своих последователей, понимал это. В распоряжении биоты нет никакой возможности просчитать наперёд, насколько успешной окажется та или иная вариация генотипа. Более того, эволюция не может и удержать найденное решение: дрейф имеет тенденцию нивелировать случайно обеспеченное селективное преимущество.

Второе. Программист имеет возможность активно влиять на состав популяции решений, основываясь на предвидении: какие именно потомки, судя по предыдущему опыту решения аналогичных задач, имеют бо́льшую вероятность оказаться эффективными по критерию поиска. По сути, это форма тонкой фильтрации шума. Природа такой способностью не обладает.

Таким образом, алгоритмы поиска, которые обычно называют эволюционными (в данном случае мы рассматриваем их подмножество, то есть генетические алгоритмы), представляют собой алгоритмы искусственной селекции. Спору нет: пространство состояний имеет астрономические размеры. Человек без помощи вычислительной техники не может решать задачи такой размерности. Однако не нужно забывать, что именно человеческий разум организовывает процесс поиска требуемого решения. Природа так делать не в состоянии.

Поэтому у сторонников идей Дарвина нет никаких оснований утверждать, что эволюционные алгоритмы отражают реальность. Максимум, что можно сказать относительно возможностей эволюции в реальности, -- это то, что она способна случайно набрести на окрестности локального оптимума и затем отыскать его. Но даже удержать его она не в состоянии в общем случае вследствие целого массива случайностей. Одной из них является дрейф генов.

Существуют условия, при которых эволюция может протекать по Дарвину, а именно: те редкие случаи, когда селективное преимущество может быть предоставлено поломкой уже существующей функции. Однако никакой нетривиальной новой функции эволюция на практике найти не способна.

Эволюционные алгоритмы успешны именно потому, что осуществляют искусственный отбор. Дарвин глубоко ошибался, полагая возможности природы большими, чем возможности разумного селекционера.

Таким образом, по большому счёту, можно сказать, что идеи дарвиновской эволюции явились лишь мотивацией для создания эволюционных алгоритмов, но никак не обоснованием. Ни один успешный на практике эволюционный алгоритм не моделирует дарвиновскую эволюцию.

При обсуждении работы алгоритмов, аналогичных рассматриваемому нами алгоритму NASA, дарвинисты используют словосочетание "направленная эволюция". Но проблема в том, что это оксюморон: как только к эволюции добавляют направленность, мы имеем дело не с чем иным, как с искусственным отбором. Следовательно, все получаемые результаты и выводы, которые делаются из них, должны относиться не к эволюции, а к искусственному отбору.

Cм. также:
Tags: дарвинизм, эволюционные алгоритмы, эволюция
Subscribe

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic
  • 2 comments