mns2012 (mns2012) wrote in biosemiotics,
mns2012
mns2012
biosemiotics

Categories:

IT-специалист Роберт Маркс о проблемах матмоделирования эволюции

Здесь.

Настоятельно рекомендую прочесть всем, кто интересуется данной темой.

То, что обычно именуется дарвиновской эволюцией, и так называемые генетические алгоритмы — это две совершенно разные вещи. Грамотные дарвинисты не могут пойти на то, чтобы ввести в свои рассуждения направленность, потому что отсутствие направленности — это их конёк и потому что, введя направленность, они признают собственное банкротство. Почему это будет равносильно признанию собственного поражения? Просто потому, что направленность — это дизайн, которого они признавать, понятное дело, не собираются. Между тем, направленность — это именно то, чему генетические алгоритмы обязаны своей эффективностью.

Генетические алгоритмы моделируют не дарвиновскую эволюцию, а искусственную селекцию. Вот и весь фокус. Искусственный отбор осуществляют все, включая сторонников дарвинизма, кто занимается математическим моделированием с использованием генетических алгоритмов, однако при этом эволюционисты предпочитают не замечать или даже не знают о существовании данного ключевого различия между дарвиновской моделью и эффективными генетическими алгоритмами. Главная ошибка Дарвина заключалась в том, что он предположил, что раз у природы намного больше времени и других ресурсов, чем у опытного селекционера, то и достичь она может много более. Это оказалось принципиально неверно.

Направленность достигается в поисковых алгоритмах различными методами:

  • введением явно сформулированной или неявной функции цели;

  • формированием удобных для поиска решения конкретной задачи операторов соседства;

  • прямым вмешательством в ход поиска, например, для борьбы с проблемой стагнации в локальных оптимумах функции цели; в частности, это делал Грэгори Чейтин в своих попытках математически обосновать дарвиновскую эволюцию: он просто вводил максимум на число итераций без улучшения значения фитнесс-функции, чтобы избежать зацикливания.

и т.д.

Без всех этих инженерных "премудростей" эффективность алгоритма поиска не выше эффективности угадывания (random guess): в задачах малой размерности это бывает невидно, но с увеличением размерности не заметить этого нельзя.

Маркс с коллегами не только продемонстрировали, что неэффективность дарвиновской эволюции напрямую является следствием NFL-теорем, сформулированных Wolpert & Macready, но Маркс и др. также предложили меру информации, которую программист для достижения желаемого результата сообщает поиску для обеспечения направленности поискового процесса.

Важно дополнить, что мнение Wolpert & Macready о том, что коэволюция не подпадает под ограничения NFL-теорем, было позднее опровергнуто [Ewert & Marks: Conservation of information in evolutionary searches, Bio-complexity.org].

Маркс утвеждает, что биологов иногда нужно ставить на место, причем часто именно инженеры обладают необходимым для этой цели теоретическим инструментарием. Приятное совпадение взглядов.
Tags: no free lunch, активная информация, неодарвинизм, эволюционизм, эволюция
Subscribe

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic
  • 0 comments