2 Biologik talqin

Genetik algoritmlar.
Tabiiy tanlanishga o'xshab "rivojlanayotgan" kompyuter dasturlari hatto ularni yaratuvchilar to'liq tushunmasa ham, murakkab muammolarni hal qila oladi.
Tirik organizmlar muammoni mukammal hal qiluvchilardir. Ular eng yaxshi kompyuter dasturlarini sharmanda qiladigan ko'p qirralilikni namoyish etadilar. Bu kuzatish, ayniqsa, algoritm ustida bir necha oylar yoki yillar davomida intellektual kuch sarflashi mumkin bo'lgan kompyuter olimlarini hayratda qoldiradi, organizmlar esa o'z qobiliyatlari bilan evolyutsiya va tabiiy tanlanishning aniq yo'naltirilmagan mexanizmi orqali paydo bo'ladi.
Pragmatik tadqiqotchilar evolyutsiyaning ajoyib kuchini hasad qilishdan ko'ra taqlid qilinadigan narsa deb bilishadi. Tabiiy tanlanish dasturiy ta'minotni loyihalashdagi eng katta to'siqlardan birini yo'q qiladi: muammoning barcha xususiyatlarini va ularni hal qilish uchun dastur bajarishi kerak bo'lgan harakatlarni oldindan belgilash. Evolyutsiya mexanizmlaridan foydalangan holda, tadqiqotchilar hech kim ularning tuzilishini to'liq tushuna olmasa ham, muammolarni hal qiladigan dasturlarni "ko'paytirish" mumkin. Darhaqiqat, bu genetik algoritmlar reaktiv dvigatellar kabi murakkab tizimlarni loyihalashda yutuqlarga erishish qobiliyatini allaqachon namoyish etgan.
Genetik algoritmlar muammoning potentsial yyechimlarini an'anaviy dasturlarga qaraganda ko'proq o'rganishga imkon beradi. Bundan tashqari, tadqiqotchilar yaxshi tushunilgan sharoitlarda dasturlarning tabiiy tanlanishini o'rganar ekan, ular erishgan amaliy natijalar tabiat dunyosida hayot va aqlning qanday rivojlanishi tafsilotlari haqida ma'lumot berishi mumkin.
Ko'pgina organizmlar ikkita asosiy jarayon orqali rivojlanadi: tabiiy tanlanish va jinsiy ko'payish. Birinchisi, populyatsiyaning qaysi a'zolari omon qolishi va ko'payishini aniqlaydi, ikkinchisi esa ularning avlodlari genlari o'rtasida aralashish va rekombinatsiyani ta'minlaydi. Spermatozoidlar va tuxumdonlar birlashganda, mos keladigan xromosomalar bir-biriga to'g'ri keladi va keyin ularning uzunligi bo'ylab kesib o'tadi va shu bilan genetik material almashadi. Bunday aralashtirish jonzotlarning tez rivojlanishiga imkon beradi, agar har bir nasl oddiygina bitta ota-onaning genlarining nusxasini o'z ichiga olgan bo'lsa, vaqti-vaqti bilan mutatsiya bilan o'zgartirilgan. (Garchi bir hujayrali organizmlar juftlashish bilan shug'ullanmasalar ham, odamlar bu haqda o'ylashni yaxshi ko'radilar, lekin ular genetik material almashadilar va ularning evolyutsiyasini o'xshash shartlar bilan tasvirlash mumkin.)
Tanlash oddiy: agar organizm yirtqichni tanib, qochib ketish kabi ba'zi bir fitnes sinovlaridan o'ta olmasa, u o'ladi. Shunga o'xshab, kompyuter olimlari yomon ishlaydigan algoritmlarni yo'q qilishda unchalik qiyin emas. Agar dastur raqamlarni o'sish tartibida tartiblashi kerak bo'lsa, masalan, dastur chiqishidagi har bir yozuv oldingisidan kattaroq yoki yo'qligini tekshirish kerak.
Odamlar ming yillar davomida yaxshiroq ekinlar, poyga otlari yoki manzarali atirgullar etishtirish uchun chatishtirish va seleksiyadan foydalanganlar. Biroq, bu tartiblarni kompyuter dasturlarida ishlatish uchun tarjima qilish unchalik oson emas. Asosiy muammo - DNK inson yoki sichqonchaning tuzilishini aks ettirganidek, turli xil dasturlarning tuzilishini aks ettira oladigan "genetik kod" ni yaratishdir. Masalan, FORTRAN dasturining matnini birlashtirish yoki mutatsiyaga solish, ko'p hollarda FORTRAN dasturini yaxshiroq yoki yomonroq hosil qiladi, lekin umuman dastur bo'lmaydi.
1950-yillarning oxiri va 1960-yillarning boshlarida kompyuter fanlari va evolyutsiyani birlashtirishga qaratilgan birinchi urinishlar muvaffaqiyatsiz yakunlandi, chunki ular oʻsha davrdagi biologik matnlardagi urgʻuga amal qilgan va yangi gen birikmalarini yaratish uchun juftlashish oʻrniga mutatsiyaga tayangan. Keyin 1960-yillarning boshida Berklidagi Kaliforniya universitetidan Hans J. Bremermann juftlashishning bir turini qo'shdi: naslning xususiyatlari ikkita ota-onadagi tegishli genlarni yig'ish orqali aniqlandi. Biroq, bu juftlashtirish jarayoni cheklangan edi, chunki u faqat mazmunli tarzda qo'shilishi mumkin bo'lgan xususiyatlarga nisbatan qo'llanilishi mumkin edi.
Shu vaqt ichida men moslashuvning matematik tahlillarini o'rganib chiqdim va genlar guruhlarining juftlash orqali rekombinatsiyasi evolyutsiyaning muhim qismi ekanligiga amin bo'ldim. 1960-yillarning oʻrtalariga kelib men juftlashish va mutatsiya orqali evolyutsiyaga juda mos keladigan genetik algoritmni ishlab chiqdim. Keyingi o'n yil ichida men har qanday kompyuter dasturining tuzilishini aks ettira oladigan genetik kodni yaratish orqali genetik algoritmlar ko'lamini kengaytirish ustida ishladim.
Natijada qoidalar to'plamidan iborat tasniflagich tizimi paydo bo'ldi, ularning har biri har safar o'z shartlari ma'lum bir ma'lumot bilan qondirilganda ma'lum harakatlarni bajaradi. Shartlar va harakatlar qoidalarni kiritish va chiqarishda o'ziga xos xususiyatlarning mavjudligi yoki yo'qligiga mos keladigan bit satrlari bilan ifodalanadi. Mavjud bo'lgan har bir xususiyat uchun satr tegishli pozitsiyada 1 ni o'z ichiga oladi va yo'q bo'lgan har bir xususiyat uchun u 0 ni o'z ichiga oladi. Misol uchun, tan olingan itlar uchun klassifikator qoidasi 1 ni o'z ichiga olgan qator sifatida kodlanishi mumkin. "sochli", "slobbers", "barks", "sodiq" va "chases tayoq" so'zlariga mos keladigan bitlar va "metall", "urdu tilida gapiradi" va "kredit kartalariga ega" so'zlariga mos keladigan bitlar uchun 0. Aniqroq aytganda, dasturchi eng oddiy, eng ibtidoiy xususiyatlarni tanlashi kerak, shunda ular 20 ta savol o'yinidagi kabi birlashtirilishi mumkin. ob'ektlar va vaziyatlarning keng doirasini tasniflash uchun.