© Сергей Яковлев, 2009
Использование этой информации в коммерческих целях запрещенно. Но Вы можете копировать и перерабатывать данную статью в научных и образовательных целях, с последующим предоставлением результата на тех же правах. Для подробной информации см. Авторское право.
Terrarium DNA - это модификация известной игры программистов Microsoft Terrarium, которая в отличии от оригинала направленна на изучение ИИ в соответствии с концепцией кибернетики второго порядка. Основная концепция изменения среды состоит в том, что растения содержат разные группы ДНК, а травоядные размножаются в зависимости от накопления соответствующей группы ДНК.
Описание[]
Предназначение игры[]
Данная игра используется как первый этап для постановки кибернитического эксперимента. Жестко запрограммированное поведение муравьев в данной среде есть аналог безусловных рефлексов организмов, которые не смотря на полную не интеллектуальность способны жить, развиваться и поддерживать определенный уровень численности популяции.
Задача кибернетического эксперимента состоит в том, чтобы плавно заместить безусловные рефлексы на условные, как это имеет место в природе. Известно, что для того чтобы развился условный рефлекс должен уже существовать его безусловный аналог.
Чтобы лучше понять суть эксперимента, вспомним слова Н. Винера о обратной связи:
Кроме черного ящика, изображающего еще не проанализированную нелинейную систему, у меня есть некоторые тела известной структуры, которые я буду называть белыми ящиками и которые изображают разные члены искомого разложения5. Я ввожу один и тот же случайный шум в черный ящик и в данный белый ящик. Коэффициент белого ящика в разложении черного ящика равен среднему произведению их выходных сигналов. Это среднее надо брать по всему ансамблю входных сигналов, создаваемых дробовым эффектом, но существует теорема, которая во всех случаях, кроме множества меры 0, позволяет заменять это среднее средним по времени. Таким образом, мы нуждаемся в перемножающем устройстве, которое бы находило произведение выходов черного и белого ящиков, и в усредняющем устройстве, которое может быть основано на том, что разность потенциалов конденсатора пропорциональна его заряду и, следовательно, интегралу по времени от тока, текущего через конденсатор.
Можно не только определить один за другим коэффициенты каждого белого ящика, входящего слагаемым в эквивалентное представление черного ящика, но и определить их все одновременно. Можно даже при помощи соответствующих схем обратной связи заставить каждый белый ящик автоматически настраиваться на уровень, соответствующий коэффициенту этого белого ящика в разложении черного ящика. Это позволяет нам построить сложный белый ящик, который, будучи соединен надлежащим образом с черным ящиком и получая тот же самый случайный входной сигнал, автоматически превратится в операционный эквивалент черного ящика, хотя его внутреннее строение может быть весьма отличным.
У нас в определенной мере ситуация обратная. Под черным ящиком классические кибернетики понимаю некое не известное им устройство, процесс и т.п., что они затем хотят моделировать и представить в виде белого ящика - которые получается как операционный эквивалент черного ящика, то есть моделируемого явления. И действительно внутреннее строение такого белого ящика становится весьма отличное, и к сожалению, пригодное в достаточно узкой технической задачи.
Кибернетики второго порядка исходят из других позиций, согласно которым знание является биологическим феноменом (У. Матурана, 1970), что каждый индивидуум конструирует свою ”реальность” ( Хейнц фон Фёрстер, 1973) и что знание “согласовано”, но не “тождественно” миру чувственного опыта ( Эрнст фон Глазерсфельд , 1987).
Поэтому нам важно изучить и понять устройство близкое к биологическому организму. Мы видим, что внешнее поведение можно достаточно быстро запрограммировать жесткими алгоритмами и внешние проявления будет в определенной степени казаться удовлетворительными в приделах постановки задачи (нам важно излишне не переусложнять задачу, так как нам важно качество решения, а не количественная сложность). Это и будет нашим черным ящиком для изучения, такой черный ящик и предоставляет игра Terrarium DNA.
Казалось бы, раз мы запрограммировали и знаем алгоритм, можем дальше формализовать вполоть до математических выклодок и мы будем все знать об этом алгоритме. Но здесь стоит снова вспомнить истоки кибернетики, Винер пишет:
обычный способ подхода к нелинейным устройствам состоял в том, что искалось расширенное понятие импеданса, которое охватывало бы как линейные, так и нелинейные системы. В результате нелинейная электротехника пришла в состояние, подобное состоянию птолемеевой системы астрономии в последний период ее существования, когда нагромождали эпицикл на эпицикл, поправку на поправку, пока все это латаное сооружение не рухнуло под собственной тяжестью.
Именно эти мысли привели Винера к понятию обратной связи и иммитации черного ящика. Да, действительно, алгоритм есть и можно описать общую логику поведения каждой особи, а так же условия в которой она живет - но математически предсказать и тем более описать формализованным образом поведение системы в целом, тем более, что ряд переходов достаточно случаеи или вероятностен - просто не возможно.
И нам этого и не нужно. Нам нужен биоподобный аналог этой системы, что и будет нашим черным ящиком.
В этом состоит и глобальное отличие от классической кибернетики, где наука об ИИ является частным случаем. Мы не строим на основании заимствований аналогий из биологических систем рационального поведения технических агентов. Мы делаем ровно обратное мы берем технических агентов с уже встроенным рациональным поведением и хотим получить биоподобную систему с таким же поведением, но у которой будет не узкоспециализированное устройство. Точнее на втором этапе мы будем изучать феномен обучения, характеристики устройств, которые будут необходимы для такого обучения. Т.е. такие устройства памяти, которые будут необходимы для проявления минимального уровня интеллекта.
Выше мы описали не достаточно точно, так как требовалось показать различие в подходах между классической кибернетикой и кибернетикой второго порядка. А такие описания в сравнении вынужденно грешат не точностями. Поэтому могло показаться, что описанное не совсем соответствует позиция кибернетики второго порядка, но это вынужденно, все равно что на языке программирования более низкого уровня пытаться объяснить язык более высокого, или еще точнее парадикму ООП объяснять в терминах структурного программирования.
На языке же кибернетики второго уровня наш эксперимент означает, то, что орагнизмы с безусловными рефлексами являются учителями и обучают организмы следующего поколения, у которых зарождаются условный интеллект. А дальше мы стремимся получить уже эволюционную картину, когда последующие поколения улучшают свою внутрению архитектуру и возможности за счет обучения у прошлого поколения. Таким образом, происходим передача данных между субъектами и нет в этом ничего объективно предначертанного.
Второй этап развития игры - кибернетический эксперимент[]
- Первый этап предоставляет большое количество информации о том, как жили предыдущие поколения организмов. (Детали в Terrarium DNA 2: обучение )
- Используя эту информацию - нужен алгоритм, который отберет из нее только существенную и не дублируемую информацию.
- Отобрав информацию нужен алгоритм, который запомнит эту информацию, так, чтобы на ее основании можно было делать прогноз на те случаи, которые не содержит используемая статистика.
- Успех будет считаться достигнутым по ослабленным критериям. Формальных критериев пока не выдвигаем, главное, чтобы популяция жила бы не хуже популяции с безусловными рефлексами, т.е. чтобы размножалась, не стояла бы на месте и не была перенаселенна в отдельно взятых местах (т.е. более и менее равномерно размещалась на игровом поле).
- Предпочтение будет отдаваться алгоритмам использующим парадигму единой нейросети (из-за минимального биоподобия, что достаточно важный критерий), но если будут предложенны другие алгоритмы, то они с должным вниманием будут изученны.