Биологические основы

Многие вычислительные проблемы требуют, чтобы компьютерная программа была адаптивной и продолжала хорошо работать в изменяющейся среде. Другие требуют, чтобы компьютерные программы были новаторскими – для создания чего-то действительно нового и оригинального, такого как новый алгоритм для выполнения вычислительной задачи или даже новое научное открытие. Наконец, многие вычислительные проблемы требуют сложных решений, которые трудно программировать вручную. Ярким примером является проблема создания искусственного интеллекта. Вначале практикующие специалисты по искусственному интеллекту полагали, что было бы просто закодировать правила, которые придали бы интеллектуальность программе; экспертные системы были одним из результатов этого раннего оптимизма. В настоящее время многие исследователи искусственного интеллекта считают, что «правила», лежащие в основе интеллекта, слишком сложны для ученых, чтобы их можно было кодировать вручную «сверху-вниз». Вместо этого они считают, что лучший путь к искусственному интеллекту – это парадигма «снизу-вверх», в которой люди пишут только очень простые правила, а сложные способы поведения, такие как интеллект, возникают из массового параллельного применения и взаимодействия этих простых правил. Коннекционизм (то есть изучение компьютерных программ, вдохновленных нейронными системами) является одним из примеров этой философии; эволюционные вычисления – другим. В коннекционизме правилами обычно являются простые «нейронные» пороги, распространение активации и укрепление или ослабление связей; ожидаемое поведение – сложное распознавание образов и обучение. В эволюционных вычислениях правила, как правило, представляют собой «естественный отбор» с вариациями из-за пересечения и / или мутации; ожидаемое поведение – это совокупность высококачественных решений сложных проблем и способность адаптировать эти решения в условиях изменяющейся среды.
Биологическая эволюция является привлекательным источником вдохновения для решения этих проблем

. По сути, эволюция – это метод поиска среди огромного числа возможностей для «решений». В биологии огромный набор возможностей – это набор возможных генетических последовательностей, а желаемыми «решениями» являются очень подходящие организмы, способные выживать и размножаться в окружающей среде. Эволюция также может рассматриваться как метод для разработки инновационных решений сложных проблем. Например, иммунная система млекопитающих представляет собой чудесное эволюционное решение проблемы проникновения микробов в организм. В этом свете механизмы эволюции могут вдохновлять вычислительные методы поиска. Конечно, пригодность биологического организма зависит от многих факторов, например, от того, насколько хорошо он может выдерживать физические характеристики своего окружения и насколько хорошо он может конкурировать или взаимодействовать с другими организмами вокруг него. Критерии пригодности постоянно меняются по мере развития существ, поэтому эволюция ищет постоянно меняющийся набор возможностей. Поиск решений в меняющихся условиях – это именно то, что требуется для адаптивных компьютерных программ. Кроме того, эволюция – это параллельный метод поиска: вместо того, чтобы работать с одним видом за раз, эволюция тестирует и меняет миллионы видов параллельно. Наконец, с высокого уровня «правила» эволюции удивительно просты: виды эволюционируют посредством случайных изменений (посредством мутации, рекомбинации и других операторов), за которыми следует естественный отбор, при котором наиболее приспособленные люди, как правило, выживают и размножаются, таким образом распространяя свой генетический материал для будущих поколений. Тем не менее, эти простые правила, как полагают, в значительной степени ответственны за необычайное разнообразие и сложность, которые наблюдаются в биосфере.
В контексте генетических алгоритмов биологические термины используются в духе аналогии с реальной биологией, хотя сущности, на которые они ссылаются, намного проще, чем реальные биологические.
Все живые организмы состоят из клеток, и каждая клетка содержит один и тот же набор из одной или нескольких хромосом – нитей ДНК, которые служат «планом» для организма