From: VA ( va@a2ia.com ) Date: 17:46:48 02/03/01
Posted-From: 194.98.67.13
Салют!
>Привет товариществу
Я бы добавил - "с ограниченной ответственностью!" :)
> Слишком много было обоснованной критики в адрес дарвинизма,
> поэтому мы понимаем, что СТЭ - ...
А кто, собственно, является здесь апологетом СТЭ, или, тем более,
классического дарвинизма? По моему, ни я, ни Грин, таковыми
отнюдь не являемся. Так о чем спор? Или спор ради спора? :)
> Здесь вот что архиважно. - Высшие животные имеют сложную
> иерархич. систему регулирующих морфогенез генов...
А кто спорит? Вероятностная адаптация отнюдь не подразумевает
тупой полный перебор по методу проб и ошибок. Из общих соображений
ясно, что чем сложнее устроена система, тем тоньше и осторожнее
должен быть случайный поиск. В противном случае никакая адаптация
для достаточно сложных систем в принципе невозможна. Как кто-то там
сказал, верить в то, что путем чисто случайного перебора возникли высшие
формы жизни это примерно то же самое, как верить в то, что после урагана,
пронесшегося над помойкой, случайно сам-собой соберется Боинг 746...
Чем сложнее система, тем больше ограничений накладывается при генерации
случайных вариантов. Возьмем, например, науку. Все новые генерируемые
теории должны:
1: включать предыдущие как частный, предельный, случай.
2: не противоречить ни одному из наблюдаемых фактов.
И, хорошо бы еще, (но не обязательно)
3: делать прогнозы, которые можно проверить на практике.
Сколько сейчас существует теорий суперобъединения? Кажется, чуть ли
не пять или шесть. И пока экспериментально не будет подтверждена
одна из них (ну, типа, замерено время распада свободного протона),
они все могут оказаться "правильными" с априороно примерно одинаковыми
вероятностями. А если бы вообще не было ограниченний по различным
законам сохранения и экспериментальным данным? Можно было бы
напридумывать сколько угодно теорий, и добираться до правильной с
помощью полного (или случайного) перебора - полная безнадега.
Так что достаточно сложная система уже имеет "опыт" и сама "знает",
за какие ниточки случайного перебора в случае чего дергать. То есть
сложность системы можно измерять той ИНФОРМАЦИЕЙ об окружающей
среде, которую она накопила за время своей эволюции. Чем лучше
система способна учиться на ошибках, тем она более "продвинутая".
> В связи с вышеизложенным у меня имеются некоторые сомнения в 'мощности'
> ГА. Сейчас они популярны для применения в механизмах обучения, скажем,
> нечетких ИНС. Однако, насколько я понимаю, это лишь технический прием,
> позволяющий ускорить поиск экстремума целевой функции. Ничего нового эта
> идеология пока не дала. А поскольку 'гены' в этих алгоритмах - это нечто
> примитивное, то ... выводы делайте на свой вкус..
Я пытался использовать и ГА и НС. НС широко используем и сейчас в нашей
системе расп. Что тут можно сказать? ГА в некоторых случаях могут быть
удобны как средство поиска глобального максимума некой функции
оптимизации. Точно так же НС удобны как средство аппроксимации плотностей
классов в признаковом пространстве. То есть и то и другое отнюдь не панацея,
а лишь удобный инструмент, который можно использовать (наравне с другими)
тогда, когда задача уже формализована, то есть, по существу, решена.
Например, если уже выделены необходимые признаки, адекватно (для
нашей конкретной задачи!) описывающие объект. С этой точки зрения,
( придется огорчить Finger-а :( ) надежды на то, что если мы подадим на вход
НС (пусть даже и многлослойно-реккурентной) какой-то осмысленный сигнал,
она там его внутри себя переварит и начнет самообучаться, у меня лично нет
никакой. Если в систему изначально не заложить некие модели внешней
среды и принцины самообучения, то придется подождать миллиарды лет,
пока на миллиардах запущенных одновременно компьютеров не начнет
проступать что-нибудь осмысленное. Так стоит ли игра свеч, если мы можем
просто передать системе наши знания подобно тому, как мы в течении
всей жизни пользуемся знаниями, накопленными за весь период эволюции
человеческой цивилизации?
У-ффф.
Рука бойца стучать (по клаве) устала,
И мыслям пролетать мешала
Гора программных дел...
Пора за работу.
Пока.