Читать книгу "Всё об искусственном интеллекте за 60 минут - Питер Дж. Бентли"

Агентные, или индивидуальные, модели, представляют собой класс алгоритмов, имитирующих поведение автономных объектов, или агентов. Это могут быть биологические клетки в органе, молекулы в жидкости, люди в популяции или любая совокупность похожих объектов, имеющих независимое поведение, которое, однако, зависит от их взаимодействия. Эти модели используются для изучения более крупных систем, поскольку позволяют создать виртуальную среду для необходимых вычислений.

В агентном моделировании правила или алгоритмы применяются к каждому агенту, благодаря чему он может действовать автономно и контактировать со своими компаньонами. Модели способны привлекать любую форму ИИ для управления поведением агентов, включая самые сложные алгоритмы глубокого обучения. Даже если поведение каждого агента определяется относительно простыми правилами или алгоритмами, когда агенты взаимодействуют и влияют друг на друга с некоторой долей случайностей, вводимой для реалистичности, результатом является возникающее и часто неожиданное поведение более высокого уровня. Одна летящая птица – это довольно просто, но стая птиц может кружиться и мгновенно менять форму, как будто стая – нечто целое и обладает бóльшим интеллектом. Агентному моделированию под силу объединять многие аспекты ИИ и смежных с ним областей, таких как сложные системы, эволюционные вычисления, экономика, теория игр, социология и даже психология.

Крэйг Рейнольдс – эксперт по компьютерной графике и один из программистов оригинального фильма «Трон». В 1986 году он разработал алгоритм агентной модели, который назвал boids (сокращенное от bird-oid objects, что значит «птицеподобные объекты»). Его алгоритм впервые проиллюстрировал, как независимо движущиеся агенты, каждый из которых следует простым поведенческим правилам, могут создавать поведение, аналогичное поведению птичьих стай и косяков рыб. Базовые правила были на удивление просты: каждый бойд пытался избежать столкновения с соседями, следовал в среднем направлении по отношению к соседним бойдам и двигался к центру масс (среднее положение) бойдов неподалеку.

Алгоритм Рейнольдса работал настолько хорошо, что вскоре завоевал популярность в киноиндустрии: он позволял симулировать поведение птичьих стай и толп. Одним из первых примеров его применения стали симуляции поведения колоний летучих мышей и пингвинов в фильме «Бэтмен возвращается» 1992 года. В настоящее время подобные алгоритмы используются для управления скоплениями роботов, чтобы гарантировать их эффективную совместную работу при решении групповых задач. Рейнольдс продолжает развивать агентное моделирование по сей день – в компании Righthook, разрабатывающей автономных роботов и транспортные средства.

‘Мурмурация[14] – особенно яркий пример эмерджентности[15]: сложное глобальное поведение может возникнуть в результате взаимодействия простых локальных правил.’

КРЭЙГ РЕЙНОЛЬДС (2001)

Вскоре после того как Рейнольдс создал бойдов, новый вид ИИ получил свое официальное название – искусственная жизнь. Он объединил интересы исследователей ИИ с интересами биологов, химиков, философов и даже художников – всех, кто хотел пользоваться компьютерами для изучения фундаментальных вопросов о живых системах.

КРИСТОФЕР ЛАНГТОН (р. 1949)

Программист, специалист по вычислительным системам Кристофер Лангтон изобрел термин «искусственная жизнь» и в 1987 году организовал семинар по синтезу и моделированию живых систем. Впоследствии этот семинар стал известен как Международная конференция «Искусственная жизнь». Лангтон первым начал изучать сложные системы, моделируемые с помощью клеточных автоматов, и предположил, что эти сложные формы, и в первую очередь живые системы, существуют на границе между порядком (где все статично и предсказуемо) и беспорядком (где все случайно). Это был новый и важный взгляд на живые системы: вместо того чтобы рассматривать их как своего рода часовые механизмы, работающие с прогнозируемой определенностью, Лангтон высказал идею о жизни «на грани хаоса», компоненты которой взаимодействуют так, что становятся больше, чем сумма частей. Возникают непредсказуемые, но желательные виды поведения. Исследователь создал несколько обманчиво простых моделей, таких как «Муравей Лангтона», который двигался в соответствии с элементарными правилами, оставляя за собой след, и «Петля Лангтона», которая моделировала очень простой вид искусственной жизни, имеющий собственную наследуемую генетическую информацию. Несмотря на кажущуюся простоту этих моделей, возникшее у них поведение позволило получить более полное представление о развитии сложных форм.

Специалисты, занимающиеся искусственной жизнью, обычно используют агентные модели для анализа того, как возникли первые самореплицирующиеся молекулы, как развивались клетки, эволюционировали многоклеточные организмы, формировался мозг и процесс восприятия и, наконец, каким образом работают сложные экосистемы. Если другие формы ИИ, например глубокое обучение, сосредоточены на разработке более эффективных решений, исследователи искусственной жизни и смежных областей вычислительной биологии изучают модели, которые более точно соответствуют биологическим, чтобы понять, как они работают (например, импульсные нейронные сети; см. главу 10). Компьютерное моделирование необходимо для подобных исследований.

Виртуальные предсказания

Компьютерные симуляции и моделирование – это воображение ИИ, а воображение – одна из самых мощных способностей нашего интеллекта. Мы не просто предсказываем, что бутерброд, который только что уронили, упадет на пол. Мы способны вообразить целые сценарии, целые миры с выдуманными персонажами, демонстрирующими выдуманное поведение. У компьютеров воображение гораздо лучше. С помощью правильных алгоритмов они могут представить даже вселенные.

Сегодня модели используются для симуляции движения толп, что позволяет нам проектировать лучшие здания; для предсказания того, как опухолевые клетки отреагируют на лечения или как экономика может меняться со временем. Их применяют, даже когда изучают происхождение людей и то, как формируются наши общества. Моделирование широко распространено в сфере развлечений: с его помощью создаются спецэффекты в кино, виртуальной и дополненной реальности и компьютерных играх. Оно используется каждый день для прогнозирования погоды, а также удалось достигнуть заметных успехов в предотвращении болезней при задействовании моделирования. Например, в 2001 году в Великобритании вспыхнула эпидемия ящура. Благодаря моделированию удалось выяснить, что при значительной выбраковке скота экспоненциальный рост заболевания может трансформироваться в экспоненциальный спад в течение двух дней. Рекомендацию модели выполнили, и, хотя это привело к немалым потерям, она сработала: болезнь была ликвидирована.