Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Из-за отсутствия этого шума компьютерные симуляции эволюции получаются в высшей степени ограниченными, поскольку эволюция путем естественного отбора питается шумом, преобразуя полезные фрагменты этого шума в сигналы, мусор в инструменты, а баги – в фичи. Одной из самых впечатляющих компьютерных симуляций эволюции остается ранняя модель “Эволюции виртуальных организмов” Карла Симса (1994), которую можно посмотреть в сети: http://www.karlsims.com/evolved-virtual-creatures.html.
Симс начал со случайных конфигураций виртуальных шарнирных блоков с виртуальными мускулами для управления шарнирами и позволил им эволюционировать в виртуальном мире, где действуют законы виртуальной физики. Программа автоматически отбирала конфигурации, которые лучше всего проявляли себя, для виртуального спаривания, а затем повторяла цикл с их потомством. Эволюция приводила к появлению все лучших пловцов, ходоков и прыгунов, в создании которых не принимал участия никакой разумный творец. Итоговые конфигурации были совсем не случайными, и это демонстрировало, как эффективно (виртуальная) эволюция вроде как выявляет удачные принципы конструирования и вроде как изобретает заново огромное количество разнообразных характеристик, обнаруживаемых в природе.
Этот великолепный пример показывает, как много может дать относительно простая модель, а также очерчивает узкие рамки эволюции виртуального мира. Симс спроектировал простую систему “развития”, которая получает целые геномы и создает новые организмы, однако этот процесс происходит за кулисами моделируемого виртуального мира. В результате случайное столкновение или соударение с фрагментом (виртуального) мусора не может укоротить или удлинить геном или изменить правила экспрессии генов. Всех этих механизмов просто нет в виртуальном мире с виртуальными структурами, а следовательно, он неизменяем. К примеру, в организме Симса не может развиться новая хромосома. Вся его генетическая система находится за пределами модели и не сталкивается с естественным отбором, а только в принудительном порядке передает генетическую информацию от поколения к поколению. (Другой пример этого явления см. в главе 51.)
В компьютерной модели креативности должен быть мусор, с которым смогут сталкиваться творческие процессы, и шумы, которые они не смогут игнорировать. Спонтанное вторжение незначительного шума из соседней комнаты может изменить ход этих процессов непрогнозируемым и даже деструктивным образом, но в любом случае оно открывает новые возможности. Ключ к творчеству – использование случайностей, будь то при создании нового генома, новой модели поведения или новой мелодии.
Позвольте мне пояснить, чего я не говорю. Проблема с эволюцией организмов Симса не в том, что они состоят не из углерода или что в них нет белков и гемоглобина. Проблема в том, что они виртуальны. И, будучи виртуальными, они живут в мире, который устроен на много порядков проще мира биологической эволюции. То же верно и в отношении EMI Коупа. При всей своей удивительности EMI на несколько порядков проще мира человеческого сочинения музыки. Прелесть этих примеров заключается в том, что они показывают, что именно может дать нечто столь чистое, столь свободное от шума, столь абстрактное.
Можно представить, как улучшить EMI Коупа, модель Симса или любой другой проект в сфере искусственной жизни или искусственного творчества, добавляя в виртуальный мир все больше и больше мусора, все больше возможностей для столкновений. В результате виртуальным организмам придется взаимодействовать с большим количеством виртуальных структур, и заранее никак не угадать, когда произойдет счастливая случайность. Но подумайте, насколько нелогичным покажется такой совет:
Что бы вы ни моделировали, старайтесь, чтобы каждое явление, каждая подпрограмма, каждое событие этого мира оказывало на него ряд нефункциональных воздействий: производило посторонние шумы, оставляло след, мусорило, вызывало вибрации и так далее.
Зачем? Зачем весь этот шум? У него нет четкого назначения: он нужен только для того, чтобы служить потенциальным источником сигналов для всех остальных процессов, которые могут обратиться к алхимии творческих алгоритмов и превратить их в функции, искусство, смысл. Каждое усовершенствование конструкции во вселенной начинается со счастливого случая, незапланированного пересечения двух траекторий, которое, как выясняется впоследствии, оказывается не просто столкновением. Но, следуя этому совету, компьютерные моделисты растрачивают производительность, которая делает компьютеры столь полезными инструментами. Возникает гомеостаз. Неудивительно, что результаты компьютерного моделирования креативности все меньше впечатляют. Чтобы подобраться к уровню креативности настоящего композитора, модель должна стать максимально вещественной: в ней должно происходить все больше случайных столкновений, которые будоражат композитора-человека.
Покойный эволюционный биолог Джордж Уильямс утверждал, что нельзя отождествлять гены с молекулами ДНК. Делать так – значит, совершать ошибку. Эта ошибка сродни ошибке, которую можно допустить, если сказать, что “Гамлет” состоит из чернил. Само собой, любой экземпляр пьесы Шекспира должен из чего-то состоять (если не из чернил, то, возможно, из очертаний букв на экране компьютера или даже цепочек двоичного кода, записанных на лазерный диск), но сама пьеса представляет собой абстрактную информационную структуру, которая может перемещаться с одного носителя на другой. Будучи рецептами создания белков, гены тоже представляют собой абстрактные информационные структуры, если следовать этой логике – а эта логика всегда казалась мне верной. Но есть и несогласные – все те, кто сомневается в ценности такого представления о генах. Для них – и, в частности, для философа биологии Питера Годфри-Смита – я сконструировал небольшой насос интуиции:
Херб и Элис хотят завести ребенка, но вот каким образом:
1. Оба их генома секвенируются. Они по почте получают файл, в котором их геномы прописаны как две последовательности примерно по три миллиарда букв в каждой: A, C, G, T…
2. Затем они пишут небольшую компьютерную программу, которая применяет алгоритм деления к обоим геномам и (случайным образом) создает виртуальные сперматозоиды и яйцеклетки, которые затем (случайным образом) объединяются in silico, чтобы создать новую спецификацию генома (которая проходит все биоинформатические аналитические проверки как спецификация ДНК ребенка Херба и Элис). (Пока все происходит на уровне символов A, C, G, T как чисто машинный процесс редактирования цепочки.)
3. На основе этой спецификации кодон за кодоном конструируется фактическое ДНК-воплощение всего генома, где A = аденин, C = цитозин, G = гуанин и T = тимин. (Сегодня это возможно в лаборатории Крейга Вентера.)
4. Затем этот геном внедряется в ядро человеческой яйцеклетки (имеет ли значение, чья это яйцеклетка, раз ее собственную ДНК удаляют до внедрения ядра?) и становится “младенцем из пробирки” одним из обычных способов.