Анатолий Левенчук - Системная инженерия – 2022

Итак, эволюционный процесс имеет целью получить устойчивый репликатор (минимизация свободной энергии сводится тут к минимизации байесовского сюрприза от внешней среды – это и есть цель эволюции), который копируется и копируется, выживая всё круче и круче на всё новых и новых уровнях квазиустойчивости. При этом устойчивость к внешним воздействиям и адаптивность резко повышается время от времени за счёт роста сложности в больших эволюционных сдвигах: многоклеточные организмы, популяции, паразитизм и симбиотика (когда паразит и хозяин вдруг находят взаимную, а не одностороннюю выгоду. Когда-то наши митохондрии были паразитами в клетках).

Между системными уровнями есть конфликты, квазиоптимальных оптимизационных/архитектурных решений на предмет минимизации негативных сюрпризов от проявления этих конфликтов много и от этого возникает неустроенность (буйство самых разных видов, которые примерно одинаково выживают, это относится и к буйству моделей автомобилей, телефонов и т. д. – характеристики их выживаемости в природе или на рынке примерно равны, равно как и страны с постоянно меняющимися границами имеют более-менее одинаковые условия для жизни, они существенно отличаются только в деталях, сравнивать нужно тут просто с достаточно далёкими моментами в истории, например со средневековьем или даже с каменным веком, разница сегодняшнего дня в части устойчивости к массовому вымиранию людей будет хорошо видна).

Иногда в ходе эволюции возникают существенные оптимизации, типа тех самых переходов от одноклеточных к многоклеточным, или появление хорошей цифровой памяти типа мозга с ручкой-бумажкой, или на следующем этапе типа компьютеров с интернетом. Мы просто продолжаем пересказывать идеи работ Ванчурина-Кацнельсона-Вольфа-Кунина, опять отсылаем для более обстоятельного рассказа об эволюции к «Прикладному системному мышлению», подробности тут приводить не будем.

Эволюционный алгоритм можно ускорить через моделирование, то есть реплицировать только важное, а потом фенотип (включая популяции!) заставлять в самых важных аспектах проживать свою жизнь, доказывая свою живучесть, в компьютере/виртуальном мире, достаточно большом мире, чтобы вмещать популяции и моделировать более-менее точно эффекты от взаимодействия популяций с окружающей их богатой средой, возможно содержащей и другие популяции. Если иметь достаточные вычислительные мощности, то делать это можно быстрее, чем проживать популяциям полную жизнь в реальном мире. Можно считать это «ускоренным воспроизведением», да ещё и параллельно можно пробовать множество разных вариантов, но опять же, если хватает вычислительных мощностей. Эволюция крайне затратна в вычислениях!

Переход к «проживанию модели в компьютере» это вроде как уже инженерная работа, «применение вычислителей для генерации догадок о полезных мутациях, а потом фильтрации догадок об удачных мутациях». Инженерия тут в том, что физически создаётся вычислитель виртуального мира, а в нём создаются процессы «проживания» для моделей агентов/IPU (включая популяции!) с потенциально интересными мутациями. Это отличный способ ускорить прогресс, но у него есть существенные ограничения: требуются немыслимо большие вычислительные мощности на моделирование N миров, в которых живут и размножаются организмы и популяции, на которых мы пробуем те или иные мутации. С этим боремся так: уменьшаем объём моделирования (скажем, пытаемся вычислить только догадку о мутации, но не моделируем выживание), увеличиваем доступную компьютерную мощь, увеличиваем эффективность эволюционного алгоритма в целом (качество генерирования догадок, точность моделирования и т.д.).

Например, в статье Evolution through Large Models 11 11 https://arxiv.org/abs/2206.08896 , предлагается использовать внутри эволюционного алгоритма вместо случайных мутаций «умные», то есть «разработанные/вычисленные», а вместо человека-инженера, высказывающего догадки о полезных мутациях, использовать нейронную сетку большой языковой модели (модели языка и мира, выученной нейронной сеткой определённой архитектуры).

Основная проблема в инженерии путём генерации новых архитектур нейронными сетями в том, что архитектура должна давать вариант многоуровневой оптимизации конфликтов между системными уровнями, при этом нейросеть обычно не может сгенерировать оптимизацию, которая выходит за рамки тех примеров, которые ей показывали в ходе обучения. А эволюционный алгоритм принципиально может. Поэтому статья предлагает оставить снаружи эволюционный алгоритм, принципиально дающий новизну решений за пределами того, что уже видела нейронная сеть, но вставляем внутрь «умный мутационный оператор» на основе нейросети, который предлагает потенциально не смертельную мутацию. Помним, что в работах по эволюции как многоуровневой оптимизации подчёркивалось, что всё в ходе эволюции давно уже квазиоптимизировано, какие-то локальные оптимумы для минимума свободной энергии целевой системы достигнуты, поэтому большинство случайных мутаций будут смертельными (выходим за рамки локального оптимума в менее благоприятные зоны), немного их будут нейтральными (находим другой квазиоптимум, они очень близки обычно), редко что-то приводит к маленькому улучшению текущего локального оптимума, и совсем уж редко что-то радикально приближает к обычно недостижимому глобальному оптимуму.