12

Сила эволюции

Инженер по имени Эдриан Томпсон задался вопросом, что получится, если применить метод эволюции к электронным схемам. Ставим задачу, случайным образом собираем схемы, отбираем схемы, которые лучше справляются, комбинируем их между собой и повторять процесс в течение стольких поколений, сколько потребуется.
Большинство придут к выводу, что использование настоящих схем будет напрасной тратой ресурсов. Проще смоделировать схему на компьютере и добиться результата дешевле и за меньшее время. Однако Томпсон решил, настоящие схемы «знают» то, что недоступно для компьютерной модели.
Задача была следующая: распознать два сигнала разной частоты — 1 кГц и 10 кГц. При 10 кГц на выходе ложно быть 0 вольт, при 1 кГц на выходе 5 вольт. Томпсон использовал микросхему, которая состоит из множества транзисторных «логических ячеек», соединения между которыми могут меняться в зависимости от инструкций, записанных в конфигурационную память устройства.
Эти инструкции аналогичны ДНК-коду живого организма, и могут скрещиваться друг с другом. Томпсон взял матрицу из сотни логических ячеек и с помощью компьютера сгенерировал случайную популяцию из пятидесяти кодов инструкций. Компьютер загружал каждый набор инструкций в память матрицы, подавал входные сигналы, сравнивал результаты на выходе и пытался обнаружить свойство, которое могло бы помочь в выведении подходящей схемы.
«Наиболее приспособленным» представителем оказалась схема, выдающая постоянное напряжение в 5 вольт независимо от «услышанного» ей сигнала. Затем коды наименее подходящих инструкций были «убиты», а подходящие скрещены между собой, после чего процесс повторился снова.
К 220-му поколению лучшая схема выдавала сигналы почти такие же как и на входе.
К 650-му поколению выходной сигнал, соответствующий 1 кГц, стал постоянным, но при 10 кГц на выходе сигнал оставался переменным. Потребовалось дойти до 2800-го поколения, чтобы схема начала выдавать почти постоянные и различные сигналы для двух входных частот. И только к 4100-му поколению странное отклонение исчезло, после чего схема практически перестала эволюционировать.
Человек ВООБЩЕ не способен собрать на такое микросхеме полученную схему. Томпсон описал работу микросхемы так: «На самом деле я не имею ни малейшего понятия о том, как она работает».
Дальнейшее исследование выявило еще более удивительный факт: использовались только 32 ячейки из 100. Сначала казалось, что можно удалить еще пять ячеек (оставить 27), которые не были связаны с остальными, входом и выходом проводами. Однако после их удаления схема переставала работать. Возможно, эти ячейки реагировали не на ток, а что то ещё — например, магнитное поле. Какова бы ни была причина, интуиция Томпсона была абсолютно верной: у настоящей кремниевой микросхемы припрятано больше козырей в рукаве, чем у ее компьютерной симуляции.
0
Автор поста оценил этот комментарий
пруф и схему, как инженер-схемотехник поковыряюсь
раскрыть ветку (1)
0
Автор поста оценил этот комментарий
http://gest.livejournal.com/1031836.html
Сам не про и даже до любителя далеко, да и взято из книги как есть, так что конструктивного ничего не скажу. По ссылке вроде схема.
показать ответы
0
Автор поста оценил этот комментарий
Подскажи пожалуйста из какой именно книги.
раскрыть ветку (1)
1
Автор поста оценил этот комментарий
41. Наука Плоского Мира
Скачал с рутрекера
Там вообще большая часть рассуждения на разные темы, очень поучительно и интересно.
1
Автор поста оценил этот комментарий
Оригинал из книги Терри Праттчета:
Инженер по имени Эдриан Томпсон с 1993 года занимается «разведением» электронных схем. Базовый принцип, известный как «генетический алгоритм», довольно широко используется в информатике. Алгоритм — это конкретная программа или рецепт, направленная на решение поставленной задачи. Один из способов поиска алгоритмов решения по-настоящему сложных задач состоит в применении «скрещивания» и естественного отбора. Под «скрещиванием» понимается «соединение части одного алгоритма и частью другого». Биологи называют этот процесс рекомбинацией — любой организм, размножающийся половым путем (например, вы), именно таким образом рекомбинирует хромосомы своих родителей. Описанный метод, а также полученный с его помощью результат, называется генетическим алгоритмом. Если он срабатывает, то дает блестящие результаты. Главный недостаток метода состоит в том, что вы не всегда можете объяснить, как полученный в итоге алгоритм решает поставленную перед ним задачу. Мы вернемся к этому вопросу, а пока займемся электроникой.
Томпсон задался вопросом, что получится, если применить метод генетических алгоритмов к электронным схемам. Нужно сформулировать какую-нибудь задачу, случайным образом комбинировать схемы, которые способны или не способны ее решить, отбирать схемы, которые лучше справляются с решением, и повторять процесс в течение стольких поколений, сколько потребуется.
Большинство инженеров-электронщиков, подумав над подобным проектом, довольно быстро придут к выводу, что использование настоящих схем будет напрасной тратой ресурсов. Вместо этого можно смоделировать схему на компьютере (ведь поведение электронной схемы нам известно точно), и добиться результата дешевле и за меньшее время. Однако Томпсон не стал полагаться на такой аргумент — возможно, настоящие схемы «знают» то, что недоступно для компьютерной модели.
Он поставил следующую задачу: распознать два сигнала разной частоты — 1 кГц и 10 кГц, то есть сигналы, совершающие соответственно 1000 и 10 000 колебаний в секунду. Можете представить их в виде звука с высоким и низким тоном. Схема должна принимать сигнал на вход, каким-то образом его обрабатывать в зависимости от своей конечной структуры, и выдавать результирующий сигнал на выходе. При высокочастотном входе схема должна выдавать постоянное напряжение, равное нулю вольт, то есть не выдавать ничего, а при низкочастотном — постоянное напряжение 5 вольт (На самом деле эти свойства не были сформулированы с самого начала — подошли бы два любых постоянных сигнала, но в итоге получилось именно так).
На то, чтобы вручную собрать тысячи тестовых схем, уйдет целая вечность, поэтому Томпсон воспользовался «вентильной матрицей, программируемой пользователем». Это микросхема, которая состоит из множества транзисторных «логических ячеек», или, скажем так, умных переключателей, соединения между которыми могут меняться в зависимости от инструкций, записанных в конфигурационную память устройства.
Эти инструкции аналогичны ДНК-коду живого организма, и могут скрещиваться друг с другом. Именно это и сделал Томпсон. Сначала он взял матрицу из сотни логических ячеек и с помощью компьютера сгенерировал случайную популяцию из пятидесяти кодов инструкций. Компьютер загружал каждый набор инструкций в память матрицы, подавал входные сигналы, сравнивал результаты на выходе и пытался обнаружить свойство, которое могло бы помочь в выведении подходящей схемы. Сначала под этот критерий подходила любая схема, поведение которой отличалось от случайного.
«Наиболее приспособленным» представителем оказалась схема, выдающая постоянное напряжение в 5 вольт независимо от «услышанного» ей сигнала. Затем коды наименее подходящих инструкций были «убиты» (то есть удалены), а подходящие скрещены между собой (скопированы и рекомбинированы), после чего процесс повторился снова.
Самым интересным в этом эксперименте оказались не подробности его проведения, а то, как система искала путь к решению — и необыкновенная природа этого решения. К 220-му поколению лучшая схема выдавала сигналы, которые по существу не отличались от сигналов на входе — это были колебательные сигналы различной частоты.
Того же результат можно было достичь вообще без микросхемы, используя один лишь провод! До желаемых постоянных сигналов на выходе было еще далеко.
К 650-му поколению выходной сигнал, соответствующий низкой частоте, стал постоянным, но высокочастотный вход по-прежнему приводил к переменному сигналу на выходе. Потребовалось дойти до 2800-го поколения, чтобы схема начала выдавать почти постоянные и различные сигналы для двух входных частот. И только к 4100-му поколению странное отклонение исчезло, после чего схема практически перестала эволюционировать.
Самым странным в получившемся решении была его структура. Такую микросхему не смог бы изобрести ни один инженер-человек. Собственно говоря, человек бы даже не смог найти решение, состоящее всего лишь из 100 ячеек. Однако человеческое решение было бы доступным для понимания — мы смогли бы рассказать убедительную «историю» о том, как оно работает. Например, в нем бы был генератор тактовых импульсов — электронная схема, выдающая сигнал с постоянной частотой. Его можно использовать в качестве точки отсчета для сравнения с другими частотами. Однако собрать тактовый генератор из 100 ячеек нельзя. Эволюция не утруждала себя построением тактового генератор. Вместо этого входной сигнал пропускался через сложную последовательность замкнутых контуров. Предположительно они создавали сдвинутые во времени и обработанные иными способами версии сигналов, которые, в конечном счете, объединялись и формировали постоянный сигнал на выходе. Предположительно. Томпсон описал работу микросхемы так: «На самом деле я не имею ни малейшего понятия о том, как она работает».
Дальнейшее исследование окончательного решения выявило еще более удивительный факт: на самом деле использовались только 32 ячейки из 100. Остальные можно было удалить из схемы, никак не повлияв на ее работу. Сначала казалось, что можно удалить еще пять ячеек, которые не были электрически связаны ни с другими ячейками, ни с входом, ни с выходом. Однако после их удаления схема переставала работать. Возможно, эти ячейки реагировали не на электрический ток, а какие-то иные свойства остальных ячеек схемы — например, их магнитное поле. Какова бы ни была причина, интуиция Томпсона была абсолютно верной: у настоящей кремниевой микросхемы припрятано больше козырей в рукаве, чем у ее компьютерной симуляции.
показать ответы

Темы

Политика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

18+

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Игры

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юмор

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Отношения

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Здоровье

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Путешествия

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Спорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Хобби

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Сервис

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Природа

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Бизнес

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Транспорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Общение

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юриспруденция

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Наука

Теги

Популярные авторы

Сообщества

IT

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Животные

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кино и сериалы

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Экономика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кулинария

Теги

Популярные авторы

Сообщества

История

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Недвижимость и ремонт

Теги

Популярные авторы

Сообщества