Исследователь Google Александр Мордвинцев, автор знаменитого проекта DeepDream, сделал новый шаг на границе биологии и компьютерных наук. В работе, о которой рассказало Quanta Magazine, он представил нейронные клеточные автомат. Это цифровые системы, где каждая клетка взаимодействует только с ближайшими соседями, но вместе они формируют сложные фигуры, умеют восстанавливаться после повреждений и демонстрируют свойства, напоминающие живые организмы.
По сути, это переворот классической идеи «Игры Жизнь» Джона Конвея, где задаются простые правила, а результат возникает случайно. Здесь всё наоборот: сначала формулируется цель. Например, фигура или рисунок, а алгоритм сам подбирает правила так, чтобы виртуальные клетки собрались в нужный образ.
Александр Мордвинцев создал сложные цифровые системы на основе клеток, которые используют только связь между соседними клетками
Главные отличия новых автоматов от старых моделей впечатляют. Каждая клетка может находиться в непрерывном спектре состояний, а не просто быть включенной или выключенной. У неё есть скрытые параметры, что-то вроде настроения или памяти, которые влияют на поведение. Асимметричное обновление клеток делает процесс ближе к реальным биологическим системам: всё меняется не строго синхронно, а постепенно и хаотично.
Результат оказался поразительным. Такие системы способны к самовосстановлению: если сломать часть фигуры, клетки достроят её заново. Они децентрализованы, у них нет управляющего центра, и именно в этом кроется устойчивость — автоматы учатся справляться с шумом и неопределённостью.
Применение подобных технологий может оказаться революционным. В медицине это путь к моделям самовосстанавливающихся тканей.
В робототехнике — рои роботов, которые без внешнего контроля собираются в структуры. В материаловедении — детали и поверхности, адаптирующиеся к изменениям окружающей среды. А в вычислениях — распределённые архитектуры, где нет центрального процессора, но решения рождаются изнутри системы.
Учёные уже проверили концепцию в разных задачах: от распознавания цифр и умножения матриц до моделирования IQ-тестов и управления роями роботов. Автоматы начинают вести себя как единый организм, демонстрируя, что жизнь и вычисления — на самом деле две стороны одного процесса.
Эволюция в природе не имеет цели. А мы можем обучать автоматы под конкретные задачи, и это открывает совсем новые горизонты, — отмечают исследователи.
Работа Мордвинцева не просто эксперимент в духе цифровой биологии, а намёк на грядущее поколение вычислительных систем. Энергоэффективных, децентрализованных и невероятно гибких.
Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!
Источник
Источник: habr.com