Генетические алгоритмы

Во-вторых, недавно открыты группы, "командующие" генетичным багажом каждого вида. Назвали их "HOX" [homeo box-containing genes] и есть этих HOX'ов от одного до пяти, а может быть и до восьми. Это они дирижируют развитием так, что определяют, где у оплодотворенной яйцеклетки должна развиться голова, где туловище, где конечности и КАКИЕ. Некоторые биологи говорят даже о том, что будто бы можно энергично воздействовать на HOX'ы - возвращать эволюционное развитие современных нам видов в прошлое на 200 и даже 400 миллионов лет. Пока практические достижения были скромными, но подождем с выводом о скромности еще какое-нибудь десятилетие.

Экономическую удовлетворительность, радующую Великий Капитал, считаю при этом микроскопическим явлением на фоне нового, только появляющегося взгляда на эволюционные процессы, которые начинают проявлять сейчас свой удивительный потенциал и не менее примечательный строгий порядок. Гены являются своеобразным алфавитом, а из них строящиеся организмы создают конструкции, по-различному архитектонично функционирующие, пожалуй лишь с одним постоянным параметром - смертью, без которой развитие вообще не было бы возможно как прогресс (по крайней мере тот прогресс, который мы способны увидеть в размахе, отделяющем одноклеточных типа PARAMECIUM CAUDATUM EHRENBERG от HOMO SAPIENS SAPIENS).

Из алфавита можно наиболее точно создать и ченстоховские рифмы [стихи религиозного содержания, название от польского города Ченстохова], равно как и шекспировские драмы и трагедии. Уже, наверное, необратимо оказались мы на этой дороге, и тем самым приближается день, когда овладеем уже не кратчайшей геометрией коммивояжеров и не обеспечением экономизации авиационных организаций, но способностью строительства живых организмов. Что с этой способностью сможет сделать человек - такой вопрос следует оставить без ответа из-за опасностей, которые приближаются, когда желаем найти на него ответ.

Существует ряд проблем, которые практически при помощи обычного компьютера, хотя бы даже и наибольшей вычислительной мощности, решить невозможно. К простейшим, таким, с которых обычно начинается и для сравнения объясняется суть применения генетических алгоритмов, относится так называемая проблема путешествующего коммивояжера, который должен поочередно посетить определенное количество городов, причем кратчайшим путем.
При десяти городах для решения задачи компьютеру требуется около пяти секунд, но для двадцати городов требуется уже около 100 000 лет, так как это так называемая "NP-проблема" (не полиномиальная, по-английски "nopolynomial"), и решение требует N! шагов. Время, необходимое для решения проблем типа "P", растет вместе с размерами проблем приблизительно в том же самом темпе (10 единиц времени для 10 элементов проблемы и т.д.). А решения проблем типа "NP" растут по времени, как сказано выше, быстро, и вскоре уже возможно ожидание у компьютера МИЛЛИОНОВ лет на их решение.

На сцену выходят более новые алгоритмы, называемые генетическими потому, что подобные использует Мать Природа в сфере биологии и биологической эволюции. Sensu stricto atque proprio [в строгом смысле и собственно] не являются они такими же, как классические алгоритмы, так как не заключают в себе рецепт на единственное оптимальное решение, такое, лучше которого уже быть не может. Оно скорее не тождественно оптимальному, а является хорошей аппроксимацией оптимального решения. Как такие алгоритмы функционируют, не очень просто представить, и особенно для действительно "твердых" NP-проблем, так как принципиально представление этого процесса выходит за границы человеческого воображения. Но можно осуществить своего рода упрощение такого представления, причем разными способами. Что-то подобное происходит, когда для получения какого-либо наглядного представления грани многомерного пространства проецируем в пространство меньшего количества измерений. Манфред Эйген (Manfred Eigen) изобразил это элементарное эволюционное движение генетических систем на модели, в качестве которой выступает так называемый "измеряемый пейзаж" ("Wertlandschaft" - "Stufen zum Leben", Piper, 1987). "Пейзаж" выглядит как заполненная холмистыми возвышенностями равнина, при этом "псевдоорганизмы", которые борются за выживание по правилам естественного отбора, окружая их вершины, могут с низких перескакивать на более высокие. В этом также заключен их "биологический прогресс" как "survival of the fittest" [выживание при прохождении теста]. Те, которые так перемещаться не могут, погибают, так как процесс осуществляется во время их репликации [от replication - копирование], а если репликация плохо происходит, то наступает что-то, что очень напоминает фазовый переход (как, например, вода превращается в лед, или НАОБОРОТ: происходит изменение состояния).

Применяя методики, основанные на эволюционной мысли Дарвина и других, Д. Эпплгейт (D. Applegate) из лаборатории Bell в прошлом году поставил рекорд в поиске оптимальной дороги для коммивояжера между 7 397 городами: этот вдохновленный генетикой поиск продолжался 3,5 года, но действие вслепую (brute force) требовало бы анализа 102547 дорог, что продолжалось бы дольше, чем СУЩЕСТВОВАНИЕ ВСЕЛЕННОЙ!

Таким образом, первоначально и в общих чертах представленная концепция "генетических алгоритмов" способна скрывать в себе парадокс, который мы до сих пор раскусить не могли. Во-первых, начну с наиболее простого, оказывается, что эти алгоритмы по самой своей сути (и уже именно поэтому подобны работающим в живой материи) "абсолютных" или также "окончательных" результатов дать не способны. В экономической практике это не является каким-нибудь несчастьем, так как получение решения, аппроксимирующего оптимум или минимум в границах 95%, - это уже достаточно полезно. Смотря же с биологической стороны, видим, что такие алгоритмы наверняка наполняют эволюционную жизнь, так как и в ней "абсолютно совершенных" эволюционных решений никогда, как правило, нет. Есть только быстрые успехи и еще более быстрые неудачи.

представления, которые появляются для NP-проблем благодаря созданию "измеряемых ландшафтов", кажутся спорными и противоречащими представлениям, возникающим благодаря HOX'ам. Действительно, каждый HOX постоянно устанавливает архитектонику строения в соответствии с видовой нормой, а отклонения внутри HOX'а (это не ген, а как бы малый локальный генеральный штаб) вызывают тяжелейшие, летальные дефекты (двухголовость и другие уродства у людей, и не только у людей).

недавно открыты группы, "командующие" генетичным багажом каждого вида. Назвали их "HOX" [homeo box-containing genes] и есть этих HOX'ов от одного до пяти, а может быть и до восьми. Это они дирижируют развитием так, что определяют, где у оплодотворенной яйцеклетки должна развиться голова, где туловище, где конечности и КАКИЕ.