В далеком светлом будущем всю черную работу за людей будут выполнять роботы. Они будут рубить и сажать деревья, добывать нефть, водить автобусы и самолеты, готовить еду, выдавать книги в библиотеке. Некоторые из этих не очень сложных функций уже доступны современным роботам. Недавно в научных журналах появилось сразу несколько статей, авторы которых научили машины совсем уж нетривиальным вещам. Роботы нового поколения умеют планировать и проводить научные эксперименты, выводить фундаментальные физические законы из опытных данных и, наконец, обманывать и размножаться.
Робот–ученый
Первого в мире робота-ученого зовут Адам. Адам – биолог – его первые самостоятельные исследования посвящены дрожжам Saccharomyces cerevisiae. Робот изучал так называемые ферменты-«сироты» дрожжей. Этим термином обозначают ферменты, для которых еще не обнаружены кодирующие их гены.
Перед началом эксперимента Адам получил исчерпывающую информацию о дрожжах: ученые заложили в него базы данных ферментов и генов S. cerevisiae, включая и те гены, продукты которых пока не известны. Все биохимические сведения были изложены не в виде текстов и таблиц, а на языке программирования Prolog, понятном Адаму.
На основе анализа полученных знаний робот-ученый мог выдвигать экспериментальные гипотезы вида «ген А кодирует белок В». Исследователи научили Адама единственному способу проверять свои предположения: робот умел удалять «подозрительные» гены из дрожжевой ДНК и проверять, как изменится скорость роста и размножения клеток. Кроме того, Адам мог добавлять в среду, где росли S. cerevisiae, различные метаболиты.
Подобный метод проверки очень распространен в лабораторной практике. Предположим, ученый подозревает, что некий ген кодирует фермент, отвечающий за переработку вещества Х в необходимое дрожжам вещество Y. Для проверки своей гипотезы ученый «вырезает» соответствующий ген и сравнивает уровень роста клеток в присутствии и в отсутствие метаболита Y. Если изучаемый ген действительно необходим для превращения, то дрожжи-мутанты смогут выжить только в среде, куда вещество Y было добавлено искусственно.
Адам использовал ту же логику. Обработав заложенные в него данные, робот выдвинул 20 гипотез относительно генов, кодирующих 13 ферментов-«сирот». Он спланировал все необходимые эксперименты и выполнил их. Так как в день Адам может выполнять до 1000 опытов, на всю работу у него ушло совсем немного времени. Помощь человека требовалась роботу только для того, чтобы убрать мусор и заменить расходные материалы.
Читатель может представить себе этакого терминатора в белом халате, который с огромной скоростью перемещается по лаборатории и наливает что-то из бутылок в пробирки. В действительности Адам выглядит как огромный лабораторный стол, вдоль которого ездит рука-манипулятор, умеющая перемещать различные предметы и дозировать жидкости.
В итоге проведенных опытов Адам заключил, что 8 из сформулированных им гипотез неверны, а 12 имеют право на существование с большей или меньшей вероятностью. Однозначно ответить на вопрос о правомерности своих предположений робот не мог. Эту задачу за него выполнили ученые с использованием более широкого набора экспериментов. Они доказали, что во всех 12 случаях Адам угадал. Более того, за то время, пока ученые тестировали робота, другие исследовательские коллективы получили те же результаты, что и Адам, для 6 из рассмотренных ферментов.
Робот–мозг
Создатели второй машины поставили еще более амбициозную задачу, чем конструкторы Адама. Они решили создать робота, который способен на основании экспериментальных данных выводить законы, которым подчиняется наблюдаемое физическое явление. Для демонстрации способностей робота-мозга ученые предложили ему понаблюдать за поведением систем из одного и двух маятников.
Машина регистрировала параметры системы и в несколько этапов выводила аналитические выражения, которые лучше всего описывают ее поведение. В зависимости от того, какие из возможных параметров системы ученые позволяли регистрировать машине, она выдавала более или менее точные выражения. В случае простого маятника, если робот мог измерять только скорость его движения, он выдавал уравнения, описывающие траекторию маятника. Когда к скорости добавлялось ускорение, машина выводила второй закон Ньютона.
Одинарный маятник представляет собой довольно простую систему, которая подчиняется несложным законам. Если к нижней части подвеса маятника присоединить
еще один подвес, то получившийся двойной маятник при сильной раскачке демонстрирует хаотическое поведение. Поведение хаотических систем чрезвычайно чувствительно к малейшим изменениям исходных параметров и подчиняется очень сложным законам. Тем не менее, робот-мозг подобрал несколько выражений, в число которых входили лагранжиан и закон сохранения импульса.
В отличие от Адама, исходный багаж знаний робота-мозга был не очень большим. Машина не знала законов геометрии или теоретической механики, она умела выполнять только простейшие арифметические действия. Робот получал новые для него законы путем подбора и поэтапного отсеивания выражений, которые менее точно описывают поведение системы.
Робот–обманщик
Авторы третьей работы решили использовать роботов для изучения эволюции. Различные аспекты теории Дарвина можно исследовать и на живых системах, но такой подход «в лоб» имеет несколько серьезных недостатков. Эволюция сложных организмов с длительным жизненным циклом занимает слишком много времени: для написания работы может потребоваться не одно поколение
исследователей. Относительно простые системы, такие, как бактерии или дрожжи, развиваются очень быстро, однако с их помощью невозможно исследовать, например, эволюцию поведения или развития мозга.
Исследователи, опубликовавшие свою работу в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, нашли компромиссный вариант. Они сконструировали роботов, которые могли развивать относительно сложное поведение, и создали быструю систему их «размножения». Жизнь роботов, представляющих собой небольшую платформу, закрепленную на гусеницах, протекала в манеже, где были источники «еды» и «яда» (кольца разного цвета, закрепленные на полу). О том, что перед ними, машины узнавали при помощи датчиков, расположенных на днище.
Успех жизненной стратегии каждого робота определялся исходя из количества времени, проведенного рядом с «едой» и/или вдали от «яда». За пребывание рядом с источником «еды» роботам начислялись плюсовые баллы, а нахождение рядом с «ядом» добавляло отрицательных очков. Роботы могли «общаться» друг с другом при помощи синего свечения.
Одно поколение роботов существовало строго определенный период времени, по истечении которого исследователи отбирали самые успешные машины. Именно они получали шанс на «размножение».
На каждом этапе эксперимента ученые работали с группой из десяти роботов. Двое «избранных» скрещивались со счастливчиками из других групп, и эксперимент повторялся заново. Чтобы смоделировать процесс полового размножения, ученые снабдили роботов геномом из 33 генов. Гены отвечали за развитость «нервной системы» роботов, состоящей из 33 синапсов, соединяющих 11 входящих «нейронов» с тремя исходящими. По синапсам проходили сигналы, отвечающие за поведение роботов, – скорость вращения гусениц и включение синего свечения. Значимость каждого сигнала определялась соответствующим геном.
С точки зрения «железа», все роботы были устроены одинаково. Характеристики синапсов, «кодируемые» генами, представляли собой различные параметры записанной в машинах программы. В ходе «размножения» исследователи изменяли параметры, и роботы-«родители» превращались в роботов следующего поколения. При этом значения параметров варьировались так, чтобы смоделировать половое размножение и обмен генов, происходящий между отцом и матерью.
Коме того, в «генотип» потомков добавлялись мутации, неизбежно возникающие при размножении живых систем. Каждое новое поколение роботов вырабатывало более эффективные жизненные стратегии, чем предыдущее. Для экономии времени эта часть эксперимента частично моделировалась на компьютере, и настоящих роботов запускали в манеж только на финальных этапах эволюции (в общей сложности исследователи пронаблюдали 500 поколений машин).
«Изюминки» этому эксперименту добавляла социальная составляющая. Когда несколько роботов скапливались возле источника «еды» или «пищи», интенсивность синего свечения в этом месте возрастала. По мере того, как роботы учились эффективно отыскивать «еду», связь между ее источником и синим свечением также становилась для них все более очевидной. Привлеченные ярким светом машины скапливались рядом с «едой» и пытались оттеснить своих товарищей, так как места рядом с источником хватало только для восьми роботов.
Очевидным способом повысить свои шансы на успех для роботов являлся обман. Робот, научившийся выключать свечение и скрывать свое присутствие рядом с «едой», смог бы больше времени провести рядом с заветным кольцом в отсутствие конкурентов. В первой серии экспериментов роботы умели вести себя только честно. Во второй серии исследователи «разрешили» им выключать свечение по собственной воле. Обманывать своих соседей по манежу начало уже десятое поколение роботов. Еще через сорок поколений около 60% машин никогда не светились рядом с «едой». Оставшиеся продолжали с той или иной частотой включать свет, однако давление отбора на них было не столь сильно, поэтому честные роботы периодически размножались.
Только начало
Все описанные выше работы вызвали бурный отклик в прессе. Более восторженные журналисты писали о начале новой эры и невероятном прорыве. Скептики же нашли в исследованиях множество недочетов. Робот-ученый по изобретательности и изощренности своего подхода к науке может сравниться в лучшем случае со студентом старших курсов. Кроме того, он не придумывает новых подходов, а лишь четко отрабатывает уже существующие методы.
Робот-мозг, который, по заявлениям его создателей, способен к самостоятельному творчеству, на самом деле, сильно зависит от человека. Машина вывела закон Ньютона, наблюдая за маятником, по той простой причине, что ученые указали ей нужные параметры для наблюдения. Большой вопрос, сможет ли робот повторить свой успех на более сложных системах, поведение которых еще не ясно самим ученым. Даже если машина выведет правильное выражение, исследователям придется потратить немало времени на то, чтобы выбрать именно его из списка выданных роботом вариантов, так как вид этого выражения будет им неизвестен.
Эксперимент с эволюцией роботов можно критиковать за его примитивность. Созданная авторами система учитывает слишком мало параметров, и ее можно приложить к живым системам лишь с огромным числом оговорок. Например, конкурирующие за еду роботы не демонстрировали типичного в природе альтруистического поведения. Кроме того, при размножении пары практически никогда не складываются случайным образом, а значит, использованное авторами перемешивание генотипов не отражает реальной ситуации. Еще один контраргумент: все гены роботов наследуются по одному и тому же типу (в данном случае это было неполное доминирование). В сложных живых системах гены могут наследоваться и иначе.
Трудно не согласиться со всеми этими возражениями. Сами исследователи признают, что они находятся только в начале пути, и для первых шагов результаты впечатляют. Некоторые сторонники апокалипсических путей развития человечества уже начали рисовать мрачные картины мира, в котором всем заправляют машины. Создатели робота-ученого и робота-мозга подчеркивают, что их творения не вытеснят людей из науки, а, напротив, оставят им возможность решать более сложные задачи. Впрочем, всегда остается вероятность, что в будущем роботов научать делать и это.
Ссылки:
www.sciencemag.org/cgi/content/abstract/324/5923/85
www.sciencemag.org/cgi/content/abstract/324/5923/81
http://infoscience.epfl.ch/record/139388?ln=en
Загрузка...