Чтобы следующее поколение было приспособлено к условиям обитания лучше предыдущего, нужно заложить в каждый псевдоорганизм не только инстинктивное стремление занять территорию с возможно большими запасами энергии и пищи, но и генетическую память, позволяющую накапливать из поколения в поколение лучшие качества того или иного авиданца. Например, Avidians развивали в себе способность сравнить питание в различных местах и запоминать наиболее богатые районы, умение ориентироваться как в пространстве, так и в жизненной ситуации.
Механизм запоминания, обучения, приводящий из поколения в поколение к усовершенствованию авиданцев, заинтересовал биологов. «Работа коллег позволяет предположить, что эволюционное умение решать простые навигационные проблемы зависит от развивающейся кратковременной памяти и в живой природе», — полагает зоолог Фред Дайер.
Исследования сложного поведения виртуальных организмов позволяют не только пролить свет на эволюцию органической жизни. С одной стороны, они помогают детально разбираться в механизмах памяти, работы ума, а с другой — конструировать все более совершенные системы искусственного интеллекта.
Джеф Клун, еще один исследователь из Мичиганского университета, полагает, что авиданцев в какой-то мере можно сравнить с нейронами мозга, которые не только сами соображают, что к чему, но и могут поделиться информацией с соседями, сообща решая ту или иную задачу. Ученый ныне работает с системой, называемой HyperNEAT, которая использует принципы биологии, чтобы получать большое количество цифровых нейронов, используя небольшое количество основных правил.
«В природе расположение ячейки эмбриона часто определяет его функции — станет ли она затем клеткой сердца или почки, к примеру, — поясняет Клун. — Так и в HyperNEAT роль каждого искусственного нейрона определяется координатами его расположения в матрице уравнений. А это, в свою очередь, означает, что вы можете создать сложный мозг из относительно небольшого числа компьютеризированных инструкций, или «генов».
Учитывая, что микрочипы ныне становятся все меньше (в обозримом будущем, роль активных элементов в киберустройствах будут играть даже отдельные молекулы), это открывает принципиальную возможность создания не только материалов с памятью, но и «разумных» композитов, самостоятельно меняющих свои свойства в зависимости от поставленной задачи.
Этими разработками весьма интересуются представители Агентства перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA) при Министерстве обороны США. Они полагают, что дальнейшие исследования в данном направлении могут привести и к созданию роботов-трансформеров.
Помните, как там человекоподобный робот способен, растекшись металлической кляксой, проникнуть сквозь преграду, а потом без труда восстановить былую форму?..
Такой робот оказывается и практически неуязвим — даже разорванный на множество частей взрывом, он снова воссоздается в первоначальном виде. А все потому, что каждая частица его кибертела, каждая молекула не только обладает своим собственным интеллектом, но может быть подчинена единой цели, решению общей задачи.
Правда, многие эксперты полагают, что от идеи до ее реализации еще «дистанция огромною размера», поскольку современные разработки, как вы убедились, больше напоминают детские игры, чем серьезные технологии, готовые к практическому применению. Однако время бежит быстро, а поколения микрочипов сменяют друг друга в микроэлектронике и того быстрее. Сейчас суперкомпьютеры, как известно, уже запросто обыгрывают людей при игре в такую интеллектуальную игру, как шахматы. Сами они, еще недавно размещавшиеся в огромных залах, ужались до объема нескольких шкафов, а в скором времени по внешнему виду будут неотличимы от ноутбуков.
У СОРОКИ НА ХВОСТЕ
РОБОТ — СОРТИРОВЩИК МУСОРА. Команда специалистов финской компании Zen-Robotics разработала робота для сортировки мусора. Устройство под названием Recycler в своей работе использует видеокамеры, металлодетекторы, спектрометр и тактильные сенсоры.
Внешне модель представляет собой огромную роботизированную руку. Благодаря специальному программному обеспечению, самообучающаяся машина способна определять на вид и ощупь множество материалов, в том числе разные виды пластика, и отбирает с конвейера то, что еще можно подвергнуть переработке.