С момента издания в 1859 году основополагающей работы Чарльза Дарвина «Происхождение видов путем естественного отбора или Сохранение благоприятных рас в борьбе за жизнь» и до наших дней постоянно звучат сообщения о том, что теория Дарвина неверна, что найдены «достоверные факты», ее опровергающие. Как правило, за этим стоят либо религиозные взгляды, либо непонимание, либо невозможность проследить эволюционный процесс в сложных системах при воздействии большого числа факторов. Сегодня сам факт эволюции сомнению учеными не подвергается, так как имеет огромное число прямых подтверждений.
Вспомним ненадолго о нейронных сетях.
Еще один алгоритм обучения нейронных сетей, заимствованный у природы, носит название «генетический». Суть его проста: сначала строится нейронная сеть, входами и выходами отвечающая поставленной задаче. Количество нейронов сети и их связи выбираются экспертно, исходя из опыта решения других, схожих по сложности задач. Веса на входах нейронов задаются случайным образом. Затем на вход сети подаются обучающие сигналы, оценивается успешность работы сети. Далее производятся случайные мутации, и если какие-либо из полученных сетей справляются с решением задач «лучше», то далее процесс мутаций повторяется на них. Иногда, после длительного эволюционного процесса, удается получить сеть, которая успешно справляется с решением исходной задачи.
Каждое свойство, которое приобретается по ходу эволюции, оказывается «выгодным» для его носителя на тот момент, когда оно возникает. Но, возникнув и закрепившись, оно служит фундаментом для появления новых свойств. В итоге далеко не всегда понятен смысл тех или иных информационных достижений. Далее в этой книге мы будем неоднократно разбирать разные эволюционные загадки.
Эволюция нейронных сетей
Ранее мы говорили об искусственных нейронных сетях, предназначенных для решения какой-либо специализированной задачи. В основном это задачи классификации (распознавания образов). При этом рассматривались алгоритмы, которые позволяли «обучить» нейронную сеть, состоящую из относительно небольшого числа нейронов (например нескольких сотен). Каждый из алгоритмов не гарантировал оптимального результата и содержал определенный элемент «шаманства». Обученная нейронная сеть представляла при этом «вещь в себе», и в этом случае крайне трудно анализировать смысл весов того или иного нейрона и значение его связей. «Смысл» появлялся только у всей сети целиком — как у инструмента, созданного для решения определенной задачи. Природа строила нейронные сети без «понимания» их конечной цели. Просто в результате мутаций появлялись нейроны с новыми свойствами, увеличивалось их количество, возникали новые связи. Иногда это случайно приводило к появлению новых полезных качеств организма.
Попробуем схематично проследить эволюцию нейронных сетей.
У одноклеточных говорить о нервных клетках не приходится, однако у некоторых из них (как, например, у эвглены) появляются уже органоиды для восприятия раздражений из внешней среды (стигма, или глазок, у эвглены, хламидомонады и др.). Низкоорганизованные многоклеточные животные — губки — тоже не имеют нервной системы.
Впервые в эволюции специализированные нервные клетки появляются у гидры и других кишечнополостных. Нервные клетки кишечнополостных не отделены друг от друга синапсами и не объединены в нервную систему, а либо представляют собой отдельные разветвленные клетки, либо образуют нервную сеть, состоящую из клеток, соединенных между собой ветвистыми отростками. Импульс, возникший в одной части тела, может распространяться по всем направлениям во все остальные части организма. Нервные клетки гидры не дифференцированы на различные виды, а просто одни ветви нервной сети направляются к рецепторным клеткам, а другие — к сократимым. Однако уже у медуз и актиний отмечается тенденция к группировке нейронов в нервные цепочки. У них нейроны, как правило, соединены синапсами, наблюдается дифференцирование нервных клеток на сенсорные, соединительные и двигательные нейроны. В ходе дальнейшей эволюции нейроны, синапсы и нервно- мышечные соединения изменились мало.
У различных беспозвоночных нейроны и синапсы устроены в основном так же, как и у человека.