Прогнозирование развития природы и общества

На современном этапе развития науки и техники большое значение приобретают задачи предсказания, управления, распознавания и т. п. в условиях неустранимой информативной неопределенности. Очень часто эти задачи необходимо решать в реальном масштабе времени, что является дополнительным весьма существенным ограничением.

Метод эволюционного моделирования возник при попытке воспроизведения на ЭВМ поведения человека. При предсказании поведения объекта и управления им, учеными Л. Фогелем, А. Оуэнсом и Л. Уолшем в 60-х годах была высказана идея моделирования естественного процесса эволюции.

Это был период романтического развития кибернетики. На ЭВМ программировались различные логические игры (шахматы, шашки, карточные игры), процессы задач символической логики, создавались программы машинного перевода.

Именно эта область исследований, в которой традиционный кибернетический подход с использованием ЭВМ применялся для воспроизведения разумного поведения, а также мыслительных процессов, получила название “искусственный интеллект”. Эволюционное моделирование было предложено как альтернатива эвристическому и бионическому подходу, моделировавшему мозг человека в нейронных структурах и сетях.

При этом основная идея эволюционного моделирования звучала так: заменить процесс моделирования интеллекта моделированием процесса его эволюции.

Своей грандиозностью идея моделирования эволюции поразила всех и вызвала естественную критику. Известный специалист по эвристическому программированию Дж. Слейгл писал: “Одна из трудностей использования этого подхода состоит в том, что механизмы естественной эволюции еще не вполне понятны”. Однако проведенные исследования и разработки не были напрасны: они определили те области, где эвристические программы могут быть эффективны, и внесли вклад в прогрессивное развитие кибернетики. Лишь в процессе серьезной разработки идеи эволюционного моделирования, направленной на решение конкретных практических задач, можно установить ее плодотворность и получить ответ на всевозможные критические замечания и сомнения, в том числе и на слова кибернетика Н. Нильсона: “Хотя такой подход дает возможность свести несколько первых миллионов лет эволюции к нескольким дням вычислительного времени, создается впечатление, что важные средние и поздняя стадии эволюции связаны со столь сложными структурами (хотя и не являющимися еще “разумными”), что их эволюция уже не может быть устроена путем моделирования на вычислительной машине”.

Эволюционное моделирование, осуществляющее синтез сложных моделей, является дальнейшим развитием метода машинного моделирования. Необходимость такого развития обусловлена развитием практики, ставящей все более сложные и важные задачи, в которых известные методы недостаточно эффективны.