Google показала, как искусственная жизнь учится самособираться и восстанавливаться
Исследователь Google Александр Мордвинцев [1], автор знаменитого проекта DeepDream, сделал новый шаг на границе биологии и компьютерных наук. В работе, о которой рассказало Quanta Magazine, он представил нейронные клеточные автомат. Это цифровые системы, где каждая клетка взаимодействует только с ближайшими соседями, но вместе они формируют сложные фигуры, умеют восстанавливаться после повреждений и демонстрируют свойства, напоминающие живые организмы.
По сути, это переворот классической идеи «Игры Жизнь [2]» Джона Конвея, где задаются простые правила, а результат возникает случайно. Здесь всё наоборот: сначала формулируется цель. Например, фигура или рисунок, а алгоритм сам подбирает правила так, чтобы виртуальные клетки собрались в нужный образ.
Главные отличия новых автоматов от старых моделей впечатляют. Каждая клетка может находиться в непрерывном спектре состояний, а не просто быть включенной или выключенной. У неё есть скрытые параметры, что-то вроде настроения или памяти [3], которые влияют на поведение [4]. Асимметричное обновление клеток делает процесс ближе к реальным биологическим системам: всё меняется не строго синхронно, а постепенно и хаотично.
Результат оказался поразительным. Такие системы способны к самовосстановлению: если сломать часть фигуры, клетки достроят её заново. Они децентрализованы, у них нет управляющего центра, и именно в этом кроется устойчивость — автоматы учатся справляться с шумом и неопределённостью.
Применение подобных технологий может оказаться революционным. В медицине это путь к моделям самовосстанавливающихся тканей.
В робототехнике — рои роботов, которые без внешнего контроля собираются в структуры. В материаловедении — детали и поверхности, адаптирующиеся к изменениям окружающей среды. А в вычислениях — распределённые архитектуры, где нет центрального процессора, но решения рождаются изнутри системы.
Учёные уже проверили концепцию в разных задачах: от распознавания цифр и умножения матриц до моделирования IQ-тестов и управления роями роботов. Автоматы начинают вести себя как единый организм, демонстрируя, что жизнь и вычисления — на самом деле две стороны одного процесса.
Эволюция [5] в природе не имеет цели. А мы можем обучать автоматы под конкретные задачи, и это открывает совсем новые горизонты, — отмечают исследователи.
Работа Мордвинцева не просто эксперимент в духе цифровой биологии, а намёк на грядущее поколение вычислительных систем. Энергоэффективных, децентрализованных и невероятно гибких.
Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! [6] Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке [7] вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!
Источник [8]
Автор: cognitronn
Источник [9]
Сайт-источник BrainTools: https://www.braintools.ru
Путь до страницы источника: https://www.braintools.ru/article/19501
URLs in this post:
[1] Мордвинцев: https://znah.net/
[2] Игры Жизнь: https://www.quantamagazine.org/maths-game-of-life-reveals-long-sought-repeating-patterns-20240118/
[3] памяти: http://www.braintools.ru/article/4140
[4] поведение: http://www.braintools.ru/article/9372
[5] Эволюция: http://www.braintools.ru/article/7702
[6] BotHub!: https://bothub.chat/?utm%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C_source=contentmarketing&utm%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C_medium=habr&utm%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C_campaign=news&utm%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C_content=GOOGLE%20SHOWS%20HOW%20ARTIFICIAL%20LIFE%20LEARNS%20TO%20SELF-ASSEMBLE%20AND%20REGENERATE
[7] По ссылке: https://bothub.chat/?invitedBy=m_aGCkuyTgqllHCK0dUc7
[8] Источник: https://www.quantamagazine.org/self-assembly-gets-automated-in-reverse-of-game-of-life-20250910/
[9] Источник: https://habr.com/ru/companies/bothub/news/946968/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=946968
Нажмите здесь для печати.