Биокомпьютинг (>nktkbh,Zmnui)

Биокомпьютинг (или квазибиологическая парадигма^[1]) (англ. Biocomputing) — биологическое направление в искусственном интеллекте, сосредоточенное на разработке и использовании компьютеров, которые функционируют как живые организмы или содержат биологические компоненты, так называемые биокомпьютеры.

Родоначальником биологического направления в кибернетике является У. Мак-Каллок, а также последующие идеи М. Конрада, которые привели к направлению — биомолекулярная электроника. В отличие от понимания искусственного интеллекта по Джону Маккарти, когда исходят из положения о том, что искусственные системы не обязаны повторять в своей структуре и функционировании структуру и протекающие в ней процессы, присущие биологическим системам, сторонники данного подхода считают, что феномены человеческого поведения, его способность к обучению и адаптации, есть следствие именно биологической структуры и особенностей её функционирования^[2].

Часто квазибиологической парадигме противопоставляют понимание искусственного интеллекта по Джону Маккарти, тогда говорят о:

восходящем (англ. Bottom-Up AI) ИИ, на котором базируется квазибиологическая парадигма
нисходящем (англ. Top-Down AI) ИИ — создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующие высокоуровневые психические процессы, и как правило говорят о рациональном ИИ

«Парадигма фон Неймана» vs. «Квазибиологическая парадигма»

Парадигма фон Неймана является основой подавляющего большинства современных средств обработки информации. Она оптимальна, когда решаются массовые задачи достаточно низкой вычислительной сложности.

Квазибиологическая парадигма сегодня по своему содержанию и возможным приложениям значительно богаче, чем первоначальный подход МакКаллоха и Питса. Она находится в процессе развития и изучения возможностей создания на её основе эффективных средств обработки информации.

К. Заенер и М. Конрад сформулировал понятие о индивидуальной машине, в противоположность универсальному компьютеру «фон Неймана». Данное понятие базируется на следующих положениях:

Универсальная машина не может решать любую проблему так же эффективно, как машина специально сконструированная для её решения;
Жесткая программа подразумевает последовательное выполнение операций, т.е. неэффективное использование вычислительных ресурсов;
Программу легко разрушить, если извне ввести случайные изменения. Поэтому невозможно шаг за шагом вносить малые изменения и постепенно менять структуру программы.

Поэтому основные особенности индивидуальной машины, следующие:

Физическая структура машины определяет решение конкретной задачи;
Эволюция машины после ввода управляющих стимулов приводят к такому состоянию и/или структуре машины, которые могут быть интерпретированы как решение искомой задачи

Направления в исследованиях

Биокомпьютинг позволяет решать сложные вычислительные задачи, организуя вычисления при помощи живых тканей, клеток, вирусов и биомолекул. Часто используют молекулы дезоксирибонуклеиновой кислоты, на основе которого создают ДНК-компьютер. Кроме ДНК, в качестве биопроцессора могут использоваться также белковые молекулы и биологические мембраны. Например, на основе бактериородопсин-содержащих плёнок создают молекулярные модели перцептрона^[1].

Ссылки

См. также

Примечания

↑ ¹ ² Биомолекулярные нейросетевые устройства, 1.4. Квазибиологическая парадигма обработки информации (недоступная ссылка)
↑ Дмитрий Рогаткин. Будет ли терять сознание искусственный интеллект? (рус.) // Наука и жизнь. — 2018. — № 10. — С. 62—66. Архивировано 11 октября 2018 года.

[A-1] ¹ ² Биомолекулярные нейросетевые устройства, 1.4. Квазибиологическая парадигма обработки информации (недоступная ссылка)

[NKJ201810-2] Дмитрий Рогаткин. Будет ли терять сознание искусственный интеллект? (рус.) // Наука и жизнь. — 2018. — № 10. — С. 62—66. Архивировано 11 октября 2018 года.

[1]

[2]