ТОМАС ЭДИСОН Мы видим странную змееподобную фигуру, каким-то образом сделанную из кубических блоков, волнообразно изгибающуюся и плывущую по воде. А теперь – три массивные фигуры, похожие на головастиков и грациозно скользящие по глади, что, казалось бы, противоречит их LEGO-подобному строению. Далее перед нами предстает черепахоподобное существо, сделанное из пяти прямоугольных блоков – один на туловище и по одному на каждый плавник. Каким-то образом оно упорно плывет к своей цели, искусно маневрируя в воде, словно охотник, выслеживающий свою добычу.
Это эволюционирующие виртуальные существа компьютерного художника и исследователя Карла Симса – работа, которая вдохновила сотни ученых с тех пор, как он опубликовал ее в 1994 году. Его зверинец плавающих, ходящих, прыгающих и конкурирующих друг с другом существ поразил научное сообщество.
Тогда как их виртуальные тела могли состоять из набора относительно простых блоков, их искусственный мозг представлял собой очень сложную сеть из математических функций и операций, которые использовали данные с сенсоров и демонстрировали разумно выглядящие движения и поведение. Существа передвигались в идеально смоделированных виртуальных мирах с симулированной водой, где они могли плавать, а также с симулированными сушей, гравитацией и законами физики, что позволяли им ходить, бегать или прыгать.
Но этого оказалось недостаточно, чтобы удивить других ученых. Поистине новаторским был тот факт, что Симс не программировал этих существ. Он не спроектировал ни одного из них, не создавал их тела и мозг. Он был поражен, как и все остальные, когда впервые увидел их. Виртуальные существа Симса эволюционировали самостоятельно.
Эволюция искусственной жизни
Для развития своих виртуальных существ Симс использовал генетический алгоритм, в котором мерой качества (или «функцией приспособленности») являлось то, насколько далеко они могли плавать, ходить или прыгать – чем дальше, тем лучше. Для решения этой проблемы генетическому алгоритму пришлось развивать как тела, так и мозг виртуальных существ. Симс даже не знал, как работала программа. Но он мог видеть результат. Описывая свою работу удивленной аудитории на Международной конференции по моделированию адаптивного поведения в 1994 году, он объяснил, насколько сложным стал мозг его творений. Черепахоподобное существо, например, имело тело, состоящее из пяти простых блоков, но код, лежащий в основе его мозга, в распечатанном виде занял бы значительную часть большого конференц-зала. «Это позволяет нам выйти за рамки того, что мы можем создать, – заключал Симс. – Если бы я сам попытался соединить эти датчики, нейроны и эффекторы, то, возможно, никогда бы не нашел хорошее решение, но эволюция все еще способна его отыскать».
«Эволюция в компьютере» звучит странно, но этот подход к ИИ существовал с первых дней развития компьютеров. Вместо того чтобы пытаться написать программу, которая решает проблему, выполняя вычисления и выводя ответ, специалисты, предпочитающие эволюционный подход, создают виртуальный мир и позволяют компьютеру находить решение самостоятельно, генерируя все лучшие и лучшие его варианты. Генетический алгоритм – один из инструментов такого подхода. Он работает, создавая случайную совокупность довольно бесполезных решений, ранжируя их по степени соответствия (того, насколько хорошо они решают проблему) и позволяя развиваться только наиболее подходящим. Затем новое поколение решений ранжируется по степени точности, и вновь лучшие отбираются для следующего раунда. Неизменно дочерние программы наследуют от своих родителей цифровой генетический код, смешанный таким образом, что каждому потомку от каждого из родителей достаются случайные куски кода со случайными мутациями, привносящими новизну. После того как генетический алгоритм проработает достаточно много поколений, в образовавшейся популяции программ образуются вполне подходящие варианты решения проблемы.
Симс был не единственным пионером, продемонстрировавшим оригинальность и новизну цифровой эволюции. Пятью годами раньше Уильям Лэтэм и Стивен Тодд написали программу Mutator. Для первого, как для художника, это была революционная форма искусства, потому что, строго говоря, он не создавал ее. Искусство Лэтэма развивалось в компьютере. В этом случае творец действовал как «всевидящее око» – выбирал, какие из решений продолжат свое существование в потомках, а какие умрут, поскольку именно он оценивал художественную ценность появлявшихся вариантов. Подобно заводчикам животных, Лэтэм разводил свое искусство, выбирая те формы, которые он считал достойными, и из случайного хаоса возникали необычные, кружащиеся формы и потусторонние образы.
Некоторые существа выглядели так, будто они с чужой планеты… они постоянно развивались, всегда немного меняя форму.
УИЛЬЯМ ЛЭТЭМ (2015) УИЛЬЯМ ЛЭТЭМ (р. 1961)
В 1983 году Уильям Лэтэм, молодой британский художник с необычными идеями, был очарован природой и сложными формами живых существ. Он начал развивать свой собственный стиль, рисуя обширные генеалогические древа и родословные линии воображаемых форм, которые медленно менялись со временем в соответствии с правилами наследственности и изменчивости. Вскоре Лэтэма пригласили стать научным сотрудником в исследовательской лаборатории IBM[9] в Херсли, и он долго сотрудничал там с математиком и разработчиком IBM Стивеном Тоддом. Вместе они создали компьютерную программу Mutator. Лэтэм рекламировал программное обеспечение в различных компьютерных журналах и даже создавал обложки для музыкальных альбомов. Вскоре его компьютерные анимации стали регулярно использоваться в танцевальных и рейв-клубах. Какое-то время Лэтэм также руководил собственной компанией по производству компьютерных игр, которая выпустила несколько хитов. Совсем недавно он вернулся к своему эволюционному искусству в качестве профессора Голдсмитского колледжа в Лондоне и сейчас вновь работает со Стивеном Тоддом, а также его сыном, разработчиком программного обеспечения Питером Тоддом. Вместе они создали компанию London Geometry, чтобы развивать свои идеи.
