FAQ: Адаптивное поведение
7 фактов о моделировании поведения живых организмов, адаптивно приспосабливающихся к внешней среде
В настоящее время активно развивается направление исследований – «Моделирование адаптивного поведения», или «Адаптивное поведение». Это направление сформировалось в начале 1990-х годов. Жан-Аркадий Мейер и Стюарт Вильсон в 90-м году в Париже организовали первую международную конференцию, которая так и называлась «Моделирование адаптивного поведения» (Simulation of Adaptive Behavior). Труды этой конференции изданы в книге. Основное внимание в адаптивном поведении уделяется исследованию модельных организмов в виде компьютерной программы или робота, которые имитируют поведение живых организмов, адаптивно приспосабливающихся к переменной внешней среде.
From Animals to Animats. Proceedings of the First International Conference on Simulation of Adaptive Behavior. Eds. Meyer J.-A., Wilson S.W. Cambridge: MIT Press, 1991.
1
Официально это направление сложилось в начале 90-х годов, после этого сформировался журнал «Адаптивное поведение» (Adaptive Behavior) — и регулярно стали проводиться международные конференции по моделированию адаптивного поведения. Несмотря на то, что направление «Адаптивное поведение» сформировалось официально в начале 90-х, работы по этой теме были и раньше. В частности, были замечательные работы Михаила Львовича Цетлина, по теории адаптивных автоматов, приспосабливающихся к внешней среде. И была интересная работа Михаила Моисеевича Бонгарда с сотрудниками (проект «Животное») из Института проблем передачи информации, которая была посвящена моделированию целенаправленного поведения животных. Хороший обзор ранних работ по моделям адаптивного поведения содержится в книге «От амебы до робота: модели поведения». Современные работы отечественных исследователей этого направления излагаются в сборнике «От моделей поведения к искусственному интеллекту».
Цетлин М.Л. Исследования по теории автоматов и моделирование биологических систем. М.: Наука, 1969.
Бонгард М.М., Лосев И.С., Смирнов М.С. Проект модели организации поведения – «Животное» // Моделирование обучения и поведения. М.: Наука, 1975. С. 152-171.
Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. От амебы до робота: модели поведения. М.: Наука, 1987. М.: УРСС, 2004, 2011.
От моделей поведения к искусственному интеллекту. Под ред. Редько В.Г. М.: УРСС, 2006, 2010.
2
В направлении «Адаптивное поведение» основное внимание уделяется адаптивным свойствам, присущих как модельным, так и живым организмам. Попытку создания модели поискового адаптивного поведения разработали мы совместно с Валентином Анатольевичем Непомнящих из Института биологии внутренних вод (п. Борок, Ярославской обл.). Валентин Анатольевич проводил биологические эксперименты над личинками ручейников. И мы строили компьютерную модель поискового поведения, отталкиваясь от этих экспериментов.
3
Личинки ручейников — это маленькие личинки, сантиметра 2-3 длинной, которые живут на дне ручьев или рек, прудов, и эти личинки для того, чтобы их не скушала рыбка, строят на себе домик из песчинок или других частичек. Из каких частичек выгодно строить? Можно строить домик из песчинок, но это долго, поэтому выгодно строить домик из достаточно крупных частичек, например, таких, как кусочек дерева. Но для того, чтобы найти скопления таких частичек, нужно потратить время, и нужно найти именно скопление, а затем, если было найдено скопление, а потом попадается мелкая частица, то нужно не сразу уходить, не терять это место, а постараться найти еще крупные частицы, то есть должна быть какая-то определенная инерционность.
4
Адаптивное поведение
Математик Владимир Редько о работе с Валентином Непомнящих, личинках ручейников и мотивации в модели
Валентин Анатольевич Непомнящих сделал эксперименты над этими личинками. У него был кольцевой бассейн с водой, на дне бассейна были песчинки, и в одном месте были скорлупки (кусочки яичной скорлупы), из песчинок и скорлупок ручейники могли делать домик. Из скорлупок им было делать домик выгоднее, получалось и быстрее, и меньше были затраты энергии. Для того, чтобы разобраться, как это работает, хорошо бы было построить модель, чтобы сопоставить биологический пример с моделью. И мы пытались сделать модель. Мы ввели понятие мотивации при креплении частичек. Мы положили, что мотивация сама меняется инерционно, этого достаточно, чтобы учесть инерционность поведения самих личинок. Также имеются случайные вариации мотивации, и есть направленные изменения мотиваций. Другими словами, направленное изменение мотивации означает то, что, когда личинка нашла крупную частичку — скорлупку — после песчинки, то мотивация к прикреплению следующей частички увеличивается. Когда личинка находит мелкую частичку — песчинку — после скорлупки, тогда эта мотивация уменьшается. Если мотивация достаточно велика, то личинка тестирует и прикрепляет частицу, если мотивация мала, то личинка ищет новое место с подходящими частицами.
5
Мы начали строить такую модель. Сначала предположили, что чем быстрее личинка строит, чем быстрее увеличивается площадь домика, тем личинке лучше. Но получилось так, что первый вариант модели оказался не адекватным биологическому эксперименту. В этом варианте личинки ручейников в основном собирали свои домики из песчинок, что было не выгодно, а в биологическом эксперименте они собирали домик в основном из скорлупок — из крупных частичек. Тогда мы ввели в модель память о том, какие частицы личинки прикрепляли в последний раз, и модель стала адекватной биологическому эксперименту. Модельные личинки преимущественно собирали домик из скорлупок, так же как в и эксперименте. Аналогичную динамику мотиваций можно использовать и в других ситуациях. Например, допустим, что если есть некоторая система управления фирмой, то при построении этой системы можно применять аналогичные изменения мотивации. Еще мы попробовали применить этот метод изменения мотивации к задаче поиска экстремума функций и действительно получили достаточно разумную модель. Таким образом, способ, разработанный для биологических организмов, может быть использован и в практических приложениях.
Непомнящих В.А., Попов Е.Е., Редько В.Г. Бионическая модель адаптивного поискового поведения // Известия РАН. Теория и системы управления. 2008. № 1. С. 85-93.
Непомнящих В.А., Редько В.Г. Метод формирования поискового поведения // Искусственный интеллект и принятие решений, 2011, № 1. С. 49-54.
