技术:系统设计需要进化

 作者:谭匈溷     |      日期:2019-02-03 12:04:00
英国的科学家们借用了进化论的概念,创造了一种软件,可以将计算机系统的设计与要求解决的问题相匹配该项目名为Gannet(由进化技术生成和适应神经网络),其灵感来自理查德道金斯的思想,正如他的书“盲人钟表匠”中所解释的那样该项目旨在改进经验法则,这种方法通常决定了被称为神经网络的计算机系统的设计这些是用于表示分层连接的多个处理节点的计算机程序节点以与人脑类似的方式协作解决问题神经网络的主要优点是可以教他们做传统数字计算机难以发现的事情,例如识别面部或检测行李中是否存在爆炸物在他的书中,道金斯使用计算机程序来展示如何通过选择具有所需特征的生物形态作为父母来开发简单生命形式(他称之为“生物形态”)的特征成功打桩成功,完全成型的功能在几代人之后得到发展 Gannet的目标是开发软件,该软件将使用类似的迭代过程来识别性能良好的神经网络,并利用这些软件构建后续一代网络,以实现更好的性能在Gannet工作的团队包括Logica和Meiko的专家,两家英国计算机公司,剑桥大学的工程系和牛津大学的生理系 Logica剑桥研发中心的首席顾问Clifton Hughes解释说,神经网络的成功取决于决定其处理节点之间链接的参数(计算机科学家可以在任意数量的层中安排任意数量的节点),以及处理器相互通信的方式计算机科学家通常通过明智的猜测来选择这些参数,因为他们对某些设计在某些问题上最有效的原因只有有限的理解实际上也无法预测解决任何特定问题所需的网络的确切大小和复杂性通常,只要神经网络有效,其设计者就会决定不必调整它以使其更好地工作这可能意味着网络将变得缓慢,甚至无法学习如何解决问题 Gannet程序利用称为“遗传算法”的编程方法它首先产生一个试验网络池,每个参数的参数与下一个不同,并且以受控方式该软件要求每个网络解决手头的问题并监控其性能然后,它将每个网络的一部分特征作为其下一个网络池的蓝图在第二个池中表示每个网络的数量取决于它解决问题的程度设计人员可以指定软件决定神经网络是否表现良好的标准可能之所以选择它是因为它可以快速解决问题,因为它只使用有限数量的处理器,或者因为它在尝试识别特定输入时表现良好休斯说,我们实际上可以看到进化的过程,看到人口中充满了可以解决问题的网络,以及那些无法解决问题的网络 “通过这种方式,我们可以分辨出什么使得网络能够很好地解决问题”Hughes认为Gannet将帮助计算机科学家理解为什么某些设计比其他设计更好,以及产生最有效的神经网络他表示,英镑26万英镑两年项目的早期结果令人鼓舞,足以让团队开始使用他们的网络来解决日益严峻的问题当前的系统是用一种名为C的编程语言编写的,