Біокомпьютинг або квазібіологічна парадигма англ Biocomputing біологічний напрям в штучному інтелекті що базується на ро

Біокомпьютинг (або квазібіологічна парадигма) (англ. Biocomputing — біологічний напрям в штучному інтелекті, що базується на розробці і використанні комп'ютерів, які функціонують як живі організми або містять біологічні компоненти, так звані біокомп'ютери.

Родоначальником біологічного напрямку в кібернетиці є У. Мак-Каллок, а також більш пізні ідеї М. Конрада, які привели до створення напрямку — біомолекулярна електроніка . На відміну від розуміння штучного інтелекту по Джону Маккарті, коли виходять з положення про те, що штучні системи не зобов'язані повторювати в своїй структурі та функціонуванні структуру та процеси, які в ній відбуваються, що властиво біологічним системам, прихильники даного підходу вважають, що феномени людської поведінки, здатність людей до навчання та адаптації, є наслідком саме біологічної структури і особливостей її функціонування .

Часто квазібіологічній парадигмі протиставляють розуміння штучного інтелекту по Джону Маккарті, тоді говорять про:

висхідне (англ. Bottom-Up AI ІІ, на якому базується квазібіологічна парадигма
низхідне (англ. Top-Down AI ІІ — створення експертних систем, баз знань і систем логічного висновку, що імітують високорівневі психічні процеси, і, як правило, говорять про раціональний ШІ.

«Парадигма фон Неймана» vs. «Квазібіологічна парадигма»

Парадигма фон Неймана є основою переважної більшості сучасних засобів обробки інформації. Вона оптимальна, коли вирішуються масові завдання досить низької обчислювальної складності.

Квазібіологічна парадигма сьогодні за своїм змістом і можливим додаткам значно потужніша, ніж первинний підхід Маккаллох і Пітса. Вона знаходиться в процесі розвитку і вивчення можливостей створення на її основі ефективних засобів обробки інформації.

К. Заенер і М. Конрад сформулювали поняття про індивідуальну машину, на противагу універсальному комп'ютеру «фон Неймана». Дане поняття базується на наступних положеннях:

Універсальна машина не може вирішувати будь-яку проблему так само ефективно, як машина спеціально сконструйована для її вирішення;
Жорстка програма передбачає послідовне виконання операцій, тобто. неефективне використання обчислювальних ресурсів;
Програму легко зруйнувати, якщо ззовні ввести випадкові зміни. Тому неможливо крок за кроком вносити малі зміни і поступово змінювати структуру програми.

Тому головні особливості індивідуальної машини такі:

Фізична структура машини визначає вирішення конкретного завдання;
Еволюція машини після введення керуючих стимулів призводить до такого стану і / або структурі машини, які можуть бути інтерпретовані як розв'язок шуканого завдання

Напрямки в дослідженнях

Біокомпьютінг дозволяє вирішувати складні обчислювальні задачі, організовуючи обчислення за допомогою живих тканин, клітин, вірусів і біомолекул. Часто використовують молекули дезоксирибонуклеїнової кислоти, на основі яких створюють ДНК-комп'ютер. Крім ДНК, як біопроцесор можуть використовуватися також білкові молекули і біологічні мембрани. Наприклад, на основі бактеріородопсинмісних плівок створюють молекулярні моделі перцептрону.

Примітки

Биомолекулярные нейросетевые устройства, 1.4. Квазибиологическая парадигма обработки информации^{[недоступне посилання з Май 2018]}
Дмитрий Рогаткин. // Наука и жизнь. — 2018. — № 10. — С. 62-66.

Див. також

Посилання

[A-1] Биомолекулярные нейросетевые устройства, 1.4. Квазибиологическая парадигма обработки информации^{[недоступне посилання з Май 2018]}

[NKJ201810-2] Дмитрий Рогаткин. // Наука и жизнь. — 2018. — № 10. — С. 62-66.