Читать «Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи» онлайн - страница 67

Роевой интеллект

Создатели роевого интеллекта (англ, swarm intelligence) также черпали вдохновение в природе. Этот термин был введен Херардо Бени и Ван Цзином в конце 1980-х. Роевой интеллект основан на моделировании поведения множества отдельных простых сущностей таким образом, что их совокупное поведение может считаться интеллектуальным. Основная задача при реализации роевого интеллекта — определить, как именно отдельные сущности взаимодействуют со своими соседями и средой. Если эта политика взаимодействий определена корректно, то при агрегировании всех сущностей колонии, или роя, будет наблюдаться совокупное интеллектуальное поведение.

Рассмотрим практический пример, в котором имитируется поведение стаи птиц, кружащей в небе. Допустим, что мы хотим найти оптимум сложной математической функции, насчитывающей сотни измерений, со множеством локальных максимумов и минимумов. Вначале (то есть в момент времени t = 0) расположим сто «птиц» случайным образом, но вблизи друг от друга, на некоторой части области определения функции. Всякий раз, когда мы движемся вперед вдоль оси времени (t' = t + 1), каждая «птица» должна учитывать всего два параметра: направление (А), в котором располагается «центр масс» стаи, то есть среднее направление, указывающее, где находятся остальные члены стаи, чтобы не слишком отдаляться от них, и направление (В) максимального градиента функции, которую необходимо оптимизировать — так как мы хотим найти максимум функции, нужно определить, в каком направлении функция возрастает быстрее всего. На основе двух вычисленных направлений А и В рассчитывается третье, С = А + В. Каждая «птица» должна немного сместиться в этом направлении С. Так как все «птицы» подчиняются этим правилам поведения, стая будет двигаться вдоль графика функции, не слишком отдаляясь от него, в поисках глобального максимума. Преимущество использования группы «птиц» позволяет увеличить выборочное пространство и снизить вероятность попадания в локальные максимумы, далекие от глобального.