Когнитивная химия, P против NP и искусственный интеллект в баре…
Когда вы думаете об искусственном интеллекте (ИИ), вы можете подумать об Аве из Ex Machina или о каком-то сверхумном гибридном роботе и человеке. Однако в теории сложности вычислений ИИ определяется как система, которая воспринимает окружающую среду и предпринимает действия, которые увеличивают ее шансы на успех в достижении конкретной цели. Другими словами, ИИ - это когнитивная система, которая способна принимать решения, решая набор задач оптимизации, и в режиме реального времени реагировать на сигналы окружающей среды.
Многие задачи оптимизации AI попадают в задачи с недетерминированным полиномиальным временем (NP). Хотя легко понять и проверить правильность решения; Проблемы NP трудно решить из-за их экспоненциальной сложности. На сегодняшний день эффективного решения не найдено. Действительно, P vs NP - одна из 7 нерешенных проблем тысячелетия по определению Института математики Клэя. Очень известная проблема NP - это задача коммивояжера, впервые представленная в 1800-х годах. Задача коммивояжера описывает продавца, который должен путешествовать между N городами. Порядок городов не имеет значения, если он посещает каждый во время своего путешествия и заканчивает там, где начал.
В то время как обработка проблем NP не может быть выполнена в логическое время с помощью современных вычислительных систем на основе кремния, сотни тысяч проблем NP выполняются посредством молекулярных операций в реальном времени в живой клетке. В отличие от современных вычислительных систем, которые используют последовательное двоичное или квантовое кодирование; биологическое кодирование в живых системах может одновременно выполнять миллиарды параллельных операций. Этот массивный параллелизм возникает из-за огромного количества молекул, способных кодировать, которые химически взаимодействуют в небольшом объеме.
Свойство хранения информации в молекулах ДНК было в центре внимания исследователей искусственного интеллекта, которые надеялись создать систему кодирования, вдохновленную биологией. Однако, в отличие от ДНК-вычислений, обработка данных в биологических системах не ограничивается одним уровнем кодирования. Глубокое понимание механизмов кодирования и обработки данных в биологических системах позволяет выявить несколько уровней кодирования, включая языки кодирования ДНК, мРНК, аминокислот и белков.
Моделирование механизмов обработки данных в биологических системах на молекулярном уровне предоставляет многообещающие инструменты для когнитивных систем следующего поколения с возможностью реагирования в реальном времени на сигналы окружающей среды. Создание этих сверхразумных систем может произвести революцию в различных областях науки.
В следующих статьях я расскажу о своем видении создания систем кодирования, основанных на биологии, способных решать проблемы NP, и о своей страсти к интеграции жизни, компьютеров и материаловедения.
