Patentu izcelsme

Īpašības vārds darvinietis bieži tiek lietots programmatūras industrijā, kas ēd suni. Bet sagatavojieties programmatūrai, kas organizē dabisko atlasi starp datorprogrammām, lai pētnieki varētu novākt izdzīvojušo kodu.

Šis pārsteidzošais priekšstats ir ģenētiskās programmēšanas pamatā - mākslīgā intelekta nozare, kurā dators atrisina problēmas biomedicīnā, elektronikā un pat robotizētajā futbolā, attīstot savu programmatūru. Pētnieki ir strādājuši ar koncepciju daudzus gadus un ir ieviesuši to dažos augstākās klases inženiertehniskā dizaina lietojumos.

Stenfordā ģenētiskās programmēšanas pētījumi cenšas iegūt rezultātus, kas ir konkurētspējīgi ar cilvēku problēmu risināšanu, un pārbaudīt tos, novērtējot panākumus esošo ASV patentu dublēšanā vai pārkāpšanā. Pētniecības centieni tagad ir paveikuši tieši to patentu gadījumā, kas tika izveidoti vēl pagājušajā gadā. Darbs galu galā var nodrošināt automatizētas izgudrojumu iekārtas, saka Džons Koza, ģenētiskās skaitļošanas guru un Stenfordas biomedicīnas informātikas profesors.

Vide evolūcijai

Koza saka, ka sugas pilnveidošanas recepte ir šāda:

• Izveidojiet uz noteikumiem balstītu vidi, ko nosaka problēma, kuru vēlaties atrisināt, piemēram, analogā audio filtra projektēšana, vielmaiņas ceļa atrašana vai antenas dizaina izveide.
• Pievienojiet aptuveni pusmiljonam nejauši ģenerētu programmu, un katra ir izstrādāta, lai atrisinātu problēmu.
• Atkāpieties un ļaujiet iedzīvotājiem attīstīties no paaudzes paaudzē. Programmas elektroniski izmirst, mutē, krustojas un pielāgojas videi, līdz jaunākās paaudzes piemērotākais indivīds atrisina vai aptuveni atrisina problēmu, saka Koza.

Nav pārsteidzoši, ka šāda piespiedu evolūcija varētu nospiest gandrīz jebkuru skaitļošanas sistēmu. Par laimi, Kozas resursos ir 1000 mezglu paralēlās skaitļošanas klasteris uzņēmumā Genetic Programming Inc. Losaltosā, Kalifornijā, kur Koza ir prezidents.

Patentu attīstība

Kozu, kurš savu darbu ģenētiskās programmēšanas jomā sāka 20. gadsimta 80. gados, jau sen aizrauj jautājums, kā panākt, lai dators izdarītu to, kas jādara, nepasakot, kā tas jādara?

Vēl nesen viņa organiskā programmatūras izstrādes metode spēja izdomāt tikai izgudrojumus, kas dublē vai pārkāpa patentus, kas tika iesniegti jau 1917. gadā un vēlā 1974. gadā. Taču Koza ir virzījis savu skatu uz priekšu, koncentrējoties uz patentiem, kas iesniegti 2000. gadā vai 1974. gadā. vēlāk, kas demonstrē jaunākās tehnoloģijas cilvēkiem, izmantojot parasto inženierijas programmatūru.

Viņš saka, ka pirms pieciem mēnešiem mums nebija nekādu rezultātu, kas dublētu vai pārkāptu ļoti nesenus patentus. Tagad mums ir divi un četri citi, kas atrodas dažādos programmēšanas posmos.

Koncentrējoties uz to, ko viņš sauc par melnajām mākslas jomām, kur nav zināmas matemātiskas metodes, lai ātri atrisinātu problēmu, Koza pēdējā laikā koncentrējas uz kontrolieriem, analogajām shēmām un šūnu automātiem.

Konkurence ar cilvēkiem

Bet, ja ģenētiskā programmēšana ir attīstījusies tiktāl, ka tā var dublēt nesenos patentus, cik drīz Kozas ģenētiskās programmēšanas eksperimenti radīs izgudrojumus, par kuriem neviens iepriekš nav domājis?

Es domāju, ka mēs to esam izdarījuši, bet mēs to nezinām, smejas Koza. Lai identificētu vērtīgus, oriģinālus rezultātus, nevis vienkārši saskaņotus patentus, viņš skaidro, cilvēka ekspertam šajā jomā būtu jānovērtē desmitiem tūkstošu izdzīvojušo.

Koza piesardzīgi atzīst, ka uzņēmumi galu galā varētu būt ieinteresēti licencēt viņa tehnoloģiju, taču viņam vispirms ir jāsasniedz lielāks mūsdienu patentu skaits. Skaidrs, ka nākamais solis ir nākt klajā ar patentiem, kas vēl nav izgudroti, viņš saka.

Kad mēs sapulcināsim sešu cilvēku grupu, mēs pārtrauksim šo projektu un mēģināsim spert nākamo soli, viņš saka. Bet mēs vēl neesam. AI jomā ir tik daudz fiktīvu lietu, kurās cilvēki pirms to izdarīšanas runāja par to, ko viņi domāja darīs. Mēs joprojām gaidām piecus procentus pēc 30 gadiem.

Ar nelielu veiksmi Koza un uzņēmums drīz papildinās šo mērķi.

paslēpties