С момента издания в 1859 году основополагающей работы Чарльза Дарвина «Происхождение видов путем естественного отбора или Сохранение благоприятных рас в борьбе за жизнь» и до наших дней постоянно звучат сообщения о том, что теория Дарвина неверна, что найдены «достоверные факты», ее опровергающие. Как правило, за этим стоят либо религиозные взгляды, либо непонимание, либо невозможность проследить эволюционный процесс в сложных системах при воздействии большого числа факторов. Сегодня сам факт эволюции сомнению учеными не подвергается, так как имеет огромное число прямых подтверждений.
Печально известный академик Лысенко утверждал, что основной двигатель эволюции — это наследование приобретенных при жизни свойств. Как-то на заседании Президиума АН СССР (еще в бытность его президентом АН СССР) один из академиков выступил в защиту генетики. Выступление было долгим и горячим, изобиловало фактами, цифрами и было подкреплено результатами экспериментов. После выступления этого академика товарищ Лысенко выступил с разгромной речью, направленной против этого академика, заявив всем уже известное: что генетика — это «проститутка капитализма- империализма», и далее в том же духе.
После столь страстных слов «главного академика страны», сказанных против генетики, выступать, казалось бы, не мог уже никто.
Ан нет! Встал сэр (он к тому времени уже был сэром) Капица (еще Капица-отец) и спросил «главного научного»:
— Стало быть, вы утверждаете, что если мы отрубим корове один рог и будем проводить ту же самую процедуру с ее последующими поколениями, то в результате мы выведем однорогую корову?
— Да! Это только вопрос времени! — уверенно ответил ««генералиссимус от профессуры».
— Времени, говорите? Тогда как же это получается, что все женщины вот уже со дня сотворения мира и по сей день рождаются девушками, а евреи — необрезанными?
Вспомним ненадолго о нейронных сетях.
Еще один алгоритм обучения нейронных сетей, заимствованный у природы, носит название «генетический». Суть его проста: сначала строится нейронная сеть, входами и выходами отвечающая поставленной задаче. Количество нейронов сети и их связи выбираются экспертно, исходя из опыта решения других, схожих по сложности задач. Веса на входах нейронов задаются случайным образом. Затем на вход сети подаются обучающие сигналы, оценивается успешность работы сети. Далее производятся случайные мутации, и если какие-либо из полученных сетей справляются с решением задач «лучше», то далее процесс мутаций повторяется на них. Иногда, после длительного эволюционного процесса, удается получить сеть, которая успешно справляется с решением исходной задачи.
