Невестулка Докинс

Всички ние сме хомо тук
Еволюция
Икона еволюция.svg
Съответни хоминиди
Постепенна наука
Обикновен маймунски бизнес
Пирит.jpg Златото на глупака
Тази статия е анализ на късче от cdesign поддръжник quote-mine .
Миньори.jpg

В своята книга от 1986гСлепият часовникар, Ричард Докинс представя алгоритъм, който стана известен като Невестулка Докинс .


Съдържание

Невестулката

Толкова за избор на произволни вариации в една стъпка. Ами кумулативният подбор; колко по-ефективно трябва да бъде това? Много много по-ефективни, може би повече, отколкото първоначално осъзнаваме, въпреки че е почти очевидно, когато размислим по-нататък. Отново използваме нашата компютърна маймуна, но с съществена разлика в нейната програма. Отново започва с избиране на произволна последователност от 28 букви, точно както преди:

WDLTMNLT DTJBKWIRZREZLMQCO P


Сега „произлиза от“ тази произволна фраза. Той го дублира многократно, но с известен шанс за случайна грешка - „мутация“ - при копирането. Компютърът изследва мутантните безсмислени фрази, „потомството“ на оригиналната фраза и избира тази, която, макар и леко, най-много прилича на целевата фраза, МИСЛИ, ЧЕ Е КАТО УЕЗЪЛ. В този случай печелившата фраза от следващото „поколение“ се оказа:

WDLTMNLT DTJBSWIRZREZLMQCO P

Не е очевидно подобрение! Но процедурата се повтаря, отново мутантното 'потомство' се 'отглежда от' фразата и се избира нов 'победител'. Това продължава, поколение след поколение. След 10 поколения фразата, избрана за „развъждане“, беше:



MDLDMNLS ITPSWHRZREZ MECS P


След 20 поколения беше:

MELDINLS IT ISWPRKE Z WECSEL


Досега окото на вярата смята, че може да види прилика с целевата фраза. До 30 поколения не може да има съмнение:

МЕТИНГИ ИЗИСКВА B WECSEL

Поколение 40 ни отвежда до една буква от целта:

МЕТИДИ, ЧЕ Е КАТО ЛЕПЕЛКА


И целта най-накрая беше постигната през поколение 43. Вторият старт на компютъра започна с фразата:

И YVMQKZPFfXWVHGLAWFVCHQXYOPY,

преминали през (отново докладване само за всяко десето поколение):

И YVMQKSPFTXWSHLIKEFV HQYSPY

YETHINKSPITXISHLIKEFA WQYSEY

МИСЛИ, ЧЕ Е ПОДОБНО НА УЕФСЕЙ

МИСЛИ, ЧЕ ИЗЯВЯВА ПОДПОЛЗКИ

МИСЛИ, ЧЕ Е ИЗОБРАЗЯВАНЕ НА WEASEO

МИСЛИ, ЧЕ Е КАТО УИСЪП

и достигна целевата фраза в поколение 64. При трето изпълнение компютърът стартира с:

GEWRGZRPBCTPGQMCKHFDBGW ZCCF

и достигна METHINKS, ТОЙ Е КАТО ВЕСТЪК в 41 поколения селективно „развъждане“.

В действие

Благодарение на чудесата на съвременния Интернет можете да видите невестулката сами. Щракнете върху бутона за старт, за да видите фразата „еволюирай“ пред очите ви!

МЕТИДИ, ЧЕ Е КАТО ЛАПИЦА

Повтаряйки процеса, можете да започнете да получавате представа за това как може да работи еволюцията. Понякога се случва бързо, понякога бавно. Понякога се получава дума доста бързо, докато останалата част от фразата се задържа наоколо, приличайки на глупости. Друг път се забива в глупава земя, докато един малък ритник не му позволи да се развие бързо. Разбира се, еволюцията не винаги е насочена по този начин, програмата Weasel със сигурност има цел; да възпроизведе точната фраза, вложена в нея от произволност и вариация. Въпреки това, естествен подбор предпочита някои аспекти или способности или черти пред други и програмата на невестулката със сигурност симулира това. В случая с алгоритъма той генерира „среда“, която благоприятства низове от думи, които приличат на мен, МИСЛИ, ЧЕ Е КАТО ПЛАТКА, точно както зелената среда би благоприятствала зелените насекоми, тъй като биха се маскирали срещу хищници. По този начин, когато алгоритъмът работи, той използва случайна мутация, последвана от естествен подбор, за да извлече нещо, което е оптимално за средата, в която се намира.

Изпълнение

Невестулката Докинс проверява околностите, преди да се придвижи за убийството.

Алгоритъмът е реализиран на различни програмни езици от много програмисти. Повечето реализации са доста сходни, по следния начин:

  1. изберете произволен низ
  2. копирайте низа n пъти с мутация
  3. вземете най-подходящия низ
  4. Спрете, ако броят на правилните букви е 28, в противен случай
  5. отидете 2

Стъпка 3 включва оценка на фитнес функция. На практика всички реализации дефиниратнай-подходящ низкато този с най-правилните букви - число между 0 и 28.

Уилям Дембски , като известен защитник на интелигентния дизайн, избира друг начин:

  1. изберете произволен низ
  2. ако всички букви са на място: СТОП В противен случай:
  3. мутирайте букви, които не са на мястото си
  4. отидете 2

Изненадващо, Дембски настоява, че това е изпълнението, използвано от Ричард Докинс в книгата му - въпреки че самият Докинс казва друго. Отговори в Битие прави същия иск. Интелектуалната непочтеност и в двата случая е очевидна, тъй като съществуват примери за свободно достъпни скриптове, изпълняващи алгоритъма, които ясно позволяват мутация на персонажи на място.

Това объркване е несъмнено, тъй като използваната фитнес функция, комбинирана с малък процент шанс за мутации, не насърчава регресиите в малки струни. Използването на по-дълго изречение и увеличаването на шанса за мутация до 10% има тенденция да дава регресии в много поколения, дори до точката, в която най-пригодният в поколението не е толкова годен, колкото неговия прародител. Високите честоти на мутации отнемат повече време, за да се сближат с търсеното решение, което в началото може да изглежда малко противоположно интуитивно.