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Le miracle de l’évolution : comment la programmation génétique peut-elle évoluer et surpasser l’intelligence humaine ?
Un programme évolutif général (GP) est un algorithme évolutif qui imite l’évolution naturelle et fonctionne sur la base d’un groupe de programmes. Cette technologie sélectionne généralement des programmes qui répondent à des critères de fitness prédéfinis et effectue des opérations génétiques telles que le croisement et la mutation. Grâce à ces opérations, GP est en mesure de produire en permanence de nouveaux programmes qui sont supérieurs dans un certain sens à la génération de programmes précédente.
La programmation génétique utilise des opérations telles que la sélection, la mutation et le croisement pour permettre au programme d'évoluer à chaque génération, améliorant ainsi les performances d'exécution.
Au cours du processus de croisement, des parties de deux programmes sélectionnés (parents) sont échangées pour produire de nouveaux programmes descendants. Certains de ces nouveaux programmes peuvent être sélectionnés pour entrer dans la prochaine génération, tandis que certains des programmes non sélectionnés sont directement copiés dans la nouvelle génération. Dans ce processus, des mutations sont réalisées en remplaçant certaines parties aléatoires du programme pour créer un code différent.
Histoire de la programmation génétiqueLes racines de la programmation génétique remontent à 1950, lorsqu’Alan Turing a proposé pour la première fois le concept de programmation évolutive. Vingt-cinq ans plus tard, le livre de John Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems, a posé les bases théoriques de ce domaine. Suite au développement de ces théories, Richard Forsyth a développé avec succès un petit programme en 1981 et l'a appliqué à la classification des preuves criminelles au ministère de l'Intérieur britannique.
La programmation génétique s’est développée rapidement depuis les années 1980 et est entrée dans l’ère moderne de l’évolution des programmes.
Méthodes de programmation génétique
Dans la programmation génétique, les programmes sont souvent représentés sous forme de structures arborescentes, ce qui permet une évaluation récursive facile. Chaque nœud interne possède une fonction d'opérateur et chaque nœud terminal possède un opérande, ce qui permet de faire évoluer et d'évaluer facilement les expressions mathématiques. Traditionnellement, les langages de programmation tels que Lisp ont été largement utilisés en raison de leur structure arborescente inhérente.
Application et impact
Au fil du temps, la programmation génétique a été largement utilisée dans des domaines tels que la programmation automatique, la résolution automatique de problèmes et l’apprentissage automatique. C'est un outil important dans de nombreux domaines, en particulier lorsque la forme exacte de la solution n'est pas claire ou que seules des solutions approximatives sont acceptables. John R. Koza a déclaré que la programmation génétique a été capable de produire des résultats compétitifs avec ceux produits par les humains dans 76 cas.
La programmation génétique a montré un grand potentiel dans des applications telles que la modélisation de données, l’ajustement de courbes et la sélection de fonctionnalités.
Perspectives d'avenir
À mesure que la technologie progresse, la programmation génétique pourrait ouvrir la voie à davantage d’innovations dans le futur. Par exemple, la programmation métagénétique est une technique utilisée pour améliorer les performances des systèmes génétiquement programmés grâce à leur propre évolution. Cela signifie que non seulement le programme lui-même peut évoluer, mais que les mécanismes qui facilitent l’évolution peuvent également être améliorés et ajustés.
Le succès de la programmation génétique ne réside pas seulement dans les progrès de la technologie, mais aussi dans la large gamme et l’efficacité de son application. Alors que nous envisageons l’avenir de l’intelligence artificielle, la programmation génétique peut-elle devenir une nouvelle direction menant à l’évolution de l’intelligence ?
