Language
Country/Area
No result found
Phép màu của sự tiến hóa: Làm thế nào lập trình di truyền có thể tiến hóa và vượt qua trí thông minh của con người?
Chương trình tiến hóa tổng quát (GP) là thuật toán tiến hóa mô phỏng quá trình tiến hóa tự nhiên và hoạt động dựa trên một nhóm chương trình. Công nghệ này thường lựa chọn các chương trình đáp ứng các tiêu chí về thể lực được thiết lập sẵn và thực hiện các hoạt động di truyền như lai tạo và đột biến. Thông qua các hoạt động này, GP có thể liên tục tạo ra các chương trình mới vượt trội hơn ở một khía cạnh nào đó so với thế hệ chương trình trước.
Lập trình di truyền sử dụng các hoạt động như chọn lọc, đột biến và lai tạo để cho phép chương trình tiến hóa ở mỗi thế hệ, do đó cải thiện hiệu suất thực hiện.
Trong quá trình lai tạo, các bộ phận của hai chương trình được chọn (chương trình cha mẹ) được trao đổi để tạo ra các chương trình con mới. Một số chương trình mới này có thể được chọn để đưa vào thế hệ tiếp theo, trong khi một số chương trình không được chọn sẽ được sao chép trực tiếp vào thế hệ mới. Trong quá trình này, đột biến được thực hiện bằng cách thay thế một số phần ngẫu nhiên của chương trình để tạo ra mã khác.
Lịch sử của Lập trình di truyềnNguồn gốc của lập trình di truyền có thể bắt nguồn từ năm 1950, khi Alan Turing lần đầu tiên đề xuất khái niệm lập trình tiến hóa. Hai mươi lăm năm sau, cuốn sách Adaptation in Natural and Artificial Systems của John Holland đã đặt nền tảng lý thuyết cho lĩnh vực này. Sau khi phát triển các lý thuyết này, Richard Forsyth đã phát triển thành công một chương trình nhỏ vào năm 1981 và áp dụng vào việc phân loại bằng chứng tội phạm tại Bộ Nội vụ Vương quốc Anh.
Lập trình di truyền đã phát triển nhanh chóng kể từ những năm 1980 và bước vào kỷ nguyên hiện đại của sự tiến hóa chương trình.
Phương pháp lập trình di truyền
Trong lập trình di truyền, các chương trình thường được biểu diễn dưới dạng cấu trúc cây, cho phép đánh giá đệ quy dễ dàng. Mỗi nút bên trong có một hàm toán tử và mỗi nút đầu cuối có một toán hạng, cho phép các biểu thức toán học được phát triển và đánh giá dễ dàng. Theo truyền thống, các ngôn ngữ lập trình như Lisp được sử dụng rộng rãi vì cấu trúc cây vốn có của chúng.
Ứng dụng và tác động
Theo thời gian, lập trình di truyền đã được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như lập trình tự động, giải quyết vấn đề tự động và học máy. Đây là một công cụ quan trọng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là khi dạng giải pháp chính xác không rõ ràng hoặc chỉ có thể chấp nhận các giải pháp gần đúng. John R. Koza đã tuyên bố rằng lập trình di truyền có thể tạo ra những kết quả có thể cạnh tranh với kết quả do con người tạo ra trong 76 trường hợp.
Lập trình di truyền đã cho thấy tiềm năng to lớn trong các ứng dụng như mô hình hóa dữ liệu, điều chỉnh đường cong và lựa chọn tính năng.
Triển vọng tương lai
Khi công nghệ tiến bộ, lập trình di truyền có thể mở ra nhiều cải tiến hơn trong tương lai. Ví dụ, lập trình siêu di truyền là một kỹ thuật được sử dụng để cải thiện hiệu suất của các hệ thống được lập trình di truyền thông qua quá trình tiến hóa của chính chúng. Điều này có nghĩa là không chỉ bản thân chương trình có thể phát triển mà cả các cơ chế thúc đẩy quá trình tiến hóa cũng có thể được cải thiện và điều chỉnh.
Sự thành công của lập trình di truyền không chỉ nằm ở sự tiến bộ của công nghệ mà còn ở phạm vi rộng lớn và hiệu quả của ứng dụng. Khi chúng ta hướng tới tương lai của trí tuệ nhân tạo, liệu lập trình di truyền có thể trở thành hướng đi mới dẫn dắt sự tiến hóa của trí thông minh hay không?
