Аннотация
В статье рассматриваются подходы к эволюционному моделированию синтеза организованных систем и анализируются методологические проблемы эволюционных вычислений этого направления. На основе анализа работ по
эволюционной кибернетике, теории эволюции, теории систем и синергетике сделан вывод о наличии открытых проблем в задачах формализации синтеза организованных систем и моделирования их эволюции. Показано, что теоретической основой для практики эволюционного моделирования являются положения синтетической теории эволюции. Рассмотрено использование виртуальной вычислительной среды для машинного синтеза алгоритмов решения задач.
На основе полученных в процессе моделирования результатов сделан вывод о наличии ряда условий, принципиально ограничивающих применимость методов генетического программирования в задачах синтеза функциональных структур. К основным ограничениям относятся необходимость для фитнес-функции отслеживать поэтапное приближение
к решению задачи и неприменимость данного подхода к задачам синтеза иерархически организованных систем.
Отмечено, что результаты, полученные в практике эволюционного моделирования в целом за все время его существования, подтверждают вывод о принципиальной ограниченности возможностей генетического программирования при
решении задач синтеза структуры организованных систем. В качестве источников принципиальных трудностей для
машинного синтеза системных структур указаны отсутствие направлений для градиентного спуска при структурном
синтезе и отсутствие закономерности случайного появления новых организованных структур. Сделан вывод об актуальности рассматриваемых проблем для теории биологической эволюции. Обосновано положение о биологической
специфике практически возможных путей синтеза структуры организованных систем. В качестве теоретической интерпретации обсуждаемой проблемы предложено рассматривать системно-эволюционную концепцию П. К. Анохина.
Процесс синтеза функциональных структур рассматривается в этом контексте как адаптивная реакция организмов
на внешние условия, основанная на их способности к интегративному синтезу памяти, потребностей и информации о текущих условиях. Приведены результаты актуальных исследований, свидетельствующие в пользу данной
интерпретации. Отмечено, что физические основы биологической интегративности могут быть связаны с явлениями
нелокальности и несепарабельности, характерными для квантовых систем. Отмечена связь рассматриваемой в данной
работе проблематики с проблемой создания сильного искусственного интеллекта.