Системная инженерия – 2022. Анатолий Левенчук
type="note">13, то есть улучшать и нейросети и способы генерирования промптов как запросов к нейросети на продолжение промпта (принцип работы моделей типа T5: они просто продолжают какую-то строку-промпт, например промпт «2x2=» наверняка получит своим продолжением «4») и 2. учитывать для генерации «не совсем случайной мутации» максимум информации о мире. Ровно это и происходит: большие модели, выдающие эти самые мутации, могут использовать знание о мире, которое воплощено не только в инженерных кодах, компьютерных программах или информационных моделях (корпусная инженерия14), но и в просто текстах на естественном языке, а также фотографиях и других изображениях15 и даже геноме человека16, 3. Не останавливаться в своих попытках на первой же, а продолжать (непрерывная инженерия), пока позволяют ресурсы.
Дальше можно думать о том, чтобы запускать алгоритмы «умной мутации», то есть алгоритмы архитектурных решений для того, чтобы улучшать и эволюционные алгоритмы, и для того, чтобы улучшать мутационный оператор, и для того, чтобы улучшать моделирование мира для определения того, выживет ли индивид с фенотипом, определяемым мутацией в генотипе, в виртуальном мире, чтобы уменьшить время экспериментирования и ресурсы, требуемые для проверки выживаемости в физическом мире. Тут есть и альтернативные подходы, которые прямо говорят о генерации каких-то оптимальных архитектурных технических решений, без связи этого с идеями эволюции (то есть рассматривается один жизненный цикл, а не то, что параллельно идёт конкуренция с другими проектами, которые предлагают другие варианты архитектурных решений какой-то проблемы). Скажем, можно «смягчать»/relax формулирование архитектурных проблем из языка дискретных решений так, чтобы получать набор вроде бы непрерывных, то есть дифференцируемых функций, искать архитектурный оптимум на них нейросетевыми или даже какими-то другими алгоритмами, а потом возвращать в дискретную область архитектурных решений для формулирования ответа на вопрос об оптимальной архитектуре17.
Этические/политические проблемы естественной эволюции, которые можно решать инженерно
При таком подходе к архитектурной работе в инженерии как оптимизации конфликтов системных уровней в ходе эволюции появляется возможность по-новому взглянуть на старые этические/политические проблемы. Скажем, если мы применим «умные мутации» к человеческому геному, то получим евгенику18 средствами генетической инженерии. Далее можно задать вопрос: сколько людей в идущей в том числе и сейчас биологической эволюции человека умрёт до появления «усиленной версии человека будущего» в ходе естественных случайных мутаций, и сколько людей умрёт в ходе вот такой «инженерной эволюции», где мутации будут предлагаться на основе какой-нибудь языковой модели генома на базе нейронной сети? Ведь вся суть
Например, вот такие работы по мультимодальным вычислениям в нейронных сетях – Allen AI & UW Propose Unified-IO: A High-Performance, Task-Agnostic Model for CV, NLP, and Multi-Modal Tasks, https://arxiv.org/abs/2206.08916
GENA_LM – первая в мире языковая модель ДНК, обученная на самой полной версии генома человека (T2T-CHM13), которая была опубликована в конце марта 2022 года, https://huggingface.co/AIRI-Institute/gena-lm-bert-base/, https://github.com/AIRI-Institute/GENA_LM