Google показала, как искусственная жизнь учится самособираться и восстанавливаться

Исследователь Google Александр Мордвинцев, автор знаменитого проекта DeepDream, сделал новый шаг на границе биологии и компьютерных наук. В работе, о которой рассказало Quanta Magazine, он представил нейронные клеточные автомат. Это цифровые системы, где каждая клетка взаимодействует только с ближайшими соседями, но вместе они формируют сложные фигуры, умеют восстанавливаться после повреждений и демонстрируют свойства, напоминающие живые организмы.

По сути, это переворот классической идеи «Игры Жизнь» Джона Конвея, где задаются простые правила, а результат возникает случайно. Здесь всё наоборот: сначала формулируется цель. Например, фигура или рисунок, а алгоритм сам подбирает правила так, чтобы виртуальные клетки собрались в нужный образ.

Главные отличия новых автоматов от старых моделей впечатляют. Каждая клетка может находиться в непрерывном спектре состояний, а не просто быть включенной или выключенной. У неё есть скрытые параметры, что-то вроде настроения или памяти, которые влияют на поведение. Асимметричное обновление клеток делает процесс ближе к реальным биологическим системам: всё меняется не строго синхронно, а постепенно и хаотично.

Результат оказался поразительным. Такие системы способны к самовосстановлению: если сломать часть фигуры, клетки достроят её заново. Они децентрализованы, у них нет управляющего центра, и именно в этом кроется устойчивость — автоматы учатся справляться с шумом и неопределённостью.

Применение подобных технологий может оказаться революционным. В медицине это путь к моделям самовосстанавливающихся тканей.

В робототехнике — рои роботов, которые без внешнего контроля собираются в структуры. В материаловедении — детали и поверхности, адаптирующиеся к изменениям окружающей среды. А в