Obliczenia ewolucyjne oparte na człowieku - Human-based evolutionary computation
Obliczenia ewolucyjne oparte na człowieku (HBEC) to zestaw ewolucyjnych technik obliczeniowych , które opierają się na ludzkich innowacjach.
Ćwiczenia i przykłady
Techniki obliczeń ewolucyjnych oparte na człowieku można podzielić na trzy bardziej szczegółowe klasy, analogiczne do tych stosowanych w obliczeniach ewolucyjnych. Istnieją trzy podstawowe typy innowacji: inicjalizacja, mutacja i rekombinacja. Oto tabela ilustrująca, jakie rodzaje ludzkich innowacji są wspierane w różnych klasach HBEC:
| Inicjalizacja | Mutacja | Rekombinacja | |
| Strategia selekcji oparta na ludziach | X | ||
|---|---|---|---|
| Strategia ewolucji oparta na człowieku | X | X | |
| Algorytm genetyczny oparty na człowieku | X | X | X |
Wszystkie te trzy klasy muszą również implementować selekcję, dokonywaną przez ludzi lub przez komputery.
Strategia selekcji oparta na ludziach
Strategia selekcji oparta na człowieku jest najprostszą ewolucyjną procedurą obliczeniową opartą na człowieku. Obecnie jest on intensywnie używany przez strony internetowe zlecające gromadzenie i selekcję treści ludziom (treści tworzone przez użytkowników). Ich mechanizm, postrzegany jako obliczenia ewolucyjne, obsługuje dwie operacje: inicjalizację (gdy użytkownik dodaje nowy element) i selekcję (gdy użytkownik wyraża preferencje między elementami). Oprogramowanie witryny agreguje preferencje w celu obliczenia przydatności przedmiotów, tak aby mogło promować te najlepiej dopasowane, a odrzucać te najgorsze. W badaniach Kosorukoffa i Gentry'ego porównano analitycznie kilka metod selekcji opartej na ludziach.
Ponieważ koncepcja wydaje się zbyt prosta, większość stron internetowych wdrażających ten pomysł nie może uniknąć częstej pułapki: kaskady informacyjnej w pozyskiwaniu ludzkich preferencji. Na przykład implementacje w stylu digg , które są wszechobecne w sieci, w znacznym stopniu wpływają na późniejsze oceny dokonywane przez ludzi przez wcześniejsze, pokazując, ile głosów już posiadają pozycje. To sprawia, że ocena zagregowana zależy od bardzo małej początkowej próby rzadko niezależnych ocen. Zachęca to wiele osób do gry w system, który może zwiększyć popularność digg, ale obniżyć jakość prezentowanych wyników. Zbyt łatwo jest przesłać ocenę w systemie digg opartym wyłącznie na tytule treści, bez czytania faktycznej treści, która ma być oceniana.
Lepszym przykładem systemu selekcji opartego na ludziach jest Stumbleupon . W Stumbleupon użytkownicy najpierw doświadczają treści (natkną się na nią), a następnie mogą przesłać swoje preferencje, naciskając przycisk kciuka w górę lub w dół. Ponieważ użytkownik nie widzi liczby głosów oddanych witrynie przez poprzednich użytkowników, Stumbleupon może zebrać stosunkowo bezstronny zestaw preferencji użytkownika, a tym samym znacznie dokładniej ocenić zawartość.
Strategia ewolucji oparta na człowieku
W tym kontekście i być może ogólnie, oprogramowanie Wikipedii jest najlepszą ilustracją działającej strategii ewolucji opartej na człowieku, w której (ukierunkowana) ewolucja dowolnej strony obejmuje precyzyjne dostrojenie bazy wiedzy zawierającej takie informacje, które odnoszą się do tej strony. Tradycyjna strategia ewolucji ma trzy operatory: inicjalizację, mutację i selekcję. W przypadku Wikipedii operatorem inicjalizacji jest tworzenie strony, operatorem mutacji jest przyrostowa edycja strony. Operator wyboru jest mniej istotny. Zapewnia to historia wersji i możliwość wyboru spośród wszystkich poprzednich wersji za pomocą operacji przywracania. Jeśli strona jest zdewastowana i nie pasuje już do jej tytułu, czytelnik może łatwo przejść do historii wersji i wybrać jedną z poprzednich wersji, która najlepiej pasuje (miejmy nadzieję, poprzednią). Ta funkcja wyboru ma kluczowe znaczenie dla sukcesu Wikipedii.
Ciekawostką jest to, że oryginalne oprogramowanie wiki powstało w 1995 roku, ale pojawienie się dużych wspólnych projektów opartych na wiki zajęło co najmniej kolejne sześć lat. Dlaczego trwało to tak długo? Jednym z wyjaśnień jest to, że w oryginalnym oprogramowaniu wiki brakowało operacji wyboru i dlatego nie mogło skutecznie wspierać ewolucji treści. Dodanie historii zmian i powstanie dużych społeczności wspieranych przez wiki zbiegło się w czasie. Z punktu widzenia obliczeń ewolucyjnych nie jest to zaskakujące: bez operacji selekcji treść uległaby bezcelowemu dryfowi genetycznemu i prawdopodobnie nie byłaby użyteczna dla nikogo. Tego wiele osób oczekiwało od Wikipedii od samego początku. Jednak w przypadku operacji selekcji użyteczność treści ma tendencję do zwiększania się z upływem czasu, w miarę gromadzenia się korzystnych zmian. Tak właśnie dzieje się na dużą skalę w Wikipedii.
Algorytm genetyczny oparty na człowieku
Algorytm genetyczny oparty na człowieku (HBGA) zapewnia środki do operacji rekombinacji opartej na człowieku (charakterystyczna cecha algorytmów genetycznych ). Operator rekombinacji łączy wysoce dopasowane części różnych rozwiązań, które ewoluowały niezależnie. To sprawia, że proces ewolucyjny jest bardziej wydajny.
