We staan ​​aan de vooravond van een nieuw tijdperk in de geschiedenis van het uitvinden. Dat is de implicatie van software die automatisch technologie kan “evolueren” en ontwerpen maakt die vaak geen mens zou kunnen bedenken. Evolutionaire software leidt al tot een transformatie op uiteenlopende gebieden als robotmotoriek, computerbeveiliging en medicijnontwikkeling.
Genetische algoritmen, het populairste type evolutionaire algoritmes, bootsen natuurlijke selectie na door het beschrijven van een ontwerp als een soort genoom, opgebouwd uit segmenten. Elk segment beschrijft een parameter van de uitvinding, variërend van de vorm, materiaaleigenschappen zoals elektrische weerstand of moleculaire verwantschap bij een chemische stof. Door willekeurig veranderen sommige segmenten – of “muteren” hen – het algoritme verbetert het ontwerp. De beste resultaten worden vervolgens met elkaar “doorgefokt” om de prestaties verder te verbeteren.
Tot nu toe had de gemiddelde desktop computer niet de rekenkracht om miljoenen generaties door te rekenen en de ongewenste mutanten uit te ziften. Dat is nu veranderd, dus genetische algoritmen zijn nu klaar om onderzoek en ontwikkeling diepgaand te veranderen, aldus John Koza aan de Stanford Universiteit in Californië, een pionier in het gebruik van genetische algoritmen in engineering en design. Hij heeft ontwerpen voor een efficiënte radio-antennes op deze manier “gefokt” (zie afbeelding). Wat echt interessant is, zegt hij, is dat het niet altijd duidelijk waarom de geëvolueerde uitvinding werkt: geen mens zou op zijn bizarre antennes in zigzagvorm zijn gekomen. Bovendien kan software worden ingesteld op het ontwerp rond bestaande octrooien. Opmerkelijk is dat de voorspellingen van Koza, gedaan in 2003(1), nu inderdaad nauwkeurig uitkomen: ook een gemiddelde desktop computer kan nu evolutionaire hardware ontwikkelen.
Evolutionair uitvinden slaat aan op allerlei gebieden, zegt Robert Plotkin, die in zijn in 2009 verschenen boek The Genie in the Machine de opkomst van de techniek heeft beschreven. Farmaceutische onderzoeksbedrijven worden bijvoorbeeld steeds grotere gebruikers. Evolutionaire algoritmen ontwikkelden technieken om receptoren te bereiken waar nog geen mens aan had gedacht. De techniek is ook gebruikt om de looptechniek van robots te verbeteren. “De meeste van de ontwikkelde uitvindingen zijn niet per se spectaculair – maar ze maken deel uit van een gestage stroom van verbeteringen,” zegt Hod Lipson, een roboticus aan de Carnegie Mellon University in Pittsburgh, Pennsylvania. “Al deze technieken samen versnellen innovatie straks zeer sterk.”
Eén ding verwacht Lipson voorlopig nog wel: uitvinders zullen niet snel toegeven dat ze een evolutionair programma het denkwerk hebben laten doen en liever zelf de eer opstrijken.
Zelf aan de slag met evolutionair programmeren? EpochX is ontwikkeld door onderzoeker Tom Castle van de universiteit van Kent(2).
Bronnen
1. John R. Koza, Martin A. Keane en Matthew J. Streeter, Evolving Inventions, Scientific American (2003)
2. EpochX, open-source genetisch programmeren
Drie opmerkingen komen er bij mij op:
1. Om daadwerkelijk iets te verzinnen wat ‘geen mens zou kunnen bedenken’ heb je volgens mij een ERF nodig.
2. De voorspelling uit 2003 dat iedere computer evolutionaire hardware aankan, moet dat niet software zijn?
3. Inzetten op het gebied van medicijnen! Vooral voor ziektes waar weinig mensen last van hebben is dit ideaal.
@Niek, de zin is inderdaad fout. Moet zijn: De voorspelling uit 2003 dat iedere computer evolutionaire hardware kan ontwikkelen. Dank je :)