خوارزمية وراثية تعتمد على الإنسان

في الحوسبة التطورية ، الخوارزمية الوراثية القائمة على الإنسان ( HBGA ) هي خوارزمية وراثية تسمح للبشر بالمساهمة باقتراحات الحلول في العملية التطورية. لهذا الغرض، تحتوي HBGA على واجهات بشرية للتهيئة والطفرة والتبادل الجيني. كما قد تحتوي على واجهات للتقييم الانتقائي. باختصار، تستعين HBGA بمصادر خارجية لعمليات الخوارزمية الوراثية النموذجية للبشر.

من بين الأنظمة الوراثية التطورية، يعتبر HBGA نظيرًا حاسوبيًا للهندسة الوراثية (Allan, 2005). يقارن هذا الجدول بين الأنظمة على خطوط الوكالة البشرية:

نظام	تسلسلات	مبتكر	محدد
الانتقاء الطبيعي	النوكليوتيدات	طبيعة	طبيعة
الاختيار الاصطناعي	النوكليوتيدات	طبيعة	بشر
الهندسة الوراثية	النوكليوتيدات	بشر	بشر
خوارزمية وراثية تعتمد على الإنسان	بيانات	بشر	بشر
خوارزمية وراثية تفاعلية	بيانات	حاسوب	بشر
الخوارزمية الجينية	بيانات	حاسوب	حاسوب

من بين الأنماط الواضحة في الجدول التقسيم بين الأنظمة العضوية (في الأعلى) والأنظمة الحاسوبية (في الأسفل). وهناك نمط آخر يتمثل في التماثل الرأسي بين الأنظمة المستقلة (في الأعلى والأسفل) والأنظمة التفاعلية مع البشر (في الوسط).

إذا نظرنا إلى اليمين، فإن المحدد هو العامل الذي يقرر مدى ملاءمة النظام. فهو يحدد أي الاختلافات سوف تتكاثر وتساهم في الجيل التالي. وفي المجتمعات الطبيعية، وفي الخوارزميات الجينية، تكون هذه القرارات تلقائية؛ بينما في أنظمة HBGA النموذجية، يتخذها البشر.

إن المبتكر هو العامل المسؤول عن التغيير الجيني. فهو يقوم بتحوير المادة الجينية وإعادة تركيبها لإنتاج الاختلافات التي يعمل عليها المنتقي. وفي أغلب الأنظمة العضوية والقائمة على الحاسوب (الأعلى والأسفل)، يكون الابتكار تلقائياً، ويعمل دون تدخل بشري. أما في HBGA، فإن المبتكرين هم البشر.

إن تقنية HBGA تشبه إلى حد كبير الهندسة الوراثية. ففي كلا النظامين، يكون المبدعون والمختارون بشرًا. ويكمن الاختلاف الرئيسي في المادة الوراثية التي يعملون عليها: البيانات الإلكترونية مقابل تسلسلات البولينيوكليوتيد.

• يمكن تفويض جميع المشغلات الجينية الأربعة (التهيئة، والطفرة، والتبادل، والاختيار) إلى البشر باستخدام واجهات مناسبة (كوسوروكوف، 2001).
• يتم التعامل مع التهيئة باعتبارها عاملاً وليس مرحلة من مراحل الخوارزمية. وهذا يسمح لـ HBGA بالبدء بمجموعة سكانية فارغة. تشكل عوامل التهيئة والطفرة والتبادل مجموعة عوامل الابتكار.
• قد يتم تفويض اختيار المشغل الجيني إلى البشر أيضًا، بحيث لا يضطرون إلى إجراء عملية معينة في أي لحظة معينة.

• HBGA هي طريقة للتعاون وتبادل المعرفة. فهي تدمج كفاءة مستخدميها من البشر مما يخلق نوعًا من الذكاء البشري الآلي التكافلي (انظر أيضًا الذكاء الاصطناعي الموزع ).
• يتم تسهيل الابتكار البشري من خلال أخذ عينات من الحلول من السكان، وربطها وتقديمها في مجموعات مختلفة للمستخدم (انظر تقنيات الإبداع ).
• يسهل HBGA التوافق واتخاذ القرار من خلال دمج التفضيلات الفردية لمستخدميه.
• يستخدم HBGA فكرة التعلم التراكمي أثناء حل مجموعة من المشكلات في وقت واحد. وهذا يسمح بتحقيق التآزر لأن الحلول يمكن تعميمها وإعادة استخدامها بين العديد من المشكلات. وهذا يسهل أيضًا تحديد المشكلات الجديدة ذات الأهمية وتخصيص الموارد بشكل عادل بين المشكلات ذات الأهمية المختلفة.
• إن اختيار التمثيل الجيني، وهو مشكلة شائعة في الخوارزميات الجينية، يتم تبسيطه بشكل كبير في HBGA، حيث لا يلزم أن تكون الخوارزمية على دراية ببنية كل حل. وعلى وجه الخصوص، تسمح HBGA للغة الطبيعية بأن تكون تمثيلًا صالحًا.
• تظل عملية تخزين البيانات السكانية وأخذ العينات منها عادةً عبارة عن وظيفة خوارزمية.
• عادةً ما يكون HBGA عبارة عن نظام متعدد الوكلاء ، حيث يفوض العمليات الجينية إلى وكلاء متعددين (البشر).

• إدارة المعرفة التطورية ، دمج المعرفة من مصادر مختلفة.
• التنظيم الاجتماعي ، واتخاذ القرار الجماعي ، والحوكمة الإلكترونية .
• المجالات التقليدية لتطبيق الخوارزميات الجينية التفاعلية : الفن الحاسوبي ، التصميم المرتكز على المستخدم ، وما إلى ذلك.
• حل المشكلات بشكل تعاوني باستخدام اللغة الطبيعية كتمثيل.
• فوائد التعليم والأكاديمية من المحاكاة في الوقت الفعلي باستخدام نمذجة المناهج الدراسية الاصطناعية باستخدام بيئات السحابة النقطية الديناميكية.

تم استنباط منهجية HBGA في عامي 1999 و2000 من تحليل مشروع تبادل المعرفة المجاني الذي تم إطلاقه في صيف عام 1998 في روسيا (Kosorukoff، 1999). تم استخدام الابتكار البشري والتقييم لدعم حل المشكلات التعاوني. كما كان للمستخدمين حرية اختيار العملية الجينية التالية لإجرائها. حاليًا، تطبق العديد من المشاريع الأخرى نفس النموذج، وأشهرها Yahoo! Answers ، الذي تم إطلاقه في ديسمبر 2005.

تشير الأبحاث الحديثة إلى أن مشغلي الابتكار القائم على الإنسان مفيدون ليس فقط حيث يصعب تصميم طفرة حسابية فعالة و/أو تقاطع (على سبيل المثال عند تطوير حلول بلغة طبيعية)، ولكن أيضًا في الحالة التي تكون فيها مشغلات الابتكار الحسابي الجيدة متاحة بسهولة، على سبيل المثال عند تطوير صورة مجردة أو ألوان (Cheng and Kosorukoff, 2004). في الحالة الأخيرة، يمكن أن يكمل الابتكار البشري والحسابي بعضهما البعض، مما ينتج عنه نتائج تعاونية وتحسين تجربة المستخدم العامة من خلال ضمان عدم فقدان الإبداع العفوي للمستخدمين.

علاوة على ذلك، أثبتت الخوارزميات الجينية القائمة على الإنسان أنها مقياس ناجح لمواجهة تأثيرات التعب التي تسببها الخوارزميات الجينية التفاعلية . ^[1]

• الحوسبة المعتمدة على الإنسان
• الحوسبة التطورية القائمة على الإنسان
• التفاعل بين الإنسان والحاسوب
• الخوارزمية الجينية التفاعلية
• الميماتيكس
• الحوسبة الاجتماعية

• كوسوروكوف، أليكس (1999). تبادل المعرفة الحرة. أرشيف الإنترنت
• كوسوروكوف، أليكس (2000). خوارزمية وراثية تعتمد على الإنسان. على الإنترنت
• كوسوروكوف، أليكس (2001). خوارزمية وراثية تعتمد على الإنسان. في مؤتمر معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات الدولي حول الأنظمة والإنسان والسيبرنطيقا ، SMC-2001، 3464-3469. النص الكامل
• تشنغ، تشيهيونج ديريك وأليكس كوسوروكوف (2004). تسمح مشكلة الحد الأقصى التفاعلية بمقارنة أداء الخوارزميات الجينية التفاعلية والخوارزميات الجينية البشرية. في مؤتمر الحوسبة الجينية والتطورية ، GECCO-2004. النص الكامل
• ميلاني، ألفريدو (2004). الخوارزميات الجينية عبر الإنترنت. المجلة الدولية لنظريات المعلومات وتطبيقاتها، ص 20-28
• ميلاني، ألفريدو وسيلفيا سورياني (2004)، ADAN: الصحف التكيفية القائمة على البرمجة التطورية في مؤتمر IEEE/WIC/ACM الدولي حول ذكاء الويب، (WI'04)، ص 779-780، مطبعة IEEE، 2004
• ألان، مايكل (2005). تصميم إعادة التركيب البسيط. SourceForge.net، مشروع textbender، إصدار 2005.0، ملف _/description.html. أرشيفات الإصدار، إصدار أحدث متاح على الإنترنت
• كروس، جان (2015). الحوسبة التطورية التفاعلية في تطبيقات التصميم للعوالم الافتراضية. النص الكامل
• كروس، جان وكونور، آندي (2015). أنظمة تطورية متعددة الوكلاء لتوليد عوالم افتراضية معقدة. النص الكامل

• تبادل المعرفة المجاني، وهو مشروع يستخدم HBGA لحل المشكلات المعبر عنها باللغة الطبيعية بشكل تعاوني.
• ParEvo، ParEvo هي طريقة لتطوير سيناريوهات مستقبلية بديلة، باستخدام عملية تطورية تشاركية