Как и в крупных компаниях, многие биологические сети имеют иерархическую организацию, например генные, белковые, нейронные и метаболические сети. Это означает, что у них есть отдельные блоки, каждый из которых может быть многократно разделен на все меньшие и меньшие субъединицы.
Например, человеческий мозг имеет отдельные области для управления моторикой и тактильной обработки, и каждая из этих областей состоит из подобластей, которые управляют различными частями тела.Но почему так много биологических сетей стали иерархическими? Результаты этой статьи предполагают, что иерархия развивается не потому, что она создает более эффективные сети, а потому, что иерархически связанные сети имеют меньше соединений.
Это связано с тем, что соединения в биологических сетях дороги — их нужно строить, размещать, обслуживать и т. Д. — и поэтому существует эволюционное давление, направленное на уменьшение количества соединений.Помимо того, что они проливают свет на возникновение иерархии во многих областях, в которых она появляется, эти результаты могут также ускорить будущие исследования по развитию более сложных интеллектуальных вычислительных мозгов в области искусственного интеллекта и робототехники.Исследователи из Университета Вайоминга и INRIA (Франция) во главе с Хенок С. Менгисту смоделировали эволюцию вычислительных моделей мозга, известных как искусственные нейронные сети, как с затратами на сетевые соединения, так и без них. Они обнаружили, что иерархические структуры возникают гораздо чаще, когда присутствует стоимость соединений.
Автор Джефф Клун говорит: «Более десяти лет мы пытались понять, почему сети развиваются, приобретая свойства модульности, иерархии и регулярности. С этими результатами мы теперь обнаружили движущие силы эволюции для каждого из этих ключевых свойств. " Менгисту отмечает: «Полученные данные не только объясняют, почему биологические сети являются иерархическими, они также могут дать объяснение, почему многие системы, созданные человеком, такие как Интернет и дорожные системы, также являются иерархическими».
Автор Джуст Хейзинга добавляет: «Следующим шагом будет использование и объединение этих знаний для развития крупномасштабных структурно организованных сетей в надежде на создание лучшего искусственного интеллекта и углубление нашего понимания эволюции интеллекта животных, включая наш собственный».