Дальше можно думать о том, чтобы запускать алгоритмы «умной мутации», то есть алгоритмы архитектурных решений для того, чтобы улучшать и эволюционные алгоритмы, и для того, чтобы улучшать мутационный оператор, и для того, чтобы улучшать моделирование мира для определения того, выживет ли индивид с фенотипом, определяемым мутацией в генотипе, в виртуальном мире, чтобы уменьшить время экспериментирования и ресурсы, требуемые для проверки выживаемости в физическом мире. Тут есть и альтернативные подходы, которые прямо говорят о генерации каких-то оптимальных архитектурных технических решений, без связи этого с идеями эволюции (то есть рассматривается один жизненный цикл, а не то, что параллельно идёт конкуренция с другими проектами, которые предлагают другие варианты архитектурных решений какой-то проблемы). Скажем, можно «смягчать»/relax формулирование архитектурных проблем из языка дискретных решений так, чтобы получать набор вроде бы непрерывных, то есть дифференцируемых функций, искать архитектурный оптимум на них нейросетевыми или даже какими-то другими алгоритмами, а потом возвращать в дискретную область архитектурных решений для формулирования ответа на вопрос об оптимальной архитектуре17.
Этические/политические проблемы естественной эволюции, которые можно решать инженерно
При таком подходе к архитектурной работе в инженерии как оптимизации конфликтов системных уровней в ходе эволюции появляется возможность по-новому взглянуть на старые этические/политические проблемы. Скажем, если мы применим «умные мутации» к человеческому геному, то получим евгенику18 средствами генетической инженерии. Далее можно задать вопрос: сколько людей в идущей в том числе и сейчас биологической эволюции человека умрёт до появления «усиленной версии человека будущего» в ходе естественных случайных мутаций, и сколько людей умрёт в ходе вот такой «инженерной эволюции», где мутации будут предлагаться на основе какой-нибудь языковой модели генома на базе нейронной сети? Ведь вся суть