stringtranslate.com

Искусственная жизнь

Искусственная жизнь (часто сокращенно ALife или A-Life ) — это область исследований, в которой исследователи изучают системы , связанные с естественной жизнью , ее процессами и ее эволюцией, посредством использования моделирования с помощью компьютерных моделей , робототехники и биохимии . [1] Эта дисциплина была названа Кристофером Лэнгтоном , американским биологом-теоретиком, в 1986 году. [2] В 1987 году Лэнгтон организовал первую конференцию в этой области в Лос-Аламосе, штат Нью-Мексико . [3] Существует три основных вида жизни, [4] названных в честь своих подходов: мягкая , [5] основанная на программном обеспечении ; жесткий , [6] из аппаратного обеспечения ; и мокрый , из биохимии. Исследователи искусственной жизни изучают традиционную биологию , пытаясь воссоздать аспекты биологических явлений. [7] [8]

Моделирование автомобиля Брайтенберга , запрограммированное на breve, симуляторе искусственной жизни.

Обзор

Искусственная жизнь изучает фундаментальные процессы живых систем в искусственной среде, чтобы глубже понять сложную обработку информации, которая определяет такие системы. Эти темы обширны, но часто включают в себя эволюционную динамику , возникающие свойства коллективных систем , биомимикрию , а также связанные с ними вопросы философии природы жизни и использования свойств реалистичности в художественных произведениях. [ нужна цитата ]

Философия

Философия моделирования искусственной жизни сильно отличается от традиционного моделирования, поскольку изучает не только «жизнь, какой мы ее знаем», но и «жизнь, какой она могла бы быть». [9]

Традиционная модель биологической системы будет сосредоточена на определении ее наиболее важных параметров. Напротив, подход к моделированию живой жизни обычно направлен на расшифровку наиболее простых и общих принципов, лежащих в основе жизни, и реализацию их в моделировании. Затем моделирование дает возможность анализировать новые и различные реалистичные системы.

Владимир Георгиевич Редько предложил обобщить это различие на моделирование любого процесса, приведя к более общему различению «процессов, какими мы их знаем» и «процессов, какими они могли бы быть». [10]

В настоящее время общепринятое определение жизни не считает живыми существующие модели жизни или программное обеспечение , и они не являются частью эволюционного процесса какой-либо экосистемы . Однако возникли разные мнения о потенциале искусственной жизни:

Программное обеспечение («мягкое»)

Техники

Программный

Программное моделирование содержит организмы с «геномным» языком. Этот язык чаще имеет форму полной компьютерной программы Тьюринга , чем реальной биологической ДНК. Производные ассемблера являются наиболее распространенными используемыми языками. Организм «живет», когда исполняется его код, и обычно существуют различные методы, позволяющие самовоспроизведение . Мутации обычно реализуются как случайные изменения кода. Использование клеточных автоматов является обычным, но не обязательным. Другим примером может быть искусственный интеллект и многоагентная система/программа .

Модульный

К существу добавляются отдельные модули. Эти модули изменяют поведение и характеристики существа либо напрямую, путем жесткого кодирования в симуляцию (нога типа А увеличивает скорость и метаболизм), либо косвенно, посредством возникающих взаимодействий между модулями существа (ноги типа А перемещаются вверх и вниз с частотой X, который взаимодействует с другими ногами, создавая движение). Как правило, это симуляторы, в которых упор делается на создание пользователей и доступность, а не на мутации и эволюцию.

На основе параметров

Организмы обычно создаются с заранее определенным и фиксированным поведением, которое контролируется различными параметрами, которые мутируют. То есть каждый организм содержит набор чисел или других конечных параметров. Каждый параметр четко определенным образом контролирует один или несколько аспектов организма.

На основе нейронной сети

В этих симуляциях есть существа, которые учатся и растут с помощью нейронных сетей или их близких производных. Акцент часто, хотя и не всегда, делается на обучении, а не на естественном отборе.

Моделирование сложных систем

Математические модели сложных систем бывают трех типов: «черный ящик » (феноменологические), «белый ящик » (механистические, основанные на первых принципах ) и «серый ящик » (смесь феноменологических и механистических моделей). [12] [13] В моделях «черного ящика» индивидуальные (механистические) механизмы сложной динамической системы остаются скрытыми.

Математические модели сложных систем

Модели черного ящика совершенно немеханистичны. Они феноменологичны и игнорируют состав и внутреннюю структуру сложной системы. Из-за непрозрачности модели невозможно исследовать взаимодействия подсистем. Напротив, модель «белого ящика» сложной динамической системы имеет «прозрачные стены» и напрямую показывает основные механизмы. Все события на микро-, мезо- и макроуровнях динамической системы непосредственно видны на всех этапах эволюции модели белого ящика. В большинстве случаев разработчики математического моделирования используют математические методы тяжелого черного ящика, которые не могут создавать механистические модели сложных динамических систем. Модели «серого ящика» являются промежуточными и сочетают в себе подходы «черного ящика» и «белого ящика».

Логическая детерминированная индивидуальная клеточно-автоматная модель роста популяции одного вида

Создание модели «белого ящика» сложной системы связано с проблемой необходимости априорных базовых знаний о предмете моделирования. Детерминированные логические клеточные автоматы являются необходимым, но недостаточным условием модели белого ящика. Второй необходимой предпосылкой модели белого ящика является наличие физической онтологии исследуемого объекта. Моделирование белого ящика представляет собой автоматический гиперлогический вывод из первых принципов , поскольку оно полностью основано на детерминистской логике и аксиоматической теории субъекта. Целью моделирования белого ящика является получение из основных аксиом более детальных и конкретных механистических знаний о динамике изучаемого объекта. Необходимость формулирования внутренней аксиоматической системы субъекта перед созданием его модели «белого ящика» отличает модели клеточных автоматов типа «белый ящик» от моделей клеточных автоматов, основанных на произвольных логических правилах. Если правила клеточных автоматов не были сформулированы на основе основных принципов предмета, то такая модель может иметь слабое отношение к реальной проблеме. [13]

Логическая детерминированная индивидуальная модель клеточных автоматов межвидовой конкуренции за один ограниченный ресурс

Известные симуляторы

Это список симуляторов искусственной жизни и цифровых организмов :

Аппаратный («жесткий»)

Аппаратная искусственная жизнь в основном состоит из роботов , то есть машин с автоматическим управлением , способных выполнять задачи самостоятельно.

Биохимического («влажного») действия.

Биохимическая жизнь изучается в области синтетической биологии . Оно включает в себя такие исследования, как создание синтетической ДНК . Термин «мокрый» является расширением термина « мокрое оборудование ». Усилия по созданию «влажной» искусственной жизни сосредоточены на создании живых минимальных клеток из живых бактерий Mycoplasma Laboratorium и создании с нуля неживых биохимических клеточных систем.

В мае 2019 года исследователи сообщили о новой вехе в создании новой синтетической (возможно, искусственной) формы жизнеспособной жизни , варианта бактерии Escherichia coli , за счет сокращения естественного числа кодонов в бактериальном геноме с 64 до 59 кодонов. для кодирования 20 аминокислот . [15] [16]

Открытые проблемы

Как жизнь возникает из неживого? [17] [18]
Каковы возможности и пределы живых систем?
Как жизнь связана с разумом, машинами и культурой?

Похожие темы

  1. Агентное моделирование используется в искусственной жизни и других областях для изучения возникновения систем.
  2. Искусственный интеллект традиционно использует подход «сверху вниз» , тогда как жизнь обычно работает снизу вверх. [19]
  3. Искусственная химия зародилась как метод в живом сообществе, позволяющий абстрагировать процессы химических реакций.
  4. Эволюционные алгоритмы представляют собой практическое применение принципа слабой жизни применительно к задачам оптимизации . Было разработано множество алгоритмов оптимизации, которые заимствованы из реальных методов или близко отражают их. Основное различие заключается в явном определении приспособленности агента по его способности решать проблему, а не по его способности находить пищу, размножаться или избегать смерти. [ нужна цитация ] Ниже приводится список эволюционных алгоритмов, тесно связанных и используемых в жизни:
  5. Мультиагентная система . Мультиагентная система — это компьютеризированная система, состоящая из нескольких взаимодействующих интеллектуальных агентов в среде.
  6. Эволюционное искусство использует техники и методы искусственной жизни для создания новых форм искусства.
  7. Эволюционная музыка использует аналогичные методы, но применяется к музыке, а не к визуальному искусству.
  8. Абиогенез и происхождение жизни иногда также используют методологии жизни.
  9. Квантовая искусственная жизнь применяет квантовые алгоритмы к искусственным жизненным системам.

История

Критика

У Alife противоречивая история. Джон Мейнард Смит в 1994 году раскритиковал некоторые работы по искусственной жизни как «науку, не содержащую фактов». [20]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ «Определение Dictionary.com» . Проверено 19 января 2007 г.
  2. ^ Энциклопедия когнитивных наук Массачусетского технологического института, MIT Press, стр.37. ISBN 978-0-262-73144-7 
  3. ^ "Доктор Франкенштейн из игровой индустрии" . Следующее поколение . № 35. Imagine Media . Ноябрь 1997 г. с. 10.
  4. ^ Марк А. Бедо (ноябрь 2003 г.). «Искусственная жизнь: организация, адаптация и сложность снизу вверх» (PDF) . Тенденции в когнитивных науках. Архивировано из оригинала (PDF) 2 декабря 2008 г. Проверено 19 января 2007 г.
  5. ^ Мацей Комосински и Эндрю Адамацкий (2009). Модели искусственной жизни в программном обеспечении. Нью-Йорк: Спрингер. ISBN 978-1-84882-284-9.
  6. ^ Эндрю Адамацкий и Мацей Комосински (2009). Модели искусственной жизни в аппаратном обеспечении. Нью-Йорк: Спрингер. ISBN 978-1-84882-529-1.
  7. ^ Лэнгтон, Кристофер. «Что такое искусственная жизнь?». Архивировано из оригинала 17 января 2007 г. Проверено 19 января 2007 г.
  8. ^ Агилар В., Сантамария-Бонфил Г., Фрёзе Т. и Гершенсон К. (2014). Прошлое, настоящее и будущее искусственной жизни. Границы робототехники и искусственного интеллекта, 1 (8). https://dx.doi.org/10.3389/frobt.2014.00008
  9. ^ См. Langton, CG 1992. Искусственная жизнь. Архивировано 11 марта 2007 г. в Wayback Machine . Аддисон-Уэсли. ., секция 1
  10. ^ См. Редько В.Г. 1999. Математическое моделирование эволюции. в: Ф. Хейлиген, К. Джослин и В. Турчин (редакторы): Principia Cybernetica Web (Principia Cybernetica, Брюссель). О важности моделирования ALife с космической точки зрения см. также Видал, К. 2008. Будущее научного моделирования: от искусственной жизни к искусственному космогенезу. В книге «Смерть и анти-смерть», изд. Чарльз Тэнди, 6 лет: тридцать лет после Курта Гёделя (1906–1978), с. 285-318. Риа Университетское издательство.)
  11. ^ Рэй, Томас (1991). Тейлор, CC; Фармер, доктор юридических наук; Расмуссен, С. (ред.). «Подход к синтезу жизни». Искусственная жизнь II, Исследования Института Санта-Фе в области наук о сложности . XI : 371–408. Архивировано из оригинала 11 июля 2015 г. Проверено 24 января 2016 г. Целью этой работы является синтез, а не симуляция жизни.
  12. ^ Калмыков, Лев В.; Калмыков, Вячеслав Л. (2015), «Решение парадокса биоразнообразия с помощью логически детерминированных клеточных автоматов», Acta Biotheoretica , 63 (2): 1–19, doi : 10.1007/s10441-015-9257-9, PMID  25980478, S2CID  2941481
  13. ^ аб Калмыков, Лев В.; Калмыков, Вячеслав Л. (2015), «Модель белого ящика S-образного и двойного S-образного роста популяции одного вида», PeerJ , 3:e948: e948, doi : 10.7717/peerj.948 , PMC 4451025 , ПМИД  26038717 
  14. ^ [1] Эвол
  15. ↑ Циммер, Карл (15 мая 2019 г.). «Ученые создали бактерии с синтетическим геномом. Это искусственная жизнь? Это важная веха для синтетической биологии: колонии кишечной палочки процветают благодаря ДНК, созданной с нуля людьми, а не природой». Нью-Йорк Таймс . Проверено 16 мая 2019 г.
  16. ^ Фреденс, Юлиус; и другие. (15 мая 2019 г.). «Тотальный синтез Escherichia coli с перекодированным геномом». Природа . 569 (7757): 514–518. Бибкод : 2019Natur.569..514F. дои : 10.1038/s41586-019-1192-5. ПМК 7039709 . ПМИД  31092918. 
  17. ^ "Либаринт" . Проверено 11 мая 2015 г.
  18. ^ «Калифорнийский технологический институт» (PDF) . Проверено 11 мая 2015 г.
  19. ^ «ИИ за пределами компьютерных игр». Архивировано из оригинала 1 июля 2008 г. Проверено 4 июля 2008 г.
  20. ^ Хорган, Дж. (1995). «От сложности к недоумению». Научный американец . п. 107.

Внешние ссылки