Искусственная жизнь - Artificial life

Эта статья посвящена области исследований. Для искусственно созданных форм жизни см. Синтетическая жизнь. Для журнала см. Искусственная жизнь (журнал).
"ALife" перенаправляется сюда. Не следует путать с Жизнь.

Искусственная жизнь (часто сокращенно Жизнь или же Жизнь) - это область исследования, в которой исследователи исследуют системы связанные с естественными жизнь, его процессы и его эволюция, благодаря использованию симуляции с компьютерные модели, робототехника, и биохимия.[1] Название дисциплины присвоено Кристофер Лэнгтон, американский биолог-теоретик, в 1986 году.[2] В 1987 году Лэнгтон организовал первую конференцию в этой области. Лос-Аламос, Нью-Мексико.[3] Есть три основных вида жизни:[4] названы в честь своих подходов: мягкий,[5] из программного обеспечения; жесткий,[6] из аппаратное обеспечение; и смачивать, из биохимии. Исследователи искусственной жизни изучают традиционные биология пытаясь воссоздать аспекты биологических явлений.[7][8]

А Автомобиль Брайтенберга симуляция, запрограммированная в breve, симулятор искусственной жизни

Обзор

Искусственная жизнь изучает фундаментальные процессы живые системы в искусственной среде, чтобы получить более глубокое понимание сложной обработки информации, которая определяет такие системы. Эти темы обширны, но часто включают эволюционная динамика, эмерджентные свойства коллективных систем, биомимикрия, а также вопросы, связанные с философия природы жизни и использование реалистичных свойств в художественных произведениях.

Философия

Философия моделирования искусственной жизни сильно отличается от традиционного моделирования тем, что изучает не только «жизнь, как мы ее знаем», но и «жизнь такой, какой она может быть».[9]

Традиционная модель биологической системы будет сосредоточена на улавливании ее наиболее важных параметров. В отличие от этого, подход к моделированию жизни обычно направлен на расшифровку самых простых и общих принципов, лежащих в основе жизни, и реализацию их в симуляции. Затем моделирование дает возможность анализировать новые и разные реалистичные системы.

Владимир Георгиевич Редько предложил распространить это различие на моделирование любого процесса, что привело к более общему разделению на «процессы-как-мы-их-знаем» и «процессы-как-они-могли бы».[10]

В настоящее время общепринятые определение жизни не учитывает текущие симуляции жизни или программного обеспечения быть живыми, и они не являются частью эволюционного процесса экосистема. Однако возникли разные мнения о возможностях искусственной жизни:

  • В крепкая жизнь (ср. Сильный ИИ ) позиция гласит, что «жизнь - это процесс, который можно абстрагировать от любой конкретной среды» (Джон фон Нейман )[нужна цитата ]. В частности, Том Рэй заявил, что его программа Тьерра не моделирует жизнь в компьютере, а синтезирует ее.[11]
  • В слабая жизнь Позиция отрицает возможность создания «живого процесса» вне химического раствора. Вместо этого исследователи пытаются моделировать жизненные процессы, чтобы понять основную механику биологических явлений.

Программные («софт»)

Методы

Известные симуляторы

Это список искусственной жизни /цифровой организм тренажеры, организованные по методу определения существ.

ИмяКоторую велНачалосьЗавершено
ApeSDK (ранее - Noble Ape)язык / социальная симуляция1996непрерывный
Видаисполняемая ДНК1993непрерывный
Биогенезисполняемая ДНК2006непрерывный
НейроядроДжеппетто2014непрерывный
Существанейронная сеть и моделируемая биохимия и генетика1996-2001Фэндом все еще активен по сей день, несколько неудачных попыток создания новых продуктов.
Critterdingнейронная сеть2005непрерывный
Дарвинботыисполняемая ДНК2003непрерывный
DigiHiveисполняемая ДНК2006непрерывный
ДОЗАисполняемая ДНК2012непрерывный
EcoSimНечеткая когнитивная карта2009непрерывный
Framsticksисполняемая ДНК1996непрерывный
Гебнейронная сеть1997непрерывный
OpenWormДжеппетто2011непрерывный
Polyworldнейронная сеть1990непрерывный
Изначальная жизньисполняемая ДНК19942003
Скрипт-ботыисполняемая ДНК2010непрерывный
Техносферамодули1995
Тьерраисполняемая ДНК19912004
Эволюция виртуальных существ в 3Dнейронная сеть2008NA

На основе программы

Дальнейшая информация: игра по программированию

Программные симуляции содержат организмы со сложным языком ДНК, обычно Тьюринг завершен. Этот язык чаще бывает в форме компьютерной программы, чем реальной биологической ДНК. Производные от ассемблера - самые распространенные языки. Организм «живет», когда выполняется его код, и обычно существуют различные методы, позволяющие самовоспроизведение. Мутации обычно реализуются как случайные изменения кода. Использование клеточные автоматы распространено, но не обязательно. Другим примером может быть искусственный интеллект и многоагентная система / программа.

На основе модуля

К существу добавляются отдельные модули. Эти модули изменяют поведение и характеристики существа либо напрямую, путем жесткого кодирования в симуляции (тип ноги A увеличивает скорость и метаболизм), либо косвенно, через возникающие взаимодействия между модулями существа (тип ноги A движется вверх и вниз с частотой X, который взаимодействует с другими ногами для создания движения). Как правило, это симуляторы, которые делают упор на создание и доступность пользователей, а не на мутацию и эволюцию.

На основе параметров

Организмы обычно конструируются с заранее определенным и фиксированным поведением, которое контролируется различными изменяющимися параметрами. То есть каждый организм содержит набор чисел или других конечный параметры. Каждый параметр четко определенным образом контролирует один или несколько аспектов организма.

На основе нейронной сети

В этих симуляциях есть существа, которые обучаются и растут с помощью нейронных сетей или их близких производных. Часто, хотя и не всегда, упор делается больше на обучение, чем на естественный отбор.

Моделирование сложных систем

Математические модели сложных систем бывают трех типов: черный ящик (феноменологический), белая коробка (механистический, основанный на первые принципы ) и серый ящик (смесь феноменологических и механистических моделей).[12][13] В моделях черного ящика индивидуальные (механистические) механизмы сложной динамической системы остаются скрытыми.

Математические модели для сложных систем

Модели черного ящика совершенно немеханистичны. Они феноменологичны и игнорируют состав и внутреннюю структуру сложной системы. Мы не можем исследовать взаимодействия подсистем такой непрозрачной модели. Модель «белого ящика» сложной динамической системы имеет «прозрачные стены» и напрямую показывает лежащие в основе механизмы. Все события на микро-, мезо- и макроуровнях динамической системы непосредственно видны на всех этапах эволюции ее модели белого ящика. В большинстве случаев разработчики математических моделей используют тяжелые математические методы черного ящика, которые не могут создавать механистические модели сложных динамических систем. Модели «серого ящика» являются промежуточными и сочетают подходы «черный ящик» и «белый ящик».

Логическая детерминированная индивидуальная модель клеточного автомата роста популяции одного вида

Создание модели сложной системы методом белого ящика связано с проблемой необходимости априори базовых знаний предмета моделирования. Детерминированный логический клеточные автоматы являются необходимым, но не достаточным условием модели белого ящика. Вторая необходимая предпосылка модели белого ящика - это наличие физического онтология объекта исследования. Моделирование методом белого ящика представляет собой автоматический гипер-логический вывод из первые принципы потому что он полностью основан на детерминированной логике и аксиоматической теории предмета. Цель моделирования методом белого ящика состоит в том, чтобы вывести из основных аксиом более подробные, более конкретные механистические знания о динамике изучаемого объекта. Необходимость сформулировать внутреннюю аксиоматическая система субъекта до создания своей модели белого ящика отличает модели клеточных автоматов типа белого ящика от моделей клеточных автоматов, основанных на произвольных логических правилах. Если правила клеточного автомата не были сформулированы исходя из первых принципов предмета, то такая модель может иметь слабое отношение к реальной проблеме.[13]

Логическая детерминированная индивидуально-ориентированная клеточно-автоматная модель межвидовой конкуренции за единичный ограниченный ресурс

Аппаратный ("жесткий")

Дальнейшая информация: Робот

Аппаратная искусственная жизнь в основном состоит из роботы, то есть, автоматически управляемый машины умеет самостоятельно выполнять задачи.

На биохимической основе («мокрый»)

Дальнейшая информация: Синтетическая биология

Биохимическая жизнь изучается в области синтетическая биология. Это включает, например, создание синтетическая ДНК. Термин «влажный» является расширением термина «посуда ". Усилия по созданию" влажной "искусственной жизни сосредоточены на создании живых минимальных клеток из живых бактерий. Лаборатория микоплазм и в построении неживых биохимических клеточных систем с нуля.

В мае 2019 года исследователи объявили о создании нового синтетический (возможно искусственный ) форма жизнеспособный жизнь, вариант бактерии кишечная палочка, уменьшив натуральное число 64 кодоны в бактериальном геном вместо 59 кодонов, чтобы кодировать 20 аминокислоты.[14][15]

Открытые проблемы

Как жизнь возникает из неживого?[16][17]
  • Создать молекулярный протоорганизм in vitro.
  • Достичь перехода к жизни в искусственная химия in silico.
  • Определите, могут ли существовать принципиально новые живые организации.
  • Смоделировать одноклеточный организм на протяжении всего жизненного цикла.
  • Объясните, как правила и символы порождаются физической динамикой живых систем.
Каковы возможности и пределы живых систем?
  • Определите, что неизбежно в открытом эволюция жизни.
  • Определите минимальные условия для эволюционных переходов от конкретных систем реагирования к общим.
  • Создайте формальную основу для синтеза динамических иерархий на всех уровнях.
  • Определите предсказуемость эволюционных последствий манипулирования организмами и экосистемами.
  • Разработать теорию обработка информации, поток информации, и генерация информации для развивающихся систем.
Как жизнь связана с разумом, машинами и культурой?
  • Продемонстрируйте появление разума и разума в искусственной живой системе.
  • Оцените влияние машин на следующий важный эволюционный переход жизни.
  • Предложите количественную модель взаимодействия культурной и биологической эволюции.
  • Установите этические принципы искусственной жизни.

Связанные темы

  1. Искусственный интеллект традиционно использовал сверху вниз подход, а alife вообще работает снизу вверх.[18]
  2. Искусственная химия началось как метод в рамках живого сообщества для абстрагирования процессов химических реакций.
  3. Эволюционные алгоритмы являются практическим применением принципа слабой жизни, применяемого к проблемы оптимизации. Было создано множество алгоритмов оптимизации, которые заимствуют или полностью отражают существующие методы. Основное различие заключается в явном определении пригодности агента по его способности решать проблему, а не по его способности находить пищу, воспроизводить потомство или избегать смерти.[нужна цитата ] Ниже приводится список эволюционных алгоритмов, тесно связанных с жизнью и используемых в ней:
  4. Многоагентная система - Многоагентная система - это компьютеризированная система, состоящая из множества взаимодействующих интеллектуальных агентов в среде.
  5. Эволюционное искусство использует техники и методы искусственной жизни для создания новых форм искусства.
  6. Эволюционная музыка использует аналогичные методы, но применяется к музыке, а не к визуальному искусству.
  7. Абиогенез и происхождение жизни иногда используют жизнь методологии также.
  8. Квантовая искусственная жизнь применяет квантовые алгоритмы к искусственным системам жизни.

История

Основная статья: История искусственной жизни

Критика

У Алифы неоднозначная история. Джон Мейнард Смит критиковал некоторые искусственные жизненные работы в 1994 году как «науку, свободную от фактов».[19]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ "Dictionary.com определение". Получено 2007-01-19.
  2. ^ Энциклопедия когнитивных наук Массачусетского технологического института, MIT Press, стр. 37. ISBN  978-0-262-73144-7
  3. ^ «Доктор Франкенштейн игровой индустрии». Следующее поколение. №35. Imagine Media. Ноябрь 1997. с. 10.
  4. ^ Марк А. Бедо (ноябрь 2003 г.). «Искусственная жизнь: организация, адаптация и сложность снизу вверх» (PDF). Тенденции в когнитивных науках. Архивировано из оригинал (PDF) на 2008-12-02. Получено 2007-01-19.
  5. ^ Мацей Комосинский и Андрей Адамацки (2009). Искусственные модели жизни в программном обеспечении. Нью-Йорк: Спрингер. ISBN  978-1-84882-284-9.
  6. ^ Андрей Адамацки и Мацей Комосинский (2009). Искусственные модели жизни в оборудовании. Нью-Йорк: Спрингер. ISBN  978-1-84882-529-1.
  7. ^ Лэнгтон, Кристофер. "Что такое искусственная жизнь?". Архивировано из оригинал на 2007-01-17. Получено 2007-01-19.
  8. ^ Агилар, В., Сантамария-Бонфил, Г., Фрозе, 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, C.G.1992. Искусственная жизнь В архиве 11 марта 2007 г. Wayback Machine. Эддисон-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 Vidal, C. 2008.Будущее научного моделирования: от искусственной жизни к искусственному космогенезу. В Смерти и Анти-Смерти, изд. Чарльз Тэнди, 6: Тридцать лет спустя Курта Гёделя (1906-1978) стр. 285-318. Ria University Press.)
  11. ^ Рэй, Томас (1991). Taylor, C.C .; Farmer, J.D .; Расмуссен, S (ред.). «Подход к синтезу жизни». Искусственная жизнь II, Институт Санта-Фе, исследования сложных наук. XI: 371–408. В архиве из оригинала от 11.07.2015. Получено 24 января 2016. Цель этой работы - синтезировать, а не моделировать жизнь.
  12. ^ Калмыков, Лев В .; Калмыков, Вячеслав Л. (2015), «Решение парадокса биоразнообразия с помощью логических детерминированных клеточных автоматов», Acta Biotheoretica, 63 (2): 1–19, Дои:10.1007 / s10441-015-9257-9, PMID  25980478, S2CID  2941481
  13. ^ а б Калмыков, Лев В .; Калмыков, Вячеслав Л. (2015), "Модель белого ящика S-образного и двойного S-образного роста одновидовой популяции", PeerJ, 3: e948: e948, Дои:10.7717 / peerj.948, ЧВК  4451025, PMID  26038717
  14. ^ Циммер, Карл (15 мая 2019 г.). «Ученые создали бактерии с синтетическим геномом. Является ли эта жизнь искусственной? - Вехой в синтетической биологии колонии E. coli процветают благодаря ДНК, созданной с нуля людьми, а не природой». Нью-Йорк Таймс. Получено 16 мая 2019.
  15. ^ Фреденс, Юлий; и другие. (15 мая 2019 г.). «Полный синтез Escherichia coli с перекодированным геномом». Природа. 569 (7757): 514–518. Дои:10.1038 / с41586-019-1192-5. ЧВК  7039709. PMID  31092918.
  16. ^ "Либаринт". Получено 2015-05-11.
  17. ^ "Калтех" (PDF). Получено 2015-05-11.
  18. ^ "AI Beyond Computer Games". Архивировано из оригинал на 2008-07-01. Получено 2008-07-04.
  19. ^ Хорган, Дж. (1995). «От сложности к недоумению». Scientific American. п. 107.

внешняя ссылка