Искусственная жизнь

Искусственная жизнь ( 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] Название дисциплине дал Кристофер Лэнгтон , американский биолог-теоретик, в 1986 году. ^[2] В 1987 году Лэнгтон организовал первую конференцию в этой области в Лос-Аламосе, штат Нью-Мексико . ^[3] Есть три основных вида жизни, ^[4] названы в честь своих подходов: мягкий , ^[5] из программного обеспечения ; жесткий , ^[6] из аппаратного обеспечения ; и мокрый , из биохимии. Исследователи искусственной жизни изучают традиционную биологию , пытаясь воссоздать аспекты биологических явлений. ^[7]^[8]

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 ссылка ]}

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:

Позиция сильной жизни (ср. Сильный ИИ ) гласит, что «жизнь — это процесс, который можно абстрагировать от любой конкретной среды» ( Джон фон Нейман ). ^{[ нужна ссылка ]}. Примечательно, что Том Рэй заявил, что его программа Tierra не моделирует жизнь в компьютере, а синтезирует ее. ^[11]
Слабая жизненная позиция отрицает возможность возникновения «живого процесса» вне химического раствора. Вместо этого исследователи пытаются моделировать жизненные процессы, чтобы понять основную механику биологических явлений.

Программное обеспечение («мягкое»)

Техники

Клеточные автоматы использовались на заре искусственной жизни и до сих пор часто используются для облегчения масштабируемости и распараллеливания . Жизнь и клеточные автоматы имеют тесно связанную историю.
Искусственные нейронные сети иногда используются для моделирования мозга агента. Хотя традиционно нейронные сети больше относятся к методу искусственного интеллекта , они могут быть важны для моделирования динамики популяций организмов, способных обучаться . Симбиоз обучения и эволюции занимает центральное место в теориях развития инстинктов у организмов с более высокой неврологической сложностью, как, например, в эффекте Болдуина .
Нейроэволюция

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 (ноги типа А увеличивают скорость и обмен веществ), 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.

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».

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]

Известные симуляторы

Это список симуляторов искусственной жизни и цифровых организмов :

Список известных симуляторов
Имя	Ведомый	Началось	Закончено
Полимир	нейронная сеть	1990	непрерывный
Земля	развиваемый код	1991	2004
Жадный	развиваемый код	1993	непрерывный
Техносфера	модули	1995
Тяга вперед	развиваемый код	1996	непрерывный
Существа	нейронная сеть и моделирование биохимии и генетики	1996–2001	Фэндом активен и по сей день, некоторые неудачные попытки создания новых продуктов ^{[ нужна ссылка ]}
Генный пул	развиваемый код	1997	непрерывный
Аэвол ^[14]	развиваемый код с шагами, имитирующими центральную догму	2006	непрерывный
3D-эволюция виртуальных существ	нейронная сеть	2008	ЧТО
Экоссе	Нечеткая когнитивная карта	2009	непрерывный
OpenWorm	Джеппетто	2011	непрерывный
Бибиты ^[15]	нейронная сеть	2015	непрерывный
Леня	клеточные автоматы непрерывного действия	2019	непрерывный

Аппаратный («жесткий»)

Аппаратная искусственная жизнь в основном состоит из роботов , то есть с автоматическим управлением машин , 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 «мокрой» 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 кодонов до 59 кодонов. для кодирования 20 аминокислот . ^[16]^[17]

Открытые проблемы

Как жизнь возникает из неживого? ^[18]^[19]

Создайте молекулярный протоорганизм in vitro .
Достичь перехода к жизни в искусственной химии in silico .
Определить, могут ли существовать принципиально новые живые организации.
Смоделируйте одноклеточный организм на протяжении всего его жизненного цикла.
Объясните, как правила и символы генерируются на основе физической динамики в живых системах.

Каковы возможности и пределы живых систем?

Определите, что неизбежно в неограниченной эволюции жизни .
Определить минимальные условия для эволюционных переходов от специфических к общим системам реагирования.
Создайте формальную основу для синтеза динамических иерархий всех масштабов.
Определить предсказуемость эволюционных последствий манипулирования организмами и экосистемами.
Разработать теорию обработки информации , информационных потоков и генерации информации для развивающихся систем.

Как жизнь связана с разумом, машинами и культурой?

Продемонстрировать появление интеллекта и разума в искусственной живой системе.
Оценить влияние машин на следующий важный эволюционный переход жизни.
Предоставьте количественную модель взаимодействия культурной и биологической эволюции.
Установите этические принципы искусственной жизни.

История

Критика

У искусственной жизни противоречивая история. Джон Мейнард Смит в 1994 году раскритиковал некоторые работы по искусственной жизни как «науку, не содержащую фактов». ^[21]

См. также

Искусственное сознание - область когнитивной науки
Приложения искусственного интеллекта
Автономный робот – робот, который выполняет действия или задачи с высокой степенью автономии.
Биоэтика - исследование этических проблем, возникающих в результате достижений биологии и медицины.
Сложная адаптивная система - система, поведение которой не может быть автоматически предсказано по ее частям.
машина Дарвина
Цифровой морфогенез - генеративное искусство, в котором развитие сложных форм или морфогенез осуществляется с помощью вычислений.
Игра-симулятор жизни - поджанр видеоигр-симуляторов.
Список новых технологий
Математическая и теоретическая биология — Отделение биологии
Краткое описание искусственного интеллекта - Обзор и актуальное руководство по искусственному интеллекту.
Player Project – спецификация интерфейса робота и система программного обеспечения
Имитированная реальность - концепция ложной версии реальности.
Социальное моделирование - область исследований, которая применяется к методам изучения проблем социальных наук.
Soda Constructor - Страницы видеоигр 2000 года,
Универсальный дарвинизм - Применение теории Дарвина в других областях
Виртуальный питомец - тип искусственного человека-компаньона.
Webots — симулятор роботов с открытым исходным кодом.

Ссылки

^ «Определение Dictionary.com» . Проверено 19 января 2007 г.
^ Энциклопедия когнитивных наук Массачусетского технологического института , MIT Press, стр.37. ISBN 978-0-262-73144-7
^ «Доктор Франкенштейн из игровой индустрии». Следующее поколение . № 35. Imagine Media . Ноябрь 1997 г. с. 10.
^ 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.
^ Мацей Комосински и Эндрю Адамацкий (2009). Модели искусственной жизни в программном обеспечении . Нью-Йорк: Спрингер. ISBN 978-1-84882-284-9 .
^ Эндрю Адамацкий и Мацей Комосински (2009). Модели искусственной жизни в аппаратном обеспечении . Нью-Йорк: Спрингер. ISBN 978-1-84882-529-1 .
^ Лэнгтон, Кристофер. «Что такое искусственная жизнь?» . Архивировано из оригинала 17 января 2007 г. Проверено 19 января 2007 г.
^ 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
^ См. Langton, CG 1992. Искусственная жизнь. Архивировано 11 марта 2007 г. в Wayback Machine . Аддисон-Уэсли. ., раздел 1
^ 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.)
^ 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.
^ Kalmykov, Lev V.; Kalmykov, Vyacheslav L. (2015), "A Solution to the Biodiversity Paradox by Logical Deterministic Cellular Automata", Acta Biotheoretica , 63 (2): 1–19, doi : 10.1007/s10441-015-9257-9 , PMID 25980478 , S2CID 2941481
^ Перейти обратно: ^а ^б Калмыков Лев Владимирович; 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
^ [1] Эвол
^ [2] Проект Бибитес
^ 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.
^ Фреденс, Юлиус; и др. (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 .
^ «Либаринт» . Проверено 11 мая 2015 г.
^ «Калифорнийский технологический институт» (PDF) . Проверено 11 мая 2015 г.
^ «ИИ за пределами компьютерных игр» . Архивировано из оригинала 1 июля 2008 г. Проверено 4 июля 2008 г.
^ Хорган, Дж. (1995). «От сложности к недоумению» . Научный американец . п. 107.

Внешние ссылки

Искусственная жизнь в Керли
Международное общество искусственной жизни
Журнал «Искусственная жизнь » в MIT Press Journal
Лаборатория искусственной жизни , лаборатория виртуальной среды
Проект Бибитес

[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. ., раздел 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.

[Kalmykov_Lev_V.,_Kalmykov_Vyacheslav_L._Solution-12] Kalmykov, Lev V.; Kalmykov, Vyacheslav L. (2015), "A Solution to the Biodiversity Paradox by Logical Deterministic Cellular Automata", Acta Biotheoretica , 63 (2): 1–19, doi : 10.1007/s10441-015-9257-9 , PMID 25980478 , S2CID 2941481

[Kalmykov_Lev_V.,_Kalmykov_Vyacheslav_L._White-box_model-13] Перейти обратно: ^а ^б Калмыков Лев Владимирович; 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] [2] Проект Бибитес

[NYT-20190515-16] 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.

[NAT-20190515-17] Фреденс, Юлиус; и др. (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 .

[18] «Либаринт» . Проверено 11 мая 2015 г.

[19] «Калифорнийский технологический институт» (PDF) . Проверено 11 мая 2015 г.

[20] «ИИ за пределами компьютерных игр» . Архивировано из оригинала 1 июля 2008 г. Проверено 4 июля 2008 г.

[21] Хорган, Дж. (1995). «От сложности к недоумению» . Научный американец . п. 107.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

v т и Информатика
Note: This template roughly follows the 2012 ACM Computing Classification System.
Hardware	Printed circuit board Peripheral Integrated circuit Very Large Scale Integration Systems on Chip (SoCs) Energy consumption (Green computing) Electronic design automation Hardware acceleration Processor Size / Form
Computer systems organization	Computer architecture Computational complexity Dependability Embedded system Real-time computing
Networks	Network architecture Network protocol Network components Network scheduler Network performance evaluation Network service
Software organization	Interpreter Middleware Virtual machine Operating system Software quality
Software notations and tools	Programming paradigm Programming language Compiler Domain-specific language Modeling language Software framework Integrated development environment Software configuration management Software library Software repository
Software development	Control variable Software development process Requirements analysis Software design Software construction Software deployment Software engineering Software maintenance Programming team Open-source model
Theory of computation	Model of computation Formal language Automata theory Computability theory Computational complexity theory Logic Semantics
Algorithms	Algorithm design Analysis of algorithms Algorithmic efficiency Randomized algorithm Computational geometry
Mathematics of computing	Discrete mathematics Probability Statistics Mathematical software Information theory Mathematical analysis Numerical analysis Theoretical computer science
Information systems	Database management system Information storage systems Enterprise information system Social information systems Geographic information system Decision support system Process control system Multimedia information system Data mining Digital library Computing platform Digital marketing World Wide Web Information retrieval
Security	Cryptography Formal methods Security hacker Security services Intrusion detection system Hardware security Network security Information security Application security
Human–computer interaction	Interaction design Social computing Ubiquitous computing Visualization Accessibility
Concurrency	Concurrent computing Parallel computing Distributed computing Multithreading Multiprocessing
Artificial intelligence	Natural language processing Knowledge representation and reasoning Computer vision Automated planning and scheduling Search methodology Control method Philosophy of artificial intelligence Distributed artificial intelligence
Machine learning	Supervised learning Unsupervised learning Reinforcement learning Multi-task learning Cross-validation
Graphics	Animation Rendering Photograph manipulation Graphics processing unit Mixed reality Virtual reality Image compression Solid modeling
Applied computing	Quantum Computing E-commerce Enterprise software Computational mathematics Computational physics Computational chemistry Computational biology Computational social science Computational engineering Differentiable computing Computational healthcare Digital art Electronic publishing Cyberwarfare Electronic voting Video games Word processing Operations research Educational technology Document management
Category Outline Glossaries