Войти
Искусственная жизнь (часто сокращенно ALife или A-Life ) - это область исследования, в которой исследователи исследуют системы, связанные с естественной жизнью, его процессы и его развитие с помощью моделирования с компьютерными моделями, робототехникой и биохимией. Дисциплина была названа Кристофером Лэнгтоном, американским биологом-теоретиком, в 1986 году. В 1987 году Лэнгтон организовал первую конференцию в этой области в Лос-Аламосе, Нью-Мексико. Существует три основных вида жизни, названных в честь их подходов: мягкая, от software ; жесткий, от аппаратного ; и влажный из биохимии. Исследователи искусственной жизни изучают традиционную биологию, пытаясь воссоздать аспекты биологических явлений.
A Имитация автомобиля Брайтенберга, запрограммированная в breve, имитатор искусственной жизни Искусственная жизнь изучает фундаментальные процессы живые системы в искусственных средах для более глубокого понимания сложной обработки информации, которая определяет такие системы. Эти темы обширны, но часто включают эволюционную динамику, эмерджентные свойства коллективных систем, биомимикрию, а также связанные вопросы, касающиеся философии природа жизни и использование реалистичных свойств в художественных произведениях.
Философия моделирования искусственной жизни сильно отличается от традиционного моделирования тем, что изучает не только «жизнь, как мы ее знаем», но и «жизнь как она могла бы» be ".
Традиционная модель биологической системы фокусируется на улавливании ее наиболее важных параметров. Напротив, подход к моделированию жизни, как правило, 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 обобщить это различие на моделирование любого процесса, что привело к более общему различению «процессы-как-мы-знаем-их» и «процессы-как-они-могли». -be ".
В настоящее время общепринятое определение жизни не рассматривает существующие имитации жизни или программное обеспечение как живые, и они не являются частью эволюционного процесса любой экосистемы. Однако возникли разные мнения о потенциале искусственной жизни:
Это список имитаторы искусственной жизни / цифрового организма, организованные методом определения существ.
| Имя | На основе | Начато | Завершено |
|---|---|---|---|
| ApeSDK (ранее Noble Ape) | язык / социальное моделирование | 1996 | в процессе |
| Avida | исполняемая ДНК | 1993 | в процессе |
| Биогенез | исполняемая ДНК | 2006 | текущий |
| Нейроядро | Джеппетто | 2014 | текущий |
| Существа | нейронная сеть и моделируемые биохимия и генетика | 1996-2001 | Фэндом все еще активен и по сей день, несколько неудачных попыток создания новых продуктов |
| Критерий | нейронная сеть | 2005 | продолжается |
| Darwinbots | исполняемая ДНК | 2003 | продолжается |
| DigiHive | исполняемая ДНК | 2006 | в процессе |
| ДОЗА | исполняемая ДНК | 2012 | в процессе |
| EcoSim | Нечеткая когнитивная карта | 2009 | в работе |
| Framsticks | исполняемая ДНК | 1996 | в процессе |
| Geb | нейронная сеть | 1997 | текущий |
| OpenW orm | Джеппетто | 2011 | в процессе |
| Polyworld | нейронная сеть | 1990 | в процессе |
| Primordial Life | исполняемая ДНК | 1994 | 2003 |
| ScriptBots | исполняемая ДНК | 2010 | текущая |
| Техносфера | модули | 1995 | |
| Tierra | исполняемая ДНК | 1991 | 2004 |
| 3D Virtual Creature Evolution | нейронная сеть | 2008 | NA |
Программная симуляция содержит организмы со сложным языком ДНК, обычно полным по Тьюрингу. 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 клеточных автоматов является обычным, но не обязательным. Другим примером может быть искусственный интеллект и многоагентная система / программа.
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.
Организмы обычно конструируются с заранее определенным и фиксированным поведением, которое управляется различными изменяющимися параметрами. То есть каждый организм содержит набор чисел или других конечных параметров. Каждый параметр четко определенным образом контролирует один или несколько аспектов организма.
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.
Математические модели сложных систем бывают трех типов: черный ящик (феноменологический), белый ящик (механистический, основанные на первых принципах ) и сером ящике (смесь феноменологических и механистических моделей). В моделях черного ящика индивидуальные (механистические) механизмы сложной динамической системы остаются скрытыми.
Математические модели для сложных систем Модели черного ящика полностью 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 индивидуально-клеточная модель роста популяции одного вида Создание модели сложной системы методом белого ящика связано с проблемой необходимости априори базовых знаний предмета моделирования. Детерминированные логические клеточные автоматы являются необходимым, но не достаточным условием модели белого ящика. Вторая необходимая предпосылка модели белого ящика - наличие физической онтологии исследуемого объекта. Моделирование методом белого ящика представляет собой автоматический гипер-логический вывод из первых принципов, поскольку оно полностью основано на детерминированной логике и аксиоматической теории объекта. 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 аксиоматическую систему субъекта перед созданием его 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 на основе первых принципов предмета, то такая модель может иметь слабое отношение к реальной проблеме.
Логическая детерминированная индивидуальная модель клеточного автомата межвидовой конкуренции за один ограниченный ресурс Аппаратная искусственная жизнь в основном состоит из роботов, то есть автоматически управляемых машин, способных выполнять задачи на своих своя.
Биохимическая жизнь изучается в области синтетической биологии. Это включает, например, создание синтетической ДНК. Термин «влажный» является расширением термина «влажное ПО ». Усилия по созданию «влажной» искусственной жизни сосредоточены на создании живых минимальных клеток из живых бактерий Mycoplasma labratorium и создании неживых биохимических клеточно-подобных систем с нуля.
В мае 2019 года исследователи в ходе важной работы сообщили о создании новой синтетической (возможно, искусственной ) формы жизнеспособной life, вариант бактерий Escherichia coli, за счет уменьшения естественного числа 64 кодонов в бактериальном геноме вместо 59 кодонов, чтобы кодировать 20 аминокислот.
У Алифы неоднозначная история. Джон Мейнард Смит в 1994 году критиковал определенную работу по искусственной жизни как «науку, свободную от фактов».
Портал системной науки 