La vida artificial (a menudo abreviada ALife o A-Life ) es un campo de estudio en el que los investigadores examinan los sistemas relacionados con la vida natural , sus procesos y su evolución, mediante el uso de simulaciones con modelos informáticos , robótica y bioquímica . [1] La disciplina fue nombrada por Christopher Langton , un biólogo teórico estadounidense, en 1986. [2] En 1987, Langton organizó la primera conferencia sobre el campo, en Los Alamos, Nuevo México . [3] Hay tres tipos principales de vida, [4]nombrados por sus enfoques: suave , [5] de software ; duro , [6] de hardware ; y húmedo , de bioquímica. Los investigadores de la vida artificial estudian la biología tradicional tratando de recrear aspectos de los fenómenos biológicos. [7] [8]
Descripción general
La vida artificial estudia los procesos fundamentales de los sistemas vivos en entornos artificiales con el fin de obtener una comprensión más profunda del complejo procesamiento de información que define dichos sistemas. Estos temas son amplios, pero a menudo incluyen dinámicas evolutivas , propiedades emergentes de sistemas colectivos , biomimetismo , así como temas relacionados sobre la filosofía de la naturaleza de la vida y el uso de propiedades reales en obras artísticas.
Filosofía
La filosofía del modelado de la vida artificial difiere fuertemente del modelado tradicional al estudiar no solo "la vida como la conocemos" sino también la "vida como podría ser". [9]
Un modelo tradicional de un sistema biológico se centrará en capturar sus parámetros más importantes. Por el contrario, un enfoque de modelado de vida generalmente buscará descifrar los principios más simples y generales que subyacen a la vida e implementarlos en una simulación. Luego, la simulación ofrece la posibilidad de analizar nuevos y diferentes sistemas realistas.
Vladimir Georgievich Red'ko propuso generalizar esta distinción al modelado de cualquier proceso, lo que lleva a la distinción más general de "procesos-como-los-conocemos-y" procesos-como-podrían-ser ". [10]
En la actualidad, la definición de vida comúnmente aceptada no considera que ninguna simulación de vida o software actual esté vivo, y no constituyen parte del proceso evolutivo de ningún ecosistema . Sin embargo, han surgido diferentes opiniones sobre el potencial de la vida artificial:
- La posición de vida fuerte (cf. IA fuerte ) establece que "la vida es un proceso que puede abstraerse de cualquier medio en particular" ( John von Neumann ) [ cita requerida ] . En particular, Tom Ray declaró que su programa Tierra no simula la vida en una computadora, sino que la sintetiza. [11]
- La posición de vida débil niega la posibilidad de generar un "proceso vivo" fuera de una solución química. En cambio, sus investigadores intentan simular procesos de vida para comprender la mecánica subyacente de los fenómenos biológicos.
Basado en software ("suave")
Técnicas
- Los autómatas celulares se utilizaron en los primeros días de la vida artificial y todavía se utilizan a menudo para facilitar la escalabilidad y la paralelización . Los autómatas vivos y celulares comparten una historia estrechamente vinculada.
- Las redes neuronales artificiales se utilizan a veces para modelar el cerebro de un agente. Aunque tradicionalmente se trata más de una técnica de inteligencia artificial , las redes neuronales pueden ser importantes para simular la dinámica de población de organismos que pueden aprender . La simbiosis entre aprendizaje y evolución es fundamental para las teorías sobre el desarrollo de los instintos en organismos con mayor complejidad neurológica, como en, por ejemplo, el efecto Baldwin .
- Neuroevolución
Simuladores notables
Esta es una lista de simuladores de vida artificial / organismos digitales , organizados por el método de definición de criatura.
Nombre | Conducido por | Empezado | Terminado |
---|---|---|---|
ApeSDK (anteriormente Noble Ape) | simulación de lenguaje / social | 1996 | en marcha |
Avida | ADN ejecutable | 1993 | en marcha |
Biogénesis | ADN ejecutable | 2006 | en marcha |
Neurokernel | Geppetto | 2014 | en marcha |
Criaturas | red neuronal y bioquímica y genética simuladas | 1996-2001 | El fandom sigue activo hasta el día de hoy, algunos intentos fallidos de nuevos productos |
Critterding | red neuronal | 2005 | en marcha |
Darwinbots | ADN ejecutable | 2003 | en marcha |
DigiHive | ADN ejecutable | 2006 | en marcha |
DOSIS | ADN ejecutable | 2012 | en marcha |
EcoSim | Mapa cognitivo difuso | 2009 | en marcha |
Framsticks | ADN ejecutable | 1996 | en marcha |
Geb | red neuronal | 1997 | en marcha |
OpenWorm | Geppetto | 2011 | en marcha |
Polyworld | red neuronal | 1990 | en marcha |
Vida primordial | ADN ejecutable | 1994 | 2003 |
ScriptBots | ADN ejecutable | 2010 | en marcha |
Tecnoesfera | modulos | 1995 | |
Tierra | ADN ejecutable | 1991 | 2004 |
Evolución de la criatura virtual 3D | red neuronal | 2008 | N / A |
Basado en programas
Las simulaciones basadas en programas contienen organismos con un lenguaje de ADN complejo, generalmente Turing completo . Este lenguaje tiene más a menudo la forma de un programa de computadora que el ADN biológico real. Los derivados de ensamblaje son los lenguajes más utilizados. Un organismo "vive" cuando se ejecuta su código y, por lo general, existen varios métodos que permiten la autorreplicación . Las mutaciones generalmente se implementan como cambios aleatorios en el código. El uso de autómatas celulares es común pero no obligatorio. Otro ejemplo podría ser un sistema / programa de inteligencia artificial y múltiples agentes .
Basado en módulos
Los módulos individuales se agregan a una criatura. Estos módulos modifican el comportamiento y las características de la criatura, ya sea directamente, mediante la codificación rígida en la simulación (el tipo de pierna A aumenta la velocidad y el metabolismo), o indirectamente, a través de las interacciones emergentes entre los módulos de una criatura (el tipo de pierna A se mueve hacia arriba y hacia abajo con una frecuencia de X, que interactúa con otras piernas para crear movimiento). Generalmente, estos son simuladores que enfatizan la creación de usuarios y la accesibilidad sobre la mutación y la evolución.
Basado en parámetros
Los organismos generalmente se construyen con comportamientos predefinidos y fijos que están controlados por varios parámetros que mutan. Es decir, cada organismo contiene una colección de números u otros parámetros finitos . Cada parámetro controla uno o varios aspectos de un organismo de una manera bien definida.
Basado en la red neuronal
Estas simulaciones tienen criaturas que aprenden y crecen usando redes neuronales o un derivado cercano. A menudo, aunque no siempre, se hace más hincapié en el aprendizaje que en la selección natural.
Modelado de sistemas complejos
Los modelos matemáticos de sistemas complejos son de tres tipos: caja negra (fenomenológico), caja blanca (mecanicista, basado en los primeros principios ) y caja gris (mezclas de modelos fenomenológicos y mecanicistas). [12] [13] En los modelos de caja negra, los mecanismos individuales (mecanicistas) de un sistema dinámico complejo permanecen ocultos.
Los modelos de caja negra son completamente no mecánicos. Son fenomenológicos e ignoran una composición y estructura interna de un sistema complejo. No podemos investigar las interacciones de los subsistemas de un modelo tan poco transparente. Un modelo de caja blanca de un sistema dinámico complejo tiene "paredes transparentes" y muestra directamente los mecanismos subyacentes. Todos los eventos en los niveles micro, meso y macro de un sistema dinámico son directamente visibles en todas las etapas de la evolución de su modelo de caja blanca. En la mayoría de los casos, los modeladores matemáticos utilizan métodos matemáticos pesados de caja negra, que no pueden producir modelos mecánicos de sistemas dinámicos complejos. Los modelos de caja gris son intermedios y combinan enfoques de caja negra y caja blanca.
La creación de un modelo de caja blanca de un sistema complejo se asocia con el problema de la necesidad de un conocimiento básico a priori del tema del modelado. Los autómatas celulares lógicos deterministas son una condición necesaria pero no suficiente de un modelo de caja blanca. El segundo requisito previo necesario de un modelo de caja blanca es la presencia de la ontología física del objeto en estudio. El modelo de caja blanca representa una inferencia hiper-lógica automática a partir de los primeros principios porque está completamente basado en la lógica determinista y la teoría axiomática del sujeto. El propósito del modelado de caja blanca es derivar de los axiomas básicos un conocimiento mecanicista más detallado y concreto sobre la dinámica del objeto en estudio. La necesidad de formular un sistema axiomático intrínseco del sujeto antes de crear su modelo de caja blanca distingue los modelos de autómatas celulares de tipo caja blanca de los modelos de autómatas celulares basados en reglas lógicas arbitrarias. Si las reglas de los autómatas celulares no se han formulado a partir de los primeros principios del tema, entonces tal modelo puede tener una escasa relevancia para el problema real. [13]
Basado en hardware ("duro")
Basada en hardware vida artificial consisten principalmente en los robots , es decir, de forma automática guiada máquinas capaces de realizar tareas por su cuenta.
De base bioquímica ("húmedo")
La vida basada en la bioquímica se estudia en el campo de la biología sintética . Implica, por ejemplo, la creación de ADN sintético . El término "húmedo" es una extensión del término " wetware ". Los esfuerzos hacia la vida artificial "húmeda" se centran en la ingeniería de células mínimas vivas a partir de bacterias vivas Mycoplasma laboratorium y en la construcción de sistemas bioquímicos parecidos a células no vivas desde cero.
En mayo de 2019, los investigadores, en un esfuerzo histórico, informaron sobre la creación de una nueva forma sintética (posiblemente artificial ) de vida viable , una variante de la bacteria Escherichia coli , al reducir el número natural de 64 codones en el genoma bacteriano a 59 codones. en cambio, para codificar 20 aminoácidos . [14] [15]
Problemas abiertos
- ¿Cómo surge la vida de lo no viviente? [16] [17]
- Generar un protoorganismo molecular in vitro .
- Logra la transición a la vida en una química artificial in silico .
- Determine si pueden existir organizaciones vivas fundamentalmente novedosas.
- Simular un organismo unicelular durante todo su ciclo de vida.
- Explica cómo se generan las reglas y los símbolos a partir de la dinámica física en los sistemas vivos.
- ¿Cuáles son los potenciales y los límites de los sistemas vivos?
- Determine qué es inevitable en la evolución abierta de la vida .
- Determinar las condiciones mínimas para las transiciones evolutivas de los sistemas de respuesta específicos a los genéricos.
- Cree un marco formal para sintetizar jerarquías dinámicas en todas las escalas.
- Determinar la previsibilidad de las consecuencias evolutivas de la manipulación de organismos y ecosistemas.
- Desarrollar una teoría de procesamiento de información , flujo de información y generación de información para sistemas en evolución.
- ¿Cómo se relaciona la vida con la mente, las máquinas y la cultura?
- Demuestre el surgimiento de la inteligencia y la mente en un sistema vivo artificial.
- Evaluar la influencia de las máquinas en la próxima gran transición evolutiva de la vida.
- Proporcionar un modelo cuantitativo de la interacción entre la evolución cultural y biológica.
- Establecer principios éticos para la vida artificial.
Temas relacionados
- El modelado basado en agentes se utiliza en la vida artificial y otros campos para explorar la emergencia en los sistemas.
- La inteligencia artificial ha utilizado tradicionalmente un enfoque de arriba hacia abajo , mientras que la vida generalmente funciona de abajo hacia arriba. [18]
- La química artificial comenzó como un método dentro de la comunidad de vida para abstraer los procesos de reacciones químicas.
- Los algoritmos evolutivos son una aplicación práctica del principio de vida débil aplicado a problemas de optimización . Se han elaborado muchos algoritmos de optimización que toman prestados o reflejan de cerca técnicas de la vida. La principal diferencia radica en definir explícitamente la aptitud de un agente por su capacidad para resolver un problema, en lugar de su capacidad para encontrar comida, reproducirse o evitar la muerte. [ cita requerida ] La siguiente es una lista de algoritmos evolutivos estrechamente relacionados y utilizados en una vida:
- Optimización de colonias de hormigas
- Optimización de colonias bacterianas
- Algoritmo genético
- Programación genética
- Inteligencia de enjambre
- Sistema de múltiples agentes: un sistema de múltiples agentes es un sistema computarizado compuesto por múltiples agentes inteligentes que interactúan dentro de un entorno.
- El arte evolutivo utiliza técnicas y métodos de la vida artificial para crear nuevas formas de arte.
- La música evolutiva utiliza técnicas similares, pero aplicadas a la música en lugar de al arte visual.
- La abiogénesis y el origen de la vida a veces también emplean metodologías de vida .
- La vida artificial cuántica aplica algoritmos cuánticos a los sistemas de vida artificial.
Historia
Crítica
Alife ha tenido una historia controvertida. John Maynard Smith criticó cierto trabajo de vida artificial en 1994 como "ciencia libre de hechos". [19]
Ver también
- Conciencia artificial - Campo de la ciencia cognitiva
- Aplicaciones de la inteligencia artificial
- Robot autónomo : robot que realiza comportamientos o tareas con un alto grado de autonomía.
- Bioética : estudio de las cuestiones éticas que surgen de los avances en biología y medicina.
- Sistema adaptativo complejo : sistema en el que una comprensión perfecta de las partes individuales no transmite automáticamente una comprensión perfecta del comportamiento de todo el sistema.
- Maquina de darwin
- Morfogénesis digital
- Emergencia - Fenómeno en sistemas complejos donde las interacciones producen efectos no directamente predecibles de los subsistemas.
- Juego de simulación de vida - Subgénero de los videojuegos de simulación
- Lista de tecnologías emergentes
- Biología matemática y teórica : rama de la biología que emplea análisis teóricos, modelos matemáticos y abstracciones de los organismos vivos.
- Sistema de agentes múltiples
- Esquema de la inteligencia artificial : descripción general y guía temática de la inteligencia artificial
- Proyecto de jugador
- Realidad simulada : hipótesis de que la realidad podría simularse
- Simulación social
- Constructor de refrescos
- Inteligencia de enjambre : comportamiento colectivo de sistemas descentralizados y autoorganizados
- Vida sintética
- Vida artificial cuántica
- Darwinismo universal : un intento de expandir la aplicación de la teoría evolutiva darwiniana a otros campos.
- Webots
Referencias
- ^ "Definición de Dictionary.com" . Consultado el 19 de enero de 2007 .
- ^ La enciclopedia del MIT de las ciencias cognitivas , The MIT Press, p.37. ISBN 978-0-262-73144-7
- ^ "Dr. Frankenstein de la industria del juego". Próxima Generación . No. 35. Imagine Media . Noviembre de 1997. p. 10.
- ^ Mark A. Bedau (noviembre de 2003). "Vida artificial: organización, adaptación y complejidad de abajo hacia arriba" (PDF) . Tendencias en ciencias cognitivas. Archivado desde el original (PDF) en 2008-12-02 . Consultado el 19 de enero de 2007 .
- ^ Maciej Komosinski y Andrew Adamatzky (2009). Modelos de vida artificial en software . Nueva York: Springer. ISBN 978-1-84882-284-9.
- ^ Andrew Adamatzky y Maciej Komosinski (2009). Modelos de vida artificial en hardware . Nueva York: Springer. ISBN 978-1-84882-529-1.
- ^ Langton, Christopher. "¿Qué es la vida artificial?" . Archivado desde el original el 17 de enero de 2007 . Consultado el 19 de enero de 2007 .
- ^ Aguilar, W., Santamaría-Bonfil, G., Froese, T. y Gershenson, C. (2014). El pasado, presente y futuro de la vida artificial. Fronteras en robótica e IA, 1 (8). https://dx.doi.org/10.3389/frobt.2014.00008
- ^ Ver Langton, CG 1992. Vida artificial Archivado el 11 de marzo de 2007 en Wayback Machine . Addison-Wesley. ., sección 1
- ^ Ver Red'ko, VG 1999. Modelado matemático de la evolución . en: F. Heylighen, C. Joslyn y V. Turchin (editores): Principia Cybernetica Web (Principia Cybernetica, Bruselas). Para conocer la importancia del modelado de ALife desde una perspectiva cósmica, ver también Vidal, C. 2008. El futuro de las simulaciones científicas: de la vida artificial a la cosmogénesis artificial . En Death And Anti-Death, ed. Charles Tandy, 6: Treinta años después de Kurt Gödel (1906-1978) p. 285-318. Prensa de la Universidad de Ria.)
- ^ Ray, Thomas (1991). Taylor, CC; Farmer, JD; Rasmussen, S (eds.). "Un acercamiento a la síntesis de la vida" . Vida Artificial II, Instituto Santa Fe Estudios en Ciencias de la Complejidad . XI : 371–408. Archivado desde el original el 11 de julio de 2015 . Consultado el 24 de enero de 2016 .
La intención de este trabajo es sintetizar más que simular la vida.
- ^ Kalmykov, Lev V .; Kalmykov, Vyacheslav L. (2015), "Una solución a la paradoja de la biodiversidad por autómatas celulares deterministas lógicos", Acta Biotheoretica , 63 (2): 1-19, doi : 10.1007 / s10441-015-9257-9 , PMID 25980478 , S2CID 2941481
- ^ a b Kalmykov, Lev V .; Kalmykov, Vyacheslav L. (2015), "Un modelo de caja blanca de crecimiento poblacional de una sola especie en forma de S y doble en forma de S", PeerJ , 3: e948: e948, doi : 10.7717 / peerj.948 , PMC 4451025 , PMID 26038717
- ^ Zimmer, Carl (15 de mayo de 2019). "Los científicos crearon bacterias con un genoma sintético. ¿Es esto vida artificial? En un hito para la biología sintética, las colonias de E. coli prosperan con ADN construido desde cero por humanos, no por la naturaleza" . The New York Times . Consultado el 16 de mayo de 2019 .
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- ^ "Caltech" (PDF) . Consultado el 11 de mayo de 2015 .
- ^ "AI Beyond Computer Games" . Archivado desde el original el 1 de julio de 2008 . Consultado el 4 de julio de 2008 .
- ^ Horgan, J. (1995). "De la complejidad a la perplejidad" . Scientific American . pag. 107.
enlaces externos
- Vida artificial en Curlie
- Sociedad Internacional de Vida Artificial
- Revista Artificial Life , en MIT Press Journal
- El Laboratorio de vida artificial , un laboratorio de entorno virtual