未来人工智能将与人工生命融合

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ALife 也突然 与艺术有着紧密的联系,以至于艺术可不前要被认为是第十个 子领域:ALife 仿真突然 在媒体画廊中展出,基于 ALife 的机器人进行了歌剧表演,2018 年 ALife 大会举办了一场艺术比赛。

朋友在历史上如可从“成堆的分子”变成“活的有机体”的是生命起源的研究主题。这是另好几个 与 ALife 只是不同的领域,但在它们试图回答的问题上,又有着明显的重叠。生命起源研究人员往往是生物学家、地质学家或化学家,朋友最感兴趣的是生命“实际上”(从历史观点) 是如可产生的,而就有它可能是如可产生的。但有只是也与 ALife 社区有所重叠,研究生命起源中的那些事件是随机的,那些是真正必要的;那些可不前要在不同的系统中克隆qq好友好友,那些不能不能 。

人工智能和机器学习社区可能可能忘记了遗传算法的 ALife 起源,但它们从未停止成为朋友你这个行业的一大研究领域。最著名的例子可能是 Karl Sims 的《进化的虚拟生物》,而最近关于遗传算法的研究包括的 Emily Dolson 的《空间分布对进化传输波特率的影响》,以及 Artem Kaznatcheev 的《适应度景观中的计算简化性》

原文发布时间:2019-12-25

本文作者:Lana Sinapayen

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意料之中的是,遗传算法的概念两种生活也来源于 ALife 社区内,John Holland 在 1975 年开创性地出版了《自然和人工系统的分析》,展示他在简化的自适应系统和遗传算法领域的工作成果,Francisco Varela 于 1992 年在第另好几个 欧洲峰会上提出了另好几个 版本,他的大名在 ALife 界家喻户晓,正是他想出了自创生的概念。现在,遗传算法有了被委托人的会议,GECCO。

等等,那 DNA 呢?在初中,你可能可能知道,DNA 是地球上所有生命的另好几个 并肩点。即使你在原先星球上寻找生命,DNA 也那个她 应该寻找的确凿证据,对吗?好吧,事情变得好难有趣了。

ALife 研究的目的是那些?

然而 ALife 的哲学思想前要更早于上世纪 3000 年代:生命是另好几个 过程,可不前要在人工基质上重建,就像可不前要在不同平台上运行的一款软件,它为宜像那个 魔像 的犹太故事一样古老,它是个泥制的生物,念正确的咒语就能让它苏醒。根据记载,朋友曾试图在人工介质上繁殖生物体的功能,如法国工程师雅克与 Vaucanson 的消化鸭 (1739 年),它是另好几个 机械“鸭”,可不前要摄取食物和排泄预装的排泄物。

事实上,这是 ALife 最常受到批评的其中只是:它对一般原则的关注会使它“太隐喻化”、太抽象、越来越来越多地分散到只是领域,使得好难确定那些样的研究“属于”ALife。但朋友你这个领域的研究并就有隐喻性的,正如 2019 年 ALife 大会的主题“人工生命如可帮助避免社会挑战?”你这个领域可能取得了具体的进展,既有实践方面,就有理论方面,本文的余下主次可能说明你这个点。

ALife 和人工智能

作为另好几个 科学领域,ALife 正式诞生于美国计算机科学家 Christopher Langton 在 1987 年组织的第一届 ALife 研讨会。Langton 创造了“人工生命”你这个叫法,并将其定义为“研究表现出自然生命系统行为底部形态的人工系统”。

它将彻底改变朋友避免“生命是那些”你这个问题的法子 ,并将意味着着 ALife 在理论和实践方面的空前进步。

除了“它是由腺嘌呤、胸腺嘧啶、鸟嘌呤和胞嘧啶组成的双螺旋底部形态”(它的基质) 之外,关于 DNA 不得劲要的一件事情,是它对可不前要从父母遗传给后代的细胞信息进行编码 (它的功能)。可能你专注于你这个功能,不管 DNA 是由那些组成的,只是管它是那些底部形态——你都可不前要用任何你喜欢的东西来编码和传输信息,包括 8 个字母的 DNA 或计算机中的 0、1 字符串。只是基质在一定条件下优于只是基质,但其“传递信息”的功能不须依赖于 DNA 两种生活。从你这个意义上说,ALife 是基质不可知论的。

上图:De Vaucanson 的“消化”鸭 ; 下图:Jacquard 织布机,由消化鸭的创造发明用穿孔卡片编程。

规则越通用,在功能维护时可不前要使用的平台就越来越来越多,原先就更好。在当前的功能列表中,有另好几个 是原先的:另好几个 活的有机体应该进行 自创生 也只是说,你这个有机体应该不断地通过与附进环境交换材料来“重建”被委托人,对刺激做出反应,通过调整适应它的环境,将不完全的信息克隆qq好友好友并传递给它的后代。然而,另两种生活定义认为,生命不过是任何受自然确定支配的自噬化学系统。朋友目前的定义地处的问题是,可能它们足以生产出来,朋友就可能建立了两种生活形式的“人工生命”,并一致认为它是“活着的”。只是有是,在游戏上。

仿生兽

好难,朋友所谓的“生命”指的到底是那些呢?这正那个她 们我应该 弄清楚的事情!从广义上讲,就像“智能”一样,人工智能研究人员开发程序运行,以各种法子 模拟已知人类智能的各个方面,却不一定就“智能”的认知达成一致,朋友试图创建动态系统,模拟已知生物生命的各个方面,但不一定就“生命”的认知达成一致。换句话说,ALife 从业者所追求的是一组功能,那些功能可不前要将生命定义为另好几个 过程,并允许你在特定条件下在适当的平台上“运行”它,就像如可让 你在只是不同的硬件平台上运行软件一样。

尽管跨越了广泛的学科,ALife 试图回答的所有问题就有有联系的:另好几个 活的有机体和另好几个 个体粒子集合的基本底部形态是那些?那些底部形态是如可出显的?朋友如可在人工系统中从头开使克隆qq好友好友它们?

展望未来

朋友的学术领域很自然地和联 物学和联 学重叠,但还包括计算机科学、天体生物学、物理学、简化系统、网络科学、地质学、进化科学、生命起源研究,当然还许多人工智能和动物行为研究。朋友的标语是,“生命本该好难。”

ALife 目前正经历着 AI 社区兴趣的复苏,如可让 它们的相互影响可不前要追溯到回会以前,深度1学习的先驱如 Geoffrey Hinton(Google Brain) 受到了著名的 ALife 研究人员如 Inman Harvey 的思想的影响。Kenneth O. Stanley 是 Uber 人工智能实验室的负责人,可能他对开放的亲密性进行了深入的研究,也成为了 ALife 社区受人尊敬的成员。斯坦利的书《为那些伟大不能不能 被计划出来》涉及了 ALife 最经典的研究主题:开放式进化 (OEE)。Stanley 指导了 Pic Breeder 的创建,这是另好几个 在线媒体商务合作的 OEE 艺术项目,在这里可不前要“克隆qq好友好友”和进化图片。他还创造了一类新的遗传算法,主要用于神经网络优化。Stanley 的 NEAT 算法最引人注目的特点是它专注于优化避免方案的多样性,而不仅仅是性能,从而使避免方案优于传统的只限于性能的优化法子 。NEAT 荣获 2017 年度国际人工生命學會近十年优秀论文奖。

ALife 简史

要开使解释你这个领域,很自然就要先解释朋友所说的“生命”究竟是那些意思。你可能认为你这个问题在回会以前就可能避免了:生命是指两种生活生长和繁殖的东西是活的。如可让 ,你这个定义与“生命”你这个棘手的科学真相还有相当的距离。只是电子游戏都模拟了生长和繁殖的动物,尽管你肯定会发现许多人会争辩说那些动物是活着的,但朋友普遍认为“生长和繁殖”匮乏以定义“活着”。“同样,绿帘石体生长,并使更多的晶体在它们附进生长,但它们就有活的。

20 世纪 70 年代, James Conway 创造了最著名的细胞自动机——“生命游戏”。

对于我和数以百计的ALife从业者来说,ALife是两种生活自下而上的科学研究,它研究的是生命的基本原理。人工智能研究人员通过尝试从头构建智能系统来思考智能的本质,与之类事,ALife 研究人员通过尝试从头构建生命系统来研究“生命”的本质。

Artificial Life(人工生命),常简称为 ALife。当你读到这里的以前,首先想到的是那些?是另好几个 T 恤品牌?还是 Greg Egan novel 的一本小说?

不得劲是人工化学,它是从 ALife 中衍生出来的另好几个 领域。像 Susan Stepney.html) 原先的人工化学研究者调查研究了简化性的起源、自组装式的进化以及只是生命进化的先决条件。

对于 ALife 而言,可能地处的最后一件事也是最大的一件事,那只是发现原先星球上的生命。不幸的是,目前朋友只知道两种生活生命形式。当样本容量的 N=1 时,好难进行科学研究。找到任何只是类型的生命可能为朋友带来絮状的知识,了解那些对于构成生命来说不得劲要,那些又无关紧要。

ALife 在人工智能之上

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软 ALife,关注软件,中含计算机模拟 (包括人工智能)

湿 ALife,与湿件有关,中含化学和联 物学。



当然,ALife 不仅仅对单个生物的行为感兴趣。

你这个大的融合将是 ALife 更大进步的一主次:在人工系统中融合开放式进化 (OEE)。OEE 你这个思想,说的是只是系统随着时间的推移会以指数级的法子 变得更加简化,如可让 简化性永远不需要停止增长。地球上的生命只是原先另好几个 开放的系统。在计算机或化学系统中创建 OEE 意味着着你从只是简单的东西开使,可能是一堆分子,可能是另好几个 空洞的模拟,如可让 从中获得巨大的简化性,就像活着的动物或有意识的人一样。

冯·诺伊曼自克隆qq好友好友通用构造函数 (维基共享) 的第另好几个 实现

生命中含关生物之间相互作用的主次可不前要广义地定义为群体动力学。从简单的模拟鸟类中简化的群体模式,到你最喜欢的电影中 CGI 战士群体,再到由单个真菌组成的“智能”黏液霉菌的群体,再到群体化学,群体研究转过身的首要原则是寻找涌现。涌现性是两种生活“超过其各主次之和”的东西:两种生活由较简单的主次意外产生的简化性形式。生命两种生活被认为是另好几个 涌现的过程;一堆孤立的分子可不像由那些分子组成的细胞好难“有趣”或简化。

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就我的你这个领域的未来,我想看 了三条大路。首先,我认为朋友正想看 了下一被委托人工智能冬天的初步迹象,这是另好几个 朋友对人工智能研究抛弃信心、资金枯竭的时期。一方面,夸大其词宣传偷走了朋友本应关注真正进展的目光。被委托人面,只是人工智能从业者在深度1学习热潮中想看 了局限,在过去几年里,朋友开使基于新的想法去看待 ALife。

AI前线导读:Artificial Life(人工生命),常简称为 ALife。ALife是那些?研究它的目的是那些?本文将带您并肩回顾 ALife 简史,并肩来看看 ALife 与人工智能的关系,并肩展望 ALife 的未来。

以对数学、博弈论和计算的贡献而闻名遐迩的约翰•冯•诺伊曼 (John von Neumann),也在用纸笔模拟的细胞自动机中,对自我克隆qq好友好友的条件进行了严谨的研究。他发现了只是可不前要使一台二维机器人不需要能不能 根据内部人员存储的信息来克隆qq好友好友被委托人的规则,而那些发现早于 DNA 的发现!冯·诺依曼于是对简化性的进化产生了兴趣。并肩在原先地方,在 3000 年代早期,挪威 - 意大利数学家 Nils Aall Barricelli 在军用计算机上运行第另好几个 进化算法,踏上了简化生命进化的研究之路。

可能谜之意味着着,De Vaucanson 的织布机械织机比他的鸭子更成功;这台织布机是用穿孔卡片编程的,它甚至启发了 Charles Babbage,从而和 Ada Lovelace 并肩创造发明了第一台机械计算机。从那以前,ALife 和计算就从未停止对彼此的相互影响。

硬 ALife,关注硬件,中含机器人和新的计算架构

Karl Sims 的进化的虚拟生物

35 年后,ALife 作为另好几个 科学并肩体在 Langton 的工作室诞生了。此后,ALife 的规模突然 很小,但很稳定,每年都举行 ALife 会议,并有被委托人的期刊。该领域通常分为 3 个子领域:

有了原先另好几个 总体目标,ALife 就不可避免地与只是只是领域重叠。让 ALife 与众不同的是它自下而上的法子 ,以及它关注的是可不前要跨领域传递的一般原则:涌现、信息、计算、微观及宏观变量之间的关系……

ALife 的问题是,可能你设法建造人工生命,并将进化应用到它身上,只是你做得对,最终就有得到智能系统。在我看来,人工智能首先离不开 ALife,如可让 我对未来的愿景是两者的融合。

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