人工生命
人工生命(AL:Artificial life)是通过人工模拟生命系统,来研究生命的领域。
AL是首先由计算机科学家Christopher Langton在1987年在Los Alamos National Laboratory召开的"生成以及模拟生命系统的国际会议"上提出。
概论该领域的本质
虽然人工生命(AL)领域与人工智能(AI)领域的确有明显的重叠区,但他们有截然不同的初衷和演生史.以研究是否以及如何实现模拟智能的人工智能研究,早在计算机诞生后的初期就已经兴起,然而以试图澄清emergent behaviors的本质的人工生命的研究者们,可以说一直不知其他人在做类似的工作而孤军作战,直到80年代末,这个领域才正式的诞生。
两种主导观念
强人工生命:主张"生命系统的演化过程,是一个可以从任何特殊媒介物中抽象出来的过程."(John Von Neumann). Notably, Tom Ray 在Tierra模拟试验中第一次展示了,进化过程在有着抢占计算机存储空间之争的计算机程序的某种群体中极易发生。
弱人工生命:认为通过不基于碳"生命过程"的生成是不可能的.他们的研究不是去模拟这一过程,而是试图去理解单个的现象。通常通过agent based model进行研究,它通常可提供最简的可能结论,就是: 我们不知道自然界中的什么生成了这种现象,但是通过模拟也许可以找到复杂生物现象的原理。
研究方法- 自动细胞机
在人工生命研究早期比较常见的技术。早在1940年代Stanisław Ulam就开始研究相关技术。到了1970年代，John Conway发明了著名的方格游戏，成为自动细胞机的代表。
-神经网络
神经网络引进了学习功能。模拟生物的学习功能和模拟进化计算的结合为现代人工生命研究打下基础。
发展现状这个领域需要运用很多计算机程序与计算机模拟, 包括进化算法evolutionary computation (evolutionary algorithms (EA),遗传算法genetic algorithms (GA),遗传编程genetic programming (GP),群体智慧swarm intelligence (SI),蚁群优化ant colony optimization (ACO)) 人工化学合成artificial chemistries (AC),智能体agent-based models, and 自动细胞机cellular automata (CA).这些领域通常被视作AL的亚领域,这些领域的论题以及其他一些暂时未归于其他领域的相关技术问题,在他们独立门户之前,也是在AL的会议上讨论的。
在很多如语言学,物理学,数学,哲学,计算机科学,生物学,人类学,以及社会学等学科中,有争议的非常规的计算性以及理论性的尝试也可以在这里被讨论.这是一个曾在历史上有争议的领域, John Maynard Smith在1995年曾批判部分AL工作为"脱离事实的科学", 此外AL也没有广泛的得到生物家们的注意.然而,近来AL相关论文在被广泛阅读的科学Science 和 自然Nature 上的发表, 证明这一领域的技术,至少作为研究进化的一个方法,正在被主流接受。
被模拟的生命系统特性和能力
人工生命是借助计算机以及其他非生物媒介, 实现一个 具有生物系统具有的特征的 过程或系统.这些可实现的生物系统具有的特征包括:
繁殖可以通过数据结构在可判定条件下的翻倍实现.同样,个体的死亡,可以通过数据结构在可判定条件下的删除实现;有性繁殖,可通过组合两个个体的数据结构特性的数据结构生成的方式实现.
进化可通过模拟突变, 以及通过设定对其繁殖能力与存活能力的自然选择的选择压力实现.
信息交换与处理能力模拟的个体与模拟的外界环境之间的信息交换,以及模拟的个体之间的信息交换-即模拟社会系统.
决策能力通过人工模拟脑实现.可以以人工神经网络或其他人工智能结构实现.