人工生命
シミュレーション「スイムボット」のセレクション

人工生命は、 ALifeまたはA-Lifeとも呼ばれ、研究者がコンピューターモデル、ロボット工学、生化学によるシミュレーションを使用して、自然生命、そのプロセス、進化に関連するシステムを調査する研究分野です。 [ 1 ] [ 2 ]この分野は、 1986年にアメリカのコンピューター科学者であるクリストファー・ラングトンによって命名されました。[ 3 ] 1987年、ラングトンはニューメキシコ州ロスアラモスでこの分野の最初の会議を開催しました。[ 4 ]人工生命には主に3つの種類があり、[ 5 ]それぞれ、ソフトウェアに由来するソフト[ 6 ]、ハードウェアに由来するハード[ 7 ]、生化学に由来するウェットという、アプローチにちなんで名付けられています。人工生命の研究者は、生物学的現象の側面を再現しようとすることで、従来の生物学を研究しています。[ 8 ] [ 9

概要

人工生命は、人工環境における生命システムの基本プロセスを研究することで、そのようなシステムを規定する複雑な情報処理をより深く理解することを目指します。これらのテーマは広範ですが、進化ダイナミクス、集団システムの創発特性、バイオミミクリー、そして生命の本質に関する哲学や芸術作品における生命のような特性の利用といった関連問題を含むことがよくあります。[ 5 ]

哲学

人工生命のモデリング哲学は、「私たちが知っている生命」だけでなく「あり得る生命」も研究する点で、従来のモデリングとは大きく異なります。[ 10 ]

生物システムの従来のモデルは、最も重要なパラメータを捉えることに重点を置いています。一方、アライフモデリングのアプローチでは、生命の根底にある最も単純かつ一般的な原理を解明し、それをシミュレーションに実装することを目指します。そして、シミュレーションによって、新しく異なる生命に似たシステムを分析する可能性が生まれます。

ウラジミール・ゲオルギエヴィッチ・レドコは、この区別をあらゆるプロセスのモデリングに一般化することを提案し、「私たちが知っているプロセス」と「あり得るプロセス」というより一般的な区別につながった。[ 11 ]

現在、一般的に受け入れられている生命の定義では、現在の人工生命のシミュレーションやソフトウェアは生命体とはみなされておらず、いかなる生態系の進化過程にも含まれません。しかしながら、人工生命の可能性については様々な意見が出ています。

  • 強い生命（強いAI参照）の立場は、「生命とは、いかなる特定の媒体からも抽象化できるプロセスである」（ジョン・フォン・ノイマン）と述べている。特にトム・レイは、彼のプログラム「Tierra」はコンピュータ内で生命をシミュレートするのではなく、生命を合成するものだと主張した。[ 12 ]
  • 弱い無生命論は、化学溶液の外で「生命プロセス」を生み出す可能性を否定する。研究者たちは、代わりに生命プロセスをシミュレートすることで、生物学的現象の根底にあるメカニズムを理解しようとする。

ソフトウェアベース（「ソフト」）

テクニック

プログラムベース

プログラムベースのシミュレーションには、「ゲノム」言語を持つ生物が含まれます。この言語は、実際の生物DNAよりも、チューリング完全なコンピュータプログラムの形態をとることが多いです。アセンブリ派生言語が最も一般的に使用されます。生物はコードが実行されると「生き」、通常は自己複製を可能にする様々な方法があります。突然変異は一般的にコードへのランダムな変更として実装されます。セルオートマトンの使用は一般的ですが、必須ではありません。別の例としては、人工知能とマルチエージェントシステム/プログラムが挙げられます。

モジュールベース

光検知で航行可能なブライテンベルク車両

クリーチャーには個々のモジュールが追加されます。これらのモジュールは、シミュレーションにハードコーディングすることで直接的にクリーチャーの行動や特性を変化させます（脚タイプAは速度と代謝を向上させる）。また、クリーチャーのモジュール間の相互作用によって間接的に変化させる場合もあります（脚タイプAはXの周波数で上下に動き、他の脚と相互作用することで動きを生み出します）。一般的に、これらのシミュレーターは、突然変異や進化よりも、ユーザーによる創作活動やアクセシビリティを重視しています。

パラメータベース

生物は一般的に、事前に定義された固定された行動を持ち、それらは様々なパラメータによって制御され、それらは変異します。つまり、それぞれの生物は数値やその他の有限のパラメータの集合体を含んでおり、それぞれのパラメータは、明確に定義された方法で生物の1つまたは複数の側面を制御します。

ニューラルネットベース

これらのシミュレーションには、ニューラルネットワークやその派生技術を用いて学習・成長する生物が登場します。自然淘汰よりも学習に重点が置かれることが多いですが、必ずしもそうとは限りません。

複雑系モデリング

複雑系の数学モデルには、ブラックボックス（現象論的）、ホワイトボックス（機械論的、第一原理に基づく）、グレーボックス（現象論的モデルと機械論的モデルの混合）の3種類がある。[ 13 ] [ 14 ]ブラックボックスモデルでは、複雑な動的システムの個体ベース（機械論的）メカニズムは隠されたままである。

複雑系の数学モデル

ブラックボックスモデルは完全に非機械論的です。現象論的であり、複雑なシステムの構成や内部構造を無視しています。モデルの非透明性のため、サブシステム間の相互作用を調査することはできません。対照的に、複雑な動的システムのホワイトボックスモデルは「透明な壁」を持ち、基礎となるメカニズムを直接的に示します。動的システムのミクロレベル、メソレベル、マクロレベルにおけるすべてのイベントは、ホワイトボックスモデルの進化のあらゆる段階で直接観察できます。多くの場合、数理モデル作成者はブラックボックス的な数学的手法を用いていますが、これでは複雑な動的システムの機械論的モデルを作成することはできません。グレーボックスモデルは中間的なモデルであり、ブラックボックスとホワイトボックスのアプローチを組み合わせたものです。

単一種の個体群成長に関する論理決定論的個体ベースセルオートマトンモデル

複雑系のホワイトボックスモデルの作成は、モデリング対象に関する事前の基礎知識の必要性という問題と関連している。決定論的論理セルオートマトン（CMA）はホワイトボックスモデルの必要条件ではあるが、十分条件ではない。ホワイトボックスモデルの2つ目の必要条件は、研究対象の物理的オントロジーの存在である。ホワイトボックスモデリングは、対象の決定論的論理と公理理論に完全に基づいているため、第一原理からの自動的な超論理的推論を表現する。ホワイトボックスモデリングの目的は、研究対象の対象の動きに関するより詳細で具体的なメカニズム的知識を基本公理から導き出すことである。ホワイトボックスモデルを作成する前に対象の本質的な公理系を定式化する必要があるという点が、ホワイトボックスタイプのセルオートマトンモデルと任意の論理ルールに基づくセルオートマトンモデルを区別するものである。セルオートマトンルールが主題の基本原理に基づいて定式化されていない場合、そのようなモデルは実際の問題との関連性が弱い可能性があります。[ 14 ]

単一の限られた資源をめぐる種間競争の論理決定論的個体ベースセルオートマトンモデル

注目すべきシミュレーター

以下は人工生命体およびデジタル生物シミュレーター のリストです。

注目すべきシミュレーターのリスト
名前駆動力開始終了しました
ポリワールドニューラルネット1990進行中
ティエラ進化可能なコード19912004
アビダ進化可能なコード1993進行中
テクノスフィアモジュール1995
フラムスティック進化可能なコード1996進行中
生き物ニューラルネット、シミュレーションによる生化学と遺伝学19962001
3Dバーチャルクリーチャー進化ニューラルネット2008該当なし
エコシムファジー認知マップ2009進行中
オープンワームジェペット2011進行中
レニア連続セルオートマトン2019進行中

ハードウェアベース（「ハード」）

ハードウェアベースの人工生命は主にロボット、つまり自力でタスクを実行できる 自動誘導機械で構成されています。

生化学ベース（「ウェット」）

生化学的生命体は合成生物学の分野で研究されています。合成DNAの作製などの研究が含まれます。「ウェット」という用語は「ウェットウェア」という用語の延長です。「ウェット」人工生命体に向けた取り組みは、生きた細菌マイコプラズマ・ラボラトリアムから生きた最小細胞を工学的に作製することと、非生物的な生化学的細胞のようなシステムをゼロから構築することに重点を置いています。

2019年5月、研究者らは、細菌ゲノム中の64のコドンを59のコドンに減らし、20のアミノ酸をコードすることで、大腸菌の変異体である新しい合成（おそらく人工）形態の生存可能な生命体の創出における新たなマイルストーンを報告した。[ 15 ] [ 16 ]

2020年、サム・クリークマンとダグラス・ブラッキストンは、人工知能を活用した生物型ロボットの開発を報告した[ 17 ]。

未解決の問題

生命はどのようにして無生物から発生するのでしょうか？[ 18 ] [ 19 ]
  • 試験管内で分子原始生物を生成します。
  • 人工化学 による生命への移行をシリコで実現する。
  • 根本的に新しい生体組織が存在できるかどうかを判断します。
  • 単細胞生物のライフサイクル全体をシミュレートします。
  • 生体システムの物理的ダイナミクスからルールとシンボルがどのように生成されるかを説明します。
生体システムの可能性と限界は何でしょうか?
  • 生命の無限の進化において何が避けられないのかを決定します。
  • 特定の応答システムから一般的な応答システムへの進化的移行に必要な最小条件を決定します。
  • あらゆるスケールで動的階層を統合するための正式なフレームワークを作成します。
  • 生物や生態系を操作することによる進化上の結果の予測可能性を判断します。
  • 進化するシステムのための情報処理、情報フロー、情報生成の理論を開発します。
生命は心、機械、文化とどのように関係しているのでしょうか?
  • 人工生命システムにおける知性と心の出現を実証します。
  • 生命の次の大きな進化の転換における機械の影響を評価します。
  • 文化進化と生物進化の相互作用の定量的モデルを提供します。
  • 人工生命に関する倫理原則を確立する。
  1. エージェントベースモデリングは、人工生命などの分野でシステムの出現を調査するために使用されます。
  2. 人工知能は伝統的にトップダウンのアプローチを採用してきましたが、alifeは一般的にボトムアップで動作します。[ 20 ]
  3. 人工化学は、生物コミュニティ内で化学反応のプロセスを抽象化する方法の一つとして始まりました。
  4. 進化アルゴリズムは、弱いalife原理を最適化問題に適用した実用的な応用です。alifeの手法を借用したり、近似させたりした最適化アルゴリズムが数多く開発されています。主な違いは、エージェントの適応度を、餌の発見、繁殖、死の回避といった能力ではなく、問題を解決する能力によって明示的に定義することにあります。以下は、alifeと密接に関連し、alifeで使用されている進化アルゴリズムの一覧です。
  5. マルチエージェント システム– マルチエージェント システムは、環境内で相互作用する複数のインテリジェント エージェントから構成されるコンピュータ化されたシステムです。
  6. 進化芸術は人工生命の技術と方法を使用して新しい形式の芸術を創造します。
  7. 進化型音楽では同様の技術が使われますが、視覚芸術ではなく音楽に適用されます。
  8. 無生物起源​​論や生命の起源論でも、無生物の方法論が用いられることがあります。
  9. 量子人工生命は量子アルゴリズムを人工生命システムに適用します。

歴史

批判

人工生命は物議を醸す歴史を辿ってきた。ジョン・メイナード・スミスは1994年、特定の人工生命研究を「事実に基づかない科学」と批判した[ 21 ] 。マリオ・ブンゲは、より広範な計算主義批判の一環として、「強い人工生命」の考え方を批判した。ブンゲは、「強い人工生命」の支持者たちが、シミュレーションとシミュレーションされるプロセスとの区別を誤って消し去っていると述べている。彼は「弱い人工生命」プログラムにはそのような異議を唱えなかった[ 22 ] 。

参照

参考文献

  1. ^ 「Dictionary.comの定義」 。 2007年1月19日閲覧。
  2. ^ベダウ、マーク・A. (2014). 「人工生命」. フランキッシュ、キース、ラムゼイ、ウィリアム・M. (編). 『ケンブリッジ人工知能ハンドブック』. ケンブリッジ大学出版局. pp.  296– 315. doi : 10.1017/CBO9781139046855.019 . ISBN 9781139046855。
  3. ^ MIT認知科学百科事典、MIT出版、37ページ。ISBN 978-0-262-73144-7
  4. ^「ゲーム業界のフランケンシュタイン博士」。Next Generation、第35号、イマジン・メディア、1997年11月、10ページ。
  5. ^ a b Bedau, Mark A. (2003年11月). 「人工生命：ボトムアップからの組織化、適応、複雑性」(PDF) . Trends in Cognitive Sciences . 7 (11): 505– 512. doi : 10.1016/j.tics.2003.09.010 . PMID 14585444.オリジナル(PDF)から2008年12月2日にアーカイブ. 2007年1月19日閲覧. 
  6. ^ Maciej Komosinski、Andrew Adamatzky (2009).ソフトウェアにおける人工生命モデル. ニューヨーク: Springer. ISBN 978-1-84882-284-9。
  7. ^ Andrew AdamatzkyとMaciej Komosinski (2009).ハードウェアにおける人工生命モデル. ニューヨーク: Springer. ISBN 978-1-84882-529-1。
  8. ^ラングトン、クリストファー. 「人​​工生命とは何か？」 . 2007年1月17日時点のオリジナルよりアーカイブ。2007年1月19日閲覧。
  9. ^ Aguilar, W., Santamaría-Bonfil, G., Froese, T., Gershenson, C. (2014). 人工生命の過去、現在、そして未来. Frontiers in Robotics and AI, 1(8). https://dx.doi.org/10.3389/frobt.2014.00008
  10. ^ Langton, CG 1992. Artificial Life Archived March 11, at the Wayback Machine . Addison-Wesley. ., section 1を
  11. ^ Red'ko, VG 1999. Mathematical Modeling of Evolutionを参照。F. Heylighen、C. Joslyn、V. Turchin編著『Principia Cyber​​netica Web』（Principia Cyber​​netica、ブリュッセル）。宇宙的視点からのALifeモデリングの重要性については、Vidal, C. 2008. The Future of Scientific Simulations: from Artificial Life to Artificial Cosmogenesisも参照。Charles Tandy編『Death And Anti-Death』第6巻、Kurt Gödel (1906–1978) から30年後、p. 285-318。Ria University Press。
  12. ^ Ray, Thomas (1991). Taylor, CC; Farmer, JD; Rasmussen, S (編). 「生命の合成へのアプローチ」 . Artificial Life II, Santa Fe Institute Studies in the Sciences of Complexity . XI : 371– 408. 2015年7月11日時点のオリジナルよりアーカイブ。2016年1月24日閲覧。本研究の目的は、生命をシミュレートするのではなく、合成することである。
  13. ^カルミコフ, レフ V.; カルミコフ, ヴィアチェスラフ L. (2015)、「論理決定論的セルオートマトンによる生物多様性パラドックスの解決」、Acta Biotheoretica、63 (2): 1– 19、doi : 10.1007/s10441-015-9257-9、PMID 25980478、S2CID 2941481  
  14. ^ a b Kalmykov, Lev V.; Kalmykov, Vyacheslav L. (2015)「S字型および二重S字型の単一種集団成長のホワイトボックスモデル」、PeerJ、3:e948: e948、doi : 10.7717/peerj.948、PMC 4451025、PMID 26038717  
  15. ^カール・ジマー（2019年5月15日）「科学者が合成ゲノムを持つバクテリアを作製。これは人工生命か？ ― 合成生物学の画期的な出来事として、大腸菌のコロニーは自然ではなく人間がゼロから構築したDNAで繁栄している」ニューヨーク・タイムズ。 2019年5月16日閲覧。
  16. ^ Fredens, Julius; et al. (2019年5月15日). 「再コード化ゲノムを用いた大腸菌の全合成」 . Nature . 569 (7757): 514– 518. Bibcode : 2019Natur.569..514F . doi : 10.1038 / s41586-019-1192-5 . PMC 7039709. PMID 31092918 .  
  17. ^ 「ゼノボットに会おう、命を吹き込まれた仮想生物たち（2020年出版）」 2020年4月3日. 2025年10月30日閲覧。
  18. ^ "Libarynth" . 2015年5月11日閲覧。
  19. ^ 「Caltech」（PDF） . 2015年5月11日閲覧。
  20. ^ 「コンピュータゲームを超えたAI」 。 2008年7月1日時点のオリジナルよりアーカイブ。2008年7月4日閲覧。
  21. ^ Horgan, J. (1995). 「複雑性から困惑へ」 . Scientific American . p. 107.
  22. ^ Kaldis, Byron (2019)、「Emergence, Systems and Technophilosophy」、Matthews, Michael (編)、Mario Bunge: A Centenary Festschrift、Springer Nature Switzerland AG、p. 760
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