i-robotViata artificiala este un domeniu de studiu ce se ocupa cu examinarea sistemelor vii, procesele si evolutia lor prin simulari folosind modele computationale, robotica si biochimie. Disciplina a fost numita astfel de Christopher Langton in 1986.

Exista trei tipuri principale de viata artificiala, soft, cuvant provenit de la software; hard, de la hardware si „umeda”, din biochimie. (In stanga, imagine din filmul „I, Robot”)

Viata artificiala imita biologia, incercand sa recreeze fenomenul biologic.

Viata artificiala studiaza logica sistemelor vii in medii artificiale. Scopul este sa intelegem informatia complexa ce defineste aceste sisteme. De obicei, termenul „viata artificiala” se refera la un mediu si o existenta digitala.

Din punct de vedere filozofic, cercetarea vietii artificiale depaseste granitele „lumii asa cum o stim”, mergand pana la ideea vietii „asa cum ar putea fi”.

Un model traditional al unui sistem biologic va fi axat pe cei mai importanti parametri, insa un model de viata artificiala va cauta cele mai simple si generale principii ce se ascund in spatele vietii si sa le implementeze intr-o simulare. Aceasta simulare poate ulterior, sa analizeze sisteme diferite de viata.

In prezent, definitia vietii nu considera simularile pe calculator, software-ul, ca fiind viu si nu constituie o parte din procesul evolutionist din niciun ecosistem. Mai mult, este greu de acceptat existenta vietii artificiale in afara unei solutii chimice. Asadar, se va putea realiza oare viata artificiala cu tehnologia actuala?

„Chimia Artificiala”

Chimia artificiala foloseste modele pentru a simula diverse tipuri de sisteme. Este similara cu rectiile chimice, de unde ii provine si numele. Domeniul de chimie artificiala isi are originea in viata artificiala, dar s-a aratat a fi o metoda versatila cu aplicatii in multe domenii precum chimie, economie, sociologie si chiar lingvistica.

Exista mai multe tipuri de chimie artificiala. Depinzand de spatiul posibilelor molecule poate fi finit sau infinit, dupa reactii, poate fi un sistem catalitic sau reactiv, sau dupa topologia spatiala.

Chimia artificiala a mers ca un sub-domeniu al vietii artificiale. Ideea din spatele ei a fost ca prin combinarea unor entitati non-vii, sa rezulte o entitate vie. De exemplu, daca o celula este vie, este o combinatie de molecule non-vi.

Prima referinta despre chimia artificiala provine dintr-o lucrare scrisa de John McCaskill. In respectiva lucrare era vorba despre un model de viata artificiala si a fost prezentat la a doua Conferinta Internationala a Vietii Artificiale.

S-au realizat multe studii in Japonia si Germania si s-au dezvoltat numeroase modele de viata artificiala. Jens Ziegler a aratat ca se poate utiliza chimia artificiala pentru a controla un robot. Printre alte modele, Peter Dittrich a realizat un modelul „Seceder” ce era capabil sa explice formatiunile de grupuri in societati prin niste reguli simple.

Chimia artificiala este folosita adesea in studiul protobiologiei, in incercarea de a realiza o legatura intre chimie si biologie. O motivatie pentru a studia chimia artificiala reprezinta interesul in constructia unor sisteme dinamice.

Celula automatizata

S-au realizat modele ce contin multe celule automatizate sub forma de grila, fiecare celula avand un numar finit de stari precum „activat” sau „dezactivat”. Grila poate avea un numar finit de dimensiuni. Fiecare celula are alte celule vecine si sunt definite relativ cu celula specificata. De exemplu, daca in vecinatatea unei celule poate fi definita ca un set de celule la o distanta de 2 sau mai putin de celula respectiva. O stare initiala (de exemplu: timp t=0) este ales pentru a defini o stare pentru fiecare celula. O noua generatie este creata, adunand t+1, potrivit unor reguli fixe ce determina o noua stare a celulelor din vecinatate.

Algoritmi evolutivi

In viata artificiala, algoritmii evolutivi (AE) utilizeaza un vocabular imprumutat din genetica. Astfel, evolutia este simulata printr-o succesiune de generatii ale unei populatii de solutii candidat, solutie ce poarta numele de cromozom si este reprezentata ca un sir de gene. Gena este informatia atomica dintr-un cromozom, iar pozitia pe care o ocupa se numeste locus. Toate valorile posibile pentru o gena formeaza setul de alele ale genei.

Populatia poate evolua prin aplicarea operatorilor genetici precum mutatia si incrucisarea. Cromozomul asupra caruia se aplica un operator genetic se numeste parinte, iar cromozomul rezultat se numeste descendent.

Aici se va petrece si selectia, procedura prin care sunt alesi cromozomii ce vor supravietui in generatia urmatoare, iar indivizii mai bine adaptati li se vor da sanse mai mari de supravietuire. Gradul de adaptare la mediu este masurat de functia fitness. In cele din urma solutia returnata de un astfel de algoritm genetic reprezinta cel mai bun individ din ultima generatie.

Algoritmii evolutivi sunt folositi in diverse domenii precum arta, biologie, economie, marketing, genetica, robotica, stiinte sociale, fizica, chimie sau chiar politica.

Mai mult, acesti algoritmi au fost folositi pentru a valida teoriile despre evolutia biologica si selectia naturala. Tehnicile din algoritmii evolutivi au fost aplicate modelarii evolutiei biologice, insa limitate in general la procese micro-evolutive.

Implementarea

O populatie initiala generata in mod aleatoriu reprezinta prima generatie. Functia „fitness” este aplicata pentru a se realiza selectia. In selectie, parintii urmatoarei generatii sunt alesi prin aceasta functie. Acestia isi copiaza genele, cu una sau doua posibile schimbari: incrucisarea genelor de la parinti si mutatia modifica genotipul individului intr-un mod aleatoriu. Acesti noi „indivizi” rezultati vor fi in competitie cu parintii lor pentru un loc in noua generatie care va urma, supravietuind cel mai „potrivit”.

Tehnici

Algoritmii genetici reprezinta cea mai populara tehnica in AE. Acestia cauta o solutie a unei probleme in forma unui sir de caractere, de obicei in mod binar, aplicand operatori precum recombinatia si mutatia.

Acesti algoritmi genetici sunt folositi adesea si pentru probleme de optimizare.

Pe langa algoritmii genetici se poate folosi si programarea evolutiva, programarea genetica sau strategia evolutiva.

Inteligenta artificiala

In cele din urma, inteligenta artificiala reprezinta varful cel mai inalt pe care trebuie sa-l atinga viata artificiala. Acest domeniu studiaza sistemele ce primesc stimuli din exterior, ii analizeaza si ia actiuni pentru a maximiza sansele de succes.

John McCarthy a folosit acest termen in 1956, definind inteligenta artificiala ca fiind „stiinta si ingineria realizarii unor masini inteligente”.

Acest domeniu a fost fondat pe ideea ca una din proprietatile unice ale fiintei umane, inteligenta, poate fi descrisa si definita atat de precis incat poate fi simulata pe o masina de calcul. Acest lucru ridica probleme filozofice despre natura mintii si despre limitele interventiei stiintei, probleme care au aparut in domeniul mitului, fictiunii si filozofiei, inca din antichitate. Cercetarile in domeniul I.A-ului sunt atat de tehnice si de specializate, incat unii critici „deplang” fragmentarea acestui domeniu. Subdomeniile I.A.-ului sunt centrate in jurul unor probleme specifice, cum ar fi ratiunea, cunostintele, planuirea, invatarea, comunicarea, perceptia si capacitatea de a misca si de a manipula obiecte.

I.A.-ul prin faptul ca sustine ca poate recreea capacitatile mintii umane, e o provocare cat si o inspiratie pentru filozofie. Exista limite pentru inteligenta masinilor? Exista vreo diferenta esentiala intre inteligenta umana si cea a masinii? Pot avea masinile un suflet si constiinta?

– conventia politicoasa a lui Turing: daca o masina se comporta la fel de inteligent ca o fiinta umana, atunci e la fel de inteligenta ca o fiinta umana. Conform lui Turing, noi putem judeca inteligenta unei masini, bazandu-ne doar pe comportamentul ei. Aceasta teorie sta la baza testului Turing.

– propunerea Darthmouth: fiecare componenta a procesului de invatare sau oricare alt aspect al inteligentei, poate fi descris atat de precis, incat putem invata o masina cum sa il simuleze. Aceasta afirmatie a fost facuta in cadrul Conferintei din Darthmouth din 1956 si e pozitia oficiala a majoritatii cercetatorilor din domeniu.

– sistemul ipotezei simbolurilor fizice al lui Newell si Simon: un sistem fizic simbolic ofera mijloacele suficiente si necesare pentru a se actiona in mod inteligent. Aceasta teorie spune ca esenta inteligentei e manipularea simbolurilor. Hubert Dreyfus sustine, ca din contra, expertiza umana depinde mai mult de instinctul inconstient, decat de manipularea constienta a simbolurilor si de faptul ca putem „simti” o situatie, decat de a avea o intelegere explicita simbolica.

– teorema incompleta a lui Godels: un sistem formal (asa cum e un program de calculator) nu poate demonstra toate afirmatiile adevarate. Roger Penrose e printre cei care afirma ca teorema aceasta, limiteaza capacitatile masinii.

– ipoteza I.A.-ului „puternic” a lui Searle: calculatorul programat adecvat si dotat cu input-urile si output-urile potrivite, ar avea o minte proprie, in aceeasi maniera in care oamenii au si ei una. Searle isi argumenteaza teoria prin intermediul argumentului camerei chinezesti, care ne cere sa ne uitam in interiorul unui calculator si sa indicam „locatia” mintii.

– argumentul creierului artificial: creierul poate fi simulat. Hans Moravec, Ray Kurzweil si altii au declarat ca e posibila copierea unui creier corect in software si hardware, si ca o asemenea simulare ar fi identica cu originalul. Acest argument combina ideea ca o masina indeajuns de puternica poate simula orice proces cu ideea materialista conform careia mintea e rezultatul proceselor fizice din creier.

Sisteme de replicare

Un sistem de replicare este cel numit „clanking replicator”, ce se bazeaza pe tehnologia conventionala la scara larga si automatizare. Termenul difera fata de sisteme microscopice numite „asamblatoare” pe care nanotehnologia le poate face posibile.

In general, o masina capabila de replicare trebuie sa se alimenteze singura si sa-si caute resursele necesare, sa le asambleze, iar in cele din urma, sa rezulte o copie a masinii. Pentru a fi mai eficiente, ar putea lucra in grupuri mai mari unde vor putea colabora. Aceasta adevarata fabrica va fi impartita pe grupuri in care unii vor aduna materiale, robotii constructori le vor asambla, iar altii vor fi pregatiti de eventualele reparatii necesare. Si toate astea fara interventia omului.

O asemenea masina nu incalca legile fizicii si deja suntem in posesia tehnologiei necesare pentru a realiza cateva proiecte propuse.

Metoda aceasta de replicare la scara mare poate fi putin ineficienta, insa este un inceput. Sistemele vii se pot replica prin definire. Asadar, pentru a da nastere unei vieti artificiale, trebuie sa se reproduca.

Si cine stie ce surprize ne rezerva viitorul?

Autor: Marius, www.descopera.org

LĂSAȚI UN MESAJ