人工生命简介

人工生命

史忠植

人工生命是指具有生命特征的人造系统。在信息科学技术领域中的人工生命，是以计算机为研究工具，模拟自然界的生命现象，生成表现自然生命系统行为特点的仿真系统。人工生命是20世纪80年代后期开始兴起的一种新的学科领域，也是计算机科学继人工智能之后出现的新的发展方向之一。世界上首先提出“人工生命”概念的人，是美国洛斯·阿莫斯国家实验室的克里斯·兰顿博士。他在1987年时指出：生命的特征在于具有自我繁殖，进化等功能。地球上的生物只不过是生命的一种形式，只有用人工的方法，用计算机的方法或其他智能机械制造出具有生命特征的行为并加以研究，才能揭示生命全貌。    人工生命的研究现状与人工智能早期历史可以说是并行的。40年代末，50年代初，冯.诺伊曼提出了机器自增长的可能性理论。以计算机为工具，迎来了信息科学的发展。 1956年达特默斯的夏季讨论会上麦卡锡提出人工智能的术语。正式形成人工智能学科的研究。人工生命许多早期的工作也源出于人工智能。60年代，罗森勃拉特(Rosenblatt)研究感知机，斯塔勒(Stahl)建立了一些细胞活动的模型，他把图灵机用作“算法酶”，将生化表示成字符串。60年代后期，林登麦伊尔(Lindenmayer)提出了生长发展中的细胞交互作用的数学模型，现在称为L-系统。这些相当简单的模型，可以明显地显示复杂的发展历史，支持细胞间的通信和差异。 70年代以来，科拉德(Conrad)和他的同事研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学，提出了不断完善的“人工世界”模型。 后来侧重研究系统突发性的个体适应性。乔姆斯基(Chomsky)的形式语言理论应用在程序设计语言的规范说明和开发编译程序。细胞自动机应用于图象处理。科伟(Conway)提出生命的细胞自动机对策论。    人工生命是形成新的信息处理体系强大的推动力，并成为研究生物的一个特别有用的工具。人工生命的研究可能将信息科学和生命科学结合起来，形成生命信息科学。在21世纪初人工生命的研究将会蓬勃发展，并取得突破性进展。    人工生命研究的科学问题如下：    生命自组织和自复制：研究天体生物学、宇宙生物学、自催化系统、分子自装配系统、分子信息处理等 发育和变异：研究多细胞发育、基因调节网络、自然和人工的形态形成理论。目前人们采用细胞自动机、L-系统等进行研究。细胞自动机是一种对结构递归应用简单规则组的例子。在细胞自动机中，被改变的结构是整个有限自动机格阵。典型的形态形成理论是1968年Lindenmayer提出的L-系统。L-系统由一组符号串的重写规则组成，它与乔姆斯基(Chomsky)形式语法有密切关系。 系统复杂性：对生命从系统角度来看它的行为，首先在物理上可以定义为非线性、非平衡的开放系统。生命体是混沌和有序的复合。非线性是复杂性的根源，这不仅表现在事物形态结构的无规分布上，也表现在事物发展过程中的近乎随机变化上。然而，通过混沌理论，我们却可以洞察到这些复杂现象背后的简单性。非线性把表象的复杂性与本质的简单性联系起来。 进化和适应动力学：研究进化的模式和方式、人工仿生学、进化博弈、分子进化、免疫系统进化、学习等。在自然界，通过物种选择实现进化。遗传算法和进化计算是目前极为活跃的研究领域。 智能主体：智能主体是主体是具有自治性、智能性、反应性、预动性和社会性的计算实体。研究理性主体的形式化模型、通信方式、协作策略；研究涌现集体行为、通信和协作的群体智能进化、社会语言系统。 自主系统：研究具有自我管理能力的系统。自我管理具体体现在以下四个方面：自我配置：系统必须能够随着环境的改变自动地，动态地进行系统的配置；自我优化：系统不断的监视各个部分的运行状况，对性能进行优化；自我恢复：系统必须能够发现问题或潜在的问题，然后找到替代的方式或重新调整系统使系统正常运行；自我保护：系统必须能够察觉、识别和使自己免受各种各样的攻击，维护系统的安全性和完整性。 机器人和人工脑：研究生物感悟的机器人、自治和自适应机器人、进化机器人、人工脑。