| 人工生命 | ||
| 史忠植 |
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人工生命是指具有生命特徵的人造系統。在信息科學技術領域中的人工生命，是以計算機爲研究工具，模擬自然界的生命現象，生成表現自然生命系統行爲特點的仿真系統。人工生命是20世紀80年代後期開始興起的一種新的學科領域，也是計算機科學繼人工智能之後出現的新的發展方向之一。世界上首先提出“人工生命”概念的人，是美國洛斯·阿莫斯國家實驗室的克里斯·蘭頓博士。他在1987年時指出：生命的特徵在於具有自我繁殖，進化等功能。地球上的生物只不過是生命的一種形式，只有用人工的方法，用計算機的方法或其他智能機械製造出具有生命特徵的行爲並加以研究，才能揭示生命全貌。 人工生命的研究現狀與人工智能早期歷史可以說是並行的。40年代末，50年代初，馮.諾伊曼提出了機器自增長的可能性理論。以計算機爲工具，迎來了信息科學的發展。 1956年達特默斯的夏季討論會上麥卡錫提出人工智能的術語。正式形成人工智能學科的研究。人工生命許多早期的工作也源出於人工智能。60年代，羅森勃拉特(Rosenblatt)研究感知機，斯塔勒(Stahl)建立了一些細胞活動的模型，他把圖靈機用作“算法酶”，將生化表示成字符串。60年代後期，林登麥伊爾(Lindenmayer)提出了生長發展中的細胞交互作用的數學模型，現在稱爲L-系統。這些相當簡單的模型，可以明顯地顯示覆雜的發展歷史，支持細胞間的通信和差異。 70年代以來，科拉德(Conrad)和他的同事研究人工仿生系統中的自適應、進化和羣體動力學，提出了不斷完善的“人工世界”模型。 後來側重研究系統突發性的個體適應性。喬姆斯基(Chomsky)的形式語言理論應用在程序設計語言的規範說明和開發編譯程序。細胞自動機應用於圖象處理。科偉(Conway)提出生命的細胞自動機對策論。 人工生命是形成新的信息處理體系強大的推動力，併成爲研究生物的一個特別有用的工具。人工生命的研究可能將信息科學和生命科學結合起來，形成生命信息科學。在21世紀初人工生命的研究將會蓬勃發展，並取得突破性進展。 人工生命研究的科學問題如下： 生命自組織和自複製：研究天體生物學、宇宙生物學、自催化系統、分子自裝配系統、分子信息處理等 發育和變異：研究多細胞發育、基因調節網絡、自然和人工的形態形成理論。目前人們採用細胞自動機、L-系統等進行研究。細胞自動機是一種對結構遞歸應用簡單規則組的例子。在細胞自動機中，被改變的結構是整個有限自動機格陣。典型的形態形成理論是1968年Lindenmayer提出的L-系統。L-系統由一組符號串的重寫規則組成，它與喬姆斯基(Chomsky)形式語法有密切關係。 系統複雜性：對生命從系統角度來看它的行爲，首先在物理上可以定義爲非線性、非平衡的開放系統。生命體是混沌和有序的複合。非線性是複雜性的根源，這不僅表現在事物形態結構的無規分佈上，也表現在事物發展過程中的近乎隨機變化上。然而，通過混沌理論，我們卻可以洞察到這些複雜現象背後的簡單性。非線性把表象的複雜性與本質的簡單性聯繫起來。 進化和適應動力學：研究進化的模式和方式、人工仿生學、進化博弈、分子進化、免疫系統進化、學習等。在自然界，通過物種選擇實現進化。遺傳算法和進化計算是目前極爲活躍的研究領域。 智能主體：智能主體是主體是具有自治性、智能性、反應性、預動性和社會性的計算實體。研究理性主體的形式化模型、通信方式、協作策略；研究涌現集體行爲、通信和協作的羣體智能進化、社會語言系統。 自主系統：研究具有自我管理能力的系統。自我管理具體體現在以下四個方面：自我配置：系統必須能夠隨着環境的改變自動地，動態地進行系統的配置；自我優化：系統不斷的監視各個部分的運行狀況，對性能進行優化；自我恢復：系統必須能夠發現問題或潛在的問題，然後找到替代的方式或重新調整系統使系統正常運行；自我保護：系統必須能夠察覺、識別和使自己免受各種各樣的攻擊，維護系統的安全性和完整性。 機器人和人工腦：研究生物感悟的機器人、自治和自適應機器人、進化機器人、人工腦。 |