Artificial life (sau A-life) si organismele vii

Facultatea de Filosofie

Universitatea Bucuresti

Artificial life

Artificial life (sau A-life) este o incercare de a studia si cunoaste intr-o maniera mai aprofundata mecanismele si sistemele vietii naturale prin intermediul unor constructii artificiale care numai simuleaza viata. In contrst, biologii si psihologii urmeaza o abordare analitica a descompunerii si localizarii in investigatia lor privind investigatia sistemelor naturale: pornind de la un organism real se incearca a se depista ce componente sunt implicate in functionarea organismului viu.

A-life foloseste conceptele informationale si modelarea pe computer a vietii terestre, iar scopul ei principal este acela de a explica fenomenele particulare vitale incepand cu originile metabolismului biochimic ajunagand pana la evaluarea strategiilor comportamentale. A fost numita astfel de catre C. Langton in 1986. Termenii lui Langton sugereaza ca tinta este aceea de a crea obiecte noi cu viata (new living things). Insa, nu toti cercetatorii acestui domeniu cred ca poate fi infaptuit acest proiect, unii considera ca fara un corp fizic si un metabolism sustinerea oricarei forme de viata ar fi practic nula. Aceasta este o abordare sintetica a intelegerii evolutiei si sistemelor vii. Focusul teoretic al A-life este optiunea centrala a lucrurilor vii, anume auto-organizarea , care implica emergenta spontana si mentinere. In organismele vii interactiunile relevante includ difuziunea chimica, perceptia, comunicarea, sisteme de variatii si selectii mai rare. O reala problema este modalitatea in care auto-organizarea si selectia naturala interactioneaza pentru a produce ordine biologica in timp.

Proprietatile de inalt nivel din organismele vii sunt foarte variate si includ caracteristici fundamentale vietii ( autonomia si evolutia ), diferite stiluri de viata (parazitarea si simbioza), comportamentul particular ( vanatoarea ), procesele de dezvoltare larg raspandite si morfologia corpului. A-life studiaza viata la toate aceste nivele. Metodologic, aceasta imparte legatura sa in: modelare pe calculator cu psihologia computationala si Artificial Inteligence, in special cu conexionismul, robotica si algoritmii genetici. Aceste trei abordari ale AI pot fi integrate in sisteme fizice sau virtuale. Ex. Anumiti roboti sunt controlati de retele neuronale foarte evoluate. Metodologic, A-life difera de clasicul AI prin faptul ca se bazeaza pe procesarea bottom-up si nu aceea top-down, control local si nu global, reguli simple si nu complexe si prin comportament emergent si nu programat. Din punct de vedere filogenetic A-life si Artificial Inteligence sunt strans legate intre ele. Daca inteligenta poate emerge numai in lucrurile vii atunci AI este in principiu o subramura a A-life.

Cu toate ca AI este un punct important in conceptul de inteligenta , A-life este unul important in cel de viata pentru care nu exista o definitie universala. Problemele din A-life sunt , de asemenea relevante adecvarii functionalismului ca o filosofie pentru AI si stiintele cognitive indeplinesc rolul de integrare si incorporare pe terenul cognitiei si intentionalitatii. Multi cercetatori cauta explicatii in termeni de sisteme dinamice descrise mai ales prin traiectorii in spatiu si ecuatii diferentiale decat prin computatie si reprezentare.De asemenea multi filosofi A-life justifica refuzarea reprezentarii criticand raspanditele presupuneri carteziene tipice sau clasice si AI-ul. In pofida interesului teoretic AI are multe aplicatii tehnologice ce includ computatii pentru rezolvarea problemelor comerciale , animatia pe calculator pentru filme si jocuri.

Artificial intelligence

Inteligenta Artificiala - AI- reprezinta studiul sistemelor care actioneaza intr-un anume mod ce pentru oricare alt observator apare ca fiind inteligent. Acest studiu presupune, de asemenea folosirea metodelor adecvate bazate pe comportamentul inteligent al oamenilor sau al anumitor anumale in rezolvarea anunitor task-uri complexe.

Exista doua forme de AI: strong AI si Weak AI. Sustinatorii strong AI cred ca oferindu-se unui calculator suficienta putere de procesare si inteligenta se poate crea un computer care ar putea literal gandi si ar capata constiinta asemeni unui om. Multi cercetetori si filosofi considera acest punct de vedere ca fiind fals, si chair ridicol, tinand mai mult de domeniul literaturii Science Fiction decat de domeniul science.

Weak AI reprezinta punctul in care comportamentul inteligent poate fi modelat si folosit de computere pentru a rezolva probleme complexe. Acest punct argumenteaza ca nu numai datorita imitarii inteligentei de catre computere acestea sunt inteligente in sensul in care o face un om.

Una dintre cele mai mari figuri ale AI este Alan Turing. Dupa razboi a inceput sa lucreze la ideea posibilitatii construirii unui computer care ar putea procesa informatie. Testul Turing a fost o modalitate de a judeca sucesul sau insuccesul de a-si confirma ideea.

Faimoasa teza a lui TURING propune ideea ca toate dispozitivele capabile de gandire sunt in esenta identice. Mai concret, orice dispozitiv poate emula operatiile altuia. La acea vreme, neurofiziologia stabilise deja ideea conform careia creierul este construit dintr-o vasta retea de neuroni interconectati care folosesc o anumita forma de transmitere electrica a semnalelor.

Primul model de gandire matematica propune o retea abstracta de neuroni priviti ca porti logice lineare care permit trecerea unui semnal daca suma impulsurilor primite depaseseste o anumita valoare. S-a aratat ca o retea de astfel de porti ar putea reprezenta orice functie logica si implementandu-i-se memorie ar putea fi capabila de gandire universala.

Urmatorul pas in dezvoltarea AI a fost crearea unei comunitati de cercetatori. In 1956 la intalnirea de la Dartmouth cea mai avansata lucrarea a fost a lui Allen Newell si Herb Simon al caror program de cercetare a gandirii simbolice a fost una din principalele influente in psihologia cognitiva a gandirii si psihologia procesarii informatiei.

Limbajul IPL al celor doi a fost primul limbaj de programare simbolic si printre primele limbaje de inalt nivel de acest fel. Limbajul LISP a lui McCarthy dezvoltat mai tarziu (1958) devine  limbajul standard de programare a tuturor unitatilor AI.

Eseu: Musculatura genunchiului - muschi cu actiune principala si secundara Referat: Olimpiada de Biologie - subiecte

Arhitectura gandirii

Orice teorie computationala a inteligentei trebuie sa propuna, cel putin implicit, o structura inteligenta. De exemplu o arhitectura ar trebui sa asigure o compatibilitate generica pentru a invata legile fizice ale mediului, pentru a combina intrari de la senzori multipli ori pentru a delibera asupra actiunilor, evaluand efectele lor. Structurile propuse au un numar variabil ca si dimensiuni. Probabil cea mai intalnita deosebire intre structuri este abordarea simbolica si de conectare. Aceste abordari sunt deseori considerate ca fiind bazate pe fundatii filosofice fundamentale.

Pe scurt, abordarile simbolice si de conectare par sa nu fie antitetice ci complementare asigurand un substrat pentru procesarile simbolice de nivel inalt.

Reprezentarea logica si motivarea

Motivarea logica este potrivita atunci cand cunostintele disponibile sunt definite.Logica primara vine cu sintaxa si semantici bine definite si puternica garantie de a fi completa.Limbajele mai expresive decat logica primara nu permit in general integralitatea ( nu sunt complete - suficiente prin ele insele) , in general exista teoreme in aceste limbaje care nu pot fi demonstrate.

O mare atentie a fost acordata unor limbaje mai restranse : sistemele baze de date care au fost pentru mult timp distincte fata de AI sunt in esenta sisteme logice intrebare- raspuns ale caror baze de cunostinte sunt restranse la propozitii simple despre obiecte specificate.

Invatarea

Disciplina invatarii masinilor a devenit poate cel mai lung subcamp al AI ca si un punct de intalnire intre AI si diferite alte discipline ingineresti acreditate cu design-ul sistemelor autonome.

Tipul feed-beack-ului disponibil e poate cea mai folositoare categorie de algoritmi de invatare.General vorbind algoritmii se impart in urmatoarele categorii: invatare asistata , invatare neasistata si invatare din experienta.

Limbajul

Procesarea naturala a limbajului este abilitata de a receptiona , intelege si genera limbaj si este o parte esentiala a interactiunii om- computer. Toti cercetatorii in domeniul AI au beneficiat de existenta traditiei intelectuale. Domeniul lingvistic a produs notiuni formale de sintaxa si semantica si analize filosofice atente a sensurilor variatelor constructii in limba naturala.

Traducerea cod-masina prinde succes, trebuia sa prevada " o intelegere" a continutului textului. Barierele includeau masive ambiguitati atat sintactice cat si semantice , o mare varietate de sensuri ale unui cuvant si un numar vast de metode idiosincratice de folosirea cuvintelor pentru a stabili intelesurile. In contrast cu problema generala de intelegere a limbii naturale problema recunoasterii vorbirii de catre masina poate fi fezabila fara a se recurge la cunostintele generale si capabilitatile de gandire.

Impreuna cu imbunatatiri in metodele de procesare a semnalelor folosite pentru a extrage caracteristici acustice aceasta a condus la imbunatatiri stabile in performanta, pana la punctun in care sistemele comerciale pot manui discursurile dictate cu o acuratete de peste 95%.

In masura in care pot fi analizate, cele mai multe probleme de receptionare, invatare, gandire si luare a deciziilor se crede a avea in cel mai rau caz o complexitate care este cel putin exponentiala in marirea si expunerea problemei.

Robots

Andy Clark analizeaza cele trei layere dupa modelul comportamental uman:

Analiza task-urilor;

Analiza reprezentarilor si algoritmilor ;

Analiza implementarii in relatiile cu dezvoltare in neurostiinta din ultimii 15 ani.

Aceste relatii implica relatii intre perceptie, actiune si creier (gandire). Nivelul computational al cognitiei a fost starns legat de nivelele neuronale.

Conform lui Clark intre perceptie si actiune exista o relatie de feed-back. Ex. Unii subiecti poarta lentile ce inverseaza intreaga scena vizuala. Acest fapt nu e in sinea lui un proces ierarhic ci depinde de o multitudine de influente top-bottom si side by side.

Clak mentioneaza si o noua perspectiva asupra descrierii viziunii:"viziunea interactiva". Fata de clasica abordare a diviziunii simple a activitatii ( simte, gandeste, actioneaza ) aceasta viziune interactiva are caracteristici care pot fi independente de o scena full 3D.

Actiunile din lumea reala sunt importante in sensul ca reprezentarile interne ale respectivelor actiuni nu sunt informatie pasiva ci o formula directa pentru actiune.

Conform lui Clark, perceptia nu este un fenomen pasiv ci aceasta impreuna cu actiunea sunt interconectate. Rodney Brooks este unul din cercetatorii noii robotici. A numit "subsumption architecture" perspectiva lui pentru construirea unei generatii noi de roboti. Un robot are trei layere, fiecare intre ele indeplinind o anumita functie de la input si pana la actiune, ceea ce inseamna ca exista un control separat pentru fiecare sarcina indeplinita de robot. Cele trei straturi au functii pentru deplasare intr-un spatiu determinat, putandu-se misca aleator sau evita obstacole. Coordonarea intre layere ( care depinde de input-ul extern, un dispozitiv se opreste si altul porneste ) produce o secventa de procese seriale.

Subsumption architecture este o descompunere a activitatilor in plan orizontal dupa sarcina si nu vertical dupa functie, astfel nu mai este necesar un procesor central care sa planifice comportamentul sistemului.

O harta a mediului inconjurator la roboti, este reprezentata ca o combinatie de intrari de date si miscare curenta. Ex: Un coridor este inregistrat ca fiind o combinatie intre miscarea in fata si o scurta miscare in lateral pe baza informatiei receptate de senzori.Astfel robotul este capabil sa invete despre mediul inconjurator. Daca i se cere sa se intoarca intr-o locatie anterioara harta stocata in memoria lui actioneaza ca o reteta pentru actiune.

In termenii lui Clark miscarea semnifica o serie de reprezentari orientate catre actiuni ceea ce inseamna ca inregistrarile care descriu lumea inconjuratoare sunt descrise in termeni de actiuni. Concluzia lui Clark este ca actiunea, perceptia si cognitia sunt percepute ca fiind interconectate.

Bibliografie:

Ben Coppin, Artificial Intelligence Illuminated, Jones and Barett Publishers, Canada 2004

The MIT Encyclopedia of Cognitive Sciences, edited by Robert A. Wilson and Frank C. Keil, Yhe MIT Press, Cambridge 1999

Stanford Encyclopedia of Phisosophy, University of Stanford , 2002.