人工生命

人工生命（ ALifeとも呼ばれる）は、研究者がコンピュータモデル、ロボット工学、生化学を用いたシミュレーションを通して、自然生命、そのプロセス、進化に関連するシステムを研究する分野である。^{[ 1 ] [ 2 ]}この学問分野は、 1986年にアメリカのコンピュータ科学者クリストファー・ラングトンによって命名された。 ^{[ 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に関する最初の会議を組織した。^{[ 4 ]}人工生命には、アプローチに基づいて3つの主要な種類がある。^{[ 5 ]}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である^。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、伝統的な生物学を研究する。 ^{[ 8 ] [ 9 ]}

人工生命は、人工環境における生命システムの基本的なプロセスを研究し、そのようなシステムを特徴づける複雑な情報処理についてより深い理解を得ようとするものです。これらのトピックは広範ですが、進化ダイナミクス、集合システムの創発特性、バイオミミクリー、生命の本質に関する哲学、芸術作品における生命のような特性の使用に関する関連問題などが含まれることがよくあります。 ^{[ 5 ]}

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」も研究することで、従来のモデリングとは大きく異なっている。^{[ 10 ]}

従来の生物システムモデルは、その最も重要なパラメータを捉えることに重点を置く。一方、ALifeモデリングのアプローチは、生命の根底にある最も単純で普遍的な原理を解明し、それをシミュレーションに実装することを目指す。そして、そのシミュレーションによって、これまでとは異なる、新しい生命体のようなシステムを分析することが可能になる。

ウラジーミル・ゲオルギエヴィチ・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、「我々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の一部を構成するものでもない。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きている。

• 強い人工生命（強い人工知能を参照）の立場は、「生命は特定の媒体から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。^{[ 12 ]}この見解は、フォン・ノイマンのセルオートマトンとユニバーサルコンストラクタに関する研究に根ざしており、論理ベースの機械は物理的な基盤に関係なく自己複製が可能であることを証明した。特に、トム・レイは、自身のプログラムTierraはコンピュータ内で生命をシミュレートしているのではなく、生命を合成していると宣言している。^{[ 13 ]}
• 弱体な人工生命論の立場は、化学溶液以外で「生命過程」を生み出す可能性を否定するものである。その代わりに、研究者たちは生命過程をシミュレートすることで、生物学的現象の根本的なメカニズムを理解しようと試みている。

人工生命の哲学とモデリングにおける中心的な目標は、オープンエンド進化（OEE）の実現である。これは、システムが安定した平衡状態やあらかじめ定義された終点に達することなく、斬新で複雑かつ適応的な行動や実体を継続的に生み出す能力を指す。^{[ 14 ]}研究者らは、OEEは自然生命の特徴であり、現在の人工システムはまだ完全に再現できていないと主張している。^{[ 15 ]}

ハードウェアベースの人工生命は主にロボット、つまり自律的にタスクを実行できる自動誘導型機械で構成されている。

生化学に基づいた生命は、合成生物学の分野で研究されています。これには、合成DNAの作成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」という用語の拡張です。「ウェット」人工生命に向けた取り組みは、生きた細菌であるマイコプラズマ・ラボラトリーから生きた最小細胞を工学的に作り出すこと、そして非生物的な生化学的細胞様システムをゼロから構築することに焦点を当てています。

2019年5月、研究者らは、細菌ゲノムの64個のコドンを59個のコドンに減らし、20個のアミノ酸をコードできるようにすることで、新たな合成（おそらく人工）生命体、すなわち大腸菌 の変異体を作り出すという新たなマイルストーンを報告した。^{[ 18 ] [ 19 ]}

2020年、サム・クリーグマンとダグラス・ブラキストンは、人工知能によって支援された生物学的ロボットの作成を報告した。^{[ 20 ]}

2021年、ゼノボットを開発した同じチームが、運動学的自己複製が可能な初の生物学的ロボットという、さらなるブレークスルーを報告した。従来の生物学的生殖（成長/出産）とは異なり、これらの合成生物は環境中の遊離細胞を自発的に集めて自身の新しいコピーを組み立てる。これはこれまで分子レベルでしか見られなかったプロセスである。^{[ 21 ]}

1. エージェントベースモデリングは、人工生命やその他の分野において、システムにおける創発現象を探求するために用いられている。
2. 人工知能は従来トップダウンのアプローチを採用してきたが、ALifeは一般的にボトムアップのアプローチを採用している。^{[ 24 ]}
3. 人工化学は、 ALifeコミュニティ内で化学反応のプロセスを抽象化するための手法として始まった。
4. 進化アルゴリズムは、最適化問題に適用された弱いALife原理の実践的な応用例です。ALifeの手法を取り入れたり、ALifeの手法に非常に近い形で応用され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、食料を見つける能力、繁殖する能力、あるいは死を回避する能力ではなく、問題を解決する能力によって明示的に定義している点にあります。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。
   • アリコロニー最適化
   • 細菌コロニーの最適化
   • 遺伝的アルゴリズム
   • 遺伝的プログラミング
   • 群知能
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とは、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で構成されるコンピュータシステムのことです。
6. 進化芸術は、人工生命の技術や手法を用いて、新たな芸術形態を創造する。
7. 進化音楽は同様の手法を用いるが、視覚芸術ではなく音楽に適用される。
8. 生命の起源や自然発生説においても、人工生命の手法が用いられることがある。
9. 量子人工生命とは、量子アルゴリズムを人工生命システムに応用する技術である。

人工生命は物議を醸す歴史をたどってきた。ジョン・メイナード・スミスは1994年に、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。^{[ 25 ]}マリオ・ブンゲは、計算主義に対する広範な批判の一環として、強い人工生命の考え方を批判した。彼は、強い人工生命の支持者は、シミュレーションとシミュレーションされているプロセスとの区別を誤って消し去っていると書いた。彼は弱い人工生命プログラムに対してはそのような異議を唱えなかった。^{[ 26 ]}

• レヴィ、スティーブン（1992）。人工生命：コンピュータと生物学が出会う最前線からの報告。クノップ・ダブルデイ。ISBN 978-0679743897。

• 国際人工生命学会
• MIT Press発行の『Artificial Life』誌
• 人工生命研究所、仮想環境研究所
• ビバイツ・プロジェクト
• 遺伝子プール