人工生命仿真研究綜述

進(jìn)化計(jì)算方法在過去的30年中，進(jìn)化原則被廣泛應(yīng)用于許多計(jì)算機(jī)研究領(lǐng)域。3月，萊瑟霍夫采用了進(jìn)化策略，并被認(rèn)為是第一個(gè)應(yīng)用進(jìn)化理論的項(xiàng)目。隨后,Fogel在1966年利用進(jìn)化規(guī)劃(EvolutionaryProgramming)對有限狀態(tài)機(jī)進(jìn)行優(yōu)化,1975年由Holland提出了遺傳算法(GeneticAlgorithms)。所有這些進(jìn)化計(jì)算的計(jì)算模型都源于19世紀(jì)著名的生物學(xué)家達(dá)爾文的《物種起源》。進(jìn)化計(jì)算比其他問題求解方法有如下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)。1)可以在對問題的背景知識(shí)了解很少的情況下使用該方法。例如,對于函數(shù)優(yōu)化問題,進(jìn)化算法與別的求解方法不同,無需了解函數(shù)的一階或二階導(dǎo)數(shù)以及是否連續(xù)等知識(shí)。它只需知道如何近似地判斷目標(biāo)函數(shù)的相對優(yōu)劣即可。2)進(jìn)化計(jì)算不容易陷入局部最優(yōu)。因?yàn)檫M(jìn)化計(jì)算保持了候選解的一個(gè)群體,并且在搜索先前產(chǎn)生優(yōu)秀個(gè)體的區(qū)域和未知區(qū)域之間采取了一種平衡。3)進(jìn)行計(jì)算可以運(yùn)用于有噪音或不穩(wěn)定的目標(biāo)函數(shù)。這種優(yōu)點(diǎn)使得進(jìn)化計(jì)算更適宜于廣域的問題求解,特別是當(dāng)目標(biāo)問題中隱含某些生物學(xué)特征時(shí),尤為合適。例如,智能和自適應(yīng)的能力。人工生命則是進(jìn)化計(jì)算在計(jì)算機(jī)仿真學(xué)上的全新應(yīng)用,它是利用進(jìn)化論的原理,在計(jì)算機(jī)中創(chuàng)建類似生命的實(shí)體。1994年,《人工生命》的出版表明該領(lǐng)域已成為計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)活躍分支。1.1創(chuàng)建人造系統(tǒng)的方法人工生命的定義在許多文章和書中都可以找到。不過,還沒有一種普遍接受、一致認(rèn)同的觀點(diǎn)。最流行的觀點(diǎn)是:人工生命是對展示自然生命系統(tǒng)行為特征的人造系統(tǒng)的研究。創(chuàng)建人造系統(tǒng)的方法有三種:有機(jī)件、軟件和硬件。第一種方法使用人造和人控制的有機(jī)分子建造人工系統(tǒng);第二種則是計(jì)算機(jī)軟件仿真;第三種由自主式機(jī)器人實(shí)現(xiàn)。人工生命的方法通常分為兩種:弱方法和強(qiáng)方法。在弱方法中,人工生命程序被用來仿真已知存在的有機(jī)體,以便于理解真實(shí)有機(jī)體。而在強(qiáng)方法中,則是通過創(chuàng)造人工生命來搜索地球上存在或不存在的生命世界。本文僅限于討論人工生命的軟件模型。1.2基于個(gè)體的模型與基于全局許多生態(tài)學(xué)模型都假設(shè)群體中的所有個(gè)體是相同的,或者可以用群體中個(gè)體的平均值來描述群體現(xiàn)象。因此,許多進(jìn)化模型和生態(tài)學(xué)模型一樣,也假設(shè)群體中個(gè)體的相互作用是相似的。不過,這些假設(shè)經(jīng)常是違背自然規(guī)律的。許多生態(tài)學(xué)家和進(jìn)化生物學(xué)家開發(fā)出來了基于個(gè)體的模型,以特別強(qiáng)調(diào)個(gè)體區(qū)別和局部相互作用。基于個(gè)體的模型有兩種類型:(1)分布式模型和(2)結(jié)構(gòu)化模型。分布式模型通過收集具有相同特征的個(gè)體來考察個(gè)體的區(qū)別。而結(jié)構(gòu)化模型則記錄群體中所有個(gè)體的行為,以綜合考察個(gè)體差異和局部相互作用。在基于個(gè)體的結(jié)構(gòu)化模型中,針對群體級(jí)的假設(shè)(例如群體中的特征分布的形狀和空間分布)要比分布式模型中的少得多。在某些結(jié)構(gòu)化模型中,群體現(xiàn)象可以由單獨(dú)編程的個(gè)體行為呈現(xiàn)。概括地說,基于個(gè)體的結(jié)構(gòu)化模型可以看作是人工生命。事實(shí)上,某些模型既可以當(dāng)作基于個(gè)體的模型,也可以看作是人工生命。不過,Langton指出人工生命與基于個(gè)體的模型有以下幾點(diǎn)區(qū)別。1)人工生命由設(shè)定單個(gè)個(gè)體行為的簡單程序的群體組成。2)各程序呈松耦合結(jié)構(gòu),系統(tǒng)沒有主控程序。3)每個(gè)程序都描述了簡單個(gè)體在局部交互過程中的反應(yīng)方式。4)系統(tǒng)中不包含任何指定全局行為的規(guī)則,因此任何由個(gè)體交互作用而產(chǎn)生的全局行為都是不可預(yù)見的。據(jù)此說法,人工生命的成功取決于由個(gè)體交互作用產(chǎn)生的新的全局行為。基于個(gè)體的模型與Langton的人工生命都采用相同的由底向上的方法,該方法認(rèn)為實(shí)體間的行為和相互作用結(jié)果是低級(jí)實(shí)體與全局模式的起源。人工生命是由不包含全局行為規(guī)則的個(gè)體模型構(gòu)成的。某些基于個(gè)體的模型被用于測試已知的生物學(xué)問題。因此,其結(jié)果可能出現(xiàn)在已知生物體的參數(shù)空間范圍之內(nèi)。與之相反,某些人工生命模型并不以已知的生物學(xué)問題為起點(diǎn),而是涉及新的全局模式,這些模式不一定與生物學(xué)現(xiàn)象相關(guān)。另外,人工生命經(jīng)常是針對無限定條件的仿真,因而其結(jié)果和規(guī)則隨時(shí)間不斷變化,而完全不可預(yù)測。因此基于個(gè)體的模型與人工生命是緊密相關(guān)的,有時(shí)還是完全一致的,但是對人工生命研究者來說,突現(xiàn)是生命的要素,所以實(shí)現(xiàn)人工生命需要突現(xiàn)。作者認(rèn)為人工生命是基于個(gè)體模型的一個(gè)特例。所以,廣義地認(rèn)為,利用包括基于個(gè)體模型的人工系統(tǒng)來探究生命可以看作是人工生命。2.2不可預(yù)測性的嚴(yán)格限制如上所述,人工生命的關(guān)鍵概念就是突現(xiàn)。不過,對于不同的科學(xué)領(lǐng)域,甚至不同的研究者來說,突現(xiàn)的定義都可能不同。Allen和Starr的定義認(rèn)為突現(xiàn)屬性是無法從早期行為中推導(dǎo)出來的屬性。同樣在復(fù)雜性問題研究中突現(xiàn)意味著從低級(jí)行為和規(guī)則中無法預(yù)測而出現(xiàn)的高級(jí)現(xiàn)象。例如,在細(xì)胞機(jī)器人中,遵循簡單規(guī)則的相鄰細(xì)胞之間的相互作用,有時(shí)能夠產(chǎn)生一些無法從這些規(guī)則中預(yù)測的、復(fù)雜的全局模式。‘不可預(yù)測性’和‘意外現(xiàn)象’經(jīng)常被用作評估突現(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)。不過,混沌物理學(xué)家和一些哲學(xué)家聲稱‘不可預(yù)測性’不是突現(xiàn)的合適標(biāo)準(zhǔn)。意外和不可預(yù)測性僅僅意味著知識(shí)的缺乏和數(shù)據(jù)的不完整。一旦仿真結(jié)束,我們就擁有了控制仿真結(jié)果的相互作用與臨界事件的所有線索。在某些情況下,我們要以跟蹤和解釋為什么程序命令會(huì)導(dǎo)致仿真結(jié)果的事件,這就表明它們并非意外,因而也不是突現(xiàn)。因此,沒有一個(gè)完全的標(biāo)準(zhǔn)來衡量得到的結(jié)果是可預(yù)測的還是不可預(yù)測的。一些計(jì)算機(jī)科學(xué)家認(rèn)為突現(xiàn)有更多的限制。以他們的觀點(diǎn)來看,幾乎所有的人工生命仿真都不能產(chǎn)生突現(xiàn),因?yàn)橛?jì)算機(jī)程序的計(jì)算過程不能被仿真結(jié)果的規(guī)則改變。因此,獲得的結(jié)果或多或少已被編程。不過,即使不能從計(jì)算機(jī)中獲得真正的突現(xiàn),計(jì)算機(jī)程序本身也可以模擬發(fā)生在自然界中的意外現(xiàn)象。因此,Langton提出一個(gè)更加實(shí)際的定義,即突現(xiàn)是介于微觀和宏觀行為之間的反饋。Taylor將其清楚的表達(dá)如下。“全局動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)的突現(xiàn)來源于一組相互作用的實(shí)體的局部動(dòng)態(tài)行為。該全局動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定是通過在其局部操作中設(shè)定邊界條件來實(shí)現(xiàn)的。即,這些全局結(jié)構(gòu)可以‘向下延伸至’它們自身的物理支撐,并且不斷地調(diào)整以達(dá)到自身的全局目標(biāo)。這種從局部到全局再返回局部的中間級(jí)的反饋周期是生命的本質(zhì),而且是理解其起源、進(jìn)化和多樣性的關(guān)鍵。”這樣,突現(xiàn)可以伴隨全局結(jié)構(gòu)的形式出現(xiàn),而其結(jié)構(gòu)的邊界條件受到局部動(dòng)態(tài)操作的限制和改變。因?yàn)橥ㄟ^中間級(jí)的反饋周期,模式的出現(xiàn)不能從其初始程序中輕易地預(yù)測到,因此,全局模式是自然出現(xiàn)的。通過創(chuàng)建自繁殖實(shí)體可以獲得實(shí)現(xiàn)。本文遵循突現(xiàn)的這個(gè)定義,不過突現(xiàn)問題本身是非常重要的,而且需要進(jìn)一步的加工。2人工鳥的仿真生態(tài)學(xué)和進(jìn)化論假設(shè)的試驗(yàn)涉及真正的生物體。真正的生物體顯示出復(fù)雜的行為,而且有時(shí)候其繼承行為也同樣復(fù)雜。為了仿真真正的生物體,應(yīng)該有兩方面的模型。首先,人工生命仿真是對控制人體行為和相互作用的規(guī)則的搜索過程,這些規(guī)則產(chǎn)生了自然界中存在的突現(xiàn)模式。其次,真正生物體的特征和環(huán)境在人工個(gè)體中被當(dāng)作參數(shù)作用,以比較同真正生物體的進(jìn)化和生態(tài)學(xué)現(xiàn)象的區(qū)別。這兩種方法不是相互排斥的。人工鳥Boid是人工生命的第一種情形的一個(gè)實(shí)例。鳥群是有組織的,因此這群鳥的行為似乎是由鳥群自身控制的。不過,鳥群的飛行模式可以通過人工鳥來仿真,這種只有三個(gè)簡單規(guī)則的人工鳥個(gè)體通過與相鄰鳥的相互作用來實(shí)現(xiàn)鳥群的飛行仿真。另外,幾個(gè)研究小組對控制個(gè)體相互作用,從而導(dǎo)致螞蟻社會(huì)組織行為的規(guī)則進(jìn)行了研究。下面兩個(gè)研究可以作為第二種情形的例子。Toquenaga等人研究了豆類象鼻蟲的競爭。他們的研究包括三個(gè)領(lǐng)域:自然界、實(shí)驗(yàn)室和人工的。在自然界有兩種類型的競爭:混奪和爭奪。在爭奪競爭中,處于支配地位的個(gè)體通過干預(yù)其下屬來獨(dú)占有限的資源。而在混奪競爭中,所有的競爭者分享和競爭有限的資源。通過對自然界的觀察,Toquenaga等人假設(shè)混奪競爭在大的豆中進(jìn)化,而爭奪競爭在小的豆中進(jìn)化。瓶子試驗(yàn)驗(yàn)證了這種假設(shè)。另外,他們通過遺傳算法實(shí)現(xiàn)人工生命仿真。更進(jìn)一步的人工生命研究表明,意外的因素(例如幼蟲進(jìn)入豆粒中心區(qū)域的行為)在競爭類型的進(jìn)化當(dāng)中扮演了重要的角色。RAM系統(tǒng)同樣對群體行為和進(jìn)化的模型進(jìn)行了研究。在該系統(tǒng)中,通過對生物體加入一些特征來實(shí)現(xiàn)人工生命個(gè)體的原型,從而解釋有關(guān)真正生物體的假設(shè)。2.1偽自參考系統(tǒng)人工生命研究者創(chuàng)建自繁殖程序是為了解決無限回歸悖論。自繁殖程序必須包含對其自身的說明,以及對說明的說明等等。該領(lǐng)域的先驅(qū)是馮·諾依曼通過細(xì)胞自動(dòng)機(jī)模型首次證明了自繁殖機(jī)器的想法。許多計(jì)算機(jī)科學(xué)家運(yùn)用該原型生成了自繁殖實(shí)體和復(fù)雜的系統(tǒng)。自繁殖過程可能是對Langton的突現(xiàn)定義的最適合的表示方法。自繁殖與自參考的關(guān)系非常密切。自參考系統(tǒng)的信息流在它開始運(yùn)行之后是封閉的。通過從系統(tǒng)外部提供連續(xù)的信息流可以建立偽自參考系統(tǒng)。例如,在人工生命研究中螞蟻跟蹤行為被認(rèn)為是一個(gè)很好的關(guān)于意外系統(tǒng)的例子。系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí),要在領(lǐng)域空間內(nèi)撒上糖粒來作為資源。螞蟻在開始時(shí)的覓食行為是隨機(jī)的。在足跡激素的幫助下,它們遲早會(huì)發(fā)現(xiàn)糖粒并形成足跡。在糖粒耗盡之后這些足跡就會(huì)消失。然后螞蟻們又會(huì)重新開始隨機(jī)覓食。但是該系統(tǒng)沒有一個(gè)閉合的自參考循環(huán)。從發(fā)現(xiàn)資源到耗盡資源是一個(gè)單向的過程,只能通過再次引入新的資源分布來重新開始。真正的自參考系統(tǒng)應(yīng)該綜合資源再生過程與螞蟻覓食的行為。遺憾的是大多數(shù)弱方法和強(qiáng)方法人工生命研究對資源限制條件的規(guī)定都不成功。2.2添加大量的更新并進(jìn)行追蹤遺傳算法(GA)同樣是一個(gè)自參考的模型。它主要被用作工程優(yōu)化問題的領(lǐng)域搜索技術(shù)。許多人工生命模型都采用GA來創(chuàng)建進(jìn)化系統(tǒng)。簡單GA包含固定長度的位串(例如1001001110的二進(jìn)制串?dāng)?shù)據(jù)),并且在位串上執(zhí)行位反轉(zhuǎn)(點(diǎn)變異,即從1變到0或者從0變到1)和位交換(雜交,例如,兩個(gè)位串1-1111和0-0000產(chǎn)生新的串1-0000和0-1111)。每個(gè)串或者一對串根據(jù)其適應(yīng)值進(jìn)行繁殖,而新生的后代就是變異和復(fù)合的目標(biāo)。和其他強(qiáng)魯棒性的優(yōu)化技術(shù)一樣,GA的幾個(gè)改進(jìn)版本也被用于建立無限進(jìn)化。應(yīng)該注意到在GA系統(tǒng)的介紹中,經(jīng)常混淆了染色體和DNA。不過,這種混淆現(xiàn)在已經(jīng)對GA和分子生物學(xué)起到了積極的作用(例如,不一致進(jìn)化)。3計(jì)算機(jī)仿真中的一些重要意義自然選擇通過對‘媒介’(或稱反應(yīng)器)的選擇產(chǎn)生不同的‘復(fù)制器幸存者’。復(fù)制器是利用復(fù)制將其信息直接傳遞給下一代的實(shí)體。而媒介是與環(huán)境相互作用的實(shí)體,它們可以影響復(fù)制的結(jié)果。在生態(tài)學(xué)中,基因是復(fù)制器,而生物個(gè)體則為媒介。對人工個(gè)體的自然選擇可以產(chǎn)生優(yōu)化的遺傳基因,因而可以在人工世界中對自然選擇理論進(jìn)行測試。Ray的Tierra是一個(gè)著名的通過作用于人工個(gè)體的自然選擇而實(shí)現(xiàn)的人工生命進(jìn)化仿真。Ray編寫了自繁殖程序,這些程序在計(jì)算機(jī)中競爭存儲(chǔ)器空間和時(shí)間。它同時(shí)還在程序中運(yùn)用了變異以創(chuàng)建變種。因此,該程序可以看作是復(fù)制器,它把其自身復(fù)制到存儲(chǔ)器的其他地址,而且由于它同時(shí)還與其他程序競爭存儲(chǔ)器空間,因而也可以看作是媒介。這些仿真給進(jìn)化生物學(xué)提供了重要的指導(dǎo)意義。因此,人工生命可以模擬自然選擇的過程,以及驗(yàn)證進(jìn)化過程中的動(dòng)力學(xué)現(xiàn)象。突現(xiàn)、自組織和復(fù)雜性是十分普遍的問題,不僅對生物學(xué),對其他的科學(xué)領(lǐng)域也一樣。最近,計(jì)算機(jī)科學(xué)家已經(jīng)開始對復(fù)雜性表現(xiàn)出濃厚的興趣。一些科學(xué)家認(rèn)為通過使用人工生命仿真和協(xié)同進(jìn)化的軍備競賽可以導(dǎo)致混沌。目前還難以證明該概念對實(shí)際的生物體有什么重要意義。不過,人工生命的研究可能提供線索,揭示該概念的意義所在。由底向上方法的基本原理以及人工生命仿真中的突現(xiàn)與等級(jí)關(guān)系問題是密切相關(guān)的。生態(tài)學(xué)和進(jìn)化領(lǐng)域的研究者對等級(jí)關(guān)系有著濃厚的興趣。傳統(tǒng)假設(shè)認(rèn)為自然界的實(shí)體形成嵌套等級(jí),而每個(gè)層次都有規(guī)則來解釋其自身的現(xiàn)象。不過,自然界并不是嵌套,而且在較高層次發(fā)生的現(xiàn)象可能是由其他多個(gè)層次的相互作用產(chǎn)生的。因此,很難使用數(shù)學(xué)理論來解釋不同層次之間的關(guān)系。人工生命對于研究各層次之間的關(guān)系是一種合適的工具。與上面的例子一樣,還有許多重要的一般性概念也是用傳統(tǒng)方法難于測試的,而且更加難于將這些理論用于真正的生物體(例如轉(zhuǎn)移平衡理論、強(qiáng)調(diào)的飽和以及性別進(jìn)化等)。對于這些情形,人工生命仿真方法可能是一個(gè)突破口。4人工生命仿真的局限某些與人工生命發(fā)展相關(guān)的問題是和基于個(gè)體的模型相同的。計(jì)算機(jī)仿真程序的有效性往往是不容易檢測的。同樣,也不容易解釋其所以然。特別對于人工生命仿真而言,其獲得結(jié)果是難以從程序中預(yù)測的。因此,要確定其仿真結(jié)果究竟是真正的突現(xiàn)還是由未知的不相干因素導(dǎo)致的也是一件困難的工作。在生態(tài)學(xué)和進(jìn)化論中,對原因的研究非常重要。所以,檢驗(yàn)是由局部規(guī)則導(dǎo)致全局模式,還是由全局模式本身在導(dǎo)致其自身的出現(xiàn)是很有必要的。如前所述,一些人工生命研究者基于如何獲得突現(xiàn)來評估仿真。不過,過分強(qiáng)調(diào)突現(xiàn)對使用仿真來解釋生物現(xiàn)象可能會(huì)帶來麻煩。在無限制條件的仿真中,幾乎所有的參數(shù)都受制于不可預(yù)測的因素。從仿真獲得的結(jié)果可能與生物學(xué)問題沒有任何關(guān)系。相反,為了更加實(shí)際地測試生物學(xué)問題,研究者將更多的信息編入計(jì)算機(jī)中,因此仿真將不再是無限制和不可預(yù)測的。在缺少從生命體中獲得足夠信息的情況下,