主题:【请教】关于生物的Self-Adaptive行为的知识和在计算机方面 -- 梦里依稀
的应用。
最近在看关于计算机,网络 Self Configure/Adaptive 方面的东西,理论方面接触到一些关于模仿生物行为的内容,如Artificial Life,Complex System 等等。
比如,生物能够很好的适应环境,对信息的处理是很分布,多元的,某些个别Sensor的失效不会导致整个系统的崩溃,会有其他的组织代偿。
哪位,比如对这方面比较有研究,能否谈谈,生物方面的,主要是对生物行为的研究和认识,而在CS方面,则是模仿。两方面都有兴趣探讨一下。
rodger嘉宾是学生物的,老铁好像也是吧? 能否指教一二。
软物质材料也是新兴研究领域,
生物组织的self-assembly,
不过的确是非常有意义的方向。
是认识非物理性科学的一条大门。
有空会做一点基本常识的介绍。
比如MDP(Markov Decision Process)之类的?有没有综述文章?我好看个大概意思。
别等什么高手拉,在这里谦虚可不是什么美德。
的综述
主要从Artificial Life和传统人工智能 (Artifical Intelligentce)的区别着眼。
这更多的是一个Architecture而不是具体数学模型的问题。
这篇文章有点老了(大约十年以前吧),而且我不太喜欢,感觉它说话“假大空”。该文主要探讨了两个问题,(single) agent如何选动作(planning),和如何学习(learning,也就是自适应的来源)。这两个方面,近年都有很大的发展。作者提出的大多数问题(除了社会性),都有了一定的解决方案。与该文的区别,在于有很坚实的数学基础,就是我提到的MDP,也是文中提到的reinforcement learning的基础。我之所以强调数学基础,是因为吹牛谁都会,能不能做出来是另一回事,做出来了能否证明其合理性而不是瞎猫撞到死老鼠又是另一回事。
我的疑惑是,该文似乎对梦姑娘的需求不完全对路,因为你似乎很强调社会性,也就是multi-agents的共同作用。文中对emergent behaviour只是一带而过,没有展开来谈。感觉那才是artificial life的精华所在。那个方面我不熟悉。
刚接触这些东西,也不是很清楚这些个玩意是否适合我手里需要解决的问题,只是觉得作为一个和biology有关的前沿科学,很有意思。
看来小筑比我熟阿,讲讲看拉。
Gary William Flake:2000,《The Computational Beauty of Nature--Computer Explorations of Fractals, Chaos, Complex Systems, and Adaptation》
CAS这东西10年前颇兴了一阵子,最近好像动静不大。关键是What are you going to do? what kind of model are you going to construct? what is your main goal?
http://www.swarmagents.com/
对计算机,数学一窍不通的,那敢乱说话。
不过,的确这方面生物学有其极其特殊之处。可以说是指出了新的方向,虽然还很模糊。
等我安排妥当时间,一定好好谈谈。为了回国腐败,最近要赶很多试验,只能等一下了。
neuroscience里的signal transduction 和synaptic plasticity可能也有点关系吧。
记得以前的人工智能搞了什么学习机之类的东西,除了逻辑运算之外,不知还有点啥,望高手指点一二。
很多问题正在研究当中,得出结论的还很少。就我知道的说一点吧。
生物系统显然是一个成功的系统,毕竟是经过几亿年进化的结果,自然界尝试了无数种模式,其中决大多少被淘汰,保留下来的无疑都是成功者。所以向生物系统学习可以让我们少走很多弯路。
计算机方面模仿生物,我所知道学得最象也最成功的应该是遗传算法,也有叫进化算法的。至于计算机神经网络最多只能说是学了个皮毛,和真正的神经网络差得太远。
生物系统的网络无疑是非常有特色的,比如大量的单元是并行的,冗余程度相当高,同时也相当稳健。对于生物系统网络的研究,最早可能还是生态系统的研究,很多年以前我就看到过不知是Nature还是science上关于生态系统稳健性研究的论文。神经网络的研究也是比较早的,也比较深入,同时难度也很大,模拟神经网络还有很长的路要走。近年来对于代谢网络、免疫网络和基因网络的研究发展很快。这些都属于系统生物学的内容,这些方面的研究很可能在今后10年内形成一个高潮,这个问题以后我有时间再展开吧。
这里需要提一下Santa Fe Institute,对复杂系统研究感兴趣的人对这个名字估计是如雷贯耳。实际上SFI对于生物系统的研究一直都非常重视,他们早期最出名的就是Artificial Life,他们好几个focus area都是和生物系统相关的。特别是有一个Computation in Physical and Biological Systems,就是研究如何学习生物系统来提高计算机的效能。你可以看看他们的book list,估计有不少你会感兴趣。
对代谢网络和基因网络特性感兴趣的朋友可以参考下面两篇文献:
Robustness against mutations in genetic networks of yeast. Nature Genetics 2000. 24:355-361
The small world inside large metabolic networks. Proc. R. Soc. Lond. B, 2001. 268:1803-1810.
这两篇的第一作者都是Andreas Wagner,此人也是SFI的成员。
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今年就在做这个东西,实现一个ant-sorting algorithm,就是蚂蚁搬东西的系统,简单的说就是一群蚂蚁冲出去很快就能把泥土,食物,和蚁卵分开,但是这种分类并没有一个"神"在后面操纵,蚂蚁只是按自己本能行动,但是集体起来就象有某种单独意识一样,比如象matrix里的optus群。
找了不少article和conference paper,说得好的很多,但做起来头大得很,每个理论都说得头头是道,一实现起来就发现根本不是那么回事,而且一个人写程序很容易就有意无意的变成了那个"神",刚想出一个算法,仔细一想,不还是变相指导了蚂蚁吗?照这样发展下去,我恐怕要去信教了