Artificial Life (ALIFE) presentación para el Foro de Innovación Tecnológica de la Universidad Galileo

1. Artificial Life:
Beyond
Artificial Intelligence
Egdares Futch H. @efutch

2. InteligenciaArtificial vs.VidaArtificial
Ciencias Cognoscitivas:
Estudiamos el cerebro para entender la inteligencia
Inteligencia Artificial:
Construimos un cerebro para entender la inteligencia
Biología:
Estudiamos organismos vivos para entender la vida
Vida Artificial:
Construimos un organismo vivo para entender la vida
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3. Vida Artificial e InteligenciaArtificial: relaciones
cercanas
• “Vivir y superarse en un entorno cambiante e incierto
requiere al menos una inteligencia rudimentaria”
• Sin embargo, Alife está enfocada en sistemas que puedan replicar la
naturaleza y sus leyes, mientras que AI está más enfocada en replicar la
inteligencia humana -> psicología
• AI es más top-down, basado en controladores centralizados que toman
decisiones basados en todos los aspectos del entorno global
• ALife es típicamente bottom-up, con agentes de bajo nivel que interactúan
entre sí, afectando su entorno local
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4. Temas de estudio de la ALife
• Propiedades de los seres
vivos
• Orígenes de la vida
• Autonomía
• Auto-organización
• Adaptación
• Vida en diferentes escalas
• Ecología
• Sociedades artificiales
• Comportamiento
• Biología computacional
• Química artificial
• Entendimiento y uso dado
por los seres vivos
• Información
• Tecnologías para sostener vida
• Arte
• Filosofía
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5. Vida Artificial: un enfoque abstracto de la vida
ALife se enfoca en la función, no en la implementación
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Infecta organismos
Infecta computadoras
Transmite información
Transmite información

6. Historia de laVida Artificial
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Fuente: “The past, present, and future of artificial life”, Aguilar, et.al.

7. Algo de historia
• 200AC – 1500DC: Herón de Alejandría, automata mecánicos
• 1732: el pato artificial deVaucanson
• 1950 – 1990: Computadoras. Máquinas autorreplicantes deVon Neumann,
algoritmos genéticos de Barricelli, automata celulares
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8. Nacimiento de la ALife moderna
• 1960s:The Game of Life de Conway, un automaton celular
• 1980: Chris Langton acuña el término “Vida Artificial”
• “El estudio de sistemas hechos por el hombre, que muestran comportamientos
característicos de los sistemas vivos naturales”
• “El estudio de la vida natural, donde la naturaleza incluye a los humanos y sus artefactos”
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1. Una célula viva con menos de dos vecinos
vivos muere (subpoblación)
2. Una célula viva, con dos o tres vecinos
vivos pasa a la siguiente generación
3. Una célula viva con más de tres vecinos
vivos muere (sobrepoblación)
4. Una célula muerta, con tres vecinos vivos,
se convierte en una célula viva
(reproducción)

9. ¿Qué es Alife?
• Estudio interdisciplinario de la vida y sus procesos,
enfocado en las características esenciales
• Entender a los seres vivos sintetizando formas
simples de ellos
•Soft Alife: simulaciones digitales
•Hard Alife: implementaciones en hardware
•Wet Alife: sintesis bioquímica
•Art Alife: visualizaciones
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10. Soft (ware) ALife

11. Soft(ware) - Avida
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Conceptos interesantes
Basados en el softwareTierra,
ejecuta organismos digitales
capaces de replicarse y
evolucionar
Plataforma para estudiar la
biología evolutiva
Han evolucionado operadores
básicos

12. Soft(ware) – Evolución digital de soft robots
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Conceptos interesantes
Evolución de características
para optimizar el movimiento
en un medio fluido
Aparecen características como
tejido no muscular, para apoyo
de los músculos
Simetría y modularidad como
características emergentes, sin
ser recompensadas
Migrar de agua a tierra <->
tierra a agua

13. Soft(ware) – Dinámicas de enjambres con Boids
13 7/17/2022 FIT GT 2020 - #redefiniendolatecnologia
Conceptos interesantes
Boids (BirdOIDS) modelan el
comportamiento de un
enjambre de insectos o
bandadas de aves
Aplicación de estas técnicas en
el arte: películas, iluminación
por drones
Aplicación interesante: particle
swarm optimizer, enjambres
encuentran soluciones más
rápido que unaANN

14. Hard(ware) ALife

15. Hard(ware) – Computación morfológica
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Conceptos interesantes
Dejar que el cuerpo o forma
haga la computación, en vez de
basarse en el cerebro
Modelos distribuidos, robustos,
se usan las propiedades físicas
en vez de controlarlas
Modelos de Reservoir
Computing, especialmente
para controlar soft robots o
dispositivos cuánticos

16. Hard(ware) ALife – C. Elegans robot
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Conceptos interesantes
Se mapeó completamente la
red neuronal, el connectome y
las células de un gusano C.
Elegans, de aproximadamente
1mm de tamaño, y se
implementó en un robot que
“vive” como si fuera un gusano

17. Video: OpenWorm project
17 7/17/2022 FIT GT 2020 - #redefiniendolatecnologia
Conceptos interesantes
302 neuronas mapeadas en el
connectome, controlando 1,000
células
Comportamientos primitivos
Comportamientos complejos

18. Wet(ware) ALife

19. Wet(ware) Alife - Protocélulas
• Simulación digital de células artificiales modeladas sobre compuestos
químicos
• Se introduce el concepto de la autopoiesis – auto - creación
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20. Wet(ware) - Autopoiesis
• Mantenerse a sí mismo por medio de la autocreación
• Sistemas que tienen nacimiento y muerte pero mantienen su forma en el
intermedio, aún cuando sus componentes internos se obtienen y renuevan del
mismo entorno que los rodea
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21. Wet(ware) Alife – Inteligencia impresa sobre la
química
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Conceptos interesantes
Recorrido “inteligente” de un
laberinto
Movimiento basado en
propiedades químicas
Búsqueda de la meta basada en
propiedades químicas

22. Otros resultados en
la investigación de la
ALife

23. Evolución – Algoritmos Genéticos (GA)
• Algoritmos para optimización, inspirados en el proceso de selección natural
• Escoge soluciones candidatas las cuales cuentan con características
codificadas (cromosoma) que pueden ser alteradas, mutadas o cruzadas a lo
largo de varias generaciones
• Un proceso de evaluación escoge a las mejores soluciones y las lleva a una
siguiente generación, descartando los peores resultados
• Casos
• Diseño de antena para NASA
• Jugando Q*Bert de Atari por medio de un GA en vez de usar Deep Learning
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24. Casos de GA: Q*Bert y la antena NASA STS5
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25. La belleza algorítmica de las plantas
• En 1968, Aristid Lindenmeyer definió los
L-systems como un modelo para
describir el comportamiento de las
células de las plantas y modelar sus
procesos de crecimiento
• L-systems consisten en una gramática
formal, que incluye símbolos, reglas o
producciones para extender los símbolos
a strings, un axioma base y mecanismos
para traducir los strings a
representaciones geométricas
25 7/17/2022 FIT GT 2020 - #redefiniendolatecnologia

26. El futuro del ALife

27. ¿Que viene para Alife?
• La comunidad de Alife ha definido 14 preguntas que aún
quedan por resolver:
• Generar un proto-organismo molecular in vitro
• Trasladar a una vida en una química artificial in silico
• Determinar si organismos vivos organizados en una forma nueva
pueden existir
• Simular un organismo unicelular por toda su vida
• Demostrar la aparición de la inteligencia en un Sistema ALife
• Evaluar la influencia de las máquinas en la siguiente transición
evolucionaria
• Establecer principios éticos de la ALife
27 7/17/2022 FIT GT 2020 - #redefiniendolatecnologia

28. ¿Que viene para Alife?
• La comunidad de Alife ha definido 14 preguntas que aún
quedan por resolver:
• Generar un proto-organismo molecular in vitro
• Transicionar a vida en una química artificial in silico
• Determinar si organismos vivos organizados en una forma nueva
pueden existir
• Simular un organismo unicelular por toda su vida
• Demostrar la aparición de la inteligencia en un Sistema ALife
• Evaluar la influencia de las máquinas en la siguiente transición
evolucionaria
• Establecer principios éticos de la ALife
28 7/17/2022 FIT GT 2020 - #redefiniendolatecnologia

29. ¿Podremos subir nuestra conciencia/connectome a
la Nube?
29 7/17/2022 FIT GT 2020 - #redefiniendolatecnologia

30. ¿Qué esperas hacer con
ALife?
#redefiniendolatecnologia
efutch@gmail.com