論文の概要: Emergence in artificial life
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03216v1
- Date: Fri, 30 Apr 2021 16:40:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-11 08:35:37.791854
- Title: Emergence in artificial life
- Title（参考訳）: 人工生命の創発
- Authors: Carlos Gershenson
- Abstract要約: 出現は複雑なシステムの特徴の1つとして識別されました。
生命は複雑な分子の相互作用から生まれると言えるでしょう。
アライフシステムはそれほど複雑ではなく、ソフト(シミュレーション)、ハード(ロボット)、ウェット(プロトセル)などである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Concepts similar to emergence have been used since antiquity, but we lack an
agreed definition of emergence. Still, emergence has been identified as one of
the features of complex systems. Most would agree on the statement "life is
complex". Thus, understanding emergence and complexity should benefit the study
of living systems. It can be said that life emerges from the interactions of
complex molecules. But how useful is this to understand living systems?
Artificial life (ALife) has been developed in recent decades to study life
using a synthetic approach: build it to understand it. ALife systems are not so
complex, be them soft (simulations), hard (robots), or wet (protocells). Then,
we can aim at first understanding emergence in ALife, for then using this
knowledge in biology. I argue that to understand emergence and life, it becomes
useful to use information as a framework. In a general sense, emergence can be
defined as information that is not present at one scale but is present at
another scale. This perspective avoids problems of studying emergence from a
materialistic framework, and can be useful to study self-organization and
complexity.
- Abstract（参考訳）: 出現に類似した概念は古代から用いられてきたが、出現の定義には一致していない。
それでも、出現は複雑なシステムの特徴の1つとして認識されている。
ほとんどが「人生は複雑だ」という意見に同意している。
したがって、出現と複雑さを理解することは、生体システムの研究に役立つだろう。
生命は複雑な分子の相互作用から生まれると言える。
しかし、これが生きたシステムを理解するのにどれくらい役立つのか?
人工生命(ALife)は、合成アプローチを用いて生命を研究するために、ここ数十年で開発された。
ALifeシステムは、ソフト(シミュレーション)、ハード(ロボット)、ウェット(プロトセル)など、それほど複雑ではない。
次に、まず生命の出現を理解することを目指して、生物学でこの知識を利用する。
私は、出現と生活を理解するために、情報をフレームワークとして使うのが役に立ちます。
ある意味では、出現はあるスケールに存在するが別のスケールに存在する情報として定義することができる。
この視点は物質主義的な枠組みから創発を研究する問題を避け、自己組織化と複雑性を研究するのに有用である。
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