論文の概要: There's Plenty of Room Right Here: Biological Systems as Evolved,
Overloaded, Multi-scale Machines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10675v1
- Date: Tue, 20 Dec 2022 22:26:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-22 15:39:58.134432
- Title: There's Plenty of Room Right Here: Biological Systems as Evolved,
Overloaded, Multi-scale Machines
- Title（参考訳）: 進化、過負荷、マルチスケールマシンとしての生物システム(動画あり)
- Authors: Joshua Bongard and Michael Levin
- Abstract要約: 我々は、カテゴリ間のハードバウンダリを放棄し、オブザーバに依存した実践的な視点を採用することによって、有用な道が先延ばしされることを論じる。
バイオメディカルまたはバイオエンジニアリングの目的のために生体システムを再形成するためには、複数のスケールでそれらの機能の予測と制御が必要である。
我々は,メソスケールイベントの理解を改善するために,進化・設計されたシステムによって実行される計算のためのオブザーバ中心のフレームワークを論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The applicability of computational models to the biological world is an
active topic of debate. We argue that a useful path forward results from
abandoning hard boundaries between categories and adopting an
observer-dependent, pragmatic view. Such a view dissolves the contingent
dichotomies driven by human cognitive biases (e.g., tendency to oversimplify)
and prior technological limitations in favor of a more continuous, gradualist
view necessitated by the study of evolution, developmental biology, and
intelligent machines. Efforts to re-shape living systems for biomedical or
bioengineering purposes require prediction and control of their function at
multiple scales. This is challenging for many reasons, one of which is that
living systems perform multiple functions in the same place at the same time.
We refer to this as "polycomputing" - the ability of the same substrate to
simultaneously compute different things. This ability is an important way in
which living things are a kind of computer, but not the familiar, linear,
deterministic kind; rather, living things are computers in the broad sense of
computational materials as reported in the rapidly-growing physical computing
literature. We argue that an observer-centered framework for the computations
performed by evolved and designed systems will improve the understanding of
meso-scale events, as it has already done at quantum and relativistic scales.
Here, we review examples of biological and technological polycomputing, and
develop the idea that overloading of different functions on the same hardware
is an important design principle that helps understand and build both evolved
and designed systems. Learning to hack existing polycomputing substrates, as
well as evolve and design new ones, will have massive impacts on regenerative
medicine, robotics, and computer engineering.
- Abstract（参考訳）: 生物学的世界への計算モデルの適用性は、議論の活発なトピックである。
有用な経路は、カテゴリ間の厳しい境界を放棄し、オブザーバに依存し、実用的見解を採用することによって生まれると主張する。
このような見解は、人間の認知バイアス(例えば、過度に単純化する傾向)によって引き起こされる随伴二分論と、進化、発達生物学、知的機械の研究によって必要となるより連続的で漸進主義的な見解を支持する以前の技術的制限を解消する。
生物医学やバイオエンジニアリングの目的で生体システムを再構築するには、その機能を複数のスケールで予測し制御する必要がある。
これは多くの理由から困難であり、その1つは、生体系が同時に複数の機能を実行することである。
私たちはこれを"polycomputing"と呼びます - 同じ基板が異なることを同時に計算する能力です。
この能力は生物が一種のコンピュータであるが、慣れ親しんだ線形で決定論的なコンピュータではない重要な方法である。
我々は、進化・設計されたシステムによって実行される計算のためのオブザーバ中心のフレームワークが、既に量子および相対論的スケールで行われているように、メソスケールイベントの理解を改善することを論じる。
本稿では, 生物学的・技術的多元計算の例を概観し, 同じハードウェア上で異なる関数をオーバーロードすることが, 進化と設計の両方のシステムを理解し構築する上で重要な設計原理であるという考えを発展させる。
既存のポリコンピューティング基板をハックし、新しい基板を進化させデザインする学習は、再生医療、ロボティクス、コンピュータ工学に大きな影響を与えるだろう。
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