Vie artificielle
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Vie Artificielle. Beurier Grégory LIRMM. Historique. Automate du roi Mu ( Lieh Tzu III e avt JC) Homunculus Frankenstein Automates de Vaucanson Le complexe FRANKENSTEIN !!!. Vie Artificielle.

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Vie Artificielle

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Presentation Transcript


Vie Artificielle

Beurier Grégory

LIRMM


Historique

  • Automate du roi Mu ( Lieh Tzu IIIe avt JC)

  • Homunculus

  • Frankenstein

  • Automates de Vaucanson

  • Le complexe FRANKENSTEIN !!!


Vie Artificielle

« La vie artificielle est l’étude des systèmes construits de mains d’homme qui exhibent des comportements des systèmes naturels vivants. Elle vient en complément des sciences biologiques traditionnelles, en tentant de synthétiser des comportements semblables au vivant au sein d’ordinateurs et d’autres substrats artificiels. En étendant les fondements empiriques sur lesquels la biologie est basée au-delà de la vie a base de carbone qui a évolué sur Terre, la vie artificielle peut contribuer à la biologie théorique en positionnant la vie telle que nous la connaissons au sein d’un espace plus large: la vie telle qu’elle pourrait être »

C. Langton


Qu’est que la vie ?

  • Ensemble de propriétés [Monod]

    • Téléonomie, morphogenèse, reproduction invariante

  • Extensions des propriétés [Mayr, Belin]

    • Structure, macromolécules, ADN, stabilité, évolution

  • Approche Thermodynamique [Schrödinger, Prigogine]

    • Structure dissipative

  • Autopoïèse [Maturana, Varela]

    • Réseau fermé d’éléments « auto-régénérant »


Pensée, cognitif

Systèmes Experts

Agents Rationnels

Ordinateur intelligent

Ordinateur intelligent

Gènes

Neurones

Fourmis

Calculs simples

Complément de l’approche IA Dure


Alan Turing

  • Intelligence Artificielle

    • Test de Turing

  • Idée de Morphogène

    • Travail sur les gradients

  • Machine de Turing

    • Équivalence théorique mathématique

    • Problème de Hilbert:

      • « Processus physiques  Computationnels donc calculés  sous forme de machine de Turing Universelle »


Machine de Turing

1 2 3 …

A

Si A  B, Droite

Si B  B, Gauche


Plan

  • Vie Artificielle

    • Emergence

      • Principe

      • Jeu de la vie

      • Organoids

    • Récursion et génération

      • Principe

      • Biomorphes

      • L-Systems

  • Biomimétisme

    • Comportements Sociaux

      • Principe

      • Boids

      • Optimisation colonie de fourmis

      • Stimergie

    • Algorithmes génétiques

      • Principe

      • Voyageur de commerce

    • Programmation génétique

      • Principe

      • Morphogen


Émergence

Émergence


Émergence

Jeu de la vie

  • John Conway 1970

    Principe:

1 ou + de 3 voisins  MORT

3 voisins  NAISSANCE 2-3 voisins  survie


Émergence

Vidéos et explications

  • Apparitions d’émergences

    • Gliders

    • Attracteurs Fixes, cycliques, chaotiques, étranges.

  • Simulations phénomènes physiques


Systèmes Multi-Agents

  • Extensions de la notions d’objets

  • Inspirés des insectes sociaux

  • Agents : processus de traitements d’information situés autonomes

  • Ex: Robots, virus intelligent, tour de contrôle, vous, etc.

  • MASSIVE (LOTR)


Émergence

Organoïds

Principe

Multi-agents

Fourmis

Émergence

Multi-niveaux

Récursivité


Émergence

Organoïds

Mais à quoi ça peut-il bien-t-il donc servir ?!?!?


Récursion

Organoïds

Iterative Function System


Récursion

Récursion et génération

  • Fonctions récursives

    • Ex: f(n) = f(n-1) + f(n-2) f(0) = 1 f(1) = 4

  • Fractales

    • Géométrie récursive – fonctions itératives – suites géométriques


  • Récursion

    L-Systems

    • Lindenmayer

    • Principe: idem fractales

      • Initiateur : F

      • Générateur : F[+F]F[-F]F

      • Angle : 22.5


    Récursion

    L-Systems


    Récursion

    Biomorphes

    Sélection d’individus selon la structure (RLLRLRRLRLRL)


    Biomimétisme

    Comportements SociauxIntelligence artificielle distribuée

    • Culture (fourmis, termites)

    • Régulation thermique (abeilles, termites)

    • Constructions pharaoniques (termites, fourmis)

    • Pièges démesurés (araignées)

    • Élevage (fourmis)

    • Colonisation (fourmis, abeilles, etc.)

    • Etc.

    • Il y a un bond de capacités réactives vers une émergence d’intelligence sociale.


    Biomimétisme

    BoidsLes halls de gare

    Couple angle/ distanceAttraction RépulsionAlignement


    Biomimétisme

    Optimisation colonie de fourmis


    Biomimétisme

    Routage réseau & P2P


    Biomimétisme

    Stigmergierétroaction environnementale

    Phéromones


    Biomimétisme

    Termites


    Algo G

    Algorithmes Génétiques

    • Meilleur moyen de résoudre un problème est de s’y adapter.

    • Sélection naturelle : Sélection des individus les mieux « adaptés » à un milieu donné et qui auront une plus grande faculté de reproduction que les autres

    • Principe: Coder le problème à résoudre sous la forme d’un génome. Déterminer une fonction d’adaptation pour les solutions possibles. Faire se reproduire les individus viables.


    Algo G

    Terminologie

    • Population (= génération):

      • Ensemble d’individus

  • Génome

    • Ensemble des chromosomes d’un individus

  • Chromosome (= un individu)

    • Groupe de gènes d’un individu

  • Gène

    • Caractère / caractéristique d’un individu

  • Allèle

    • Forme / valeur prise par une caractéristique


  • Algo G

    PrincipeVoyageur de commerce

    • 1- On code la solution du problème a résoudre sous la forme de gènes (fonction d’encodage)

    • 2- On génère une population d’individu aléatoirement (initialisation)

    • 3- On teste les individus et on les fait mourir si leur génome n’est pas bon (fitness/sélection)

    • 4- On croise les survivants et on retourne en 3.

    • On recommence tant que le génome des survivants n’est pas une solution satisfaisante au problème


    Algo G

    Applications aux Biomorphes

    • Codage biomorphes: RGRRGGRGR (idem L-Systems)

    • Génome: RGRRGGRGR

    • Population: Rd

    • Croisement:

    • Fitness:

      % ressemblance

      % angles communs

    • Arrêt:

      Ressemblance = 100%

      1000 générations

    RGRRGGRGRGGRGRGRGGGGRRGGRGRR

    GRGGGGRGRGGGRR


    Algo G

    Programmation génétique & évolutionnaire

    Principe:

    Ne plus coder la solution dans le génotype (génome) mais la faire apparaître/émerger dans le phénotype (l’expression du génome)

    La solution devient le comportement ou le résultat de la fonction réalisée par le gène. Les croisements modifient alors non pas les solutions mais les comportements.


    Algo G

    1011010011001011010

    Approche morphogénétique

    Divisions

    génome

    • Formation d’un organisme par:

    • Division

    • Différenciation spatiale et fonctionnelle

    • Croisement & Sélection

    Zones différenciées


    Algo G

    1011010011001011010

    1011010011001011010

    Fonctionnement

    Gène 1

    Allèle positionAllèle couleur

    Allèle taille

    Gène 2

    Allèle DivisionAllèle Sécrétion

    Allèle Digestion


    Algo G

    Morphogen

    Principe

    • Plusieurs gènes

    • Allèles

      • Répresseurs: liste de protéines qui inhibe la fonction du gène

      • Activateurs: liste de protéines qui active la fonction du gène

      • Protéines: liste de protéines que transcrit/émet le gène

      • Fonctions:

        • Division/Mitose: Crée une autre cellule

        • Métabolisme: Consomme de la nourriture pour fournir de l’énergie aux autres individus de l’organisme)

        • Quiescence: Reste inactive

        • Apoptose/Nécrose: Meure pour la morphogenèse ou de carences.

  • Population tirée au hasard mis dans un endroit avec nourriture


  • Algo G

    Morphogen

    • 1- Perceptions des protéines

    • 2- Fonctions

    • 3- Émissions –> Phéromones (gradients)

      On conserve les organismes qui vivent le plus longtemps c’est-à-dire qui consomment le moins vite la nourriture du milieu en grossissant et on les croise.


    Algo G


    A quand la vie sur nos PC ?

    • Support physique (silicium) puce recombinantes - autoréplicantes

    • Exobiologie

    • Puces et Ordinateurs à ADN

    • Processeurs hybrides

    • Earth Simulator

    • De la vie à l’intelligence artificielle quelle distance y à t-il ?


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