駆け足で読む『Bio-Inspired Artificial Intelligence』の中身 6. 行動学の系
- 6. Behavioral Systems
- 生命体と環境との相互のやりとりが繰り返されておきる仕組み
- Autonomous robots 自立型ロボット
- 6.1 Behavior in Cognitive Science
- Enactive perceptions 受動的なものではなくて能動性・活動性を伴った感覚・知覚
- Embodied cognitive science 認識は力学系で説明される動的な作用
- 6.2 Behavior in Artificial Intelligence
- 6.3 Behavior-Based Robotics
- Sensors->Perception->Modeling->Planning->Task Execution->Motor control->Actuators
- Sensors->{Build map, Look around, Explore, Wander, Avoid collision}->Actuators
- 6.3.1 Example 1: Navigation of a Mobile Robot
- 6.3.2 Example 2: An Intelligent Wheelchair
- 6.4 Biological Inspiration for Robots
- 6.4.1 Example 1: Vision-based Flying Robots
- 6.4.2 Example 2: Wheeled Legs
- 6.4.3 Example 3: Wall Climbing
- 6.4.4 Example 4 Humanoid Robots
- 6.5 Robots as Biological Models
- 6.5.1 Example 1: Song Recognition and Localization
- 6.5.2 Example 2: Vision-based Homing
- 6.5.3 Example 3: From Swimming to Walking
- 6.6 Robot Learning
- 6.7 Evolution of Behavioral Systems
- 6.7.1 Example 1: Collision-free Navigation
- 6.7.2 Example 2: Walking
- 6.7.3 Example 3: Vision-based Navigation
- 6.7.4 Example 4: Computational Neuro-Ethology
- 6.8 Evolution and Learning in Behavioral Systems
- 6.8.1 Example 1: Evolution of Self-Teaching Controllers
- 6.8.2 Example 2: Evolution of Learning
- 6.8.3 Example 3: Evolution of Learning-like Behavior without Synaptic Plasticity
- 6.9 Evolution and Neural Development in Behavioral Systems
- 6.10 Coevolution of Body and Control
- 6.11 Toward Self-Reproduction
- 6.12 Simulation and Reality
- 6.13 Closing Remarks
- 6.14 Suggested Readings
駆け足で読む『Bio-Inspired Artificial Intelligence』の中身 7. 集合亭の系
- 7. Collective Systems
- 個体が複数集まることで出現する仕組み
- 7.1 Biological Self-Organization
- Bifurcation 分岐
- Stigmergy →こちら
- 7.1.1 Aggregation
- 7.1.2 Clustering
- 7.1.3 Nest Construction
- 7.1.4 Foraging 餌探索
- 7.1.5 Division of Labor 仕事の分割
- 7.2 Particle Swarm Optimization
- 7.3 Ant Colony Optimization
- 7.4 Swarm Robots
- 7.4.1 Example 1: Coordinated Exploration 協調した探査行動
- 7.4.2 Example 2: Transportation and Clustering 運搬してクラスタリングする
- 7.4.3 Example 3: Reconfigulation 形を変えて機能を変える
- 7.5 Coevolutionary Dynamics: Biological Models
- 7.5.1 Predetor-Prey Competition
- Lotka-Volterra model
- 7.5.2 Cooperation
- 7.5.1 Predetor-Prey Competition
- 7.6 Artificial Evolution of Competing Systems
- 7.6.1 Tierra 生物進化のシミュレーションプログラム(Wiki)
- 7.6.2 Competitive Coevolution of Programs
- 7.6.3 Progress in Competitive Coevolution
- 7.6.4 Competitive Coevolution of Behavioral Systems
- 7.6.5 Ontogenetic Plasticity in Competitive Coevolution 進化・遺伝ではなく、個体の生活期間でみせる可塑性を含める
- 7.7 Artificial Evolution of Cooperation
- 7.7.1 Evolutionary Conditions and Task Demands
- 7.7.2 Evolution of Communication
- 7.8 Closing Remarks
- 7.9 Suggested Readings
- 7.1 Biological Self-Organization
- 8. Conclusion
- Intelligenceとは何か?
- 相互作用とそれがもたらす変化をモデル化するときに、ある側面に着目して切り出している。「脳と体」「個体と社会」「学習と行動」「進化と発生」「自己防御と自己修復」
駆け足で読む『Bio-Inspired Artificial Intelligence』 目次
- 作者: Dario Floreano,Claudio Mattiussi,Ronald C. Arkin
- 出版社/メーカー: The MIT Press
- 発売日: 2008/08/22
- メディア: ハードカバー
- 購入: 1人 クリック: 4回
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- 本の価値は、「本と言う1冊」が「何を」「どのくらいの分量で」「どういう順序、または構造で」所有するかだろう
- 情報化社会にあって、書いてある内容自体よりもその「取捨選択」と「構成・構造」の重要度が圧倒的に大きくなっており、その意味で「監修者」がまとめている場合は、その「監修者」が重要で、「一人筆者」の場合は「筆者の構成姿勢」が重要
- その点から、「大部」だけれど、よさそう。それは目次の構成を眺めるだけで全体像が見えることからもわかる
- 中身はこちら
- 大目次
- 1. Evolutionary Systems 進化学の系
- 情報を改変しつつ、(最)適化する仕組み
- 2. Cellular Systems 細胞の系
- 空間に自動機械があって、活動・発展・繰り返しする仕組み
- 3. Neural Systems 神経学の系
- 素子があって、相互作用のルールがあって、構造を作って、構造が機能を支える仕組み
- 4. Developmental Systems 発生学の系
- 単位構造から、限定的なルールのみを使って、複雑な構造を作りつつ、可塑性を持つ、集合体形成の仕組み
- 5. Immune Systems 免疫学の系
- 矛盾をはらんだ問題に対処する仕組み(あらゆる可能性への備え、敵味方の区別、強力と危険とは表裏一体)
- 6. Behavioral Systems 行動学の系
- 生命体と環境との相互のやりとりが繰り返されておきる仕組み
- 7. Collective Systems 集合体の系
- 個体が複数集まることで出現する仕組み
- 8. Conclusion
- 1. Evolutionary Systems 進化学の系
- 細目次
- 1. Evolutionary Systems
- 1.1 Pillars of Evolutionary Theory
- 1.2 The Genotype
- 1.3 Artificial Evolution
- 1.4 Genetic Representations
- 1.5 Initial Population
- 1.6 Fitness Functions
- 1.7 Selection and Reproduction
- 1.8 Genetic Operators
- 1.9 Evolutionary Measures
- 1.10 Types of Evolutionary Algorithms
- 1.11 Schema Theory
- 1.12 Human-Competitive Evolution
- 1.13 Evolutionary Electronics
- 1.14 Lessons from Evolutionary Electronics
- 1.15 The Role of Abstraction
- 1.16 Analog and Digital Circuits
- 1.17 Extrinsic and Intrinsic Evolution
- 1.18 Digital Design
- 1.19 Evolutionary Digital Design
- 1.20 Analog Design
- 1.21 Evolutionary Analog Design
- 1.22 Multiple Objectives and Constraints
- 1.23 Design Verification
- 1.24 Closing Remarks
- 1.25 Suggested Readings
- 2. Cellular Systems
- 2.1 The Basic Ingredients
- 2.2 Cellular Automata
- 2.3 Modeling with Cellular Systems
- 2.4 Some Classic Cellular Automata
- 2.5 Other Cellular Systems
- 2.6 Computation
- 2.7 Artificial Life
- 2.8 Complex Systems
- 2.9 Analysis and Synthesis of Cellular Systems
- 2.10 Closing Remarks
- 2.11 Suggested Readings
- 3. Neural Systems
- 3.1 Biological Nervous Systems
- 3.2 Artificial Neural Networks
- 3.3 Neuron Models
- 3.4 Architecture
- 3.5 Signal Encoding
- 3.6 Synaptic Plasticity
- 3.7 Unsupervised Learning
- 3.8 Supervised Learning
- 3.9 Reinforcement Learning
- 3.10 Evolution of Neural Networks
- 3.11 Neural Hardware
- 3.12 Hybrid Neural Systems
- 3.13 Closing Remarks
- 3.14 Suggested Readings
- 4. Developmental Systems
- 4.1 Potential Advantages of a Developmental Representation
- 4.2 Rewriting Systems
- 4.3 Synthesis of Developmental Systems
- 4.4 Evolution and Development
- 4.5 Defining Artificial Evolutionary Developmental Systems
- 4.6 Evolutionary Rewriting Systems
- 4.7 Evolutionary Developmental Programs
- 4.8 Evolutionary Developmental Processes
- 4.9 Closing Remarks
- 4.10 Suggested Readings
- 5. Immune Systems
- 5.1 How Biological Immune Systems Work
- 5.2 The Constituents of Biological Immune Systems
- 5.3 Lessons for Artificial Immune Systems
- 5.4 Algorithms and Applications
- 5.5 Shape Space
- 5.6 Negative Selection Algorithm
- 5.7 Clonal Selection Algorithm
- 5.8 Examples
- 5.9 Closing Remarks
- 5.10 Suggested Readings
- 6. Behavioral Systems
- 6.1 Behavior in Cognitive Science
- 6.2 Behavior in Artificial Intelligence
- 6.3 Behavior-Based Robotics
- 6.4 Biological Inspiration for Robots
- 6.5 Robots as Biological Models
- 6.6 Robot Learning
- 6.7 Evolution of Behavioral Systems
- 6.8 Evolution and Learning in Behavioral Systems
- 6.9 Evolution and Neural Development in Behavioral Systems
- 6.10 Coevolution of Body and Control
- 6.11 Toward Self-Reproduction
- 6.12 Simulation and Reality
- 6.13 Closing Remarks
- 6.14 Suggested Readings
- 7. Collective Systems
- 7.1 Biological Self-Organization
- 7.2 Particle Swarm Optimization
- 7.3 Ant Colony Optimization
- 7.4 Swarm Robots
- 7.5 Coevolutionary Dynamics: Biological Models
- 7.6 Artificial Evolution of Competing Systems
- 7.7 Artificial Evolution of Cooperation
- 7.8 Closing Remarks
- 7.9 Suggested Readings
- 8. Conclusion
- 1. Evolutionary Systems
駆け足で読む『Bio-Inspired Artificial Intelligence』の中身 5. 免疫学の系
- 5. Immune Systems
- 矛盾をはらんだ問題に対処する仕組み(あらゆる可能性への備え、敵味方の区別、強力と危険とは表裏一体)
- 病原体とホスト
- 免疫系
- 人工的免疫系
- 5.1 How Biological Immune Systems Work
- 5.1.1 The Innate Immune System 先天免疫系
- Pattern recognition receptors (PARs)
- Antigen 抗原
- Autoantigen 自己抗原
- Pathogen-associated molecular patterns (PAMPs)
- 5.1.2 The Limits of Innate Immunity
- 5.1.3 Monitorin of Subsystems 免疫担当細胞が直接入り込めない部分(Subsystems)を監視する
- 5.1.4 The Adaptive Immune System 獲得免疫系
- 5.1.5 The Limits of Adaptive Immunity
- Primary, secondary response
- Autoimmune diseases
- 5.1.1 The Innate Immune System 先天免疫系
- 5.2 The Constituents of Biological Immune Systems 生物の免疫系の構成要素
- Analog and digital recognition
- Cellular and humoral immunity
- Phagocytes
- Commplement systems
- Dendritic cells
- Lymphatic system
- MHC class II
- Natural killer cell
- T cell, Th, Tc, Tc antigen receptors
- Gene libraries
- Monospecificity of T
- MHC restriction
- B cell
- Antibody, antigen-binding region, B cell antigen receptors
- Somatic hypermutation
- 5.3 Lessons for Artificial Immune Systems
- Performance
- Costs
- Dagame and Regeneration
- Design for Immunity
- Distributedness, Decentralization, Self-Protection, Robustness
- Parallel Operation and Scalability
- Adaptibity, Tolerance, Autoimmunity
- Dynamic Allocation of Resources and Self-Limitation
- Circulation of Detectors and Effectors
- Adaptation of Local Sensityivity
- Generation of Diversity
- Strategies of Detection
- Choice of Effector
- Learning and Memory
- Population Diversity
- 5.4 Algorithms and Applications
- Danger model, traditional model, sele/nonself discrimination, immune network model
- 5.5 Shape Space 抗原の空間認識
- 5.5.1 Example: Vaccine Design
- 5.6 Negative Selection Algorithm
- 5.7 Clonal Selection Algorithm
- 5.8 Examples
- 5.8.1 ARTIS and LISYS Artificial immune system, Lightweight intrusion detection system
- 5.9 Closing Remarks
- 5.10 Suggested Readings
駆け足で読む『Bio-Inspired Artificial Intelligence』の中身 1. Evolutionary Systems 進化学の系
- 作者: Dario Floreano,Claudio Mattiussi,Ronald C. Arkin
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- 情報を改変しつつ、(最)適化する仕組み
- 1. Evolutionary Systems 進化学の系
- 1.1 Pillars of Evolutionary Theory 進化理論の骨子
- Population 集団
- Diversity 多様性
- Heredity 継承性・伝達性があること
- Selection 選択
- Progress 進むこと
- Neutral evolution 中立的進化
- 1.2 The Genotype
- 1.2.0
- 1.2.1 Gene Expression 遺伝子発現
- Genes 遺伝子
- Amino acids
- Codon
- Transcription 転写
- Coding region コード領域
- Regulatory region 調節領域
- Gene regulation network 遺伝子発現はネットワークをなし制御関係にある
- Functional genomics 全遺伝子で見る遺伝子の機能発揮
- 1.2.2 Genetic Mutations 遺伝子変異
- Mutations 変異
- Substitution 置換
- Inversion 逆位
- Recombination 組換え
- Insertion and deletion 挿入と欠失
- 1.2.3 Nongenic DNA DNAの非遺伝子領域
- C-value DNA総長
- Gene duplication 遺伝子の重複
- Selectionist hypothesis 選択説に立ったときの仮説
- Neutralist hypothesis 中立説に立ったときの仮説
- Selfish DNA hypothesis DNAの利己性説に立ったときの仮説
- Nucleotypic hypothesis DNAの分子構造のためという仮説
- 1.3 Artificial Evolution 進化を人工的に扱う
- 1.4 Genetic Representations 遺伝子の表現
- 1.4.0
- Genetic encoding 遺伝子情報のコード化
- 1.4.1 Discrete Representations 離散的表現
- Binary representation 2値表現
- Traveling salesman problem セールスマン問題
- 1.4.2 Real-Valued Representations 実数値・連続値表現
- 1.4.3 Tree-Based Representations 木型表現
- Functions 関数
- Terminals 最終ノード
- Closure 閉じていること(処理できない要素やノードがないこと)
- Sufficiency 設定した問題がきちんと解けることの十分性
- 1.4.0
- 1.5 Initial Population 集団の初期値
- Population size 集団サイズ
- 1.6 Fitness Functions 適応を表す関数
- Multiple objects 適応について考慮される対象は複数
- Fitness evaluation 適応の評価
- Subjective fitness 主観的に適応具合を判断する
- 1.7 Selection and Reproduction 選択と繁殖
- Selection pressure 選択圧
- Proportionate selection 適応度に比例した数の子孫を残すような選択
- Roulette wheel ルーレットの回転盤のような想定
- Rank-based selection 適応度の高い方から選ばれる
- Truncated rank-based selection 上位の個体が子孫を残すリストを構成し、そのリスト上にある個体は均等に子孫を残す
- Tournament selection 少数個体でトーナメント形式の競争をして子孫を残すチャンスを割り振る
- Generational replacement 世代交代して集団を世代ごとに全とっかえ
- Eletism エリートが一部を置き換える
- 1.8 Genetic Operators
- 1.8.1 Crossover 交叉
- Recombination 組換え
- One-point/Multi-point 交叉箇所を1か所にするか複数個所にするか
- Uniform 組換え体の作り方、あっちこっちで勝手にシャッフル
- Arithmetic 「値を加算して配偶子」を作る
- 1.8.2 Mutation 変異
- 1.8.1 Crossover 交叉
- 1.9 Evolutionary Measures 進化の測度(定量する)
- Fitness landscape 適応のよさを空間に展開して見える様子、その見せ方
- Fitness graph 集団を構成する個体の適応の程度の分布の変遷をグラフ化したもの
- Population diversity 集団の多様性
- Neutral paths 中立説ではいろいろな変化状態が許されて、その許された状態を辿って変化していく
- All-possible-pairs diversity 全個体のペアワイズな違いを測って分布をとることで多様性が測定できる
- Entropic diversity カテゴリタイプでの多様性の測度としてのエントロピー
- 1.10 Types of Evolutionary Algorithms 進化のアルゴリズムのタイプ
- Genetic algorithm 遺伝的アルドリズム
- Genetic programming 遺伝的プログラミング(遺伝子の変化を追いかける)
- Evolutionary programming 進化的プログラミング(表現型の変化を追いかける)
- Evolutionary strategies 進化的戦略(表現型ベースだが、表現型を決まるパラメタを用いる)
- Island models 島モデル
- Steady-state evolution 定常状態を守って進化
- Simulated annealing アニーリング(焼きなまし法)(焼きなましとは)を使って状態をゆすって変化を起こさせる
- Population-based incremental learning(PBL) 集団を構成する個人の値を積み上げて、集団としての実数値を出し、その変化を辿る
- Adaptive PBL PBL改変版(適応状態を導入し、ローカルミニマムへの落ち込みを回避)
- DNA computing DNA配列変化を追いかける
- 1.11 Schema Theory スキーマ理論(遺伝的アルゴリズムのスキーマはこちら)は遺伝的アルゴリズムが解空間を探索する方法やそれが解をもたらす原理に関する理論(Holland's schema theory)
- Schemas 解空間にある多数の解の部分集合
- Building blocks スキーマの構成要素として想定するもの
- 1.12 Human-Competitive Evolution
- よりよい解法の開発を競争・競技形式にして、「解法の進化」を促すもの
- 1.12.1 Example: Evolution of an Antenna 実例紹介
- 1.13 Evolutionary Electronics 遺伝的アルゴリズムを用いた電子機器設計
- Circuit topology 回路のトポロジー
- circuit sizing 回路のサイズ決め
- 1.14 Lessons from Evolutionary Electronics 遺伝的アルゴリズムを用いた電子機器設計から学んだこと
- 1.15 The Role of Abstraction 抽象化することの役割
- Hierarchical structure 構造を階層化する
- Cost of abstraction 抽象化戦略に伴うコスト
- Unconstrained evolution 制約なしの進化
- 1.16 Analog and Digital Circuits
- Analog アナログ
- Digital デジタル
- 1.17 Extrinsic and Intrinsic Evolution
- Extrinsic evolution 回路を仮想構築して試す
- Internal evolution 回路を設計しては(自動的に)組み立てて試す
- Evolvable hardware 回路が自分で進化していく
- 1.18 Digital Design デジタル設計
- Combinational and sequential circuits 複数の入力があって出力が決まる回路(並列連結)と、複数の入力機会にさかのぼる回路(直列連結)
- Programmable logic arrays(PLAs) Intrinsic circuitsを実現するパーツのセット
- Field-programmable gate array(FPGA) Intrinsic circuitsを実現するパーツのセット
- 1.19 Evolutionary Digital Design 進化的デジタル設計
- 1.19.1-3 例
- 1.20 Analog Design アナログ設計
- 1.21 Evolutionary Analog Design 進化的アナログ設計
- Shematic-based genetic encoding
- Genetic programming
- Analog genetic encoding
- Implicit genetic encoding
- 1.21.1 Example 例
- 1.22 Multiple Objectives and Constraints 複数の達成目標を総合的に達成する、制約も複数
- Objective 目的
- Constrains 制約・条件
- Priority-ranked objectives 複数の目的には優先順位がある
- Objectives with targets 目的には目指す「値」がある
- Trade-offs between objectives 複数の目的の間には、関係があって、どっちがどうならこっちは、こう(トレードオフ関係)
- Pareto dominance パレート効率化による目的達成
- Satisficing Satisfy+Suffice 最適化はすべての解を眺め渡した時に達成できるが、現実には、見える範囲を見渡して、決断している。その決断様式の一つ
- 1.23 Design Verification デザインの検証
- Operational envelope パラメタの値の範囲を複数のパラメタについて組み合わせてできる制限領域
- 1.24 Closing Remarks
- Species adaptation genetic algorithm(SAGA)
- Viability evolution
- 1.25 Suggested Readings
- 1.1 Pillars of Evolutionary Theory 進化理論の骨子
駆け足で読む『Bio-Inspired Artificial Intelligence』の中身 3. 神経学の系
- 素子があって、相互作用のルールがあって、構造を作って、構造が機能を支える仕組み
- 3. Neural Systems
- Computational neuroscience 計算機を用いた神経科学
- Neural engineering 機械制御
- Baldwin effect?
- 3.1 Biological Nervous Systems
- Dendrites, axon, synapses, neurotransmitters, activation level,action potential, spike
- 3.1.1 Neural typology 神経分類学
- Excitatory, inhibitory
- Sensory, mortor
- Interneurons
- 3.1.2 Neural Communications 神経の連絡
- Firing rate, firing time, direct connections, long-range neurotransitters
- 3.1.3 Neural Topology 神経の形態学
- Canonical circuit 基本回路
- Adaptations
- Hebb's rule 繰り返しで強化される
- Long-term potentiation, Long-term depression
- Spike time-dependent plasticity
- 3.2 Artificial Neural Networks
- Robustness, flexibility, generalization, content-based tetrieval
- 3.3 Neuron Models ニューロンのモデル
- McCulloch and Pitts model
- Sigmoid function
- Separation line
- Lineary separable
- Discrete-time/continuous-time recurrent neural network
- Leaky integrator
- Spiking neurons
- Integrate and fire nueron
- Spike response model
- 3.4 Architecture
- Feedforward
- Recurrent connections
- Autoassociative networks
- Echo state networks
- Liquid state machines
- 3.5 Signal Encoding
- Local encoding, distributed encoding, receptive field, normalization, encoding with spikes
- 3.6 Synaptic Plasticity
- Unsupervised learning, supervised learning
- Hebb's rule
- Spike time-dependent plasticity
- Training phase, testing phase
- 3.7 Unsupervised Learning
- 3.7.1 Feature detection
- 3.7.2 Multilayered Feature detection
- 3.7.3 Self-organizing maps
- 3.7.4 Adaptive Resonance Theory
- Plasticity-stability dilemma
- Adaptive resonance theory
- Initialization phase, recognition phaes, comparison phase, research phase, adaptation phase
- 3.8 Supervised Learning
- 3.8.1 Backpropagation of error エラーの逆伝搬
- 3.8.2 Using Backpropagation
- 3.8.3 Sample Applications of Backpropagation
- 3.9 Reinforcement Learning
- 3.10 Evolution of Neural Networks
- 3.11 Neural Hardware
- 3.12 Hybrid Neural Systems
- 3.13 Closing Remarks
- 3.14 Suggested Readings
駆け足で読む『Bio-Inspired Artificial Intelligence』の中身 4. 発生学の系
- 単位構造から、限定的なルールのみを使って、複雑な構造を作りつつ、可塑性を持つ、集合体形成の仕組み
- 4. Developmental Systems
- 4.1 Potential Advantages of a Developmental Representation 発生という変化表出に見られる(人工知能的な)利点
- 小さくまとまったルール記載が複雑な構造をもたらすこと
- 個々のルールを再利用する点
- モジュール構成(部品の組み上げ)
- 対称性
- 拡大・拡張性(scalability)
- 自己組織化
- 非中央集権的(分散支配的、分権的)なこと
- 4.2 Rewriting Systems
- 4.2.1 L-Systems
- 4.2.2 Showing the Result: Tutle Graphics Interpretation
- 4.2.3 Circuits and Networks: Graph Interpretation of L-Systems
- 4.2.4 Plants, Branches, and Subnetworks; Bracketed L-Systems
- 4.2.5 Variations on a Theme: Stochastic L-Systems
- 4.2.6 Values and Conditions: Parametric L-Systems
- 4.2.7 Signals and Regulation: Context-Sensitive L-Systems
- 4.2.8 Remarks on Rewriting Systems
- Self-similarlity
- 4.3 Synthesis of Developmental Systems
- 4.4 Evolution and Development
- 4.5 Defining Artificial Evolutionary Developmental Systems
- 4.6 Evolutionary Rewriting Systems
- 4.6.1 Binary Representaion
- 4.6.2 Syntactic Representaion
- 4.6.3 Example: Matrix Rewriting
- 4.6.4 Tree-Based Representation
- 4.7 Evolutionary Developmental Programs
- 4.7.1 Example: Cellular Encoding
- 4.8 Evolutionary Developmental Processes
- 4.8.1 Example: Phenotypic Plasticity
- 4.8.2 Morphogens 形態形成因子
- 4.8.3 Example: Morphogenetic System
- 4.8.4 Intrinsic Artificial Development
- 4.8.5 Cell Physics
- 4.9 Closing Remarks
- 4.10 Suggested Readings
- 4.1 Potential Advantages of a Developmental Representation 発生という変化表出に見られる(人工知能的な)利点
駆け足で読む『Bio-Inspired Artificial Intelligence』の中身 2. Cellular Systems 細胞の系
- 空間に自動機械があって、活動・発展・繰り返しする仕組み
- 2. Cellular Systems 細胞の系
- 2.1 The Basic Ingredients 基礎的な構成要素
- 2.2 Cellular Automata 細胞というオートマトン(自動機械)
- Transition rule 推移のルール
- Transition table 推移を表す表
- 2.2.1 Special CA rules 細胞オートマトンの特別ルール
- Totalistic 自身と近傍の状態のみによって、次の時刻の状態が決まる
- Outer totalistic 近傍の状態のみによって(自身の状態に寄らず)、次の時刻の状態が決まる
- Symmetric 複数の状態に順序などがなく、対等である
- Null space quiescent 周囲が休止状態なら休止状態を維持する
- 2.2.2 Space-time diagram 時空間変化の表示法
- 2.3 Modeling with Cellular Systems 細胞生物学の系でモデル化する
- 2.3.1 Example: The elementary traffic CA 交通状態の基本的な細胞オートマトン
- Phase transition 相推移
- 2.3.1 Example: The elementary traffic CA 交通状態の基本的な細胞オートマトン
- 2.4 Some Classic Cellular Automata 古典的な細胞オートマトンの例
- 2.5 Other Cellular Systems その他の細胞の系
- 2.5.1 Nonhomogeneous CA 不均一な細胞オートマトン
- 2.5.2 Asynchronous CA 一斉に動くわけではない細胞オートマトン
- 2.5.3 Probabilistic CA 確率的に決める細胞オートマトン
- 2.5.4 Paricle CA 粒子の動きの細胞オートマトン
- 2.5.5 Coupled Map Lattices 空間を連続座標にすると格子数としては無限になる
- 2.5.6 Cellular Neural Networks 細胞オートマトンを使ったニューラルネットワーク
- 2.5.7 Cellular Systems with Multiple Cellular Spaces 細胞オートマトンの格子が階層構造をなして複層になっている
- 2.6 Computation 計算に関すること
- 2.7 Artificial Life 人工生命の設計
- 2.8 Complex Systems 複雑系
- Excitable media 刺激されてエネルギーを貯めたり放出したりする系
- Cellular evolutionaly models 進化する細胞オートマトン
- Agent-based models 仲介役を立てて相互作用する系
- CA natural topology 形を作る
- Granular media 粒子の集合のモデル
- CAs in physics 物理学での利用
- 2.9 Analysis and Synthesis of Cellular Systems
- 2.10 Closing Remarks
- 2.11 Suggested Readings