Vida artificial

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Simulación de un vehículo de Braitenberg, programado en breve, un simulador de vida artificial.

La vida artificial es un campo de investigación que tiene como objeto de estudio la investigación de la vida y los sistemas artificiales que exhiben propiedades similares a los seres vivos, a través de modelos de simulación. El científico Christopher Langton fue el primero en utilizar el término a fines de la década de 1980 cuando se celebró la "Primera Conferencia Internacional de la Síntesis y Simulación de Sistemas Vivientes" (también conocido como Vida Artificial I) en Laboratorio Nacional de Los Álamos en 1987. Existen tres tipos principales de vida artificial,[1]​ nombrados de acuerdo con su enfoque: soft, con un enfoque en el software; hard, con un enfoque en el hardware; y wet, con un enfoque en la bioquímica.

El área de vida artificial es un punto de encuentro para gente de otras áreas más tradicionales como lingüística, física, matemáticas, filosofía, psicología, ciencias de la computación, biología, antropología y sociología en las que sería inusual que se discutieran enfoques teóricos y computacionales. Como área, tiene una historia controvertida; John Maynard Smith criticó ciertos trabajos de vida artificial en 1995 calificándolos de "ciencia sin hechos", y generalmente no ha recibido mucha atención de parte de biólogos. Sin embargo, la reciente publicación de artículos sobre vida artificial en revistas de amplia difusión,[2]​ como Science y Nature son evidencia de que las técnicas de vida artificial son cada vez más aceptadas por los científicos, al menos como un método de estudio de la evolución.

Filosofía[editar]

La filosofía en el modelado de vida artificial difiere de manera importante con el modelado tradicional, ya que no sólo se estudia la vida como la conocemos, sino que también abarca como podría ser la vida.

Un modelo tradicional de un sistema biológico se enfocaría en capturar los parámetros más importantes. En contraste, el acercamiento que toma el modelado de la vida artificial, en términos generales, buscaría descifrar el principio más simple y genérico subyacente e implementarlo en una simulación. Posteriormente, la simulación ofrecería la posibilidad de analizar nuevos y diferentes sistemas similares a la vida.


Aplicaciones[editar]

Las aplicaciones de la vida artificial se pueden encontrar en alguno de estos casos:

  • Los sistemas complejos adaptativos, que han dado paso a una nueva generación de sistemas expertos, que son capaces de aprender y evolucionar.
  • Los autómatas celulares, que imitan funciones de los organismos celulares en programas complejos, aplicando el conocimiento biológico de los mismos a principios prácticos de organización en sistemas de cómputo.
  • Los agentes autónomos, que son cada día más usados en aplicaciones de búsqueda.
  • En el conocimiento de comportamientos adaptativos, para el desarrollo de robots adaptativos.

En algunos campos de aplicación de la vida artificial se plantean dos tipos de simulaciones, basadas en el mundo real, las cuales ayudan a la toma de decisiones. Estas son:

  • La primera de ellas, se centra en los aspectos de "más alto nivel" en cada problema, utilizando fórmulas y reglas, o hechos históricos, que ayudan a la toma de decisiones. Un ejemplo de esto pueden ser las fórmulas del tiro parabólico, ya que estas pueden entenderse como modelos de simulación.
  • La segunda pone atención en los aspectos de "más bajo nivel", mediante fórmulas o reglas. Una de las ventajas de este tipo de simulaciones es que sus características son más sencillas, ya que suelen ser más fáciles de detectar los aspectos de bajo nivel que aquellos de alto nivel.

Vida artificial basada en software[editar]

Técnicas utilizadas[editar]

Autómatas celulares. Redes neuronales.

Simuladores populares[editar]

A continuación se muestra un listado de simuladores populares utilizados en el ámbito de la vida artificial por software.

Nombre Técnica utilizada Iniciado Terminado
Avida ADN ejecutable 1993 en desarrollo
Neurokernel Geppetto 2014 en desarrollo
Creatures red neuronal / simulación bioquímica 1996-2001 Aún en desarrollo por seguidores de este proyecto
Critterding red neuronal 2005 en desarrollo
Darwinbots ADN ejecutable 2003 en desarrollo
DigiHive ADN ejecutable 2006 2009
DOSE ADN ejecutable 2012 en desarrollo
EcoSim Mapa cognitivo difuso 2009 en desarrollo
Evolve 4.0 ADN ejecutable 1996 Antes de noviembre de 2014
Framsticks ADN ejecutable 1996 en desarrollo
Noble Ape red neuronal 1996 en desarrollo
OpenWorm Geppetto 2011 en desarrollo
Polyworld red neuronal 1990 en desarrollo
Primordial Life ADN ejecutable 1994 2003
ScriptBots ADN ejecutable 2010 en desarrollo
TechnoSphere módulos 1995 NA
Tierra ADN ejecutable 1991 2004
3D Virtual Creature Evolution red neuronal 2008 NA

Véase también.[editar]

Notas y referencias.[editar]

  1. Bedau, Mark A. (Noviembre de 2003). «Artificial life: organization, adaptation and complexity from the bottom up». TRENDS in Cognitive Sciences. doi:10.1016/j.tics.2003.09.012. Archivado desde el original el 2 de diciembre de 2008. Consultado el 24 de diciembre de 2015. 
  2. Michigan State University (ed.). «Evolution experiments with digital organisms». Richard Lenski. Experimental Evolution (en inglés). Archivado desde el original el 17 de julio de 2011. Consultado el 30 de enero de 2011. 

Bibliografía.[editar]

  • Fernández Ostolaza, Julio; Moreno Bergareche, Álvaro (1992). Vida Artificial. Madrid: EUDEMA. ISBN 84-7754-111-6. 
  • Gómez-Cruz, Nelson Alfonso (2013). Vida Artificial: Ciencia e Ingeniería de Sistemas Complejos. Bogotá: Universidad del Rosario. ISBN 978-958-738-370-6. 
  • Lahoz-Beltrá, Rafael (2004). Bioinformática. Simulación, Vida Artificial e Inteligencia Artificial. Madrid: Día de Santos. ISBN 84-7978-645-0. 
  • Santos Reyes, José (2007). Vida artificial: realizaciones computacionales. Universidad da Coruña, Servizo de Publicacións. ISBN 978-84-9749-184-6. 

Enlaces externos.[editar]