História da vida artificial

Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.

A história da vida artificial trata do estudo de sistemas construídos por seres humanos que exibem comportamentos característicos de sistemas vivos naturais ( biológicos ). Ele completa as ciências biológicas tradicionais que concentram-se na análise dos organismos vivos, ao sintetizar comportamentos parecidos aos de destes em outro meio, tais como os computadores. Ao estender as fundações empíricas sobre a biologia além da vida baseada em cadeias de carbono que envolvem toda a Terra, a Vida Artificial pode contribuir com a biologia teórica mudando da visão da vida-como-nós-a-conhecemos para uma visão maior da vida-como-ela-poderia-ser. Este é, em essência, o pensamento desenvolvido por Langton(1989), no livro Artificial Life. O mais importante na definição de Langton é que a Vida Artificial deveria ver a vida como uma propriedade da organização da matéria, ao invés de uma propriedade da matéria que foi organizada. Enquanto que a biologia concentra-se principalmente com as matérias básicas da vida, a Vida Artificial está preocupada com as bases formais da vida. Ela inicia-se de baixo, vendo o organismo como um grande população de máquinas simples, e trabalha sinteticamente a partir daí – construindo grandes agregados de objetos simples governados por regras, os quais interagem com os demais de uma forma não-linear, suportando dinâmicas globais, baseadas nos organismos vivos. O principal conceito em Vida Artificial é o comportamento emergente.

Logo, a Vida Artificial preocupa-se com a orquestração dos comportamentos destas máquinas simples de baixo nível, para que o comportamento emergente no nível global seja essencialmente o mesmo que os comportamentos exibidos pelos sistemas vivos naturais. Ou seja, a Vida Artificial concentra-se na geração de comportamentos parecidos com os dos sistemas naturais.

A metodologia apresentada por Langton é compatível com as noções de emergência apresentados anteriormente: a partir de iterações não-lineares de componentes simples e mecânicos, pode-se observar a emergência de comportamentos complicados, imprevisíveis, em suma, parecidos com os comportamentos naturais. Organismos vivos naturais também são compostos por componentes não-vivos. Como visto anteriormente, o problema da biologia é precisamente a emergência da vida a partir de componentes nãovivos. As substâncias destes componentes seguem, e são completamente descritas, pelas leis físicas, no entanto uma explicação física sobre a totalidade dos sistemas vivos é incompleta.

Similarmente, na Vida Artificial, nós temos componentes formais obedecendo um conjunto particular de axiomas, e a partir de suas iterações, alguns comportamentos globais emergem, os quais não são totalmente explicados pelas regras formais locais. Analogamente, as regras formais atuam como leis físicas artificiais e o comportamento global, se for reconhecido como similar aos comportamentos naturais, atua como uma biologia artificial, numa aproximação bottom-up para os comportamentos complexos.

Obviamente, o principal axioma assumido pela Vida Artificial é que a forma lógica ( comportamentos ) de um organismo pode ser separada de seus materiais básicos dos quais esse é formado, e que a vida em si pode ser encarada como uma propriedade desta forma lógica, ao invés das substâncias que a compõem. A idéia aqui é que estamos aptos a descobrir os princípios básicos da organização de sistemas vivos, logo as substâncias usadas para a criação da vida são irrelevantes. Ao investigar estes princípios básicos, estuda-se não apenas a vida biológica, baseada em cadeias de carbono ( vidacomo-nós-a-conhecemos ), mas também as regras universais da vida ( vida-como-ela-poderia-ser ).

Apesar de ser, reconhecidamente, uma das bases da Vida Artificial, a abordagem de Langton apresenta alguns problemas. A observação de comportamentos emergentes em sistemas formais complexos, na busca por comportamentos interessantes, indica uma certa circularidade. Se a Vida Artificial concentra-se na busca de comportamentos parecidos com os naturais em sistemas artificiais, universais, as pesquisas apresentadas nos últimos anos vêm entrelaçando os conceitos da vida-comoela-poderia-ser com a vida-como-nós-a-conhecemos através da análise de algumas semelhanças subjetivas. Esta abordagem dificilmente pode ser aceita como a busca por princípios universais.

O problema surge na análise dos comportamentos observados nos sistemas desenvolvidos. Esta análise, normalmente, é feita de forma subjetiva, baseada nas crenças pessoais sob como a vida deve ser, como ela deve desenvolver-se, evoluir e, principalmente, como ela se apresenta diante de nossos olhos. Estas crenças são formadas pela nossa própria convivência com o único sistema biológico natural disponível para análise, que envolve todo o planeta Terra.

Mas mesmo se a própria Terra pudesse repetir seu processo evolutivo, seria altamente improvável que o sistema biológico global reaparecesse com suas formas atuais. O mesmo se aplica a qualquer outro planeta, ou sistema, eventualmente habitável: a chance de surgirem sistemas genéticos iguais aos nossos, com seleção das mesmas singularidades levando às mesmas combinações de genes são extremamente remotas.

No entanto, ao estudarmos a evolução da vida na Terra, percebe-se que, embora os detalhes sejam diferentes, há modelos de problemas que são bem gerais; as soluções comuns para esses problemas poderiam se aplicar a qualquer lugar do universo e a qualquer sistema. Por exemplo, o vôo foi desenvolvido pelos ancestrais dos pássaro, dos inseto, dos morcego e dos peixes teleósteos. Outro exemplo é a fotossíntese, criada por diferentes organismos do grupo de bactérias.

Há, entretanto, muitas soluções acidentais importantes, tal como o conjunto de singularidades anatômicas que nós herdamos a partir das células que saíram da água. Estas particularidades foram chamadas de paroquias, para distinguirem-se das soluções universais, por Cohen (1992). Para ele, assim como podemos reconhecer as soluções universais em nossa história evolutiva, pois estas manifestam-se de muitas maneiras, deveríamos ser capazes de reconhecer as soluções paroquiais, porque estas só aconteceram uma vez. Mas isso não é tão fácil, mesmo porque nem sempre é possível saber se algo aconteceu apenas uma vez, ou várias vezes.

Para Patee (1989), a Vida Artificial deve ser comparada com um mundo sem vida, real ou artificial. A vida num mundo artificial, para ele, requereria a exploração do que nós conhecemos por realidades físicas ou matemáticas alternativas. Para que a Vida Artificial realmente estendesse a visão da biologia, deveríamos estender também os nossos conceitos para os comportamentos esperados por estas, teoricamente, novas formas de vida.

Podemos perceber, então, dois objetivos diferentes para a Vida Artificial, de acordo com Rocha (1997). O primeiro, mais rígido, concentra-se na sintetização da Vida Artificial a partir de componentes computacionais ou materiais ( robôs auto-situáveis, de acordo com os conceitos de Brooks (1991). O segundo, mais brando, está interessado em obter comportamentos semelhantes aos dos sistemas naturais, e é essencialmente metafórico. Para ser aceito como um campo científico, a Vida Artificial, além de imitar comportamentos subjetivos, deve concentrar-se na investigação das regras que nos permitem distinguir a vida da não-vida e que possam ser replicados experimentalmente em discursos científicos.

Segundo Rocha, não importa em qual dos dois objetivos está a meta, os artefatos e modelos a serem construídos devem sempre explicitar o conjunto de regras nos quais eles foram baseados, para que possam demonstrar porque tal organização artificial está viva ou observa alguns comportamentos parecidos com os dos sistemas vivos. Naturalmente, os requisitos para a pesquisa da síntese da Vida Artificial são muito mais rigorosos, pois este não importa-se apenas com o limiar comportamental que possa ser comparado com os sistemas biológicos, mas sim com a realização de uma organização artificial que esteja de acordo com os sistemas vivos em todos os seus aspectos. A pesquisa de comportamentos semelhantes aos sistemas naturais restringem-se a simulação de algumas características até que algum limiar seja satisfeito.

[editar] Os Primórdios da Vida Artificial

Uma das questões fundamentais concentra-se nas condições sob as quais a vida surge. Se examinarmos o nosso único exemplo, a vida orgânica baseada em cadeias de carbono, as condições mínimas necessárias seriam: (1) a existência de entidades autoreplicáveis que (2) fossem sujeitas a evolução. (Kauffman, 1990) e (Ray, 1992)

Se estas condições forem implementadas em algum meio artificial, a vida surgirá ? A existência destas entidades, tem incrementado as características citadas pelos pesquisadores em suas definições para vida, incluindo metabolismo, comportamentos propositais, estabilidade sob perturbações, etc.

No final da década de 40, o matemático e físico John von Neumann(1966) começou a interessar-se pela questão de se uma máquina poderia se auto-replicar, ou seja, produzir cópias de si mesma. Von Neumann desejava investigar a lógica necessária para a replicação; ele não estava interessado, mesmo porque ele não tinha as ferramentas necessárias para isso, em construir uma máquina em nível bioquímico ou genético. Mesmo porque, naquela época, o DNA não havia sido descoberto ainda como o material genético da natureza.

Para conduzir uma investigação matemática formal, ele usou um modelo concebido pelo seu colega, o matemático Stanislaw Ulam. O modelo, conhecido como autômato celular, consistia numa grande grade de células, similar a um tabuleiro de xadrez, onde cada célula possuía um certo estado num dado momento. O número de possíveis estados por célula era finito e, usualmente, pequeno ( normalmente cada estado era representado por uma cor diferente ). Todas as células mudavam seu estado simultaneamente de tal modo que o estado da célula no próximo tempo dependia unicamente do estado corrente da célula e dos estados das células vizinhas. O princípio que guiava as transformações das células eram aplicados identicamente em todas as células, e este princípio era referenciado como a regra do sistema. Por exemplo, uma regra simples para um autômato celular de dois estados ( branco/preto ) poderia mudar o estado da célula no próximo passo para preto se houvesse um número par de vizinhos em preto, e para branco se houvesse um número ímpar de vizinhos. Mesmo esta simples definição para uma regra gerava um comportamento complexo no autômato.

Uma máquina para o modelo de autômato celular era uma coleção de células que podiam ser consideradas operando em harmonia. Desse modo, era possível observar criaturas simples que eram aptas a moverem-se mesmo neste universo austero, como podemos observar na figura a seguir.

A vida ocorre num tabuleiro virtual, segundo Jonh H. Conway. As células estão em um de dois estados: viva ou morta. Cada célula tem oito possíveis vizinhos, formados pelas células ao lado e as do canto. Se a célula, num determinado passo, está viva, ela continuará viva no próximo passo se houver dois ou três vizinhos vivos. Ela irá morrer por superpopulação se houver mais de três vizinhos vivos, e irá morrer por exposição se houver menos de dois vizinhos vivos. Se uma célula estiver morta, ela permanecerá morta no próximo passo enquanto não houver exatamente três, dos seus oito vizinhos, vivos. Neste caso, a célula irá nascer no próximo passo (Levy, 1992).

No passo 0, havia dois modelos, um quadrado estacionário ( bloco ) e uma criatura movendo-se ( planador ). O planador move-se uma célula, diagonalmente, a cada quatro passos. Ao encontrar outras criaturas, como o bloco, as duas criaturas são sujeitas a uma simples regra universal ( leis da física deste mundo ), que causa uma aniquilação mútua, neste caso. O importante é notar que as ações, como o movimento do planador, estão puramente nos olhos do observador – o nível mais básico consiste de simples transformações de estado, sem nenhuma movimentação aparente. No entanto, considerando uma visão de mais alto nível do sistema, introduz-se novos termos para a descrição de fenômeno observado.

Von Neumann utilizou este modelo simples para descrever uma máquina construtora universal, que poderia ler instruções de montagem de qualquer máquina dada, e construir a máquina de acordo. Estas instruções seriam coleções de células de vários estados, como deveriam ser as da nova máquina após a montagem – na verdade, qualquer elemento composto na grade era simplesmente uma coleção de células. O construtor universal poderia construir qualquer máquina, dado o genoma apropriado ( instruções de montagem ); ou seja, dada a sua própria descrição, ele era capaz de construir uma cópia de si mesmo ( auto–replicação ). Para que os descendentes também pudessem realizar a auto-replicação, era necessário copiar as instruções de montagem para estes. Desta maneira, von Neumann mostrou que processos replicativos eram possíveis em máquinas artificiais.

Uma das principais conclusões de von Neumann foi que o processo replicativo utilizava as instruções de montagem em duas maneiras distintas: como um código a ser interpretado ( durante a montagem ), e como dados não-interpretáveis ( durante a cópia das instruções de montagem para seus descendentes ). Durante as décadas que se seguiram, quando os mecanismos genéticos básicos começaram a se desdobrar, ficou claro que o processo de von Neumann havia copiado o modelo genético. O processo pelo qual as instruções de montagem ( DNA ) é utilizado para construir máquinas operadoras ( proteínas ) também utiliza uma forma dual de informação: como um código interpretado e como dados não-interpretáveis. O primeiro é conhecido em biologia como tradução, o segundo como transcrição e ocorre durante a duplicação celular.

Um dos principais problemas com o autômato celular de von Neumann é a complexidade do construtor, que requer centenas de milhares de células. Além disso, cada célula pode estar em um de vinte e nove possíveis estados, ao invés de apenas dois, como exemplificado acima. Mais tarde, Chritopher Langton (1984) observou que, embora a capacidade de construção universal seja uma condição suficiente para a autoreplicação, ela não era necessária; mesmo porque, os sistemas naturais não eram capazes de realizar uma construção universal. Langton desenvolveu autômatos autoreplicáveis que eram muito mais simples que o construtor universal de von Neumann.

Para estas máquinas, no entanto, não havia qualquer capacidade de construção ou computação, sua única funcionalidade era a auto-replicação. Trabalhando em cima destes resultados, alguns pesquisadores têm construído estruturas auto-replicáveis que possam executar programas úteis (Perrier, Sipper e Zahnd, 1996)(Tempesti, 1995). Estas últimas são máquinas mais simples que as de von Neumann. Elas mantém a capacidade de auto-replicação pois cada filho é capaz de continuar replicando-se, além de carregar outras funções escritas em seu código genético.

O autômato celular exibe um comportamento emergente, ou seja, o aparecimento de capacidades de processamento de informações globais que não eram representadas explicitamente nos componentes elementares do sistemas, ou em suas interconexões.

[editar] A Evolução na Vida Artificial

A idéia da aplicação dos princípios biológicos na evolução natural de sistemas artificiais foi introduzida nas décadas de 50 e 60, quando vários pesquisadores começaram a utilizar sistemas evolucionários, demonstrando que estes poderiam ser utilizados como uma ferramenta de otimização em problemas de engenharia. Inúmeras metodologias foram apresentadas desde então, mas a grande maioria delas acaba por seguir algumas regras que se tornaram padrão: inicia-se o algoritmo com uma população aleatória de soluções potenciais, opera-se operadores inspirados na genética natural e na seleção natural sobre esta população, e ao final do algoritmo, as soluções melhores adaptadas ( com maior grau na função aptidão ) emergem do sistema.

Uma das principais questões envolvendo a evolução em sistemas artificias é a definição da função aptidão, ou seja, como reconhecer um bom indivíduo na população de organismos artificiais. Na resolução de problemas de otimização ou de engenharia, esta questão tem uma resposta simples: a função de aptidão é imposta externamente pelo observador, de acordo com o problema particular em questão. Por exemplo, se o problema é otimizar uma função que representa os custos operacionais de uma dada empresa, a função de aptidão é dada pelo valor do indivíduo perante a função analisada.

A primeira geração de indivíduos tende a exibir uma performance pobre, mas com grande variabilidade. A medida que o algoritmo evolua, a performance aumenta e diminui a variabilidade, caracterizando a convergência do sistema.

É importante notar que a evolução nestes algoritmos ocorre sem a intervenção humana, ou seja, após o ambiente ter sido definido, uma população inicial é gerada randomicamente e o algoritmo evolucionário rodará até que uma solução satisfatória ser encontrada. A vantagem primordial dos métodos evolucionários em problemas de engenharia é o seu potencial para a adaptabilidade. Quando um evento imprevisto ocorre, o sistema consegue evoluir, ou seja, adaptar-se à nova situação, em analogia com a natureza.

A principal diferença entre os sistemas evolutivos de resolução de problemas para os sistemas evolutivos na Vida Artificial é que estes não possuem um estado final definido. Para os problemas do primeiro grupo, as definições de critério são impostas pelo usuário de acordo com a tarefa a ser realizada, ou seja, a evolução é direcionada para algum ponto. Esta característica contrasta com a evolução em aberto da natureza, que não admite a imposição de um critério externo de aptidão, e sim de um critério implícito, emergente e dinâmico ( que pode ser discutido como a sua função de sobrevivência no ambiente ). Outro aspecto significante dos ambientes naturais demonstra que um organismo deve adaptar-se também a todos os outros organismo com os quais ele interage, o que é referenciado como co-evolução.

Uma evolução sem um final definido, sem direção, é a única forma conhecida na evolução natural capaz de gerar dispositivos como olhos, asas e sistemas nervosos, além de produzir um elevado número de espécies. Evolução sem direção deve ser aplicada em sistemas evolucionários para observarmos a emergência de sistemas completamente novos.

[editar] A Emergência na Vida Artificial

Outro processo predominante em sistemas de Vida Artificial é a emergência, onde um fenômeno de alto nível surge das iterações em níveis mais baixos. Sistemas de Vida Artificial consistem de uma enorme coleção de unidades simples e básicas cuja principal característica é a emergência de comportamentos de alto nível. O modelo de von Neumann descrito anteriormente é um exemplo de comportamento emergente. Outro exemplo é o trabalho de Reynolds (1987) sobre o comportamento dos pássaros.

Reynolds queria investigar como um bando de pássaros voava, sem um direção central, ou seja, sem um líder. Ele criou um pássaro virtual com as capacidades básicas de vôo, denominado boid. O mundo artificial era composto por uma coleção de boids, voando de acordo com as seguintes regras:

• Evitar colisões: evitar colisões com os pássaros em sua vizinhança;
• Igualar velocidades: manter a velocidade parecida com os pássaros em sua vizinhança;
• Concentração do bando: manter-se perto de seus vizinhos.

Cada boid era formado por uma unidade básica que enxergava apenas os pássaros que estavam em sua vizinhança e voava de acordo com estas três regras. Reynolds observou que estas regras formavam uma base suficiente para a emergência de um comportamento parecido com um bando de pássaros naturais. Os boids voavam como um grupo coeso e, ao surgir algum tipo de obstáculo, dividiam-se espontaneamente em dois subgrupos, sem nenhum tipo de guia central, reagrupando-se após atravessar o obstáculo.

O modelo de Reynolds demonstra a estrutura básica dos sistemas de Vida Artificial – um grande número de elementos unitários, interagindo com um pequeno número de vizinhos nas proximidades, sem nenhum tipo de controle centralizado. São observados fenômenos emergentes de alto nível, resultantes da iteração entre estes componentes de baixo nível. Apesar dos boids de Reynolds serem virtuais, o comportamento do bando é tão real como os observados nos pássaros reais.

A emergência de comportamentos complexos a partir de uma coleção de comportamentos simples pode ser analisada pela forma como esta é construída. As abordagens tradicionais para sistemas de Inteligência Artificial empregam uma metodologia top-down onde os comportamentos complexos ( ex.: jogo de xadrez ) são identificados e o sistema construído de tal maneira a representar todos os detalhes do comportamento desejado. Os sistemas de Vida Artificial operam com uma metodologia bottom-up, iniciando a partir de elementos unitários e construindo, gradualmente, seus comportamentos através da evolução, emergência e desenvolvimento.