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Vida artificial... ¿inteligente?
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Vida artificial... ¿inteligente?

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Campus Científico de Verano 2013. ...

Campus Científico de Verano 2013.
Presentación realizada por:
Mario de Jesús Pérez Jiménez
Grupo de Investigación en Computación Natural
Dpto. Ciencias de la Computación e Inteligencia Artifi cial
Universidad de Sevilla

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Vida artificial... ¿inteligente? Presentation Transcript

  • 1. Vida artificial ... ¿inteligente? Mario de Jes´us P´erez Jim´enez Grupo de Investigaci´on en Computaci´on Natural Dpto. Ciencias de la Computaci´on e Inteligencia Artificial Universidad de Sevilla marper@us.es http://www.cs.us.es/~marper/ Sevilla, julio de 2013 CAMPUS CIENT´IFICO DE VERANO 2013
  • 2. La VIDA ... Sabemos distinguir objetos vivos de otros que no lo est´an. Sustrato f´ısico de la vida: materia org´anica (carbono). El hombre ha creado seres vivos en el laboratorio (“in vitro”). La vida es un proceso f´ısico (J. von Neumann). Los ordenadores y los seres humanos son clases diferentes de aut´omatas (J. von Neumann). Sustrato f´ısico de un ordenador: materia inorg´anica (silicio). Un ordenador universal puede simular cualquier proceso f´ısico. Se podr´ıa simular la vida ... de manera artificial. ¿Ser´ıa posible crear vida “in silico”?. 2 / 60
  • 3. La VIDA ... Capacidad para efectuar de manera aut´onoma: Replicaci´on de mol´eculas de ADN. Producci´on de energ´ıa. Fabricaci´on de prote´ınas. Realizaci´on de procesos metab´olicos. 3 / 60
  • 4. Vida Artificial Christopher Langton, 1987. Estudio, dise˜no y construcci´on de sistemas artificiales que exhiben conductas t´ıpicas de los sistemas vivos naturales. La materia es inorg´anica y su esencia es la informaci´on. Es una v´ıa novedosa para estudiar c´omo los sistemas complejos exhiben procesos de auto-organizaci´on, adaptaci´on, evoluci´on, etc. Se trata de simular la vida a trav´es de m´aquinas/ordenadores. La Biolog´ıa de Sistemas y la Biolog´ıa Computacional se basa en el uso de ordenadores en lugar de tubos de ensayo. Es probable que dentro de cien a˜nos emerja unos organismos artificiales dise˜nados por el hombre que se reproducir´an y evolucionar´an, estando “vivos” de alguna manera. 4 / 60
  • 5. Los virus electr´onicos Se pueden reproducir o copiarse a s´ı mismos. Aprovecha el “metabolismo” del anfitri´on (un ordenador) para alterar su mecanismo. Percibe los cambios del anfitri´on y responde a ellos con el prop´osito de reproducirse. Es un organismo robusto ya que sobrevive a ciertas alteraciones en su estructura. Evolucionan aunque, de momento, dependiendo de un programador. 5 / 60
  • 6. Problemas, problemas, problemas ... Una eterna aspiraci´on del hombre ... Mejorar la calidad de Vida. Para ello ... Necesidad de resolver problemas. A ser posible usando procedimientos mec´anicos ... ... y recibiendo ayuda para su resoluci´on. 6 / 60
  • 7. Problemas abstractos vs problemas concretos (1) Determinar si el n´umero 4730099 es primo. (2) Calcular el producto de dos n´umeros naturales. (3) Hallar el m´aximo com´un divisor de 314 y 4524. (4) Determinar si la suma de los ´angulos de un tri´angulo es 127o . (5) Para cada n´umero natural n hallar un n´umero primo y mayor que n. (6) Hallar la suma de los n´umeros 1234567 y 9876543. (7) Determinar si un n´umero natural n es primo. (8) Hace un par de horas, una empresa de reparto ha recibido 75 electrodom´esticos de El Corte Ingl´es dirigidos a otros tantos clientes sevillanos a los que debe entreg´arselos esta misma tarde. Todos los electrodom´esticos tienen cabida en un cami´on ¿Qu´e ruta debe seguir el conductor para consumir la menor cantidad de gasolina? 7 / 60
  • 8. Problema concreto (I) Dadas 42 ciudades, tiempos tij entre dos ciudades, hallar un circuito que recorra las 42 ciudades en el menor tiempo posible. 8 / 60
  • 9. Problema concreto (II) Dadas 3150 ciudades, tiempos tij entre dos ciudades, hallar un circuito que recorra las 3150 ciudades en el menor tiempo posible. 9 / 60
  • 10. Problema abstracto (III) Dadas n ciudades y unos valores tij que representan los tiempos para ir de la ciudad i a la ciudad j. Determinar un circuito que permita recorrer todas las ciudades en el menor tiempo posible. Problema del viajante de comercio (TSP). 10 / 60
  • 11. Problemas concretos vs Problemas abstractos Problema abstracto: conjunto de problemas concretos. Tama˜no de un problema concreto. C´omo resolver un problema de la vida real. Se trata de un problema concreto. Se modeliza a trav´es de un problema abstracto. Se dise˜na una soluci´on mec´anica del problema abstracto. Se implementa dicha soluci´on mediante un programa. Se ejecuta el programa sobre una m´aquina electr´onica para los datos espec´ıficos del problema concreto. Procedimiento mec´anico, algoritmo, programa. 11 / 60
  • 12. Programa + Dato entrada M´aquina Soluci´on 12 / 60
  • 13. Dise˜no, verificaci´on y an´alisis de procedimientos mec´anicos Dise˜no de una soluci´on de un problema abstracto. Verificaci´on de que esa soluci´on resuelve efectivamente cada instancia del problema abstracto. An´alisis de los recursos necesarios para obtener la soluci´on de una instancia concreta (en funci´on de su tama˜no). 13 / 60
  • 14. Problemas tratables (I) Problema tratable Existe UN programa que resuelve el problema y proporciona soluciones para entradas de tama˜no grande. Problemas intratables NING´UN programa que resuelve el problema proporciona soluciones para entradas de tama˜no grande. Problema presuntamente intratable NING´UN programa CONOCIDO que resuelve el problema proporciona soluciones para entradas de tama˜no grande. 14 / 60
  • 15. Problemas tratables (II) Resolubilidad algor´ıtmica en t´erminos pr´acticos: tratabilidad vs intratabilidad. Polinomial = Bueno Exponencial = Malo 10 20 30 40 50 n .00001 s .00002 s .00003 s .00004 s .00005 s n2 .00001 s .00004 s .00009 s .00016 s .00025 s 2n .001 s 1.0 s 17.9 m 12.7 d 35.7 a 15 / 60
  • 16. Un problema tratable: el de la moneda falsa Se tienen n monedas y se sabe que exactamente una de ellas tiene un peso distinto de las otras. Si se dispone de una balanza tradicional ¿cu´antas pesadas habr´ıa que realizar para detectar la moneda distinta? Bastar´ıa realizar, a lo sumo, 1 + log2(n) pesadas. El problema de la moneda falsa es tratable. 16 / 60
  • 17. Otro problema tratable: la multiplicaci´on m´agica (I) 12 × 9 6 18 3 36 1 72 17 / 60
  • 18. Multiplicaci´on m´agica (II) M´etodo de la multiplicaci´on rusa. 12 9 6 18 3 36 36 1 72 72 12 × 9 = 108 Aqu´ı no hay magia ... ¡hay MATEM´ATICAS!. 18 / 60
  • 19. Un problema intratable: las Torres de Hanoi La leyenda ... (Edouard Lucas d’Amiens, 1883) Un movimiento: trasladar un disco de una varilla a otra. Movimiento v´alido: un disco no puede situarse encima de otro de menor radio. Problema concreto: 64 discos. Problema abstracto: n discos. 19 / 60
  • 20. El problema de las Torres de Hanoi: 2 discos 1 2 A B C 20 / 60
  • 21. El problema de las Torres de Hanoi: 2 discos 1 A B C 2 21 / 60
  • 22. El problema de las Torres de Hanoi: 2 discos A B C 2 1 22 / 60
  • 23. El problema de las Torres de Hanoi: 2 discos A B C 1 2 23 / 60
  • 24. El problema de las Torres de Hanoi: 3 discos 1 2 3 A B C 24 / 60
  • 25. El problema de las Torres de Hanoi: 3 discos 1 A B C 2 3 25 / 60
  • 26. El problema de las Torres de Hanoi: 3 discos A B C 2 3 1 26 / 60
  • 27. El problema de las Torres de Hanoi: 3 discos A B C 1 2 3 27 / 60
  • 28. El problema de las Torres de Hanoi: 4 discos 1 2 3 4 A B C 28 / 60
  • 29. El problema de las Torres de Hanoi: 4 discos 1 A B C 2 4 3 29 / 60
  • 30. El problema de las Torres de Hanoi: 4 discos A B C 2 4 3 1 30 / 60
  • 31. El problema de las Torres de Hanoi: 4 discos A B C 1 2 3 4 31 / 60
  • 32. El problema de las Torres de Hanoi: 5 discos 1 2 3 4 5 A B C 32 / 60
  • 33. El problema de las Torres de Hanoi: 5 discos 1 A B C 2 4 5 3 33 / 60
  • 34. El problema de las Torres de Hanoi: 5 discos A B C 2 4 5 3 1 34 / 60
  • 35. El problema de las Torres de Hanoi: 5 discos A B C 1 2 3 4 5 35 / 60
  • 36. El problema de las Torres de Hanoi (III) Para resolver el problema con n discos N´umero de movimientos a realizar : 2n − 1. Supongamos que tenemos 64 discos. Supongamos que se tarda un segundo en mover un disco. Supongamos que los monjes trabajan las 24 horas del d´ıa. ¿Cu´anto tiempo se necesitar´a para resolver el problema divino? Aproximadamente ... ¡500 millones de a˜nos! 36 / 60
  • 37. Un problema presuntamente intratable 37 / 60
  • 38. El problema del campeonato de liga de f´utbol Tras la jornada 25 del campeonato de liga de f´utbol de primera divisi´on, un aficionado desea saber si su equipo tiene posibilidades matem´aticas de quedar campe´on de liga Sistema antiguo de puntuaci´on (2, 1, 0): tratable Sistema nuevo de puntuaci´on (3, 1, 0): presuntamente intratable 38 / 60
  • 39. Limitaciones de las m´aquinas electr´onicas M´aquinas: dispositivos finitos. Chips electr´onicos. Recursos: espacio (memoria) y en tiempo. Espacio: miniaturizaci´on (R. Feymann, 1959). Tiempo: velocidad de c´alculo de procesadores (R. Churchhouse, 1983). Consecuencia: Existen problemas muy relevantes de la vida real que nunca podr´an ser resueltos por ordenadores electr´onicos (a menos que . . . ) 39 / 60
  • 40. La Naturaleza viva: fuente de inspiraci´on computacional C´elula: unidad fundamental de todo organismo vivo. Estructura compleja y, a la vez, muy organizada. Permite la ejecuci´on simult´anea de reacciones qu´ımicas. Realiza unos procesos esenciales que caracterizan la VIDA: Replicaci´on del ADN. Producci´on de energ´ıa. S´ıntesis de prote´ınas. Procesos metab´olicos. 40 / 60
  • 41. 41 / 60
  • 42. Computaci´on celular con Membranas: Gh. P˘aun, 1998–2000. Los planos de una m´aquina celular: comunicaci´on inteligente de bacterias ME = (Γ, H, G, E1, . . . , E25, R1, . . . , R25, Π1, N) Γ = {OHHL}, H = {e}, G un grafo, Π1 = (Σ, L, µ, M1, R1) en donde: Σ = {OHHL, LuxR, LuxR.OHHL, LuxBox, LuxR.OHHL.LuxBox}, L = {b}, µ = [ ], M1 = {LuxBox}. Reglas de los sistemas Π1 (bacterias) r1 : [ LuxBox ]b c1 → [ LuxBox + OHHL ]b r2 : [ LuxBox ]b c2 → [ LuxBox + LuxR ]b r3 : [ LuxR + OHHL ]b c3 → [ LuxR.OHHL ]b r4 : [ LuxR.OHHL ]b c4 → [ LuxR + OHHL ]b r5 : [ LuxR.OHHL + LuxBox ]b c5 → [ LuxR.OHHL.LuxBox ]b r6 : [ LuxR.OHHL.LuxBox ]b c6 → [ LuxR.OHHL + LuxBox ]b r7 : [ LuxR.OHHL.LuxBox ]b c7 → [ LuxR.OHHL.LuxBox + OHHL ]b r8 : [ LuxR.OHHL.LuxBox ]b c8 → [ LuxR.OHHL.LuxBox + LuxR ]b r9 : [ OHHL ]b c9 → OHHL [ ]b r10 : [ OHHL ]b c10 → [ ]b r11 : [ LuxR ]b c11 → [ ]b r12 : [ LuxR.OHHL ]b c12 → [ ]b Reglas de los entornos: r13 : OHHL [ ]b c13 → [ OHHL ]b r14 : [ OHHL ]e c14 → [ ]e r15 : [ OHHL ]e − [ ]e c15 → [ ]e − [ OHHL ]e r16 : [ [ ]b ]e − [ ]e c16 → [ ]e − [ [ ]b ]e 42 / 60
  • 43. Representaci´on gr´afica del modelo 43 / 60
  • 44. La Naturaleza como sustrato de implementaci´on Computaci´on in vitro. Mol´eculas de ADN (J. Watson y F. Crick, 1951–1953): Codifican toda la informaci´on gen´etica. Modelos moleculares basados en ADN. Experimento de Adleman (1994). Programas moleculares. M´aquinas moleculares basadas en ADN. 44 / 60
  • 45. Una m´aquina de ADN que simula movimientos musculares (P. Alberti, J.L. Mergny, 2003) 45 / 60
  • 46. Nanorobots: Una ara˜na molecular basada en ADN (Lloyd Smith, abril 2010) 46 / 60
  • 47. Nanorobots: Obreros moleculares basados en ADN (Erik Winfree, febrero 2010) 47 / 60
  • 48. Una m´aquina de ADN que calcula raices cuadradas (Daniel Strain, Lulu Oian y Erik Winfree, junio 2011) 48 / 60
  • 49. La Naturaleza como computaci´on Computaci´on in vivo (I) 49 / 60
  • 50. Computaci´on in vivo (II) 50 / 60
  • 51. Computaci´on in vivo (III) Ensamblaje de genes en ciliados (Grzegorz Rozenberg, 2003) Importantes computaciones tienen lugar en la vida de los ciliados. Uso de estructuras de datos cl´asicas (listas enlazadas). Resolver problemas ... usando ¡ciliados! 51 / 60
  • 52. Un virus con manos (Michael Rossmann, diciembre 2008) 52 / 60
  • 53. G R A C I A S P O R V U E S T R A A T E N C I ´O N 53 / 60