Complexitate si emergenta

Inteligență artificială
14. Complexitate și emergență
Florin Leon
Universitatea Tehnică „Gheorghe Asachi” din Iași
Facultatea de Automatică și Calculatoare
http://florinleon.byethost24.com/curs_ia.htm
Florin Leon, Inteligenta artificiala, http://florinleon.byethost24.com/curs_ia.htm

2
Complexitate și emergență
1. Introducere
2. Automate celulare
3. Sisteme Lindenmeyer
4. Inteligența colectivă
5. Simulări bazate pe agenți
6. Concluzii

3
1. Introducere
6. Concluzii

4
Termenul “ALife”
 Propus la un workshop organizat de Los
Alamos National Laboratory, 1987
 Domeniul încearcă să îmbine cercetările
multidisciplinare cu privire la modelările și
simulările biologice
 Aceste fenomene sunt neliniare, ceea ce
poate conduce la:
 Haos: schimbări mici în condițiile inițiale produc
diferențe mari la rezultate
 Trăsături de nivel superior: emergență, atractori

5
Caracteristicile simulărilor ALife
 Abordare bottom-up
 Control local
 Reguli simple de acțiune
 Modele multi-agent

6
Viața naturală și viața artificială
 Dicționarul Webster:
 Viața este condiția generală care distinge
organismele de elementele anorganice și
de organismele moarte, manifestată prin:
 creștere pe baza metabolismului
 mijloace de reproducere
 reglaj intern ca răspuns la mediu

Scopurile vieții artificiale
 Probleme de biologie
 Evoluție
 Originile vieții
 Sinteza ADN/ARN
 Principii ale comportamentului
inteligent
 Emergență și auto-organizare
 Sisteme distribuite
 Comportament de grup
 Agenți, roboți autonomi
 Aplicații practice
 Animație computerizată
 Jocuri video
 Probleme de optimizare
 Proiectare
7Florin Leon, Inteligenta artificiala, http://florinleon.byethost24.com/curs_ia.htm

8
VA și IA
 Viața artificială este pentru biologie ceea ce
inteligența artificială este pentru psihologie
 Simulările bazate pe agenți sunt interesante
și pentru sociologie și psihologie socială

9
1. Introducere
6. Concluzii

10
Sisteme complexe
 Sunt sisteme dinamice alcătuite din
componente similare, cu o structură relativ
simplă
 Componentele interacționează după reguli
locale, de asemenea simple (ușor de înțeles)
 Comportamentul global al unui astfel de
sistem este emergent
 Nu poate fi estimat apriori pe baza regulilor locale
și nu poate fi explicat ușor

11
Automate celulare
 engl. “cellular automata”
 Mediul este o latice, o mulțime discretă de celule
alăturate
 Timpul este de asemenea discret
 Celulele au o serie de proprietăți care se pot modifica
în timp (au stare)
 Starea unei celule la momentul t+1 depinde de
starea proprie și de starea altor celule vecine la
momentul t
 Actualizările stărilor se fac în paralel

12
Exemplu
 Automat celular unidimensional

13
Exemplu
 Automat celular bidimensional

14
Tipuri de mediu
infinit
limite fixe, cu stări
predefinite
limite reflective,
influențează numai
celulele „interioare”
periodic

15
Exemplu
XOR

16
Rezultate
Configurație simetrică,
128 de pași
Configurație inițială aleatorie,
apar totuși modele în evoluție

17
Jocul vieții
 engl. “Game of Life”, Conway (1970)
 Automat celular bidimensional
 Fie n numărul de vecini vii ai unei celule
 Reguli:
 Dacă n < 2, celula moare de singurătate
 Dacă n > 3, celula moare de supra-aglomerare
 Dacă n = 3, celula renaște (se naște o nouă celulă)
 Altfel, celula își păstrează starea anterioară

18
Modele emergente
 Modele statice
 Modele oscilante
 Modele glisante
 Modele de dezvoltare
 Modele instabile
(neperiodice)

19
http://florinleon.byethost24.com/home/prog_jt.htm

20
Proprietatea de calcul universal
 Capacitatea de a calcula tot ce poate fi calculat
 Ca Mașina Turing
 Automatele celulare
 Memorie: modelele statice
 Numărătoare: modelele oscilante
 Flux de informații: modelele glisante
 Nu se poate spune dacă o anumită configurație va
genera în timp configurația nulă sau va evolua într-o
configurație stabilă sau periodică
 Problema opririi la Mașina Turing: nu se poate prezice, în
general, dacă pentru o anumită intrare un algoritm se va
termina sau va rula la infinit

21
1. Introducere
6. Concluzii

22
Sisteme Lindenmeyer
 engl. “Lindenmeyer systems”, “L-systems”
 Propus inițial ca formalism matematic pentru
modelarea creșterii plantelor (Lindenmeyer,
biolog, 1968)
 Sistem de producție
+ rotește dreapta
- rotește stânga
[ salvează poziția și unghiul
] reface poziția și unghiul

23

24
LOGO
 “Turtle graphics”

25
Exemple

26
Exemple

27
Modele 3D
mentă traista ciobanului

28
Fractali
 Structuri auto-similare la
scări multiple
 O porțiune mică dintr-un
fractal arată la fel ca întregul

29
Exemple
Ferigă fractală Model al sistemului vascular

30
http://florinleon.byethost24.com/home/prog_gf.htm

31
1. Introducere
6. Concluzii

32
Albinele: căutarea hranei
 Colectarea hranei depinde de timpul de
așteptare la livrarea hranei în stup
 Dacă stupul are deja multă hrană, albinele care o
depozitează au nevoie de mai mult timp pentru a
găsi celule goale
 Timpul de așteptare mai mare determină albinele
colectoare să caute hrană de calitate mai bună,
mai greu de găsit și care necesită deci mai mult
timp

33
Viespile: diferențierea rolurilor
 Organizarea: un singur șef, un grup de căutători de
hrană și un grup de îngrijitori ai larvelor
 Toate rolurile sunt ocupate de viespi identice din punct de
vedere genetic
 Fiecare viespe are doi parametri:
 Forță – determină mobilitatea
 Pragul de căutare – probabilitatea de a merge să caute
hrană (prag mai mic ⇒ probabilitate mai mare)
 Larvele au un parametru Cerere, care stimulează
căutătorii

34
Viespile: diferențierea rolurilor
 Când 2 viespi se întâlnesc, are loc o confruntare, cu probabilitatea de
succes:
 O parte din forță se transferă de la viespea care pierde la cea care
câștigă
 Când larvele primesc hrană, Cererea scade
 Căutarea hranei scade Cererea și deci și stimularea de a căuta hrană
 Șeful se plimbă prin cuib și confruntă alte viespi, astfel încât
echilibrează forța din cadrul populației
 Auto-organizare prin interacțiuni repetate:
 Căutători: Forță mare și Prag de căutare mic
 Îngrijitori: Forță mică și Prag de căutare mare
 Șef: Forță mare și Prag de căutare mare

35
Termite: construirea mușuroiului
 Termitele depun resturi de metabolizare,
care conțin feromoni
 Alte termite vor depune resturi lângă
grămezile cu feromoni mai puternici
 Concentrația de feromoni scade în timp
 La început apar depozite distribuite aleatoriu
 Apoi apar coloane
 Coloanele se unesc prin arce

Termite: construirea mușuroiului

37
Furnicile: sortarea
 Furnicile au tendința să grupeze obiectele
 Dacă se distribuie conținutul unui mușuroi pe o suprafață
plană, lucrătoarele încep să sorteze hrana și larvele
 Reguli:
 Furnicile văd numai obiectele apropiate din față
 Dacă un obiect este departe de altele, probabilitatea de
a fi ridicat este mare; dacă sunt prezente și alte obiecte
în jur, probabilitatea este mică
 Probabilitatea de a pune jos un obiect crește dacă în
apropiere sunt și alte obiecte similare
f este fracțiunea de
obiecte similare
k+ și k– sunt
constante

38
Rezultatetimp
simulare furnici reale

39
Cooperarea
 Comportamentul cooperant al speciilor mai
evoluate poate fi o trăsătură emergentă a
interacțiunilor individuale
 Strategia unui individ de a da înapoi atât cât
a primit de la altul

40
Boids
 Simulează un stol de păsări (Reynolds, 1987)
 Reguli:
 Apropierea de centrul de greutate al vecinilor
 Evitarea coliziunilor cu vecinii
 Potrivirea vitezei cu aceea a vecinilor

41
Pseudocod

42
Regula 1: Apropierea
se mută 1% înspre centru

43
Regula 2: Evitarea coliziunilor
se dublează distanța
dintre 2 boids,
separare lină

44
Regula 3: Potrivirea vitezei
se adaugă o fracție

45
Comportament
Comportamentul de „stol” este emergent

46
1. Introducere
6. Concluzii

47
Modelul Sugarscape
 Mediul are cantități variabile de zahăr
 Agenții au metabolism și consumă zahăr
 La fiecare mișcare, agenții consumă o cantitate de
zahăr; când consumă tot zahărul, mor
 Agenții pot privi în direcții paralele cu axele,
dar nu în diagonală
 Agenții merg în celula cu cea mai mare cantitate de
zahăr din câmpul lor vizual (la egalitate, cea mai
apropiată celulă) și îl consumă
 Agenții pot depozita zahărul neconsumat

48
Modelul Sugarscape

49
Sugarscape, G∞
zahărul consumat se
regenerează complet
într-un pas

50
Sugarscape, G1
zahărul consumat se
regenerează cu o unitate
la fiecare pas

51
Evoluția populației
 Populația se stabilizează la un număr de
agenți care pot fi hrăniți de mediu

52
Distribuția „averii”
 O mică parte din agenți au cea mai mare
parte din cantitatea de zahăr

53
Diagonale de migrație
emergente
Agenții individuali nu se
pot mișca pe diagonală

54
Economia: zahăr și mirodenii
MRS = rata de
substituție marginală
prețul local
w – acumularea
t – metabolismul

55
Modelul segregării al lui
Schelling
 Este un exemplu de comportament emergent
puternic, care arată că într-o societate pot exista
fenomene segregaționiste evidente chiar dacă
indivizii nu sunt neapărat foarte segregaționiști
 În model există agenți de 2 culori
 Fiecare agent este mulțumit dacă are n vecini de
aceeași culoare
 Dacă nu este mulțumit, se mută aleatoriu în altă
celulă

56
Comunitatea lui Schelling
n=2
n=1

57
Comunitatea lui Schelling
 În primul caz, fiecare agent ar fi mulțumit dacă ar
avea 2 vecini de aceeași culoare și 2 vecini de altă
culoare
 La echilibru ar fi stabilă o situație ca aceea de mai jos
 Apare totuși un fenomen de segregare involuntar

58
Modelul lui Hammond
 Este un model al corupției sociale
 Societatea are cetățeni și birocrați, care pot fi
corupți (C) sau onești (O)
 Interacțiuni posibile
 C + C  recompensă pozitivă
 C + O  denunț
 O + O  recompensă nulă
 După un număr (necunoscut) de denunțuri,
un corupt este arestat

59
Modelul lui Hammond
 Galben: corupți
 Albastru: onești
 Roșu: arestați
 Un agent știe ce i se
întâmplă lui și prietenilor lui
 Dacă mai mulți prieteni sunt
arestați, agentul va deveni
mai cinstit
 Presiunea socială (frica)
determină creșterea
numărului de indivizi onești

60
Modelul lui Hammond
 Dacă numărul de agenți arestați este
necunoscut, frica îi determină să devină
onești
 Când numărul arestaților din întreaga
societate este cunoscut, presiunea nu mai
este suficientă pentru a-și schimba
comportamentul

61
Modelul lui Epstein
 Coexistență pașnică
 Genocid artificial
Când tensiunea socială
depășește un prag, un
agent omoară alt agent
de altă culoare

62
SWARM: Heatbugs
Fiecare insectă
generează o cantitate
mică de căldură
Insectele se simt mai
bine când au mai multă
căldură
Rezultatul este gruparea
acestora pentru a avea
mai multă căldură
împreună

63
SWARM: Mousetrap
 Model al fisiunii nucleare
 Fiecare cursă de șoareci conține două mingi de
ping-pong
 La început se aruncă o minge de ping-pong în
mijlocul curselor
 O cursă se închide și aruncă cele două mingi la
rândul ei, care determină închiderea altor curse

64
Mousetrap

NetLogo: Etnocentrism (Axelrod & Hammond)

66
Framsticks: creaturi evoluate
artificial

67
Framsticks

68
Framsticks

69
Concluzii
 Viața artificială este un domeniu
interdisciplinar care implică biologia,
psihologia, științele cognitive și matematica
 Dezvoltarea de modele în biologia sintetică își
găsește aplicabilitatea în biomedicină, unde
standardizarea componentelor biologice
sintetizate și formalizarea metodologiilor
rămâne o problemă nerezolvată

Complexitate si emergenta

Recommended

Recommended

More Related Content

More from Florin Leon

More from Florin Leon (20)

Complexitate si emergenta