人工生命のはなし

1. Enjoy Science
多様な科学が交わる人工生命
2023/7/9
KOJI FUKUOKA

2. 留意事項
◼ この分野はまだ不確定要素と流動性が高いので、あくまで発信日時での情報であ
ることに留意ください。
◼ 所属企業ではなく、あくまで個人としての発信です。本情報に伴う結果に関して責
任は負いかねます。
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2

3. 本シリーズ共通の趣旨：３つの謎への探求をカジュアルに楽しむ
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生命とは？
宇宙とは？
知能とは？
宇宙物理学
宇宙生物学
分子生物学
合成生物学
神経科学
コンピュータ科学
物理学
生物学
化学
生理学
数学
解きたい謎 関連する学問テーマ 学問テーマの大分類
今回の
テーマ

4. 資料の構成
• 人工生命とは？
• 歴史的な流れ
• 重要な分野
○ コンピュータ科学
○ 生命科学
• その他トピック
• まとめ
※質問・感想は都度チャットでお願いします
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【自己紹介】
某企業で事業開発・教育活動に従事。
元々宇宙物理研究を志し、今は１科学愛好家。

5. 人工生命とは？
人工生命とは、人工的に構築された生命「的」なもの。その過程を通
じて「生命」の探究を行う。
近年ではALIFE（エーライフ）とも略称され、いくつかのアプローチが
ある（Soft、Hard、Wetとの表現も）
「人工知能」と位置付けが似ているが、「地球内生命」だけを含めるか
どうかで異なる点もある。
5
〇Wiki:「人工生命」
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6. （地球内）生命とは？：大体の共通見解
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共通項として「境界」「自己複製」「代謝」を備えた存在、というのが一般的に生命と見做されており、それを担う最小
単位が「細胞」です。
細胞
境界 自己複製 代謝
細胞
細胞膜
細胞
物質
外部から物質を
取り込んで化学
作用
分裂
※出所：「池上彰が聞いて分かった生命の仕組み」
2020/12「ストーリーで楽しむ生
命科学」回の再掲

7. 生命の仕組み：生命の統一原理「セントラルドグマ」
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DNAからタンパク質を作る過程は「セントラルドグマ」として1958年に提唱され、現在に至るまでその仮説が有効と考
えられています。
DNA
RNA
タンパク質
配列
DNA
(複製)
転写
翻訳
(立体化)
セントラルドグマ
タンパク質
提唱者：フランシス クリック
（DNAらせん構造発見者）
2020/12「ストーリーで楽しむ生
命科学」回の再掲

8. 生命が一般的に備えている（と思われる）特徴
8
これらの要素を人工的に設計するのが
ALIFE
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〇人工生命概論＃１（筑波大学）
https://www.youtube.com/watch?v=crP9mEGz7lo

9. ジョン・フォン・ノイマンの略歴
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＜関わった学問分野＞
1. 数学の基礎理論
2. 量子力学の数学的基礎付け
3. デジタルコンピュータの基礎設計
4. 経済学の意思決定（ゲーム理論）
5. 気象学（物理と計算機を駆使）
6. 人工知能（自己複製理論）
7. 脳の研究（未完）
<略歴>
1903年 ハンガリーで誕生
1921年 複数の大学同時入学
1926年 上大学卒業（学士・博士修了）後、
ゲッティンゲン大学研究員
1927年 複数の大学で講師
1930年 米国へ移住しプリンストン高等研究所教授
1940年 陸軍兵器局の諮問委員に就任
1942年 マンハッタン計画に参画
1947年 大統領より功績賞
1957年 死去
〇出所「フォン・ノイマンの生涯」
Wikipedia
ジョン・フォン・ノイマン
(1903-1957)
2023/6「ジョン・フォン・ノイマン」
回の再掲

10. COPYRIGHT@ KOJI FUKUOKA
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コンピュータ関連３：人工知能
コンピュータを使って、生命のような自律
的な仕組みが作れないか？
チューリングマシンを応用し、生命の基本
要素「自己複製（オートメタ）」機能を持た
せようとした。
→格子状に表現した「セル・オートマトン
理論」を提唱（右がそのアーキテクトで
ゲーデルの自己参照アイデアを利用）
生存中では、生命のように自己複製かつ複雑化する人工的な仕組みは困難と考えていたが、より
複雑なシステムであれば確率的に自身と同等またはより複雑なモノを複製できるかも、と提言（細胞
の研究に活路を見出そうとしていた）
https://en.wikipedia.org/wiki/Von_Neumann_universal_constru
ctor#/media/File:Von_Neuman_Self-replication_2.jpg
2023/6「ジョン・フォン・ノイマン」
回の再掲

11. 未完の講演「計算機と脳」
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＜機械の知能化に関する主要な論文／講演＞
1.「オートマトンの一般的かつ論理的理論」（
1951，発表は1948）
2.「複雑なオートマトンの理論と組織化」（
1949）
3.「確率的論理学，および信頼度の低い部品から信頼度の高い有機体を形成す
ること」（1952）
4.「オートマトンの理論：構成，複製，均質性」（
1952-）
5.『計算機と脳（左図）』（1958，執筆は1955-1956）※未完
マカロック・ピッツモデル（ニューラルネットワーク）
脳の細胞単位であるニューロンは、計算機の
ような仕組みで動き、チューリングマシンと同
等の計算能力を有している。
→ノイマンはこのアイデアをふくらましたが、
生命のような複雑な現象には従来とは異なる
新しい数学が必要とも。
→現代の人工生命・カオスへ
2023/6「ジョン・フォン・ノイマン」
回の再掲
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12. 人工生命の歴史：セル・オートマトン（コンピュータ科学）の研究から
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ラングトン(ALIFE名付け親)のアリ
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→ラングトンが、上記クラスを定量評価するために「ラム
ダパラメータ(0-1で表す生存確率)」を開発
クラスI：均一な一定状態
に漸近する挙動
クラスII：周期的な状態に
漸近する挙動
クラスIII：ランダムな状態
を維持する挙動
クラスIV：他のクラスほど
厳密に定義されないが、
上記の3クラスに当ては
まらない挙動（秩序と無
秩序が入り混じった状
態）
ウォルフラムの分類

13. 生命の鍵？「カオスの縁」
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氷が水になるような「相転移」
現象に類似。
この付近が最も計算能力が
高いことも示される。
（チューリングマシン）
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14. 参考：カオス理論（スチュアート・カウフマン）
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スチュアート・カウフマン
（1939-）
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【カウフマンの仮説】
生命の発生と進化には自然淘汰の他に自己組織化※が必要
であり、進化の結果、生命は「カオスの縁」で存在する
※自己組織化：外部からの指令なしに，
自律的に秩序が形成される現象
（右図例：チューリングパターン）
【上記の仮説の仮説】
「生命の起源はDNA／RNAという複雑な分子でなく、もっとシンプルな
分子同士の「ネットワーク」ではないか？」
→遺伝子の数と細胞の種類との繋がりを研究（神経科学者マカロックを
師事）
→遺伝子ネットワークの疎と密のはざまで最も細胞が活発に活動する
瞬間を発見＝「カオスの縁！」
→が、その後カウフマンの興味は人文系への適用へ・・・

15. 単体から外部との相互作用へ
ティエラ(Tierra)：
トマス・レイが1990年代に開発した人工
生命プログラム。CPU処理で書き込まれ
たメモリで生命が生存する空間を設計。
＜下記のルールを導入＞
１.自己複製
バイトコードを読み取り生物を増殖。
2.死
メモリが埋まってきたら古い生物を削
除。
3.突然変異
自己増殖時に一定の確率でバイトコード
が変化。
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＜考察＞
● 突然変異のようなノイズ
は多様性を生む
● ごく単純なルールであっ
ても、寄生種のような他
人を陥れるずる賢い存在
が出てくる
● 宿主は寄生種に対して、
耐性を獲得するか共存を
持ちかけるような進化を
する
● エネルギーは効率化され
ているので、増殖という
意味では効率的
→生命の進化には「外部と
の相互作用」が鍵？
（関連研究が発展中）
https://gri.jp/media/entry/24367
https://compenn.exblog.jp/1751558/
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他のプログラムに寄生するもの（黄色）や、
寄生プログラムに対する免疫をもつもの
（青色）が増加

16. 再掲：生命が一般的に備えている（と思われる）特徴
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〇人工生命概論＃１（筑波大学）
https://www.youtube.com/watch?v=crP9mEGz7lo
これらの要素を人工的に設計するのが
ALIFE
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17. 身体性：ハードALIFE（ロボット）での外部作用アプローチ
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ルンバ（最新型は従来型AIも付加）
上記原理（サブサンプション・
アーキテクチャ）生みの親
ロドニー・ブルックス
（1954-）
「表象なき知能」を提唱
従来のAIアーキテク
ト(モデル学習)
目的に応じて役割
分担して並列化

18. 前項と（人間の）脳との類似性
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※出所：絵画を見る眼は脳で養われる
http://fanblogs.jp/mtshchz/archive/57/0
視覚認知の階層構造（出所「脳の科学史」）
2022/1「知能探究のための神経
科学」回の再掲

19. 創発をコンピュータで実現か？：LLMの登場
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2023/4「ChatGPTがもたらす未
来予測」回の再掲
https://arxiv.org/pdf/2001.08361.pdf
https://openreview.net/forum?id=yzkSU5zdwD
https://togetter.com/li/2069466

20. 生命科学から見た（WET）人工生命：始まりは「制限酵素」
ZFN（ジンクフィンガー・
ヌクレアーゼ）
TALEN CRISPER Cas9
2012年
1990年代
第一世代 第二世代 第三世代
制限酵素を使って、DNAの場所を探す機能と
切断する機能を持たせることに成功
→酵素管理に時間とコストがかかる・・・
制限酵素の発見
遺伝子改変の場所
を探す役割にRNAを
使うことで簡便に実
現
2010年
〇Wiki「ジンクフィンガー」「ゲノム編集」
FokI(制限酵素)をDNA切断ドメイン、TALE
タンパク質のDNA結合ドメインを融合させ
た人工酵素
20
2022/9「遺伝子編集の仕組みを
紐解く」回の再掲

21. ヒトゲノム計画：予定前倒しの理由
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アメリカを中心に行われたヒトのDNAの全塩基配列を解析する「ヒトゲノム計画」が、当初より早く2003年に完了しま
したが、その数は想定値より少ない結果でした。
※日経新聞
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO35623550R20C18A9MY1000
http://isw3.naist.jp/IS/Kawabata-lab/kensuke-nm/Oct29_09/pdf/KSUOct29.pptx.pdf
ゲノムが解明された生物種(2009年時点)
2020/12「ストーリーで楽しむ生
命科学」回の再掲

22. ヴェンターの野望：生物の創造を目指す（合成生物学）
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クレイグ・ヴェンター(1946-)
https://www.jcvi.org/research/first-minimal-synthetic-bacterial-cell

23. ヴェンターの野望：ついに細胞分裂を行う「生物」の開発に成功
23
2003年：ウイルス（ΦX（ファイエックス）
174）の合成に成功
2007年：細菌「マイコプラズマ・ジェニタ
リウム」(約60万塩基対)の合成に成功
（但し、細胞分裂までは確認できず）
2010年：上記で自然の細胞に移植して
「細胞分裂」に初めて成功
（右図）
2016年：上記で完全な(移植せず最小
のDNA)細胞分裂に成功
2020年：上記で安定した細胞分裂に成
功
https://www.science.org/doi/10.1126/science.1190719
https://note.com/kojifukuoka/n/nbc8fe5c0f5c9
Science誌に発表された史上初の合成生物（細菌）

24. 最近のトピック：進化を達成か！？
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https://phys.org/news/2023-07-artificial-cells-life.html
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ヴェンター研究所で合成された細胞（前項の
最新版）を、培養することで進化の度合いを
観察。
300 日間（細菌の 2,000 世代、人類の
進化の約40,000 年に相当）経過した結
果→
・高い突然変異率
・初期よりもたくましい細胞が出現
→いわゆる「進化」的なふるまいを確認
15,000 倍に拡大された
最小細胞のクラスターの
電子顕微鏡写真

25. 最近のトピック：（自然に存在しない）人工生物も誕生
25
https://www.jst.go.jp/pr/announce/20210428/pdf/20210428.pdf
３分割したゲノムからなる大腸菌を作製、自由なゲノム出し入れを実現
（2021/4： JST＆立教大学研究グループ）
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26. 最近のトピック：人工素材で生命の部品代替案も
物質・材料研究機構(NIMS)と東京理科大学
の研究グループは、脳神経を模したイオニク
ス素子を開発した。脳神経のようなスパイク
状の電流が流れる。この素子で脳の短期記
憶を模したリザバー計算（AI手法の１つ）を実
行すると誤差を１ケタ減らして世界最高性能
を達成した。
（中略）
リザバー計算をすると非線形変換処理で従
来技術の１５分の１から６分の１の誤差に抑
えられた。
この電気応答を調べると「カオスの縁」という
秩序状態とカオス状態の境界状態にあると
示唆された。カオスの縁は脳の情報処理が
効率的である起源とされる。
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https://newswitch.jp/p/35196

27. 最近のトピック：人工臓器
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ようは、
「子宮」には、3種類の細胞タイプが必須で、最
後の1つ（それがPrES細胞）の作製に成功し、
実際にそこでの成長を確認した、ということで
す。
https://mainichi.jp/articles/20220204/ddm/002/040/133000c
https://www.newsweekjapan.jp/stories/woman/2022/02/post-632.php
人工子宮の環境で胎児に成長する胚を監視し、世話をする人工知能
システム「AIナニー（乳母）」を開発

28. リスク：人工生命の是非
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1. コンピュータ科学（ソフト／ハードALIFE）
○ 記号処理アプローチは分かりやすい（かつAIとの親和性）
○ 地球上の生命に閉じない→仮想／宇宙生物学への期待
○ 研究の目標設定（人工生命を通じて何をしたいのか？）
2. 生命科学（ウェットALIFE）
○ 天然生命の模倣のため上記より生命に近い（と思われる）
○ 遺伝子レベルの振る舞いまでわかれば新薬開発等に貢献
○ 軍事転用・倫理リスク（デザインベビー問題等）

29. まとめ
◼ 人工生命には、コンピュータ科学と遺伝子工学を通じて生命かその定義
に沿うモノを創ることで生命の本質を辿る営みです。
◼ 21世紀以降は遺伝子工学の急速な発展で、単純な生物の作製（細胞分
裂までを含む）に既に成功しています。
◼ 人工知能の発展ともあいまって、今後さらに加速度的な進歩が予想され
ますが、軍事／倫理面での国際的な協調にリスクがあります。
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