There has been on-going philosophical debate on whether artificial life models, also known as digital organisms, are truly alive. The main difficulty appears to be finding an encompassing and definite definition of life. By examining similarities and differences in recent definitions of life, we define life as "any system with a boundary to confine the system within a definite volume and protect the system from external effects, consisting of a program that is capable of improvisation, able to react and adapt to the environment, able to regenerate parts of it-self or its entirety, with energy system comprises of non-interference sets of secluded reactions for self-sustenance, is considered alive or a living system. Any incomplete system containing a program and can be re-assembled into a living system; thereby, converting the reassembled system for the purpose of the incomplete system, are also considered alive." Using this definition, we argue that digital organisms may not be the boundary case of life even though some digital organisms are not considered alive; thereby, taking the view that some form of digital organisms can be considered alive. In addition, we present an experimental framework based on continuity of the overall system and potential discontinuity of elements within the system for testing future definitions of life.


翻译:关于人造生命模型(又称数字生物)是否真正存在,人们一直在进行哲学辩论。主要困难似乎在于找到一个包罗万象和明确的生命定义。通过研究生命最近定义的相似性和差异,我们把生命定义为“任何有边界的系统,将系统限制在一定数量之内,保护系统不受外部影响,包括一个能够即兴发挥、能够反应和适应环境、能够自己或整体再生一部分生命环境、能够使部分生命本身或整个环境再生、能源系统由不干预的自我维持反应组成,被视为活的或活的系统。任何包含一个程序并可以重新组合成一个生命系统的不完整系统,因此,为了不完全系统的目的将重新组装起来的系统也被视为活的系统。” 使用这一定义,我们认为,数字生物也许不是生命的界限,即使一些数字生物体被认为不活的;因此,考虑到某些形式的数字生物体可以被视为活的。此外,我们提出了一个实验框架,其基础是整个系统的连续性和今后对各种要素的不连续性定义。

0
下载
关闭预览

相关内容

人工生命(Artificial Life)于1993年秋已成为统一的研究人工系统的科学信息交流论坛,具有自然生命系统的行为特征,通过合成或模拟使用计算机(软件),机器人(硬件)和物理化学(人脑)的意义。每一期都有关于人工生命的前沿研究,这些研究将提高我们对生命系统各个方面的认识,如:人工化学和生命的起源、系统与合成生物学、感知,认知和行为、群体的集体行为、进化与生态动力学、开放性和创造性、社会组织与文化演变、对社会及科技的影响、应用于生物学、医学、商业、教育或娱乐。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/alife/
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年8月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
Arxiv
38+阅读 · 2020年3月10日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年8月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员