人工智能与人工生命
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摘 要 关键词
人工智能与人工生命
! 班晓娟 $， $ !
王昭顺 $
刘宏伟 $
涂序彦 $
（ 北京科技大学计算机系， 北京 $"""AB ）
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（ 华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室， 武汉 CB""DC ）
作为面向 !$ 世纪的一门新兴的边缘科学，人工生命研究 什么呢？ 概括地讲， 人工生命研究“ 具有自然生命特征和现象的 人造系统的理论模型生成方法和实现技术” 。因为生命并不存 在于单个物质中， 而是存在于物质的组合中， 所以， 人工生命不 但只研究人工生物个体， 而且研究人工社会和人工生态系统。 目前国际、 国内人工生命的研究包括以下几个方面： 数字 生命， 数字社会， 数字生态环境， 人工脑， 进化机器人和虚拟生 物以及演化算法。 人工生命研究的基础理论有自增殖单元自动机、 形态形成 理论、 混沌理论、 遗传算法、 对策理论， 以及最近十几年发展起 来的多 -602) 系统理论。 自增殖单元自动机 （ $） 这一理论可以用作给人工生命以增殖性的通用算法。 该理 论的基础内容可以归纳为： 使用若干个至少可选取两种以上状 态的单元自动机组成系统时，当系统的规模低于临界规模， 则 自复制装置不可避免地只能制造比自己更小型、更简单的后 代； 一旦系统超过临界规模， 则不仅可以自复制， 而且有可能制 造出比自己更复杂的后代， 即程序具有进化的可能性。 形态形成理论 （ !） 典型的形态形成系统是 /: 系统。/ 系统是由美国数学家 它以自动机理论为基础， 用符 号 ’#/*2;02<=0( 于 $8>9 年提出， 空间的一个符号序列表示细胞状态， 把自动机的状态描述为符 号序列的状态空间模型。 用状态表中的符号序列来表示状态空 间中的状态， 通过符号序列的变化描述人工生命的形态生成过 模拟生物体的自组织、 自增殖行为。 程。 / 系统可以解析、 （ 混沌理论 &） 上面两种理论是基础理论， 是从定义简单状态来生成复杂 系统的理论， 而混沌理论则是用以说明在自然界绝对法则（ 熵 增大法则： 自然界中所有物质都将随着时间进行而增大其混乱 程度） 下， 何以会存在象生命这样能够进行组织化（ 有序化） 的 现象的一种理论。 遗传算法 （ ?） 遗传算法可以认为是一个进化过程（ 即迭代过程） 。 首先采 用某种编码方式将解空间映射到编码空间， 每个编码对应问题 的一个解， 称为染色体或个体。一般通过随机方法确定起始的 一群个体， 称为种群， 在种群中根据适应值或某种竞争机制选 择个体，使用各种遗传操作算子产生下一代如此进化下去， 直 到满足期望的终止条件。 遗传算法是人工生命研究的重要理论 基础之一。 对策理论 （ %） 对策论在开发初期， 是为了把经济社会中变化万千的讨价 还价策略， 用数理方法加以理论化， 它的创始人是冯诺伊曼。 现 在它已成为运筹学领域的一种优化方法， 作为数理规划方法而 闻名于世。 对策论能够用来分析和推理生命的个体及群体的行 为。与自增殖单元自动机理论和 /: 系统作为生命行为的基础 相比，对策论则是用来建立所生成的人工生命的生态社会的 基础。 多 ’602) 理论 （ >） 人工生命主要研究的是生命行为特征。多 ’602) 系统主要 研究自主的智能体之间智能行为的协调， 为了一个共同的全局 目标， 也可能是关于各自的不同目标， 共享知识， 协作进行问题 因为在 求解。多 ’602) 系统可看作一种自底向上设计的系统， 系统中， 分 散 自 主 的 ’602) 首 先 被 设 计 ， 然后研究如何完成协
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A" 年代诞生了智能控制和智能机器人系统。
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人工智能面临的困难
人工智能诞生， 形成了计算机科学的新领域， 开拓了计算
基金项目： 国家自然科学基金（ 编号： ； 图像信息处理与智能控制教育部重点试验室开放基金课题（ 编号： ； 清华大学智能技术 J""D%"$! ） KQ.X"$"D ） 与系统国家重点实验开放课题（ 编号： "$"Y ） 作者简介： 班晓娟， 讲师， 博士研究生， 主要研究方向： 人工智能， 人工生命。 王昭顺， 副教授， 博士研究生， 主要研究方向： 人工智能， 体系结构。 刘宏伟， 副教授， 博士， 主要研究方向： 人工智能， 体系结构。涂序彦， 教授， 博导， 主要研究方向： 人工智能， 大系统控制， 智能管理。
计算机工程与应用
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机研究与发展的一些新思维、 新方法。 人工智能在知识获取、 知 识表达、 推理方面取得了卓越成就， 专家系统在许多领域得到 应用。 然而， 多年的人工智能的研究， 其成果所达到的智能却不 尽人意。虽然目前人的智能行为的机器再现， 在一些具体的专 家系统中获得了成功。但在视觉等感知能力、 形象思维以及联 想记忆等方面， 传统的人工智能遇到了不可克服的困难。由基 于知识的人工智能建立起来的知识结构送入计算机后， 在当时 的环境下表现出来的智能却没有自学习、自组织和自适应能 力。 在稍微复杂一点的环境系统中， 对人类的一些常识性问题， 人工智能却无能为力。 人工智能的这些不足之处的原因， 除目前计算机性能对人 工智能研究的支持还不够外， 更主要的是作为基石的人工智能 理论研究对计算机的能力与特点考虑不够，过分追求高级智 能， 企图一步实现人的中枢神经以至人脑的功能， 事实证明这 条路难以行通。另一个主要原因是， 目前的专家系统等都设计 成基于特定的知识表示结构（ 基于规则、 基于框架、 基于对象） ， 所以解决问题的能力在很大程度上受限于所选择的知识表示 技术，而某些领域的知识是不能用以上的知识表示结构表示 的。 同时， 专家系统完成符号级推理， 但是， 在许多应用领域， 知 识不仅存在于概念推理中， 而且存在于把输入信息表示成符号 形式的过程中。 但计算机的智能化仍然是未来计算机设计所追 求的目标。从而迫使人们从更广泛、 更基础的角度探索计算机 科学的发展。
人工生命（ 是一门正在迅速发展的新兴学科。将人工智能（ 方法与人工生命 &’()*)+),- .)*/ ） &’()*)+),- 01(/--)2/1+/ ）
方法相结合， 是目前人工智能研究的新方向。该文介绍了人工生命的概念和研究方法， 分析了人工智能目前的困难以及 人工生命与人工智能的区别与联系， 并介绍了几种二者结合的实例。 人工生命 人工智能 智能进化 认知模型 文献标识码 & 中图分类号 K=$A
& 人工生命 &#$ 人工生命概述
人工生命（ 是八十年代后期国外开始兴起的 ’()*+*,*-. /*+0 ） 新学科领域， 也是计算机科学继人工智能之后发展起来的新的 研究方向之一。作为新的计算模型和智能模型， 人工生命的研 究在美国、 西欧及日本已受到高度重视。我国对人工生命的研 究起步较晚， 但现在也逐步受到国家的重视与支持。 “ 人 工 生 命 ” 的 概 念 是 由 美 国 1-2)- 30 研 究 所 的 4#5# 他经过了苦苦的思索， 从当时流行 /-26)72 教授首先提出来的， 的生命游戏中悟到了一大类具有生命特征的系统的存在， 初步 给出了这种系统的描述， 并命名为“ 人工生命” 。 人工生命就是指人造的生命， 而非由碳水化合物有机形成 的自然生命。 但是， 象许多新兴学科一样， 人工生命尚无统一的 定义， 不同的学科、 不同的学者， 可能会有不同的看法。 人工生命概念的提出者 4#5#/-26)72 教授认为： “ 人工生命 是具有自然生命现象的人造系统（ ” 。 /-26)72 ， $898 ） 可以认为： “ 人工生命是自然生命的模拟、 延伸与扩展” 。 人工生命是正在迅速发展、 面向 !$ 世纪的新兴学科， 从它 一诞生， 立刻引起了信息科学、 生命科学、 系统科学、 哲学、 经济 学的研究者们广泛的兴趣。 人工生命是一门新兴的学科， 是由生物学与人工科学相结 合的科学， 包括： 物种进化、 遗传算法、 自组织、 自适应、 智能体、 生命现象模拟、 生物与社会、 基因工程、 人工化学、 生命动力学、 人工生命哲学、 人工生命方法论、 算法、 人工智能等有关研究课 题。它抽象地提取控制生物现象的基本动态原理， 并且通过物 理媒介（ 如计算机） 来模拟生命系统动态发展过程的研究工作。 其科学意义、 原理及技术将对人类的未来产生深远的影响。
!源自文库人工智能 !#$ 人工智能的主要学派
人工智能是 !" 世纪 %" 年代发展起来的 新 兴 学 科 。 %" 年 来， 人工智能获得很大发展， 引起众多学科的日益重视， 成为一 门广泛的交叉和前沿科学。像许多新兴学科一样， 人工智能至 今尚无统一定义， 不同学科或学科背景的学者对人工智能有不 同的理解， 提出了不同的观点。
科学及工程技术科学的交叉研究的热点， 也是人工智能、 计算 机、 自动化科学技术的发展动向之一。基于计算机科学技术的 人工生命方法是通过合成的、 计算的方法去理解自然生命。 的研究目标之一是模拟 人工智能（ &’()*)+),- 01(/--)2/1+/ ） 学习和记忆等复杂的生物过程。 将人工智能方法与人工生命方 法相结合， 是目前人工智能研究的新方向。该文介绍了人工生 命的概念和研究方法， 分析了人工智能目前的困难以及人工生 命与人工智能的区别与联系， 并介绍了几种二者结合的实例。
文章编号 $""!@ABB$@（ !""! ） $%@"""$@"B
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引言
人工生命（ 是当前生命科学、 信息科学、 系统 &’()*)+),- .)*/ ）
着重于功能模拟， 通过分析人类认 符号主义（ 34567-)+)85） 知系统所具备的功能和机能， 并用计算机模拟， 实现人工智能。 原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。 符号主义认 为人工智能源于数学逻辑， 发展了启发式算法 ! 专家系统 ! 知 识工程理论与技术， 至今仍是人工智能的主流派。 着重于结构模拟 ， 即模拟人的生 联结主义（ 9711/+()71)85） 理神经网络结构， 并认为功能、 结构和智能行为是密切相关的。 原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 其 主 要 代 表 有 生 物 学 家 :+9;--7+< 和 数 理 逻 辑 学 家 =)((8 创 立 的 算法。 脑模型和 >;5/-<,’( 提出的多层网络中的反向传播（ ?=） 行为主义（ 着重于行为模拟， 也认为功能、 结构 &+()71)85） 和智能行为是不可分割的， 同时认为不同的行为表现出不同的 功能和不同的控制结构。原理为控制论及感知 @ 动作型控制系 统。行为主义早期模拟人在控制过程中的智能行为和作用， 如 对自寻优、 自适应、 自校正、 自组织、 自学习等控制系统的研究，
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摘 要 关键词
人工智能与人工生命
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（ 北京科技大学计算机系， 北京 $"""AB ）
E@5,)-： 6FGHI!JB#1/(
（ 华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室， 武汉 CB""DC ）
作为面向 !$ 世纪的一门新兴的边缘科学，人工生命研究 什么呢？ 概括地讲， 人工生命研究“ 具有自然生命特征和现象的 人造系统的理论模型生成方法和实现技术” 。因为生命并不存 在于单个物质中， 而是存在于物质的组合中， 所以， 人工生命不 但只研究人工生物个体， 而且研究人工社会和人工生态系统。 目前国际、 国内人工生命的研究包括以下几个方面： 数字 生命， 数字社会， 数字生态环境， 人工脑， 进化机器人和虚拟生 物以及演化算法。 人工生命研究的基础理论有自增殖单元自动机、 形态形成 理论、 混沌理论、 遗传算法、 对策理论， 以及最近十几年发展起 来的多 -602) 系统理论。 自增殖单元自动机 （ $） 这一理论可以用作给人工生命以增殖性的通用算法。 该理 论的基础内容可以归纳为： 使用若干个至少可选取两种以上状 态的单元自动机组成系统时，当系统的规模低于临界规模， 则 自复制装置不可避免地只能制造比自己更小型、更简单的后 代； 一旦系统超过临界规模， 则不仅可以自复制， 而且有可能制 造出比自己更复杂的后代， 即程序具有进化的可能性。 形态形成理论 （ !） 典型的形态形成系统是 /: 系统。/ 系统是由美国数学家 它以自动机理论为基础， 用符 号 ’#/*2;02<=0( 于 $8>9 年提出， 空间的一个符号序列表示细胞状态， 把自动机的状态描述为符 号序列的状态空间模型。 用状态表中的符号序列来表示状态空 间中的状态， 通过符号序列的变化描述人工生命的形态生成过 模拟生物体的自组织、 自增殖行为。 程。 / 系统可以解析、 （ 混沌理论 &） 上面两种理论是基础理论， 是从定义简单状态来生成复杂 系统的理论， 而混沌理论则是用以说明在自然界绝对法则（ 熵 增大法则： 自然界中所有物质都将随着时间进行而增大其混乱 程度） 下， 何以会存在象生命这样能够进行组织化（ 有序化） 的 现象的一种理论。 遗传算法 （ ?） 遗传算法可以认为是一个进化过程（ 即迭代过程） 。 首先采 用某种编码方式将解空间映射到编码空间， 每个编码对应问题 的一个解， 称为染色体或个体。一般通过随机方法确定起始的 一群个体， 称为种群， 在种群中根据适应值或某种竞争机制选 择个体，使用各种遗传操作算子产生下一代如此进化下去， 直 到满足期望的终止条件。 遗传算法是人工生命研究的重要理论 基础之一。 对策理论 （ %） 对策论在开发初期， 是为了把经济社会中变化万千的讨价 还价策略， 用数理方法加以理论化， 它的创始人是冯诺伊曼。 现 在它已成为运筹学领域的一种优化方法， 作为数理规划方法而 闻名于世。 对策论能够用来分析和推理生命的个体及群体的行 为。与自增殖单元自动机理论和 /: 系统作为生命行为的基础 相比，对策论则是用来建立所生成的人工生命的生态社会的 基础。 多 ’602) 理论 （ >） 人工生命主要研究的是生命行为特征。多 ’602) 系统主要 研究自主的智能体之间智能行为的协调， 为了一个共同的全局 目标， 也可能是关于各自的不同目标， 共享知识， 协作进行问题 因为在 求解。多 ’602) 系统可看作一种自底向上设计的系统， 系统中， 分 散 自 主 的 ’602) 首 先 被 设 计 ， 然后研究如何完成协
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人工智能诞生， 形成了计算机科学的新领域， 开拓了计算
基金项目： 国家自然科学基金（ 编号： ； 图像信息处理与智能控制教育部重点试验室开放基金课题（ 编号： ； 清华大学智能技术 J""D%"$! ） KQ.X"$"D ） 与系统国家重点实验开放课题（ 编号： "$"Y ） 作者简介： 班晓娟， 讲师， 博士研究生， 主要研究方向： 人工智能， 人工生命。 王昭顺， 副教授， 博士研究生， 主要研究方向： 人工智能， 体系结构。 刘宏伟， 副教授， 博士， 主要研究方向： 人工智能， 体系结构。涂序彦， 教授， 博导， 主要研究方向： 人工智能， 大系统控制， 智能管理。
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人工生命（ 是一门正在迅速发展的新兴学科。将人工智能（ 方法与人工生命 &’()*)+),- .)*/ ） &’()*)+),- 01(/--)2/1+/ ）
方法相结合， 是目前人工智能研究的新方向。该文介绍了人工生命的概念和研究方法， 分析了人工智能目前的困难以及 人工生命与人工智能的区别与联系， 并介绍了几种二者结合的实例。 人工生命 人工智能 智能进化 认知模型 文献标识码 & 中图分类号 K=$A
& 人工生命 &#$ 人工生命概述
人工生命（ 是八十年代后期国外开始兴起的 ’()*+*,*-. /*+0 ） 新学科领域， 也是计算机科学继人工智能之后发展起来的新的 研究方向之一。作为新的计算模型和智能模型， 人工生命的研 究在美国、 西欧及日本已受到高度重视。我国对人工生命的研 究起步较晚， 但现在也逐步受到国家的重视与支持。 “ 人 工 生 命 ” 的 概 念 是 由 美 国 1-2)- 30 研 究 所 的 4#5# 他经过了苦苦的思索， 从当时流行 /-26)72 教授首先提出来的， 的生命游戏中悟到了一大类具有生命特征的系统的存在， 初步 给出了这种系统的描述， 并命名为“ 人工生命” 。 人工生命就是指人造的生命， 而非由碳水化合物有机形成 的自然生命。 但是， 象许多新兴学科一样， 人工生命尚无统一的 定义， 不同的学科、 不同的学者， 可能会有不同的看法。 人工生命概念的提出者 4#5#/-26)72 教授认为： “ 人工生命 是具有自然生命现象的人造系统（ ” 。 /-26)72 ， $898 ） 可以认为： “ 人工生命是自然生命的模拟、 延伸与扩展” 。 人工生命是正在迅速发展、 面向 !$ 世纪的新兴学科， 从它 一诞生， 立刻引起了信息科学、 生命科学、 系统科学、 哲学、 经济 学的研究者们广泛的兴趣。 人工生命是一门新兴的学科， 是由生物学与人工科学相结 合的科学， 包括： 物种进化、 遗传算法、 自组织、 自适应、 智能体、 生命现象模拟、 生物与社会、 基因工程、 人工化学、 生命动力学、 人工生命哲学、 人工生命方法论、 算法、 人工智能等有关研究课 题。它抽象地提取控制生物现象的基本动态原理， 并且通过物 理媒介（ 如计算机） 来模拟生命系统动态发展过程的研究工作。 其科学意义、 原理及技术将对人类的未来产生深远的影响。
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人工智能是 !" 世纪 %" 年代发展起来的 新 兴 学 科 。 %" 年 来， 人工智能获得很大发展， 引起众多学科的日益重视， 成为一 门广泛的交叉和前沿科学。像许多新兴学科一样， 人工智能至 今尚无统一定义， 不同学科或学科背景的学者对人工智能有不 同的理解， 提出了不同的观点。
科学及工程技术科学的交叉研究的热点， 也是人工智能、 计算 机、 自动化科学技术的发展动向之一。基于计算机科学技术的 人工生命方法是通过合成的、 计算的方法去理解自然生命。 的研究目标之一是模拟 人工智能（ &’()*)+),- 01(/--)2/1+/ ） 学习和记忆等复杂的生物过程。 将人工智能方法与人工生命方 法相结合， 是目前人工智能研究的新方向。该文介绍了人工生 命的概念和研究方法， 分析了人工智能目前的困难以及人工生 命与人工智能的区别与联系， 并介绍了几种二者结合的实例。
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引言
人工生命（ 是当前生命科学、 信息科学、 系统 &’()*)+),- .)*/ ）
着重于功能模拟， 通过分析人类认 符号主义（ 34567-)+)85） 知系统所具备的功能和机能， 并用计算机模拟， 实现人工智能。 原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。 符号主义认 为人工智能源于数学逻辑， 发展了启发式算法 ! 专家系统 ! 知 识工程理论与技术， 至今仍是人工智能的主流派。 着重于结构模拟 ， 即模拟人的生 联结主义（ 9711/+()71)85） 理神经网络结构， 并认为功能、 结构和智能行为是密切相关的。 原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 其 主 要 代 表 有 生 物 学 家 :+9;--7+< 和 数 理 逻 辑 学 家 =)((8 创 立 的 算法。 脑模型和 >;5/-<,’( 提出的多层网络中的反向传播（ ?=） 行为主义（ 着重于行为模拟， 也认为功能、 结构 &+()71)85） 和智能行为是不可分割的， 同时认为不同的行为表现出不同的 功能和不同的控制结构。原理为控制论及感知 @ 动作型控制系 统。行为主义早期模拟人在控制过程中的智能行为和作用， 如 对自寻优、 自适应、 自校正、 自组织、 自学习等控制系统的研究，