主题：【请教】关于生物的Self-Adaptive行为的知识和在计算机方面 -- 梦里依稀
家园 从混沌到有序，而复杂行为恰恰出现在混沌边缘 Why? 可能只有上帝能回答。
家园 也很好奇：这种传递信息的化学物质是什末？ 以前知道乙烯在植物上有催熟作用，这个呢？是不是一种简单分子？
家园 come on, man, whatever the chemical thing it is. These are "numerical ants" not the real thing. The key is going to simulate the complex behavior of ant colony not the physiology of ants.Here, the chemical thing just present the signals the ants send. others could make some decisions depend on the concentration of the chemical thing.When an ant finds a piece of food, it drop some chemical thing as it moves. When other ants "sniff" the chemical, they follow the chemical toward the food. As more ants looking forward food, they reinforce the chemical trail.
In this process, each ant follows a simple rule and he just know a little bit of local information, at same time, there is no ant smarter than others. "every ant are created equal" but the whole ants colony emergence a complex behavior.
家园 这里有篇文章提到那种化学物质在形成最短路线中的作用 http://www.nature.com/nsu/040301/040301-6.html
不过也没提具体是什么
家园 这个问题难回答 很多问题正在研究当中，得出结论的还很少。就我知道的说一点吧。
生物系统显然是一个成功的系统，毕竟是经过几亿年进化的结果，自然界尝试了无数种模式，其中决大多少被淘汰，保留下来的无疑都是成功者。所以向生物系统学习可以让我们少走很多弯路。
计算机方面模仿生物，我所知道学得最象也最成功的应该是遗传算法，也有叫进化算法的。至于计算机神经网络最多只能说是学了个皮毛，和真正的神经网络差得太远。
生物系统的网络无疑是非常有特色的，比如大量的单元是并行的，冗余程度相当高，同时也相当稳健。对于生物系统网络的研究，最早可能还是生态系统的研究，很多年以前我就看到过不知是Nature还是science上关于生态系统稳健性研究的论文。神经网络的研究也是比较早的，也比较深入，同时难度也很大，模拟神经网络还有很长的路要走。近年来对于代谢网络、免疫网络和基因网络的研究发展很快。这些都属于系统生物学的内容，这些方面的研究很可能在今后10年内形成一个高潮，这个问题以后我有时间再展开吧。
这里需要提一下Santa Fe Institute，对复杂系统研究感兴趣的人对这个名字估计是如雷贯耳。实际上SFI对于生物系统的研究一直都非常重视，他们早期最出名的就是Artificial Life,他们好几个focus area都是和生物系统相关的。特别是有一个Computation in Physical and Biological Systems，就是研究如何学习生物系统来提高计算机的效能。你可以看看他们的book list，估计有不少你会感兴趣。
对代谢网络和基因网络特性感兴趣的朋友可以参考下面两篇文献：
Robustness against mutations in genetic networks of yeast. Nature Genetics 2000. 24:355-361
The small world inside large metabolic networks. Proc. R. Soc. Lond. B, 2001. 268:1803-1810.
这两篇的第一作者都是Andreas Wagner,此人也是SFI的成员。
本帖一共被 2 帖 引用 (帖内工具实现)家园 看过一本书，全无心德。 Gary William Flake：2000，《The Computational Beauty of Nature－－Computer Explorations of Fractals, Chaos, Complex Systems, and Adaptation》
CAS这东西10年前颇兴了一阵子，最近好像动静不大。关键是What are you going to do? what kind of model are you going to construct? what is your main goal?
家园 neuroscience neuroscience里的signal transduction 和synaptic plasticity可能也有点关系吧。
记得以前的人工智能搞了什么学习机之类的东西，除了逻辑运算之外，不知还有点啥，望高手指点一二。
家园 不知道cs的同志们在用什么数学模型讨论这个问题 比如MDP(Markov Decision Process)之类的？有没有综述文章？我好看个大概意思。
家园 这里有一篇讲AutonoumousAdaptiveAgent 的综述
主要从Artificial Life和传统人工智能 (Artifical Intelligentce)的区别着眼。
这更多的是一个Architecture而不是具体数学模型的问题。
家园 这篇主要还是讲的single agent 这篇文章有点老了（大约十年以前吧），而且我不太喜欢，感觉它说话“假大空”。该文主要探讨了两个问题，(single) agent如何选动作（planning），和如何学习（learning，也就是自适应的来源）。这两个方面，近年都有很大的发展。作者提出的大多数问题(除了社会性），都有了一定的解决方案。与该文的区别，在于有很坚实的数学基础，就是我提到的MDP，也是文中提到的reinforcement learning的基础。我之所以强调数学基础，是因为吹牛谁都会，能不能做出来是另一回事，做出来了能否证明其合理性而不是瞎猫撞到死老鼠又是另一回事。
我的疑惑是，该文似乎对梦姑娘的需求不完全对路，因为你似乎很强调社会性，也就是multi-agents的共同作用。文中对emergent behaviour只是一带而过，没有展开来谈。感觉那才是artificial life的精华所在。那个方面我不熟悉。
家园 很大的话题，不敢献丑。等高手来 不过的确是非常有意义的方向。
是认识非物理性科学的一条大门。
有空会做一点基本常识的介绍。
