16.6. Einführung (M. Hauhs)

Künstliches Leben
(M 103, M409)
Seminar im SS 2004, BITÖK B9 14-18.00 Uhr
Mi den 16.6., 30.6., 7.7.
• Einführung und Grundlagen (MH)
• Was ist Leben ? (FK)
• Erstes Beispiel: Ursuppe (JK)
http://www.bitoek.uni-bayreuth.de/mod/de
/lehre/lehre/lehre.php?semester=2004-f
Wissenschaftliche und nichtwissenschaftliche Fragen
• Warum, wann ist ein Organismus lebendig?
• Was ist Leben ?
–
–
–
–
Wie ist das Leben entstanden?
Wie wirkt es auf die Umgebung ?
Wie fühlt es sich an ?
Was ist der Tod ?
• Ist das im Universum einzigartig oder typisch ?
• Ist das heute wiederholbar:
– Im biochemischen Labor ?
– Im Computer (in Silico) ?
Vorschläge für Definitionen
• Erwin Schrödinger (What is Life, 1944)
– Kann ein Organismus eine Maschine sein ?
• Stuart Kauffman (Investigations, 1998)
– Selbstreproduktion und
– Ein vollständiger thermodynamischer Arbeitszyklus
• Lee Smolin (The Life of the Cosmos, 1997)
– Ein selbstorganisiertes Nichtgleichgewichtssystem,
– dessen Prozesse durch ein symbolisch gespeichertes Programm
gesteuert werden und
– das sich einschließlich das Programms selbst reproduzieren kann
• Robert Rosen (Life Itself, 1991)
– Ein Organismus ist lebendig, genau dann, wenn er ein
geschlossenes System im Hinblick auf die Kausalität der Wirkung
darstellt (der in ihm wirkenden effektiven Ursachen).
– Ist die Struktur wichtiger als die Funktion ?
Erwin Schrödinger: What is Life ?
• Warum „Leben“ und nicht „lebendig“ ?
• die vorhandene Basis für Modelle reicht nicht
• Wann ist ein Erbfaktor (Gen) ein Molekül?
– Unterschiedliches (phänotypisches) Verhalten ist durch
unterschiedliche Kräfte bedingt
– Der Ausgangspunkt und Wirkraum dieser Kräfte liegt im
Organismus und ist vererbbar
• Wann kann ein Molekül ein Erbfaktor (Gen) sein?
– Aus einem „Trägheitseffekt“ (reagiert passiv auf Ursachen) wird
hier eine „Schwerkrafteffekt“ (=aktive Ursache)
– Delbrück: der Trägheitseffekt der Vererbung ist anhand von
einem Molekül zu veranschaulichen (klein und stabil)
– Schrödinger: „Schwerkrafteffekt“ der Erbfaktoren auf dem Weg
zum Phänotyp erfordert „neue Physik“
Positionen:
– Schrödinger: Neue Physik ist nötig
– Einstein: One can best feel in dealing with living things how
primitive physics still is.
– Jacques Monod: Biology is marginal because - the living world
constituting but a tiny and very special part of the universe – it
does not seem likely that the study of living things will ever
uncover general laws applicable outside the biosphere.
– Lee Smolin: In dem alten Bild eines Gleichgewichtuniversums
war das Vorhandensein von Leben eine Anomalie oder
zumindest etwas außerordentlich Unwahrscheinliches, das nur
das Ergebnis eines statistischen Zufalltreffers sein konnte. In
dem von uns postulierten Bild bleibt das Universum dauerhaft
in einem Zustand des Nichtgleichgewichts. In diesem Bild
machen Leben, Ordnung und Struktur den natürlichen Zustand
des Kosmos aus. Unsere Existenz und vielleicht sogar unser
Geist ließe sich als etwas von der Welt natürlich erschaffenes
verstehen
Modellierung
(nach Robert Rosen)
DECODING
4
Formal
System
3
INFERENCE
CAUSALITY
1
Natural
System
Naturgesetze
2
ENCODING
Newton
Definitionen von „Leben“
biologisch def.
DECODING
tautologisch ?
4
Formal
System
3
INFERENCE
CAUSALITY
1
Natural
System
2
ENCODING
physikalisch def.
hinreichend ?
Kausalität bei Aristoteles:
Warum f(n) ?
1. Materielle Ursache: Anfangswert
f ( 0)  r
2. Formale Ursache: Exponent n
f ( n)  T n ( r )
3. Effektive Ursache: Abbildung T
f ( n)  T n ( r )
4. Finale Ursache: f(n) (unzulässig)
Kausalität manifestiert sich durch Zustandsübergänge
Kausalität in der Mechanik (Newton)
Warum Bewegung f(t) ?
1. Materielle Ursache: Zustand (t)
2. Formale Ursache: Masse
„Genotyp“
3. Effektive Ursache: träge und schwere Masse
4. Finale Ursache: Bewegung
„Phänotyp“
Unterscheidung in Phänotyp und Genotyp
ist hier unnötig (und irreführend)
Kausalität in der Biologie (Rosen)
Warum Leben f(t) ?
1. Materielle Ursache: Zustand (t) der Zelle
2. Formale Ursache: Erbfaktoren
„Genotyp“
3. Effektive Ursache: „Funktionen“
4. Finale Ursache: Verhalten der Zelle „Phänotyp“
Unterscheidung in Phänotyp und Genotyp hier wichtig
Algebra
Eine (universelle, allgemeine) Algebra ist
A
ein Paar A  ( A, f ) bestehend aus
einer Menge A und einer Abbildung
f : F ( A)  A
A
Coalgebra
f : A  F ( A)
A
Wobei F eine feste, „mengentheoretische
Konstruktion“ darstellt
Ansätze für Modelle:
1. Algebraisch: steht hier für Ansätze, in denen
(nicht interaktives) Verhalten auf (beobachtbare)
Zustände reduziert wird
-
Aus der Rekonstruktion (Synthese) folgt Verständnis
-
Kongurenz von beobachteten und vorhergesagten Strukturen als
Kriterium für Erfolg
2. Coalgebraisch: steht hier für Ansätze in denen
(unbeobachtbare) Zustände auf (interaktives)
Verhalten reduziert wird
-
Aus der (interaktiven) Simulation folgt Bewertung
-
Ununterscheidbarkeit von virtuellen und realen Interaktion als
Kriterium für Erfolg
Ansätze für Modelle:
1.
Algebraisch: Aus dem formalen, materiellen und effektiven Ursachen wird
das beobachtete Verhalten vorhergesagt und erklärt
-
Kongruent erzeugte Strukturen werden sich auch identisch verhalten
-
Harnstoff-Moleküle aus einem Organismus gewonnen und im Labor synthetisiert
verhalten sich identisch (Synthese als Umkehrung der Analyse möglich)
2.
Coalgebraisch: Das erinnerte (interaktive) Verhalten wird beliebig wiederholt,
in Gang gehalten und bewertet
-
Verhält sich eine Systemsimulation an der Schnittstelle in der Interaktion
ununterscheidbar, dann sind auch die simulierten Zustände identisch mit den
tatsächlichen
-
z.B. Turing test: eine Schnittstelle, die Fragen so beantwortet, dass diese von denen
eines Menschen ununterscheidbar sind (für einen Menschen, der diese Schnittstelle
benutzten kann), dann ist das System hinter der Schnittstelle intelligent
-
Z.B. Schachcomputer, der für alle Menschen unschlagbar ist, simuliert das Spiel auf
jedem für Menschen erreichbaren Niveau. („Er kann Schach“)
Was hat sich durch Computer geändert ?
1.
Algebraische Modelle sind sehr viel leistungsfähiger
geworden. Emergente Phänomene werden im Computer
rekonstruiert und erklärt (siehe Vortrag über C. Langton)
-
z.B. Dame ist kein Spiel mehr, da von jeder beliebigen Position aus
die Gewinnvariante errechnet werden kann (Bewertung trivial)
2.
Coalgebraische Modelle sind technisch möglich geworden.
Die meisten Computer werden wegen ihres interaktiven
Verhalten als Kommunikation Instrumente verwendet und nicht
nur als algorithmischer „Rechner“
-
Schachcomputer helfen bei der schweren Bewertung ungelöster
Partien
-
Internet als eine emergente Technologie
What is a Model ?
Domain
An Arrow
e.g.:
set of states
observable ?
Co-Domain
e.g.: set of
behaviours
Interactive ?
Modelle
Dyn. System:
Interaktiv ?
• Bewerbungsgespräch
• mündliche Prüfung
• Schach (Mensch, Computer)
• Dame (Mensch)
• Jagen
• Umwelt Jäger & Sammler
• Turing Test
• Persist. Turing Maschinen
• Flugsimulatoren
• Waldwachstumsmodelle
Dyn. System:
Komplex ?
• Fragebogen
• Klausur
• Dame (Computer)
• Töten
• heutige Umwelt (?)
• Turing Maschine
• Wetterbericht