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오늘은 여기를 다녀 왔습니다. 게놈 데이터 연구 아주 흥미로웠습니다.

Game of life Cellular Automata
chapter  1
Introduction to Cellular Automata and Conway's Game of Life
Carter Bays

1950년대에 세포기계가 나타났다 하더라고 세계적으로 유명하게 흥미를 가지고 퍼진 것은 존 콘웨이의 생명기계 세포기계가 1970년대 사이언티픽 아메리칸 아티클에 연재되면서 일 것이다.  그의 간단한 게임 모형은 오실레이터( periodic forms)와 gliders(translating oscillators)의 발견으로 더 많은 관심을 받는다.

1.1 간단한 백그라운드
세포기계는 1, 2,3 혹은 그 이상의 디멘션으로 구성되어 있으며 콘웨이의 룰은 이 것을 설명하는데 가장 적합한 방식의 예라고 할 수 있다. 사각형의 무한의 그리드로 시작한다. 각각의 독립된 사각형은 8개의 터칭 네이버(touching neighbors)를 가지고 있다. 이 네이버들은 보편적으로 사각형의 사이드나 코너을 터치하는 후보들은 (무어 네이버후드)와 같은 방법으로 다루어진다. 우리는 사각형의 어느 부분을 매꾸는데 우리는 이 사각형을 살아 있다라고 한다. 이산적인 시간 구성단위 discrete time units 로 구성되며 이를 세대 진화라고 부른다. 우리는 현재 세대가 다음 세대로 진화하기 위한 룰을 적용한다.
우리의 룰은 아래와 같다

만약에 살아 있는 셀이 2개나 3개의 살아 있는 이웃 셀을 터칭할 경우, 그것은 다음 세대에 살아 있다라고 정의 한다. 반대의 경우는 죽었다고 한다.
만약에 죽어 있는 셀이 정확히 3개의 셀을 터칭할 경우 그것은 다음 세대에 살아 난다.

그림 1.1 은 위의 룰을 살아있는 (채워진 ) 셀의 진화를 그린 것이다.

그림 1.1
TOP : 격자무늬판 속의 각 셀들은 8개의 이웃을 가지고 있다. 이 셀들은 x를 가지고 있고 이웃들은 n을 가지고 있다. 격자판 속의 어떤 셀이든 죽거나 살아있다.
BOTTOM: 특적 영역이 좀 더 큰 격자판의 그림이다. 왼쪽에서 우리는 이니셜(초기) 모양을 설치한다. 음영이 있는 부분의 셀은 살아 있고 다른 부분의 셀은 죽어있다. 셀안의 숫자는 살아 있는 셀을 위한 살아있는 이웃의 양이다. (셀이 번호를 가지지 않을 경우 이웃 셀은 0이다. ) 세대 1에서 시작하는 3 세대가 그려져 있다. 세대2와 세대3은 다음과 같은 룰에 대한 결과이다. ; 2나 3의 활성화된 이웃이 살아 있으면 셀이 살아 있다. (반대는 죽는다); 3개의 살아있는 이웃(반대는 죽음을 의미한다) 에 둘러 싸인 죽은 셀. 세대 1에서 세대 2의 변화를 측정하자.  그림에서 셀a는 죽었다. 정확하게 3개의 이웃들이 살아 있지 않다면 그것은 죽은 것이다. 셀 B는 살아 있다, 하지만  2개 혹은 3개의 살아 있는 이웃이 필요하다. 만약 1만 있다면 그것은 죽는다.  셀 C는 죽었다. 3개의 살아있는 이웃들이 있다면 이것은 살아 날수 있다. 그리고 셀D는 2개의 이웃들에 의해 살아 남을 수 있다. 2세대마다 반복해서 룰이 진행되며 이것을 오실래이터라 부른다.


 

리처드 도킨스

p22

중요한 것은 ‘복잡성’을 가진 물체가 어떤 행성에서 발견된다면 그것은 생명이 존재하거나 존재했었다는 결론을 낼 수 이다 . 왜나하면 현 시점에서 자동차, 컴퓨터 이든 이런 복잡성을 가진 물체가 있다는 것은 살아있는(복잡한 구조를 가진)생물로부터 유래되어 그 행성에 이러한 복잡한 구조의 생물이 오래전부터 살고 있었다는 증거이기 때문이다.

언어는 사고의 도구이지 주인이 아니다.

p24

 우리의 뇌는 결고 크기의 극한이나 물리학에서 다루는 다른 어려운 극한보다도 복잡성의 극한을 더 잘 다룰 수 있도록 설계되어 있지 않다.

윌리엄 페일리.. 19세기 신학자

시계공
시계를 제작하려면 제작자가 필요하다. 도구에 대해 도구에 대한 설계를 하고 이를 통해 만들 수 있는 사람...

그렇다면 인간은

망원경 -------                                  ------------- 인간의 눈
(망원경 제작자)                                     (눈도 반드시 제작자가 있을 것이다. 누구인가?)

다윈 Dawin
모든 자연현상을 창조한 유일한 시계공(맹목적인 물리학적인 힘)
-> 실제의 시계공은 앞을 내다 볼 수 있다.
-> 자연선택의 시대에 자연의 시계공
                               미래를 내다보고 계획 할수 없기에 눈먼 시계공

페일리는 후일 다윈이 즐겨 사용했고 이 책에서도 다룰 인간의 눈을 찬미하면서 그의 주장을 확고하게 펼쳐 나갔다. 페일리는 망원경 같은 인간이 고안해 낸 기구와 비교하면서 눈은 어떤 것을 본다는 목적을 위해 만들어진 것이 틀림없으며 망원경은 그것을 돕기 위해 만들어진 것이라는 결론을 내린다. 망원경이 인간의 설계를 통해 만들어졌듯이 눈도 반드시 설계자가 있어야 한다는 것이다.
열성적이고 성실한 페일리의 주장은 당대 최고 수준의 생물학 지식에 의거했지만 잘못된 것이다. 그것도 완전히 틀린 주장이다. 망원경과 눈을 비교하는 것, 그리고 시게와 생물을 비교하는 것은 오류이다.
비록 매우 특별한 방법으로 그 과정을 전개하였지만 모든 자연현상을 창조한 유일한 ‘시계공’은 맹목적인 물리학적 힘이다. 실제의 시계공은 앞을 내다 볼 수 있다. 그는 마음의 눈으로 미래의 결과를 내다보면서 톱니바퀴와 용수철을 설계하고 그것들의 조립 방법을 생각한다.
다윈이 발견했고, < 현재 우리가 알고 있는 맹목적이고 무의식적이며 자동적인 과정인 자연선택은 확실히 어떤 용도를 위해 만들어진 모든 생물의 형태와 그들의 존재에 대한 설명이며,  거기에는 미리 계획한 의도 따위는 들어 있지 않다. >

자연선택은  마음도, 마음의 눈도 갖고 있지 않으며 미래를 내다보며 계획하지 않는다. 전망을 갖고 있지 않으며 통찰력도 없고 전혀 앞을 보지 못한다. 만약 자연선택이 자연의 시계공 노릇을 한다면  그것은 눈먼 시계공이다.

p33
고래의 세포들을 아무렇게나 합쳐서 만든 생물이 실제 고래 만큼 빠르고 효과적으로 헤엄치는 것은 고사하고 수영하는 능력만이라도 갖게 될 확률은 너무나 작아서 무시해도 좋을 정도다. ...
세포들의 무작위적인 조립이 헤엄치는 생물로서 또는 나는 생물로서 성공적인지 아닌지에 대한 판단은 나중에 이루어지는 것이다. x라는 기능을 수행하는 것의 성공 여부와 이x라는 기능이 정확히 무엇인지 판단하는 것을 세포들을 조립한 결과가 나올 때까지 보류한다고 가정해 보자. 세포들을 아무렇게나 뭉쳐서 만든 결과가 두더지처럼 땅을 잘 파는 생물이 될수도 있고 윈숭이처럼 나무를 잘 기어 오르는 생물이 될 수도 있다.


2장

자연선택 natural selection은 눈먼 시게공이다.
눈이 멀었다고 하는 것은 앞을 내다보지 못하고 절차를 계획하지 않고 목적을 드러내지 않기 때문이다. 그러나 자연선택의 결과인 생물은 마치 숙련된 시게공이 있어서 그가 설계하고 고안한 것 같은 인상을 준다.

what is evolutionary art?

"imagery produced by a process of simulated evolution inside a computer, guided by an artist's aesthetic fitness selection"
- steven Rooke

"...allows the artists to generate complex computer artwork without them needing to delve into actual programing used"
andrew Rowbottom

"....more akin to genetic engineering than to painting."
effrey ventrella

패턴형성 [ pattern formation, ~形成 ]

생체에서 다른 세포집단이 기하학적으로 일정한 규칙을 가지고 배치될 때, 그와 같은배치의 양식(패턴)이 형성되는 것. 성체에서 체표의 모양이나체절동물의 각 체절에서 부속물의 배치, 또한 널리 모든 동물의 체제를 패턴이라고 생각하는 것도 가능하다. 또 성체에서고정된 패턴과는 달리 발생과정에서는 여러 가지 패턴이 시간경과에 따라 변화된다. 발생에서 패턴의 형성에 관해서는 특히곤충의 성충원기분화에서 구획이나 호메오틱돌연변이에서 볼수 있는 부속지 각 부위의 상동성 등으로 잘 연구되고 있다. 이패턴 형성을 위치정보라는 개념을 사용하여 설명하고 있다. 즉 세포집단의 한쪽이 다른 쪽으로 향하는 정보물질의 흐름, 또는 농도 차이에 의해 그 집단이 역치이상과 이하의 부분에 비연속적으로 이분하여 각각 다른 반응을 일으키는 것에 따라 이 종의 분화가 일어난다고 설명하였다. 호메오틱유전자군에의한 패턴형성의 조절도 잘 알려져 있다. 또한 세포집단의 공간적위치에 의한 분화는 삼색기모형(프랑스국기모형)이나 성조기모형에 의해서도 설명하고 있다. 바퀴벌레나 영원의 과잉지 형성의 예로 세포의 공간적 배열을 원주로 가정한 극좌표모형을주장하는 학자도 있다. 

from naver

초록

이 논문은  자연에 대한 학제간 연구이다.  예술 스터디, 인공생명과  자연의 패턴 형성pattern formation, 메카니즘mechanism의 표현이 이루어 진다. 동시에 존재하지 않는(Asynchronous비동기) 세포 자동자와  페르몬 에이전트 스웜pheromonal agent swarms들이 진화를 통해 예술적 패턴을 형성하고 진화를 거치지 않은 동시에 존재하는 생산물을 내는 방법과 비교하려한다.  (non- evolved synchronous) 그래서 새로운 형태의 결과의 패턴을 발견하였다 The curious adaptive properties of the resulting patterns were investigated .

서론
'우리가 대성당, 절, 피라미드 그리고 수백년이 지난 건축물과 대면했을 때 , 만약 천년의 시간이 흐르지 않았다면 우리의 마음은 경외감과 존경심으로 가득 찰 것이다. .... 이 작품들은 대작가라는 천재의 영감에 의해서만 존재하는 것이 아니라 생명의 힘에서 오는 무위식적이고 끝임없는 활동에 의해 탄생하는 것이다....<but to the unconscious, unremitting activity of the force of life itself. >

우리 주변을 둘러 싸고 있는 자연의 프로세스를 통해 발생하는 생성의 미학과 기능적인 형태는 어떠한 작용보다 신비하다.

p220
홀랜드는 생물학과 컴퓨터 공학이 명백히 연결되어 있다는 결코 잊지 않았다. 기게도 생물과 마찬가지로 주위 환경에 적응하기 위해 훈련될 수 있음을 깨닫게 된 것이다. 그리고 그것이 가능한 방식은 ' 밑에서 위로' - 우연성이라는 조건에서 출발해서 그 속에 자연을 프로그램하라

그러나 매카시와 마빈 민스키는 인공지능에 대한 연구를 통해 정반대의 결론에 도달.
인공지능은 컴퓨터가 살아 있는 유기체와 비슷한 행동을 나타낼 수 있다는 가정을 전제로 했지만
그 접근 방식은 '위에서 아래로'였다 . 따라서 창발적인 행동이 나타날수 있는 방식이 아니라 특정한 구조가 강요되는 식이었다. 인공지능을 위한 프로그램은 해결 지향적 [solution oriented]

p221
수학과 도서관을 헤매던 홀랜드는 장차 그의 일생을 바꿀 책을 발견..... 진화생물학자  피셔의 '자연선택의 유전이론 The Genetic Theory of Natural Selection....홀랜드는 책을 읽으며 무아지경에 빠지고....

진화란 학습과 마찬가지로 환경에 대한 일종의 적응이다. 둘 사이의 차이는 학습이 특징 개체의 생애 동안에만 이루어 지지만, 진화는 수세대에 걸쳐 진행된다는 점이었다 . 그리고 진화는 학습에 비해 휠씬 강력한 적응형태였다. -  눈을 갖지 않은 생물이 자신의 생애동안 눈을 만들어 낼수 없는 반면, 진화과정에서 눈을 가진 후손을 나을 수 있다. 혼랜드는 진화에 ' 영구적인 신기로움 perpetual novelty라고 부르는데  복잡하고 무한히 유용한 기관의 발전은 환경에 대한 적응력을 비약적으로 높여 준다 < 촘스키 유한한 도구의 무한한 사용 >   

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유전알고리즘의 두가지 중요한 측면
1. 컴퓨터에서 기능의 최적화를 수행할 수 있는 강력한 방법을 제공하는데 유전을 사용했다는 점 - 옵티마이제이션 - 홀랜드의 제자: 최적화란 최적의 지점을 향해 실행력을 향상 시키는 것...완전성을 산의 정상과 비교한다면 최적화는ㄴ 정상을 향해 접근하는 수단.
2. 진화의 작용원리 그리고 자연 현상을 연구하는 독특한 방법을들여다 보는 창과 같은 존재
홀란드의 학생들-
유전알고리즘을 이용해서  체스 게임에서 이길 수있는 전략 마련,
단세포 생물의 기능을 모의 실험
천연가스 속에 있는 자원 찾기

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인공생명분야의 다른 여정과 마찬가지로
유전알고리즘 역시 그 본질적인 역학을 자연현상, 즉 유전적 진화 에
폰노이먼의 교훈
1> 유전적 정보로 복제될수 있다.
2> 지시로 실행된다.
이처럼 유기체가 갖는 정보적 토댈르 유전자형 제노타입이라 부른다. 이 유전자가 나타내는 구체적인 모습이 표현형 페노타입이라 불리는 물리적인 유기체이다.

유전 알고리즘이 자연계에서 일어나는 재생산과 얼마나 밀접하게 연관되어 있는지를 이해하기 위해서는 생물학적 유기체가 후손을 재생산하는 과정을 살펴보아야 할 것이다. 유성생식이라는 방법을 이용하는 유기체의 세포는 26쌍의 염색체 집합을 갖고 있다 [배수염색체] 유일한 예외는 생식 세포, 즉 배우자인 고등생물의 난자와 정자이다. 이 세포는 감수분열이라 불리는 과정으로 만들어지며, 이 과정에서 배수 염색체를 가진 , 세포 속에 들어 있는 쌍을 이루고 있는 염색첵들로 둘로 갈라져 ......
감수분열 속에서 일부가 염색체 교차를 하고 일종의 교환배열이라

유전알고리즘은 이 가정을 번역해 순수한 논리와 수학의 영역으로 풀어 준다. 따라서 유전 알고리즘은 게놈이 이전 숫자의 열에 불과 하다고 주장한다. 이 열은 은유적으로 그 위의 여러 위치 또는 장소에 유전자들이 배열되어 있는 염색체라고 볼 숭 씨다. 이 유전자들의 서로 다른 여러가지 변형 - 대립형질(유전자) 유전알고리즘에서 대립형질이란 한 가닥 위의 여러 위치 상에서 가능한 이진 숫자의 집합, 즉 0과 1로 이루어진 이진 숫자의 다발로 볼 수 있다.

최적자의 인위적인 생존 즉 비자연적인 선택 - 데이비드 골든버그