PeterBentley의 책. 주로 생물에서 얻은 아이디어로 ArtificialIntelligence에 이용하기를 다룸

다루는 내용들

• Evolution (->) GeneticAlgorithm

• Brain (->) NeuralNetwork

• Insect (->) SelfOrganizing, AntColonyOptimization, SwarmIntelligence

• Plant (->) GoldenNumber, CellularAutomata, Fractal, TransformationalGrammar

• ImmuneSystem (->) ComputerSecurity

• growth (->) CellularAutomata, Tierra, BooleanNetwork, DnaComputer

주된주제는 작은 단순한 규칙의 작은 것들 여럿이 복잡한 무언가를 만들어 낼 수 있다는것. 이는 ANewKindOfScience 의 견해와도 일치한다. 마지막 주제문구.

관련포스트

• http://openlook.org/blog/527

EvolutionaryAlgorithm과 Biology를 적절히 설명하고 있는 책으로 생각됨. 관심1순위책~ --yong27/2003-10-06

GeneticProgramming에 대한 설명속에서, Evolution이란 것의 특성을 다시금 생각해보게 한다. 이 책에서는 진화의 3대요건을 복제, 선택, 변이 이 세가지로 보았다. 간단한 기본 조건만을 갖춘 어떤 계에 대해 저 세가지를 적용시키면, 실로 예상할 수 없는 엄청난것들을 만날 수 있다.

두뇌에 대한 이야기 역시 흥미진진하다. 그중에서, 왜 자신을 간지럽힐 수 없는가 라는 질문. 그리고, 그 해답을 위한 CognitiveScience적 의견들. 신경계라는 것이, 다 연결되어 있어서, 자신을 간지럽히기 이전에 이미 그곳이 간지러울것이라는 것을 예측하고 있기때문이란다. --yong27, 2005-01-09

사회적곤충의 SelfOrganizing현상도 다룬다. 개미집은 마치 하나의 살아있는 유기체와도 같고, 개미하나하나는 멍청하지만, 개미집은 똑똑하다고. 개미집이 새로운 먹이처를 찾는 방법은 인간보다 똑똑하다.

개별 노드들은 멍청하지만, 단순한 규칙을 수행함으로써, 전체를 똑똑하게 한다. 이를 가능하게 하는 규칙은 어떻게 만들어질까. 이걸 만들때, EvolutionaryAlgorithm들이 효과적으로 쓰일수 있지 않을까?

--yong27, 2005-01-16

저자는 생물학자, 화학자, 물리학자, 철학자, 컴퓨터공학자, 수학자들이 모두 똑같은 문제를 고민하고 있다고 얘기한다. 문제는 그들이 서로 대화를 나누지 않고, 언어가 다르게 때문에 마치 다른것들을 연구하는것처럼 보인다는것. 이것과 저것이 같은 문제임을 안다는것은 두 분야를 다 알아야 함은 당연한얘기. 다시한번 HybridTheCreativeOntology를 느낀다. 다양한분야를 습득하는것은 다양한언어를 익히는것. 그러고보면, WikiWiki는 이런 점에 매우 유용하다. 이미 많은 경우에서, 다른 분야사이의 같은 개념들을 개별 PageName혹은 우발적링크등을 통해 많이 보아왔다. --yong27, 2005-02-13

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