Un certain nombre de biologistes considèrent que la vie sur la terre serait apparue spontanément à partir de la combinaison d’une grande variété (soupe) de programmes physico-chimiques élémentaires préexistants. Si cette hypothèse était vérifié, elle permettrait de penser que de nombreuses planètes dans l’univers ayant suffisamment évolué pour qu’il y soit apparue une telle complexité pourraient héberger des formes de vie comparables à la vie terrestre. Ce n’est évidemment pas le cas des étoiles en activité, se limitant pour l’essentiel à la transformation d’hydrogène en hélium.
Un ingénieur chercheur en Intelligence artificielle chez Google nommé Ben Laurie et ses collègues ont imaginé des expériences simulées dans lesquelles des dizaines de milliers d’instructions élémentaires en langage machine assemblées au hasard se combinent et s’exécutent sur des millions de générations d’éléments de programmes. Ils n’en attendaient rien de cohérent.
Or ils ont eu la surprise de voir que leurs simulations ont conduit à l’émergence de programmes auto-réplicateurs qui se sont multipliés. Parmi eux sont apparus de nouveaux types de programmes plus efficaces dans l’attribution des ressources informatiques disponibles qui ont éliminé leurs prédécesseurs. Ils se sont exactement comportés comme des organismes vivants
Contrairement à des programmes analogues déjà existants tels que The Game of Life (https://en.wikipedia.org/wiki/Conway%27s_Game_of_Life) obéissant à des règles simples, ces programmes n’obéissaient pas à des règles préalables. Leur complexité et donc leur efficacité est apparue d’elle-même à la suite d’un très grand nombre de contacts sans règles établies.
Mais pour aller plus, les chercheurs devront disposer de ressources dépassant les capacités des calculateurs classiques. Par ailleurs, il n’est pas évident que la vie soit apparue à la suite de processus d’accroissement de la complexité. Peut-être a-t-elle résulté de simplifications de la complexité initiale.
Reférence
https://arxiv.org/abs/2406.19108
doi.org/m676
https://arxiv.org/abs/2406.19108
[Submitted on 27 Jun 2024]
Computational Life: How Well-formed, Self-replicating Programs Emerge from Simple Interaction
Blaise Agüera y Arcas, Jyrki Alakuijala, James Evans, Ben Laurie, Alexander Mordvintsev, Eyvind Niklasson, Ettore Randazzo, Luca Versari
The fields of Origin of Life and Artificial Life both question what life is and how it emerges from a distinct set of « pre-life » dynamics. One common feature of most substrates where life emerges is a marked shift in dynamics when self-replication appears. While there are some hypotheses regarding how self-replicators arose in nature, we know very little about the general dynamics, computational principles, and necessary conditions for self-replicators to emerge. This is especially true on « computational substrates » where interactions involve logical, mathematical, or programming rules. In this paper we take a step towards understanding how self-replicators arise by studying several computational substrates based on various simple programming languages and machine instruction sets. We show that when random, non self-replicating programs are placed in an environment lacking any explicit fitness landscape, self-replicators tend to arise. We demonstrate how this occurs due to random interactions and self-modification, and can happen with and without background random mutations. We also show how increasingly complex dynamics continue to emerge following the rise of self-replicators. Finally, we show a counterexample of a minimalistic programming language where self-replicators are possible, but so far have not been observed to arise.
| Comments: | 19 pages |
| Subjects: | Neural and Evolutionary Computing (cs.NE); Artificial Intelligence (cs.AI) |
| ACM classes: | F.2.2; I.2.11 |
| Cite as: | arXiv:2406.19108 [cs.NE] |
| (or arXiv:2406.19108v1 [cs.NE] for this version) | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.19108 |
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