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Schon von Neumann, Pionier des Computers, wie wir ihn heute kennen, entwickelte diesen aus der Spieletheorie in der Hoffnung, eine sich selbst vervielfältigende Maschine zu bauen. Wenn Information als Grundlage des Lebens angesehen wird, dann ist ein dynamisches System notwendig komplex genug, sich zu reproduzieren und so Nachkommen zu erzeugen, die noch komplexer sind als ihre Eltern. Von Neumann beschrieb eine Methode, wie man mathematische Modelle benutzen kann, um die Funktionen des Nervensystems nachzuahmen: ein künstliches neuronales Netz. In Verbindung mit Tourings Behauptung, man könne mit einer universellen Rechenmaschine jedes andere berechenbare System nachahmen, legte er die Voraussetzung für die Entwicklung nicht nur unseres Computers, sondern auch des erst viel später sich formulierenden artificial life. | Schon von Neumann, Pionier des Computers, wie wir ihn heute kennen, entwickelte diesen aus der Spieletheorie in der Hoffnung, eine sich selbst vervielfältigende Maschine zu bauen. Wenn Information als Grundlage des Lebens angesehen wird, dann ist ein dynamisches System notwendig komplex genug, sich zu reproduzieren und so Nachkommen zu erzeugen, die noch komplexer sind als ihre Eltern. Von Neumann beschrieb eine Methode, wie man mathematische Modelle benutzen kann, um die Funktionen des Nervensystems nachzuahmen: ein künstliches neuronales Netz. In Verbindung mit Tourings Behauptung, man könne mit einer universellen Rechenmaschine jedes andere berechenbare System nachahmen, legte er die Voraussetzung für die Entwicklung nicht nur unseres Computers, sondern auch des erst viel später sich formulierenden artificial life. | ||
==Das Spiel [http://www.bitstorm.org/gameoflife ''Game of | ==Das Spiel [http://www.bitstorm.org/gameoflife ''Game of life'']== | ||
John Conway entwickelte in den späte 60er Jahren das Spiel life, ein Meilenstein in der Entwicklung der zellulären Automaten. Der Algorithmus besteht aus einfachen Nachbarschaftsregeln, also Anweisungen, die auf jeden Pixel einer Matrix angewandt werden und diesen je nachdem, wie seine Nachbarschaft aussieht, verändert oder so lässt, wie er ist. | John Conway entwickelte in den späte 60er Jahren das Spiel life, ein Meilenstein in der Entwicklung der zellulären Automaten. Der Algorithmus besteht aus einfachen Nachbarschaftsregeln, also Anweisungen, die auf jeden Pixel einer Matrix angewandt werden und diesen je nachdem, wie seine Nachbarschaft aussieht, verändert oder so lässt, wie er ist. | ||
Die Grundidee ist es, mit einer einfachen Konfiguration von Blinkern zu beginnen, also eine Matrix zu entwerfen mit Pixeln, die weiss oder schwarz sein | Die Grundidee ist es, mit einer einfachen Konfiguration von Blinkern zu beginnen, also eine Matrix zu entwerfen mit Pixeln, die weiss oder schwarz sein können. Auf jede Zelle werden regeln angewandt, die im folgenden beschrieben sind: | ||
# Es soll kein | # Es soll kein ursprüngliches Muster vorhanden sein, für das ein einfacher Beweis besteht, daß eine Population ohne Grenze wachsen kann. | ||
# Es sollte ein | # Es sollte ein anfängliches Muster vorhanden sein, das Augenscheinlich wächst ohne Begrenzung. | ||
# Es sollte ein einfaches | # Es sollte ein einfaches anfängliches Muster geben, das wächst und sich ändert für eine bestimmte Zeitspanne, bevor es zu einem Ende kommt in drei möglichen Methoden: | ||
## völliges Verblassen, Ausblenden, | ## völliges Verblassen, Ausblenden, | ||
## sich Einpendeln in eine stabile Konfiguration, die zuletzt unverändert bleibt oder | ## sich Einpendeln in eine stabile Konfiguration, die zuletzt unverändert bleibt oder | ||
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[http://www.neuroinformatik.ruhr-uni-bochum.de/ini/VDM/research/gsn/DemoGNG/GNG_d.html Systembiophysik], ein visueller Ausblick auf maschinelles Lernen | [http://www.neuroinformatik.ruhr-uni-bochum.de/ini/VDM/research/gsn/DemoGNG/GNG_d.html Systembiophysik], ein visueller Ausblick auf maschinelles Lernen | ||
==Genetische Algorithmen== | ==Genetische Algorithmen== | ||