（计算机应用技术专业论文）人工生命的突现研究及其在互动媒体中的应用.pdf

摘要 人工生命和复杂性研究的一个主要思想是：功能的或美学的复杂形式是 从局部交互中通过自组织而突现的。本文研究两个交互系统的突现性质，以 及产生的图象图形和动画，并作为生成艺术与交互艺术展示。 首先研究了广义细胞自动机( g c a ) 的模式形成，通过改变“生命游戏” 的参数，以及加入记忆因子，研究g c a 的动力学行为，实验显示了在混沌 边缘区域类似简单生命的自组织模式的突现，表明广义细胞自动机具有丰富 的模式形成动力学，可以作为图案生成的一种方法。 接着，本文借用生物学的概念和原理，构造了一个人工发育进化系统， 通过模拟进化、发育、胞内胞间动力学之间复杂的交瓦和协调，生成能够在 三维物理模拟环境中进行有效运动的虚拟生物。主要是提出了一个基于基因 调控网的虚拟生物发育模型，用基因调控网来指导生成虚拟生物的身体和神 经控制结构，包括基因活动及其与蛋白质的交互、蛋白质扩散与浓度分布、 细胞分裂、细胞分化、神经形成、关节形成等。而进化过程采用遗传算法， 构造适应度函数来评价生物的行为表现。基于基因调控网的发育建模是一个 目前物理进化虚拟生物领域最新的研究方向，国际上的类似研究相当少，因 此这项研究有相当的新颖性和前沿性。 最后在人工发育进化系统中加入初步的人机交互性，环境声音可以对虚 拟生物的形态行为产生影响，从而完成虚拟空间与真实世界的交互循环，使 系统成为一个媒体艺术的交互表演环境。对于复杂性科学、传统中国哲学、 新媒体艺术的关系也作了探讨，从美学角度提出我对交互媒体的一些理论思 考，建立一个具有中国特色的并与我的创作方向一致的媒体艺术理论框架， 作为实践的总结，也作为进一步研究、创作的方向。 关键词细胞自动机；基因调控网；发育模型：人工生命：新媒体艺术 a b s t r a c t t h em a i ni d e ao fc o m p l e x i t ys c i e n c ea n da n i f i c i a ll i f ei st h a tf u n c t i o n a la n d a e s t h e t i cf b m se m e 唱et h r o u 曲s e l f - o r g a n i z a t i o n 矗o md i s t 抽u t e d1 0 c a lm l e sa n d i n t e r a c t i o n s t h i sp a p e rp r e s e n t sm yr c s e a r c hi nt w oi n t e r a c t i v es y s t e m s ，a n d e m e r g e n ti m a g e s ，g r a p h i c sa 1 1 da n i m a t i o n s f i r s tip r e s e n tm ye x p 鲥m e n t so ng e n e r a l i z e dc e l l u l a ra u t o m a t a ( g c a ) 1 s t u d i e dd i 丘色r e n td y n a m i cb e h a v i o r so fg c ab yv a 呵i n gp a m m e t e r so fc l a s s i c “g a l n eo fl i f e ”，a n da d d i n g ar e m e m b r a n c ef a c t o t e x p e r i m e n t ss h o wt h e e m e r g e n c eo ft h es e l f o r g a 面z i n gp a t t e m sc h a ti sa n a l o g o u sw i t l ll i f ef b 珊sa tt h e e d g eo fc h a o s ，a n dt h e i rp o t e n t i a lf o rc r e a t i n gg e n e r a t i v e 耐a n dp a t t e mg e n e s i s t h e nid e v e l o p e daa n i f i c i a ie v 0 1 u t i d n a r yd e v e l o p m e n t a ls y s t e m ，s i m u l a l i n g i n t r i c a t ci n t c i p l a ya n dc o o r d i n a t i o n 锄o n ge v o l u t i o n ，d e v e l o p m e n t ，i n t m - 柚d i n t e r - c e l l u l a rd y n 锄i c s ，t os e eh o wt h ei n i t i a l 删】d o mg e n o m e se v o l v ea n dg i v e r i s et os u c c e s s m ll o c o m o t i v ev i r t u a lc r e a t u r e si n3 d p h y s i c a l s i r n u l a t e d e n v i m r m l e n t e m p h a s i z ei so nm ed e v e l o p m e n 诅1m o d e l ，i n c l u d i n gg e n ea c t i v i t i e s a n dt h e i ri n t e r a c t i o nw i t hp r o t e i n s ，p r o t e i nc o n c e n t r a t i o na n dd i f h l s i o n ，c e l ls p 】i t ， c e l ld i 虢r e n t i a t e ，n e u m lg r o w t i l ，e t c a tl a s tla d d e ds o u n d 访t e r a c t i o nt ot h i ss y s t e mt oc o n s t r u c tah i 曲e rl e v e l c i r c l eb e t w e e nt h i sv i n u a lw o r l da n dh u m a nu s e r s it l l i n ka b o u tt h ec o r r e l a t i o n a m o n gc o m p l e x i t ) ，s c i e n c e ，t r a d i t i o n a lc h i n e s ep l l i l o s o p h y ，a n dm e d i aa r t s ， d e f i n i n gc i r c u l a rc a u s a l i t ya sc o r ec o n c e p tt oc o n s t 兀l c tam e d i aa r tt l e o r y b y p l a y i n gw i t h i n m ec i r c u l a r g e n e r a t i n gs t m c t u r e s ，s p 洒t u a l i t yi n t e r a c t sa f l d i n t e 叩e n e t r a t e sw i t l lt h em o t p h o g e n e s i s ，c r e a t i n gm eh y b r i df o mo fg e n e r a t i v e & i n t e r a c t i v em e d i aa n k e y w o r d s ： c e l l u l a ra m o m a t a ： g e n “cr e g u l a t o r yn e t w o r k ；d e v e l o p m e n t m o d e l ；a r t i f i c i a l j i f e ；n e wm e d i aa n 引言 从2 0 世纪8 0 年代中期兴起的复杂性科学，及其重要的依托学科人工生 命，尽管尚没有一个统一、严密的理论体系，但给我们提示了一种崭新的思 维方式，其联系与整体的思维特征，让人想到那些源远流长的古老智慧例如 中国易学。这种思维特征，加上其与混沌学的联系而形成的对不确定性不稳 定性的认识，使这些科学更近于艺术。 复杂性可以初步归纳为：系统的多层次性、多因素性、多变性、各因素 与子系统之间以及系统与环境之间的相互作用，随之而有的整体行为和演化。 一般认为，非线性、不稳定性、不确定性是复杂性的根源。 交互与突现，是复杂性科学的中心主题。复杂系统的本质，即系统各个 部分的相互作用，由此而出现的整体突现模式，它不能用分解成各个子系统 的方法进行分析。 交互是人类活动与经验的基本模式，从远古一直延续到今日网络空间、 虚拟世界。虽然这个词现在被广泛地使用和谈论，但对于交互动态过程的真 正新的理解，应归功于复杂性科学提供的新思想。有趣的是，最古老的易学， 对交互动态的理解至少也是同样的深刻。 人机交互的一个重要的可能性，是对人感知、意识的增强和塑造。使不 可感知的成为可感知的，或使不同感知模式相互转换，以及人与机器智能的 互动。不论是纯技术或纯艺术实验或界于其间的游戏、娱乐教育开发，都或 多或少、或有意或无意地涉及这个问题。但是如何理解，还是个刚刚起步 的开放的问题，它将影响到我们对新技术的社会、伦理等广泛影响的认识和 评价，也将影响到新的美学语言的建造、交互艺术的创作与欣赏、对未来新 世界的想象与设计。新理论的建构，需要吸收融合广泛的资源，包括最新的 科学如复杂性，也包括最古老的学问如易学。 本文的主题，就是研究复杂系统的交互与突现，及其自组织生成的形态、 行为，或日图像、图形、动画。第1 章概述人工生命并研究细胞自动机生成 图像；第2 章综述进化虚拟生物与基因调控，是第3 章的基础；第3 章构建 浙江大学博_ 。学位出站报告 了一个人工发育进化系统，生成三维物理环境中运动的虚拟生物；第4 章从 美学角度总结前面的工作，提出。个中西合璧的媒体艺术理论框架，并为人 工发育进化系统加入人机交互。总之，可以说前三章主要从科学角度研究复 杂系统的交互与突现，在此基础上，第4 章重点从美学角度研究媒体艺术的 交互与突现。 第1 章人工生命概述与元胞自动机 生命的奥秘一直被人们所关注，基于生物学的理论学说往往揭示出在自 然科学和社会科学方面具有普遍意义的规律。生物系统是一个典型的复杂系 统，不论是从原始生命进化到今门的高等生物，还是从单细胞发育为成体， 都是神奇的复杂性增加的过程，与热力学第二定律相反，说明了世界为什么 总是存在着花纹、模式而不是死寂，为什么总是“有”而不是“无”。 实际上，社会、经济、文化等系统也具有类似生物系统的特征，它们都 是开放的、宏观有序的、随机的、具有自组织和自调控等功能的进化中的复 杂系统。于是，用生命科学的观点来研究具有生命特征和演化特征的系统， 或者说人工生命研究领域的出现，就成为必然的了。 1 1 “人工生命”的起源和特征 人工生命作为一门科学学科诞生于1 9 8 7 年9 月2 1 = 1 美国罗沙拉莫斯的 人工生命研讨会上。c g l a n g t o n 是人工生命这一概念的创始人。朗顿认为： “人工生命是这样的一个研究领域：致力于去抽象出，e 命现象的基本动力学 原理，并把这些原理运用到别的媒体比如说计算机使得它们进入到 这些媒体实现操纵和接受检验。除了为地球上已知的生命形式 ( 1 i f e a s w e - k n o w - i t ) 提供新的研究方法外，人工生命允许我们去探索更广泛的 可能生命( 1 i f e a s i t c o u l d - b e ) 的领域” l a l l 百o n ，c g ，1 9 9 2 】； 人工生命用非生命的元素去建构生命现象以了解生物学，而不是把自然 的生物体分解成各个单元，它是一种综合性方法而不是还原的方法。生命系 统是一个复杂系统，其特征是整体能突现出不同于各个部分迭加的特性。传 统生物学采用自上而下的分析方法，从器官、组织、细胞直至分子，这种分 析方法有其局限性。而人工生命则采用自下而上的综合方法，用简单的、规 则支配的对象构成大的集合，通过其非线性的交互作用突现出高层次的复杂 浙 _ l _ 大学博j 后出站报告 行为，得到类似生命的伞局动力学性质，这无疑有助于从整体上理解生命的 普遍特征。 人工生命的明娃特征足： ( 1 ) 人工生命由单个个体的集团构成，每个个体都只具有简毕过程的行 为。 ( 2 ) 个体服从局部行为规则。人工生命系统不存在全局控制过程，也不 存在决定整体行为的规! l i i 。 ( 3 ) 个体的每十过程郭包含与其它个体的交互，反映了它对局部状态的 影响。 ( 4 ) 系统有“突现”的结构与性质，能超越各单个过程范围产生比较高 级的行为。 简言之，人工生命就是研究大量服从局部舰则的简单个体的变互作用及 其突现性质。元胞自动机( c e 1l 1 1 a ra u t o m a t a ，简称c a ) 恰好符合这个要 求，因而成为人工生命研究交互与突现的经典模型。实际上，人工生命学科 即起源于郎顿对“生命游戏”的感悟和对元胞自动机的研究( l a i l 百0 n c g 【1 9 8 6 1 ) 。因此，本章f 文将通过元胞自动机介绍人工生命的基本概念方 法，然后介绍本人对广义元胞自动机模式演化的一些研究，以建立对于本论 文的主题；交互突现的动力学过程的初步理解。 1 2 突现 突现( e m e r g e n c e ) 是活力沦的值得保留的台理部分，它是一个很难清楚 定义的词，大致说，就是指整体大于部分之和。突现概念起源于1 9 世纪的物 理、化学、生物研究，作为机械和化学作_ f ； j 的区别。在突现进化中定义突现 为新性质的创造，认为物质元素结合成越来越复杂的结构，当复杂性达到 定水平，不可预测的全新的性质出现了。 突现发生在许多不i _ j 的系统和层次水平，包括分子交互、生命、思维、 自我意识。不同系统和层次的突现有多少共同处? 这是复杂性研究的问题。 这种把现象、过程与物赝载体分离的思想也表现在老三论( 系统论、控制论、 第l 章人工生命概述与元胞自动机 5 信息论) 中。也表现在中国的易学中。 突现可以分两种：认识论的和存在论的突现。前者是由于人的认识能力 暂时还达不到，后者是原则上无法认识的，而二者可能是无法区分的。关于 突现的瓤理解与混沌理论有关，即条件敏感性或蝴蝶效应。低层次规律不能 确定高层次性质，突现不能预测，只能在它发生后才被认识。较高层次的性 质表现为较低层次实体的模式( 或特殊的布局) 。什么模式是突现的? 什么模 式是非突现的? 是个比较主观的问题。突现的，就是对人的感知来说“有趣 的”，意外的。 也有人试图更客观地理解突现，如用信息论测度来分析突现系统的模式 形成。新的理论还在探索中。 “突现”是人工生命研究中的重要概念。在人工，e 命系统中，不存在全 局范围的集团行为规则，系统的整体性质不是预先设定的，观察到的复杂的 高维动力学现象及结构，具有“突现”性质，这种“突现”性质是由于低维 的个体之间局部的相互作用，随着时问的发展而表现出来的。这种性质的产 生过程表明，高维结构的“局部层次”，通过要求低维个体的支撑而相互竞争、 发展起来。这其中的突现结构，即所谓低维个体行为的组织化完成了极重要 的任务，这种任务是通过不断地设定唤起低维个体局部规则而完成的，因此 突现结构随时间而进化。理解突现的一个深刻概念是朗顿提出的“混沌边缘”， 它是一个处于有序与无序之间的动力学区域，是两种趋势的微妙平衡。从人 工生命研究得到的一个见解是：生命的进化就是越来越善于将自己维持在混 沌边缘( e d g eo fc h a o s ) ，既有足够的稳定维持其存在，又有足够的灵活性 来适应环境的变化。 1 3 元胞自动机 元胞自动机是冯诺意曼在2 0 世纪4 0 年代发明的。元胞自动机是空间、 时间离散的逻辑系统，服从确定性的、局部的规则，而总体上可出现复杂行 为。空间上每个离散的单元称为一个元胞，一个元胞在每一时间步取有限个 状态之一，在下一时间步的状态仅取决于其_ 个邻居( 包括本身) 在上一 6 浙江大学博士后出站报告 步的状态。 8 0 年代中期对元胞自动机的广泛兴趣应归功于w 0 1 f r 觚1 的研究以及康卫 的“生命游戏”。w o l 劬m 将c a 动力学行为定性地分为四类( w b l f r a m ，s ， 1 9 8 4 ) ： l 类进化到空问平稳构形，对应不动点。 2 类进化到简单、分离的周期结构，对应周期解。 3 类混沌，对应奇怪吸引子。 4 类有局部结构的复杂构形，对应长转移时间。 郎顿对元胞自动机的研究，涉及物理系统中突现计算的条件，具体既， 即在什么情况下，c a 能够支持信息存储、传输、修改( l a i l g i o nc g ，1 9 9 0 ) 。 为了进行系统的研究，首先划分用五参数c a 规则空间( a 为转移到非静 止状念的概率) ，使同一区域有相似的动力学行为。当五从o 增大，观察到 c a 动力学变化： 类型1 类型2 斗类型4 寸类型3 从有序周期行为到无序的混沌行为的转移区，郎顿称为混沌边缘，c a 表 现出最复杂的定性定量行为( 即类型4c a ) ，可观察到静止的和传播的结构 以及这些结构的交互作用，转移长度( 即系统收敛到典型的周期或混沌行为 经历的时间) 急剧增加，类似在相转移研究中的临界慢化，此外，随着c a 的尺度增加转移长度成指数增长。在相转移区转移长度的急剧增长在实际效 果上使得系统最终收敛到何种行为( 周期或混沌) 成为不可判定问题，而这 可能正是生命系统的特征。在转移区存在的静止和传播结构本质上是孤子波， 象“生命游戏”里的“滑翔机”，它们可形成信息存储、传输、修改的基础， 并支持全局计算。 郎顿的研究启示出在相转移和计算之间存在基本的联系，导致关于在物 理系统中突现计算的如下假说： 当物理系统位于或接近其固相、液相的转变点，尤其是位于二级相变或 临界转移时，计算可能会自发突现并支配系统的动力学。 这个假说对于理解信息在自然中的作用具有丰富的内涵。最重要的含义 也许是：生命即起源于混沌边缘，进化就是生命获得对越来越多的环境变量 第l 章人工生命概述与元胞自动机 7 的局部控制，以维持在有序与混沌之间的临界平衡。这一思想得到一些后来 的模拟实验研究的支持。 1 4 元胞神经网络与广义元胞自动机 c h u a ，l o 提出元胞神经网络( c n n ) ，并在c n n 的基础上提出广义元胞 自动机( g c a l ，它包容元胞自动机作为其特例，在图像处理、视觉模拟等方 面有广泛应用，并成功地模拟了自然界的许多模式形成过程( c h u a ，l0 ， 1 9 9 8 ) 。 元胞神经网络( c n n ) 是由元胞组成的任意有规则的离散空间结构，元 胞由动力学系统描述，并与其邻域元胞耦合。一般耦合是一致的，元胞用非 线性常微分方程描述。 对于二维c n n 格子，每个元胞有输入“。、输出、状态变量一，。指定 元胞c ，的邻域元胞分布如下： 甜卜1 ，一l 甜f 。j 一1 “j + 1 j 一】 “h “j “j + l ，j “卜1 h 1 “j ，j “ “呲川 “9 “8 “7 “6 “5 “4 “，h ：，“。表示邻域元胞的输入，则“。“：，“。的所有局部布尔函数都 可以用c n n 元胞实现，例如具有9 个输入的经典生命游戏的布尔函数可以 用如下的c n n 元胞实现( d o g a m ，r & c h u a ，l o ，1 9 9 9 ；2 0 0 0 ) ： w 匕1 5 1 - 0 趣一q 十地+ 强+ 地+ + 坼+ + 码+ 2 j 南= 气+ 劲劬+ w 片i ，) 艺帕+ 1 而1 ) 广义元胞自动机( g c a ) 由c n n 格子及一个附加循环构成。在离散时间 ，。= n r ，”= 1 ，2 ，对c n n 每个元胞的输出采样作为该元胞在下一个连续 演化周期丁的输入，则采样c n n 输出的离散时间演化构成g c a 。r 的选 择需使元胞的瞬态响应在采样之前结束达到稳定。以下式表示： ”。( ) = j ，：) 则由上式及前面的c n n 元胞方程组定义的g c a 实现了生命游戏。 第l 章人工生命概述与元胞自动机 的局部控制，以维持在有序与混沌之间的临界、i ，衡。这一思想得到一些后来 的模拟实验研究的支持。 1 4 元胞神经网络与广义元胞自动机 c h u a ，l 。o 提出元胞神经网络( c n n ) ，并在c n n 的基础上提出广义元胞 自动机( g c a ) ，它包容元胞自动机作为其特例，在图像处理、视觉模拟等方 面有广泛应用，并成功地模拟了自然界的许多模式彤成过程( c h u a ，l0 ， 1 9 9 8 ) 。 元胞神经网络( c n n ) 足由元胞组成的任意有规则的离散空间结构，元 胞由动力学系统描述，并与其邻域元胞耦台。一般耦合足一数的，元胞用非 线性常微分方程描述。 对于二维c n n 格子，每个元胞有输入。、输出，r 状态变量 。指定 元胞c 。的邻域元胞分布如下： “f i ，一l 气h h 1 j l ”j 一1 ， i “+ i ，j n ，一i ，+ l 珥肿i “h l ，+ l “9 b “， ”6 5 却4 “、，“z ，“。表示邻域元胞的输入，则蚝，蜘的所有局部布尔函数都 可以用c n n 元胞实现，例如具有9 个输入的经典生命游戏的布尔函数可队 用如下的c n n 元胞实现【d o g a n i ，r c b u a ，lo ，1 9 9 9 ；2 0 0 0 ) ： 巴】j 媳一纠押+ 嗨+ 赳+ + 坼+ + 屿十到 岛+ 劲劫+ w 片= ! ，玛) 西+ _ 1 而一1 ) 广义元胞自动机( g c a ) 由c n n 格子及一个附加循环构成。在离散时间 f 。= n r ，h = 1 ，2 ，对c n n 每个元胞的输出采样作为该元胞在下一个连续 演化周期丁的输入，则采样c n n 输出的离散时问演化构成g c a 。7 1 的选 择需使元胞的瞬态响应在采样之前结束达到稳定。以r 式表示： “。( ，：) 2j j “) 则由上式及前面的c n n 元胞方程组定义的g c a 实现了生命游戏。 则由上式及前面的c n n 元胞方程组定义的g c a 实现了卜命游戏。 浙江大学博士后j “站报告 1 5 变异“生命游戏”中的模式形成 人工生命和复杂性研究的一个重要思想是；功能的或美学的复杂形式是 基于局部交互作用通过自组织而突现的。众所周知生命游戏是一个混沌边缘 的元胞自动机规则，而复杂性行为集中在混沌边缘及其邻近区域，因此本人 通过改变“生命游戏”的参数，研究了连续状态连续输出的广义元胞自动机 的模式形成，及其作为图案生成方法的潜力( w n g a oh u a n g ，【2 0 0 5 】) 。 1 5 1 单点初始条件广义元胞自动机的模式演化 经典生命游戏为二值，以生命游戏为“种子”，“变异”其参数使输出为 连续值进行试验，输出为连续值，是期望可以得到更为丰富的行为和图像。 在周期边界条件，0 初始状态，单点初始输入( 除了中心一个元胞为 1 外其余全为一1 ) 下，研究各种“变异”。下g c a 输出的模式演化动力学过程 并划分为不稳定、不活动、混沌边缘三种类型。模拟试验显示了混沌边缘g c a 突现的自生成、自维持的类似简单生命系统的自组织模式，并表明记忆起到 抑制模式形成的活跃程度的保守作用，从而可以改变g c a 的动力学类型。 图1 1 是一个g c a 演化的例子，类似“细胞”的图案突现并经历生长、 成熟、衰亡的过程。 图l _ l 突现的“细胞” 3 1 5 2 多点初始条件广义元胞自动机的模式演化 单点初始条件下g c a 模式演化的图象比较简单。因此本文在本人以前 工作的基础上，迸一一步对多点初始条件下有记忆的广义，i 胞自动机的模式演 化做了一些实验。 第1 章人工生命概述与元胞自动机 采用d o g a m 的生命游戏g c a 实现( d o g a m ，r & c h u a ，lo 1 9 9 8 b 】) ，并 加入记忆因子r ，做如下变异： 嘣u = 盟生罴掣 w = o 9 + o 3 “5 + o 3 “。一1 2 + o 3 “5 + o 6 甜。i + o 5 l “。j 口= ( 甜1 + 群2 + “3 + 掰4 + “6 + 甜7 + “8 + “9 ) ，2 x 口( f 。) = x o膏= 一x f + w ， f ( f 。，。+ ，) y 口= ，( x f ) = z f 将r 从o 逐渐增大，g c a 行为显示出不稳定、混沌边缘、不活动三种类 型的变化。显然记忆起到。种抑制元胞活动的保守作用，从而改变了g c a 的动力学类型。另一个有趣现象发生在r o = 一o 6 2 7 2 0 6 6 8 附近，当r r o ，输出则演化为混沌无规则的 斑块图案。当r 趋向r o ，过度时问趋于增长，类似混沌边缘的行为。图1 2 是f 0 6 2 5 时的g c a 演化，初始条件是：除5 个元胞外其余全为1 ，g c a 输出图案的演化使人联想到动物出生、生长、成熟、衰老、最终死去的过程。 元胞自动机变异的数学问题及其与生物学的联系还有待深入研究 ( g 锄o wg 【1 9 6 4 】) 。同时，元胞自动机的自组织性质可以与其他技术( 例 如进化算法) 结合得到更好的结果，是生成艺术的一个重要方法( s p e c t o rl ， k l e i nj 2 0 0 2 ) 。 图l2g c a 演化图案 1 0浙江大学博上后出站报告 本章动厕曾在c o n s c i o u s n e s sr e f r 锄e d2 0 0 4 ：t h e6 t hi n t e m a t i o n a lr e s e a r c h c o n f e r e n c e 以及2 0 0 4 中国新媒体艺术节作为录像装置展出。 第2 章进化虚拟生物与基因调控 元胞自动机是一个形式化模型，为我们理解和研究交互突现提供了许多 深刻新颖的思想和概念，并可以应用到各种复杂系统，包括生物学系统以及 新艺术新美学的创造。 在生物学中有许多交互突现系统的实例，既有同一层次中的交互，也有 不同层次间的交互，形成一种循环因果。例如认知发展：从感觉、经由感知、 认知、概念，达到理解，再回到感觉，循环的每一层次都有自组织的全局突 现。另一例子是形态发生，涉及不同时空尺度的过程，在进化、发育、胞内 胞问动力学之间存在复杂的交互和协调，而支配着生物个体发育的基因调控 网络，也是一个典型的交互突现系统，其早期模型就是用元胞自动机构建的 ( k a u m n a n ，s a 【1 9 9 3 】) ，这并非偶然，而是有着思想上的一致性。 本文主旨就是研究这种交互突现，而主要内容将围绕进化虚拟生物的工 作展开。本章作为第三章研究工作的准备，首先综述进化虚拟生物领域，然 后介绍其晟新动向：进化基因调控网生成虚拟生物( 黄文高等， 2 0 0 4 a ： 2 0 0 4 b ) 。 2 1 虚拟生物 虚拟现实是使用多种感觉通道进行实时模拟和交互的高级计算机用户界 面，它使用计算机图形系统和各种交互设备来提供具有沉浸感的交互三维环 境，即虚拟环境( v e ) 。为了增强真实感和沉浸感，v e 中不仅要有逼真的静 物，如山脉、建筑，还要有可信的生物。虚拟生物居于服从模拟物理规律的 虚拟世界，具有可信的外观和行为，它能够接收外部信息，采取行动，并与 环境、其他虚拟生物以及人类用户交互。 随着虚拟现实的广泛应用，虚拟生物日益受到重视。国外的研究从上世 纪8 0 年代至今，已经取得大量成果，创建了各种虚拟生物，例如人工鱼 浙江大学博上后出站报告 ( x i a o y u a nt u ，e ta 1 1 9 9 4 】) 、合成狗( b l u m b e 唱，b m e ta 1 1 9 9 5 】) 、虚拟人 ( t h a l m a r u l ，n m e ta 1 【1 9 8 7 ) 等。国内的研究起步较晚，较多地借鉴了国外的 工作，如北京科大计算机系开发的人工鱼( 陈泓鹃等【2 0 0 3 】) 。 2 1 1 虚拟生物的涵义、特征 由于生命概念本身的模糊性，对虚拟生物缺乏清楚的定义。直观地说， 虚拟生物就是计算机生成的图形角色，具有可信的类似生物的外观形态和行 为。 虚拟生物应包括外观形态和行为两方面的模型。创建虚拟生物的原则是 要使用户感觉可信并愿意与之交互。虚拟生物可以逼真再现我们见过的生物， 可以是经过艺术处理和夸张变形的生物，也可以是纯粹的虚构。尽管形态于 变万化，可信的虚拟生物应该具有自然生命的基本行为特征，包括自主性、 适应性、交互性。出于虚拟生物与人类用户的活动，虚拟环境的动态变化难 以预料，因此虚拟生物不能只有预定的行为，需要通过模拟自然机制来实现 自控制和自动画。虚拟动物要有脑模型来处理传感器接收的外部信息，并产 生决策来控制效果器生成行动。 2 1 2 形态模型 建立适当的三维模型是生成虚拟生物的关键，也一直是图形学的难题。 传统图形学方法( 表面和实体建模、关键帧) 耗时而繁琐，不适于虚拟生物 的建模和可视化，一些高级的建模方法因而出现，如l 系统、基于物理的模 型、关节链模型等，由于它们考虑了动态变化，使动画实现大为容易。 l 系统最初用于模拟简单的多细胞生物发育，1 9 8 4 年s m i t h 从图形学观 点对它做了描述( s m i t h ，a r 【1 9 8 4 】) ，作为并行图语法重写规则，l 一系统现已 成为生成复杂的真实感植物模型的一般框架。用l 系统成功地仿真和绘制了 草本植物的各种分支结构和花序( p m s i n k i e 、v i c z ，p 【1 9 9 0 】) ；将上f 文有关文法 引入l 系统可以描述一些与时间有关的生长现象，反映植物组织之间以及激 素和组织的相互作用；环境相关的l 一系统用标量场或矢量场表示植物生长的 环境，用以限制植物向某些方向生长，达到与修剪相似的效果( p r u s i n k i e w i c z ， p p d ，【1 9 9 4 ) ；还有开放式l 一系统，可以模拟光线、水分对植物的影响以 第2 章进化虚拟生物与基冈调控1 3 及植物之间对这些要素的竞争( m e c h ，r “口，【1 9 9 6 】) 。 基于物理的模型用于模拟某些简单动物。 1 9 8 8 年m i l l e r 用质量弹簧系统模拟蛇、蠕虫，用 弹簧张力的改变来模拟肌肉收缩( m i l l e r g s p 1 9 8 8 ) 。此后，涂晓媛和t e r z o p o u l o s 设计的人 图21 人工鱼 工鱼，也采用了质量弹簧构成的生物力学模型， 该模型具有多个自由度和许多控制参数，通过模拟身体形变与水的交互作用 力，实现了基于肌肉的符合真实水动力学的运动。如图2 1 。 关节链结构常用于模拟具有复杂结构的生物，它是一系列刚体依次连接而 成的开链，连接点称为关节。人体虚拟骨架是典型的关节链结构。t h a l m a i l i l 领导的实验室用骨架模型生成的人物动画给人以深刻印象( t h a l m 锄，n m e t a 1 1 9 8 7 】；n o s e r ，h 【1 9 9 7 】) ，在骨架动画中，运动学和动力学常用于生成短时 运动，诸如散步、奔跑这样的长时运动则还需结合其他技术，包括步态、运 动控制或关键帧。 2 1 3 行为模型 为了在复杂和动态的虚拟环境中生成可信的行为，行为模型至少应具有 如下基本特征：自主性、适应性、交互性，它们也是自然生命的主要特征。 自治性指虚拟生物的行为具有一定的独立性，无需用户的干预。虚拟生 物应能主动地分析环境信息并自己决定如何行动。适应性指虚拟生物能够不 断改进自己的行为以适应环境，进化和学习是适应性的机制。交互性包括与 环境、其他虚拟生物以及人类用户的交互。除了这三个基本特征外，高级生 物还有更多的特征，例如虚拟人可能有个性、情感、意识、高级智能。 早期对智能的研究以符号人工智能为代表，它假设世界的符号表示是所 有智能行为的前提，虽然在模拟一些孤立的高级智能 方面获得了成功( 如专家系统) ，但它只能实现预定行 为并且脆弱，不能满足复杂和动态环境中虚拟生物的 需要，2 0 世纪8 0 年代中晚期，人工生命及其相关领域 自治代理人兴起，成为最有前途的虚拟生物合成技术， 幽2 2 虚拟狗 浙江大学博士后出站报告 由于它们具有自下而上的突现性质，从而提供了实现自治行为和适应性的合 适途径。 2 ，2 人工生命与人工进化 按照人工生命创始人c g l a n g t o n 的定义，人工生命就是研究具有自然生 命特征的人造系统，致力于将“已知生命”的研究扩展至“可能生命”的广阔范 围来理解生命的本质( l a n g t o n ，c g 1 9 9 2 】) 。它是一神自下而上的建构方法， 实质在于系统各部分的非线性相互作用，由此形成部分不具有的整体突现模 式。 人工生命研究生命的本质特征包括自适应、自组织、自繁殖，以及相关 的进化、发育、学习机制。检验人工生命系统成功与否的标准，就是看它是 否具有突现的性质。在第一届人工生命研讨会上，r e v n o l d s 演示了b o i d s ( r e y n o l d sc 1 9 8 7 】) ，通过指定低层次的个体局部行为规则来生成复杂的群体 行为模式是人工生命突现的成功范例，并开刨了崭新的行为建模方法。此 后，涂晓媛的人工鱼也采用了高度技巧化的人工设计物理形态和行为控制机 制，能够自主的进行避碰、觅食、逃生和交配等。人工鱼的行为系统由鱼的 习性和精神状态、意图发生器和一系列行为程序组成。在每一个时间步，根 据鱼的习性、精神状态和传入的感知信息，意图发生器发布一个意图，然后， 它选取并执行一个行为程序，该程序依次选取和运行适当的运动控制器，使 鱼向实现其意图靠近( x i a o y u a i lt u ，e ta 1 【1 9 9 4 】) 。 b l 啪b e r g 基于动物行为学提出具有松散等级的行为选择模型，并用于控 制三维虚拟环境中的合成狗( a l i v e 系统) ( b l 啪b e 唱，b m e t a i 【1 9 9 5 】) 。行 为系统中的各种行为被组织成层次结构，最高层次的行为就是在每一时间步 可选择执行的行为。a l l v e 系统通过行为之间的相互抑制及行为自身的疲劳 度进行行为选择，以支持虚拟动物在虚拟环境中的自主行为。a l i v e 系统实 现了实时和自然的交互，并允许外部程序通过各种方式指导行为系统，如： 改变内部状态变量的值、直接发送动作命令等，以实现“可指导的”的自主 行为。见图2 2 。 第2 章进化虚拟生物与基因调控 1 5 1 1 1 a l m a n n 领导的实验室采用关节链模型模拟虚拟人。虚拟人通过视觉、 触觉、听觉传感器和力场( f o r c ef i e l d ) 来感知基于l 系统描述的动态虚拟环境， 其行为由自动机指导，并使用八叉树模拟虚拟人对场景的记忆，以支持虚拟 人的自主行为( t h a l m a i l n ，n m e t a l 1 9 8 7 】；n o s e r ，h 1 9 9 7 】) 。 这些人工生命系统取得了显著的成功，然而它们都依赖于高度的人工技 巧。人工生命目前还没有发展出关于突现的成熟理论，如何设计低层次的规 则和模型来生成高层次的突现性质并没有通用的办法。另一方面，人们希望 提高设计自动化程度，同时增加虚拟生物的自治性和适应性。因此，从自然 创造过程吸取灵感，模拟进化作为一种一般的自动设计方法被运用于合成虚 拟生物。 人工进化是人工生命的一个经典主题，其目标一是通过综合途径理解进 化原理，二是作为优化过程或设计方法，实现设计自动化。人工进化研究始 于2 0 世纪6 0 年代，包括遗传算法( h o l l a l l d ，j h 1 9 7 5 】) 、进化编程、进化 策略。后两者的主要目标是优化，而遗传算法更关心的是自然和人工系统中 的适应性。进化计算已经成为一个独立的研究领域，尽管进化算法林林总总， 其基本原则还是相似的，其中惟有遗传算法将基因型与表现型做明确区分， 由此使研究各种发育映像成为可能。在进化人工生命方面遗传算法得到普遍 应用，但大部分工作只进化控制结构，进化形态的 ：作相对比较少，研究三 维物理模拟环境中虚拟生物形体和行为的共同进化，则以s i m s 在1 9 9 4 年发 表的进化虚拟生物( s i m s ，k 【1 9 9 4 】) 为先驱。由于形体与控制结构的相 互依赖协同作用，从这一途径来生成虚拟生物可以更好地实现整体优化，增 加可进化性。下面即重点综述这方面的研究。 2 3 脑和身体共进化 脑和身体共进化体现了人工智能的一个新趋势，即e m b o d i e d a i 。传统人 工智能假设脑中的符号处理是智能行为的唯一根源，不能模拟生物的适应行 为。在人工生命的自下而上观点影响下，e m b o d i e da i 则把智能看作主体与 环境交互的结果，这种交互同时以脑和物理身体为中介( b r o o k s ，r a 6浙江人学博士后出站报告 1 9 9 1 】) 。 脑与身体共进化作为虚拟生物的自动设计方法，不仅应用于虚拟现实环 境，由于模拟环境的物理真实性，而与人工生命的另一个研究领域即进化机 器人密切相关。进化机器人运用进化算法自动设计智能机器人，但大部分工 作倾向于仅仅进化脑，这反映了传统人工智能的影响，同时也是由于测试大 量不同机器人的实际困难。运用物理模拟环境进化虚拟生物则可以克服这些 困难根据模拟的结果构造真实的机器人也比较容易提高了机器人设计的 效率( f m t i g e r ，d r p t 口，【2 0 0 2 】) 。 k a r ls i m s 的进化虚拟生物引起了广泛的兴趣，但。个时期内这方面的工 作丌展得并不多，其原因一方面是这类进化系统要求很强的计算能力，另一 方面，编程物理环境既要足够准确又要有计算效率是一。个费力的工作。s i m s 的模拟是在个有6 5 5 3 6 个处理器的并行连接计算机上进行的。近年来随着 个人电脑性能的提高，已经可以较快地运行这类系统，并且出现了一些现成 的物理引擎，如m a t i l e n g i n e 、0 p e nd y n 姗i c se n 西n e 等，因此近来出现了较 多这方面的研究( t i mt a y l o r “口，【2 0 0 l 】) 。它们都用遗传算法来模拟进化， 根据编码方法的不同，可以分为直接编码和发育编码两大类。直接编码基因 型编码最终的生物结构信息，发育编码基因型通过发育过程来得到表现型。 2 31 直接编码 简单的直接编码中，基因型的每个部分都对 应表现型的一个不同特征，虽然表示的生物形态 最少限制，但染色体必随生物复杂性增加而增长。 循环编码是较高级的直接编码，基因型的一个部 分可以编码表现型的多个不同部分，从而实现了 图2 - 3 进化虚拟生物 基因压缩和重复的表现型结构，增加了系统的可 进化性。 s i m s 的进化虚拟生物，是三维物理模拟环境中虚拟生物脑和身体共进 化的开创性工作。创建了一个有一定物理真实性的虚拟三维世界( 包括重力、 摩擦、碰撞、流体粘性等) ，其中的虚拟生物为了实现特定功能，其形体和神 第2 章进化虚拟生物与基因调控 经系统相互适应共同进化。基因型是一种循环结构的有向图，一个解释器将 基因型翻译为表现型，即由简单几何形刚体连接而成的生物形体及其内部的 虚拟脑，虚拟脑包括传感器、神经元、执行器，决定了生物的行为，根据生 物的行为表现赋予一个适应值，例如，用游泳的速度、跳跃的高度作评价， 通过遗传算法逐代进化，突现出一些成功而有趣的形体和运动策略，其中一 些是很难由人工设计的( s i m s ，k 1 9 9 4 】) 。图2 3 是游泳的虚拟生物。 后来的一些工作与s i m s 的类似，如t 0 mr a y 的美学进化虚拟生物，通过 用户的交互选择来进化具有美学趣味的虚拟生物( r a y 丁s 【2 0 0 0 】) 。其他研 究者也提出了一些别的循环编码策略，如波兰波兹南技术大学的a d a m a t z k y 年口k o m o s i n s k i 开劣的f r 咖s t i c k s ( k o m o s i n s k i ，m p ，日，【2 0 011 ) 。f r 锄s t i c k s 是一个建模、模拟和优化虚拟生物的通用工具和环境。生物形态山一些基本 元素s t i c k 通过活动关节连接而成，并用有限元方法来模拟，与其神经网络一 起进化。系统设计得比较通用，能够模拟不同的地形环境以及多种生物共存， 用户可以通过一个虚拟夹子直接操纵虚拟生物。在f r a m s t i c k s 中除循环编码 外，还可以采用低级直接映像编码、发育编码。 2 ，3 2 发育编码 直接编码得到的表现型比较简单，且容易引起未成熟收敛等问题。实际 生物基因编码的是生物发育的生长信息而非结构信息，发育是生物进化不可 缺少的重要环节，作为基因信息与表现型之间的复杂发育中介，使生物系统 具有鲁棒性，基因改变可以对 于其在发育的哪个阶段激活。 物，并产生对称性和模块化结 表现型不产生任何影响也可以影响巨大，取决 发育还提供紧凑的基