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生物学を利用したソフトウェア技術を知っている人はいますか? たとえば、ロボットの世界にはたくさんありますが、ソフトウェアはどうでしょうか。

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生物学で最初に観察された多くの概念がソフトウェアで使用されてきました。たとえば、遺伝的アルゴリズム（GA）。

人工生命（AL）は、不完全なコードスニペットへの回復力、コンテンツによる対処、 不完全な複製（一部の実装では、性的、つまりマルチ組織主義主導、複製）、非目標主導など、生物学のいくつかの原則を公開/使用しますユーティリティ関数。ALの興味深い結果は、寄生虫の出現や、寄生虫や微妙な捕食者を利用する生物の出現など、生態学や疫学などのドメイン（生物学に大きく影響されるドメイン）で観察されるマクロ現象の自発的な生成です。獲物の関係。

たぶん、ソフトウェアは、実際の（炭素ベースの）DNA（またはRNA）分子を含むコンピューティングのいくつかの実験で「完全に一周」したと言うことができます！グラフ関連の問題（ハミルトニアングラフ）のさまざまな要素をさまざまなDNA分子でコーディングし、バイオの超並列計算能力を可能にした、（RSAで有名な）Alderman教授によるこの分野で の最初の実験（PDFリンク）化学が残りを行い、問題を解決します！

デジタルの世界に戻りますが、生物学、実際には大脳皮質の解剖学、そして神経科学分野での多くの理論的および臨床的観察から強いインスピレーションを得て、ニューラルネットワーク（NN）があります。NNの分野では、おそらく特筆に値するかもしれませんが、NumentaのHierarchical Temporal Memoryモデルは、新皮質を非常に緩くしか再現していませんが、まったく同じアルゴリズムが脳によって動かされる認知プロセスのすべての領域とすべてのレベルで、このアイデアは、生物学的、解剖学的、および他の形式の証拠によって大部分がサポートされています。

于 2009-11-28T07:27:18.153 に答える
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あなたの質問が「ソフトウェアを最適化するために生物学的アイデアが使用されたことがありますか?」という意味である場合は、次に、遺伝的プログラミング ( http://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_programming ) がその一例です。ウィキペディアの記事から：

人工知能における遺伝的プログラミング (GP) は、ユーザー定義のタスクを実行するコンピューター プログラムを見つけるための生物学的進化に触発された進化的アルゴリズム ベースの方法論です。これは、各個人がコンピューター プログラムである遺伝的アルゴリズム (GA) の特殊化です。したがって、これは、特定の計算タスクを実行するプログラムの能力によって決定されるフィットネスランドスケープに従って、コンピュータープログラムの母集団を最適化するために使用される機械学習手法です。

あなたの質問が「生物学に触発されたソフトウェア技術は何ですか?」という意味であれば、次に、より一般的なhttp://en.wikipedia.org/wiki/Bio-inspired_computingを参照してください。ant-swarms ( http://en.wikipedia.org/wiki/Ant_colony_optimization ) や Neural Networks ( http://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network_software ) などの他の方法も使用できると思います。

于 2009-11-28T07:09:40.607 に答える
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アリのコロニー最適化、探索・最適化手法、コンウェイのライフゲームのような人工生命

于 2009-11-28T07:17:02.333 に答える
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回答のほとんどはまだ AI について語っています。質問のタイトルは、検出されないように自分自身を隠すソフトウェアを示唆しています。

ウイルスに感染しました。

ウイルスハンターがいる...

私自身、自分のプログラムにいくつかのバグを隠していました... :(

于 2009-11-28T07:58:40.337 に答える
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人工ニューラル ネットワークも典型的な例です。ソフトウェア アプリケーションは、パターン認識と複雑なシステムの動作の予測になる傾向があります。

于 2009-11-28T07:13:37.540 に答える
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Alan Kay (オブジェクト技術のパイオニア) は、OOP パラダイムにおける生物学の影響について詳しく語っています。彼は、オブジェクトが「細胞」のようなものであり、OOP は細胞が大規模なアーキテクチャを生成するためにスケーリングできる方法と同様の方法でスケーリングするという一連のアイデアを持っています...

これについては、チューリング賞のスピーチでかなりの部分を追うことができます: http://video.google.com/videoplay?docid=-2950949730059754521# -- 30:55 マークあたりまでスキップします。

于 2009-11-28T18:33:01.847 に答える