1.- Autómatas
Celulares e Inteligencia Artificial
En la Inteligencia Artificial (IA) podemos
observar dos enfoques distintos, según el objetivo perseguido:
El intento de desarrollar una tecnología capaz de
crear máquinas con capacidades de razonamiento similares, o aparentemente
similares a las de la inteligencia humana.
La investigación relativa a los mecanismos de
inteligencia, que emplea el ordenador como herramienta de simulación para la
validación de teorías.
El segundo enfoque no pretende obtener programas
inteligentes, sino descubrir en qué consiste la inteligencia. Ya que la
actividad inteligente surge inicialmente en animales vivos, una parte de los
esfuerzos orientados en este sentido pretenden no sólo descubir
en qué consiste la inteligencia, sino también en qué consiste la vida.
La Vida Artificial es el intento por parte del
hombre, de crear vida, o algo parecido a la vida, mediante la combinación de
símbolos (datos) y procesos de símbolos (programas) independientemente del
soporte físico de estos símbolos y procesos.
La Vida Artificial, en parte, trata de recrear los
procesos propios de la vida, partiendo de la suposición de que la vida o los
procesos propios de la vida, si no son imprescindibles para la aparición de la
inteligencia, al menos son una buena idea para crear inteligencia, ya que
evolutivamente los seres inteligentes siempre han sido seres vivos.
Por otra parte, la Vida Artificial trata de
descubrir que es la vida. Fundamentalmente, trata de descubrir si la vida
depende de un soporte (físico, energético, metafísico o como se quiera llamar)
o se trata de procesos, datos, configuraciones, esquemas, es decir, de objetos
lógicos y sus relaciones, independientes del soporte. Este enfoque de la Vida
Artificial se aleja tanto de la búsqueda de la inteligencia que parece difícil
clasificarlo dentro de la Inteligencia Artificial si no se toman en cuenta las
reflexiones anteriores, y perfectamente se podría clasificar como un campo de
estudio independiente de la Inteligencia Artificial.
Dentro de la Vida Artificial, los Autómatas
Celulares son el más claro ejemplo de este rodeo en la búsqueda de la
inteligencia. Es bastante extraño decir que los Autómatas Celulares son
inteligentes, no lo parecen en absoluto. En cambio, poseen muchos de los
aspectos fundamentales de la vida en cuanto a procesos. Además, esto se intenta
conseguir con la máxima simplicidad posible, por lo que podrían ser el
fundamento, al menos teórico, de la vida, y por extensión, de la inteligencia.
2.- Los
primeros autómatas celulares
Los estudios sobre autómatas finitos, máquinas de Turing, y otros modelos que siguen la misma filosofía
configuran lo que se ha denominado Teoría de Autómatas y Máquinas de Turing, o simplemente Teoría de Autómatas, dentro de la
Teoría de la Computación.
En la década de los 50, dos neurofisiólogos, Warren S. McCulloch y Walter Pitts diseñaron un modelo matemático para representar el
funcionamiento de las células cerebrales que fue el origen de los que hoy se
conoce por redes neuronales. El modelo era una aproximación muy sencilla al
comportamiento real de las neuronas, pero tenía grandes aplicaciones en otros
contextos. En el campo puramente matemático, Kleene
redefinió el modelo y dio lugar a los autómatas finitos, especie de máquinas
ideales o modelos matemáticos, al modo de la máquina de Turing,
con posibilidades bastante más reducidas, pero muy adecuadas para ciertos
procesos de cálculo.
Por otra parte el inglés Turing
consiguió definir conceptualmente una máquina de cálculo que se considera
universal, es decir, el mecanismo de procesar cualquier algoritmo. Turing diseñó un modelo matemático de autómata que
siguiendo unas reglas simples conseguía solucionar una gran gama de problemas.
En principio, la máquina de Turing constituye el
instrumento de cálculo universal, el más general. No es posible dar una
demostración rigurosa de esto, aunque sí se tiene una gran cantidad de
indicios, agrupados en lo que se conoce como Tesis de Church,
que puede plantearse así: "No existen funciones que puedan ser definidas
por personas, y cuyo cálculo sea descrito por algún algoritmo, que no puedan
computarse con una máquina de Turing". Basándose
en la máquina de Turing, Von
Neumann trabajó en una máquina autorreproductiva
que llamó kinematon y en la idea de autómata celular.
3.- Definición de autómata celular
Los autómatas celulares son redes de autómatas
simples conectados localmente. Cada autómata simple produce una salida a partir
de varias entradas, modificando en el proceso su estado según una función de
transición. Por lo general, en un autómata celular, el estado de una célula en
una generación determinada depende única y exclusivamente de los estados de las
células vecinas y de su propio estado en la generación anterior.
Los autómatas celulares son herramientas útiles
para modelar cualquier sistema en el universo. Pueden considerarse como una
buena alternativa a las ecuaciones diferenciales y han sido utilizados para
modelar sistemas físicos, como interacciones entre partículas, formación de
galaxias, cinética de sistemas moleculares y crecimiento de cristales, así como
diversos sistemas biológicos a nivel celular, multicelular y poblacional.
4..- El juego de la vida de Conway
Uno de los autómatas celulares más conocidos es el
que John Horton Conway llamó el juego VIDA (Life Game). El juego VIDA es un autómata celular bidimensional
en cuadrícula con dos estados por celda. Cada celda o célula puede estar viva o
muerta y en cada generación se aplica un algoritmo que sigue estas tres reglas:
1.- Cada célula viva con dos o tres células
vecinas vivas sobrevive a la siguiente generación.
2.- Cada célula viva con ninguna, una, o más
de tres células vivas a su alrededor pasa a estar muerta.
3.- Cada célula muerta con tres células
vecinas vivas resucita en la siguiente generación.
El juego VIDA presenta configuraciones finales
estables, periódicas o no. Langton defiende que
presenta propiedades de catálisis (acciones de construcción arbitrarias), de
transporte (borrando estructuras y reconstruyéndolas en otro lugar del espacio
celular), estructurales (como elementos estáticos, barreras, etc.), de
regulación, defensa e incluso informativas, y que por tanto estos autómatas
virtuales tienen capacidades computacionales suficientes para cumplir los papeles
funcionales que juegan las macromoléculas en la lógica molecular de la vida. En
definitiva, que funcionalmente, los autómatas son equiparables a los
componentes básicos de la vida en nuestro planeta.
4.1.- El programa "Células" de Peter Donnelly
El programa "células" es en esencia una
curiosidad científica propuesta por primera vez por Peter
Donnelly del University College de Swansea, Gales, y Dominic Welsh, de la universidad
de Oxford. El programa fue descrito en detalle por A. K. Dewdney
en su artículo "Cinco piezas sencillas" para Scientific
American. En este artículo se bautiza al programa con
el nombre de "votación", ya que según el autor pretende simular una
votación política algo particular. Citando textualmente:
"Las casillas de un cuadriculado rectangular
están coloreadas de blanco o negro, aleatoriamente.
Se supone que cada color refleja la opinión política de una persona residente
en esa casilla. Un color podría representar 'demócrata' y el otro
'republicano'.
[...]
A cada señal de reloj, se selecciona al azar uno de los votantes y su opinión
política se somete a cambio: se selecciona al azar uno de sus ocho vecinos y la
convicción política del elector se transforma en la de este vecino,
independientemente de cuál fuera su opinión anterior.
[...]
Al hacer funcionar este modelo, confesadamente simplista, del proceso político,
ocurren cosas llamativas y extrañas. Primero se desarrollan grandes bloques de
voto homogéneo. Estos bloques son zonas geográficas donde todo el mundo es de
la misma opinión política. Seguidamente tales bloques van migrando en torno al
cuadriculado y, durante cierto tiempo luchan, como buscando su predominancia.
Finalmente, el sistema bipartidista se viene abajo, por acabar todo el mundo
votando de igual manera".
Además de esta interpretación de la ejecución del
programa, hay otra más aproximada, y mucho más sugerente para los interesados
en la vida artificial y temas afines. Podemos llegar a apreciar comportamientos
"cuasi-biológicos" si observamos la
evolución de los votantes como un ejemplo de la coexistencia-competitividad de
dos especies similares en un mismo medio con abundancia de alimento, como
podría ser el caso de dos especies de bacterias en un fluido rico en
nutrientes.
La interpertación es la
siguiente: Cada posición de la matriz representa una célula de una especie
determinada. En cada ciclo se elige aleatoriamente
una de las células de la matriz. Esa célula muere, dejando un espacio libre.
Ese espacio es ocupado inmediatamente de la siguiente forma: Se elige a una de
las ocho células contiguas a ese espacio vacío para reproducirse, y el lugar
dejado por la célula muerta lo ocupa una nueva célula, hija de la escogida, y
por lo tanto de su misma especie.
A partir de este comportamiento tan simple podremos
observar como el caos inicial, en el que las células de ambas especies se
hallan mezcladas, da paso a una forma de organización en la que las células de
una misma especie forman amplios grupos. que se
desplazan, se estiran y se contraen mientras tratan de sobrevivir.
Si se deja el programa funcionando durante un
tiempo una de las especies pasa a ser dominante, pudiendo llegar a hacer
desaparecer a la otra especie.
Finalmente, y como curiosidad, podríamos pensar en
realizar en cada ciclo la reproducción de las células de un modo algo más
inusual...
¿Qué ocurriría si al reproducirse una célula para
ocupar el espacio vacío dejado por otra célula muerta, tuviera una hija de la
otra especie, y no de la suya propia? ¿Seguiría produciéndose la homogeneidad,
o el caos inicial se extendería hasta el infinito? A partir del código fuente
del programa, y realizando una pequeña modificación se puede resolver esta
trascendental duda.
Hormigas y Plantas es un programa que requiere de
una cierta justificación para considerarse como autómata. Para ello se
distinguirán varios tipos de autómatas en función de su objetivo. Esta
discusión continúa en la sección Discretización del tiempo en
los autómatas del documento "Autómatas
como analogías de nuestro Universo"
4.3.- Introducción a los tipos de autómatas
Inspirados en los primeros autómatas (como el juego
de la vida de Conway), en los últimos años han
surgido multitud de modelos, por lo general implementados en programas
software, que intentan o bien resolver un determinado tipo de problemas, o bien
representar lo más fielmente algún aspecto concreto de nuestro universo real o
de cierto universo imaginario.
En cuanto a los autómatas que tratan de resolver un
problema determinado, probablemente los más numerosos sean los compiladores,
analizadores léxicos, sintácticos o semánticos, en definitiva, traductores de
algún tipo. Estos autómatas son capaces de leer una secuencia de símbolos
escrita de acuerdo a una norma o gramática, generando como salida otra
secuencia ajustada a otra gramática diferente. La entrada puede ser un texto en
castellano, un programa escrito en lenguaje C o un fichero de datos con una
determinada estructura (por ejemplo, cierta cabecera, cuerpo y pie). La salida
correspondiente podría ser entonces el texto en holandés, el programa de
ordenador en lenguaje Lisp u otro fichero de datos
con una composición diferente. Otro tipo de autómatas que están siendo muy
utilizados son las Redes Neuronales Artificiales, sobre todo en aplicaciones de
clasificación (reconocimiento) y predicción.
Dentro del segundo grupo de autómatas, más
orientados hacia la representación y la simulación que hacia la resolución, hay
un gran subgrupo de autómatas que pretenden nada menos que la simulación de los
procesos de la vida. Entre ellos se encuentra el programa "Hormigas y
Plantas".
4.3.1.- Hormigas y Plantas como autómata
En el programa "Hormigas y Plantas", cada
una de las celdas de la rejilla en 2 dimensiones es un autómata simple con los
siguientes estados posibles:
- Vacío
- Ocupado por una hormiga
- Ocupado por una planta
- Ocupado por un obstáculo
Cada celda cambia de estado en función del estado
de las celdas vecinas. Por ejemplo, una celda en estado "planta" pasa
a estado "vacío" si hay una hormiga próxima a la planta: la hormiga
se come la planta. Otros cambios de estado están supeditados además al
resultado de una función pseudoaleatoria uniforme, y
se producen, si se cumplen las otras condiciones, según una cierta
probabilidad. Por ejemplo, una celda en estado "vacío" pasa a estado
"hormiga" sólo si hay una hormiga próxima a la planta y además con
una cierta probabilidad (solo si la hormiga "decide" tomar esa
dirección).
El estado de cada celda puede estar definido por
distintas variables: las hormigas, así como las plantas, poseen una cierta
cantidad de energía. Pero además, las hormigas poseen una inercia en cuanto a la
dirección del movimiento, que provoca una tendencia a moverse en la misma
dirección, y un "tipo", ya que hay hormigas "rojas",
"rosas", "naranjas", "amarillas" y
"verdes" que corresponden con distintas probabilidades de moverse,
regar, pelearse o reproducirse.
En este autómata, los cambios de estado están
dirigidos únicamente por las "hormigas", de forma que la
"ejecución" de una hormiga provoca un cambio de estado en sí misma y
en otras posibles celdas de tipo "planta". Este último punto lleva a
la posibilidad de contemplar el programa desde otro punto de vista: como un
conjunto de autómatas simples móviles cuyo estado se define, entre otros, por
su posición en los ejes X e Y. Es decir, en vez de ver una rejilla cuyas celdas
cambian de estado, vemos un conjunto de hormigas que se mueven por unos ejes
cartesianos. Efectivamente, el autómata no se ha programado como un conjunto de
celdas con distintas propiedades, sino como varios conjuntos (o varios
autómatas superpuestos): un conjunto de hormigas, otro de plantas y otro de
obstáculos, controlando que cualquiera de ellos no exista en la misma posición
que otro.
4.4.- Los mundos de Pixel
Los mundos de Pixel son un conjuto de autómatas celulares desarrollados en JavaScript. La mayoría de ellos utilizan las reglas de
replicación RS y SR de René Reynaga rene@umsanet.edu.bo y B. Sandi.
Algunos de los primeros Autómatas Celulares
Teóricos
Máquina de Turing
En 1936 Turing concibió
su propio autómata imaginario. La ‘máquina de Turing’,
como se le llegó a conocer, sin embargo, no hizo intento alguno para unirse a
la sociedad de las criaturas vivas. Podría visualizársele más como un tocacintas muy sofisticado con una cinta arbitrariamente infinita... La cinta se marcó en secciones, de tal suerte
que en cada sección residía un bit de información. La
cabeza de la cinta, un artefacto que se movía sobre la cinta, era capaz, tanto
de leer esos bits como, en caso necesario, de escribir o borrar lo que se
encontrara en un cuadrado. También contaba con un mecanismo de control colocado
en la cabeza de la cinta, que informaba qué acciones tomar dependiendo de la
lectura de cada bit de información. Sus
características y conducta la calificaron como lo que se le llegó a conocer. una Máquina de Estados Finitos (MEF). También se le podría
concebir como un Autómata Finito.
Este artefacto asombrosamente simple separaba toda
la información en dos elementos: el que se derivaba del estado interno de un
objeto, y el que se originaba desde el exterior. También asumía que nuestro
universo es granular; es decir, que se mueve en pasos discretos de tiempo,
aunque éstos pudieran ser imaginados tan pequeños como se quisiera, incluso en
miles de millonésimas de segundo. Durante cualquiera de esas instancias, una
MEF se encontraría en un cierto estado describible. La descripción podría ser
extremadamente intrincada o sumamente simple; la única limitación consistía en
que debería encontrarse necesariamente dentro uno de un conjunto finito de
estados posibles. (Ese número podría ser muy elevado, pero no infinito). Entre
el instante inicial y el siguiente paso de tiempo discreto, la MEF, usando
cualquier tipo de información sensorial que cualquier máquina particular
pudiera tener disponible, tomaría nota del mundo externo. Acto seguido,
refiriéndose a la 'tabla de reglas' que controla la conducta, la MEF
consideraría tanto la información sensorial como su propio estado interno para
determinar tanto la conducta que la máquina debería exhibir como el estado
interno que debería asumir en ese instante. En la Máquina de Turing, la cabeza de la MEF trabajaría de la siguiente
manera: Cuando la cabeza de la cinta estuviera en al estado A, debería situarse
en la parte de la cinta que contuviera el dígito 1. Antes del paso siguiente
debería leer esta información y consultar la 'tabla de reglas' para la
confluencia de esas dos circunstancias. El resultado podría ser algo parecido a
lo siguiente: reemplaza el '1' por el '0', mueve la cabeza de la cinta un
espacio hacia la izquierda y cambia al estado B. Este proceso se repetiría
indefinidamente a medida que la cabeza de la cinta leyera la información del
espacio al cuál se acabara de mover.
En última instancia, la máquina de Turing sería capaz de leer cualquier conjunto de reglas de
la cinta. En efecto, Turing probó que una máquina
tal, la máquina universal de Turing, sería también
una computadora universal. (Se realizó una prueba matemática específica que
determinó esta cualidad). Esto significa que, dado el tiempo suficiente, podría
emular cualquier máquina cuya conducta fuera susceptible de ser descrita de
esta suerte. Turing y su colaborador, el filósofo Alonzo Church, presentaron
posteriormente la ‘Hipótesis Física Church-Turing’, donde planteaban que tal máquina podría duplicar
no sólo las funciones de las máquinas matemáticas, sino también las funciones
de la naturaleza.
La ‘Hipótesis Física Church-Turing’ se podría aplicar también a la mente humana. Si uno
concediera que el número de estados posibles de la mente fuera finito (algunos
no hacen esta concesión) resultaría algo razonable aunque perturbador. En
cualquier instante una mente se encontraría a sí misma en uno de esos posibles
estados. Antes del instante siguiente, en el momento en que la información
sensorial arribara, la información del ambiente en combinación con el estado
inicial determinarían tanto la conducta de la persona
como el siguiente estado mental. La afirmación de Turing
fue que la mente, en tanto que máquina de estados finitos, siguió simplemente
un protocolo lógico -esencialmente, habría seguido una 'tabla de reglas'
determinada por fuerzas físicas y biológicas- antes de alcanzar el estado
siguiente."
Como en el campo de la lógica se comprobó que todas
las computadoras digitales eran el equivalente de la máquina de Turing, se les calificó entonces como computadoras
universales. (cf. Levy, págs. 22-23)
Red infinita de Stanislaw
Ulam
A finales de los años cuarenta, cuando se confrontó
con el problema planteado por el número excesivo de cajas negras del autómata cinemático de von Newmann, Ulam sugirió olvidar la
metáfora de la criatura nadando en un lago. En su lugar, desarrolló a partir
del fenómeno del crecimiento del cristal, un medio ambiente diferente: una red
infinita, desplegada como un tablero de damas. Cada cuadrado de la red podría
ser visto como una 'célula'. Cada célula de la red podría ser, esencialmente,
una máquina separada de estados finitos que actuaría de acuerdo con un conjunto
compartido de reglas. La configuración de la red cambiaría a medida que
ocurrieran los pasos de tiempo discretos. Cada célula contendría información
que podría ser conocida como su estado y, a cada paso temporal, miraría a las
células de sus alrededores al tiempo que consultaría la 'tabla de reglas' para
determinar su estado en los momentos siguientes. Una colección de células
dentro de una red como la planteada se podría entender como un organismo... El
organismo viviente en este espacio-red sería una criatura de lógica pura. (cf. Levy, págs.
42-43)
Fábricas vivas flotantes de Edward
F. Moore
Planeadas a principios de los años sesenta, las
creaciones imaginarias de Moore consistieron en
fábricas flotantes, inmensas barcazas impulsadas mediante energía de retropropulsión
por extremidades tipo calamar.
Su operación lógica fue precisamente la delineada
por von Newmann. Una vez
alcanzada una costa, la planta viviente artificial trabajaría con la materia
prima extraída del mar, de la playa y del aire, operando como lo hace una
planta botánica para mantenerse a sí misma en funcionamiento. Esa energía se
canalizaba purificando los materiales con el propósito de hacer partes
manufacturadas. 'A partir de esos elementos', escribió Moore,
'la máquina podría hacer alambre, solenoides, engranes, tornillos, delays, tubería, tanques y otras partes, para después
ensamblarlos en máquinas similares a ella, las cuales podrían a su vez hacer
más copias'." (cf. Levy,
p. 32)
Autómata autorreproductor
de Freeman Dyson
Después de los viajes del hombre a la luna, Dyson volteó su imaginación al cosmos y propuso un autómata
autorreproductor para ser enviado a Enceladus, la luna cubierta de nieve de Saturno. En su
visión, esta máquina particular extraería del distante sol la energía necesaria
para crear fábricas que produjeran una larga cadena de naves de vela impulsadas
por energía solar, llevando cada una de ellas un bloque de hielo. Las naves de
vela se dirigirían hacia Marte donde la ruda caída dentro de la atmósfera
marciana deshelaría los bloques de hielo. Dyson
imaginaba que la humedad acumulada podría calentar la atmósfera del cuarto
planeta del Sol, transformándola en una atmósfera adecuada para las formas de
vida y la agricultura. (cf. Levy,
p. 33)
Autómata autorreproductor
de von Newmann o 'Modelo Cinemático'
El primer autómata autoreproductor
que imaginó von Newmann fue
una especie de computadora compuesta de switches, delays y otras partes, para el procesamiento de la
información. No obstante, no estaba pensado para ser un constructo
de información sino para construirse como una masa sólida que existiera en el
mundo real. Más allá de sus elementos computacionales, el autómata también
contaba con otros cinco componentes:
1. Un elemento de manipulación (como una mano), que
aceptaba las órdenes de la parte computacional (o control) de la máquina.
2. Un elemento de corte, capaz de desconectar dos
elementos a petición de la computadora.
3. Un elemento de fusión que podría conectar dos
partes.
4. Un elemento sensorial que podría reconocer
cualquiera de las partes y conducir esa información a la computadora.
5. Vigas que actuaban como elementos estructurales
y proporcionaban tanto el chasis para la criatura, como el aparato para el
almacenamiento de información.
La bestia tenía también un hábitat. Su medio
ambiente fue un gigantesco depósito -un lago sin límites que contenía la misma
clase de elementos que eran parte de la bestia"... A: fábrica, B:
duplicador, C: aparato de control, la computadora, D: las instrucciones
desplegadas en una larga cadena..."
Al leer las instrucciones de la cinta, la fábrica
remaba hacia el vasto lago evaluando las diferentes partes a su paso. Su
propósito consistía en buscar una parte determinada con la cual empezar a
construir su descendencia. Cuando percibía una posible, tomaba la parte con su
mano, conservándola hasta que encontraba la parte siguiente. Entonces unía la
segunda parte a la primera. Cuando se terminaba la construcción, el autómata
construía una segunda fábrica, un duplicador y una computadora. Sin embargo,
faltaba un paso crucial, y fue este el que establecía la extraordinaria
brillantez del experimento pensado de von Newmann. Esto ocurría cuando la larga viga-cinta, el
componente D, que se encontraba almacenado en el duplicador pariente, se insertaba
en la nueva descendencia. Al transmitir a la nueva criatura una copia de las
instrucciones de reproducción, la nueva criatura sería 'fértil', es decir,
capaz de repetir el proceso.
En otras palabras, no sólo se reproducían esos
autómatas en la misma forma que nosotros, sino que al pasar el tiempo tenían la
capacidad de evolucionar en algo más complejo que su estado original. Ahora
bien, si uno viera las criaturas imaginarias de von Newmann como una hipótesis, entonces el trabajo de Watson y Crick, así como de sus
sucesores, sería su validación empírica.
Este primer autómata auto-reproductor llegó a ser
conocido como el modelo cinemático. Tenía una falla
fatal. Aunque su proceso para crear progenie fue lógicamente coherente, el
modelo cinemático sufría de una debilidad de
constitución más general. El problema residía en sus elementos: demasiadas
'cajas negras'." (cf. Levy,
págs. 26-29)
Autómata celular de von Newmann
A partir de la sugerencia planteada en la Red
Infinita de Stanislaw Ulam,
von Newmann hizo un
replanteamiento de su Autómata Autorreproductor o
Modelo Cinemático en el concepto que sería conocido
como el Primer Autómata Celular (AC). (El nombre pudo venir de Arthur Burks, quien editó los
documentos de von Newmann
sobre el fenómeno...).
El modelo celular de von Newmann para un autómata autorreproductor
comenzaba con un tablero de damas infinito, estando cada cuadrado, o célula, en
un estado apacible o inactivo: una tela negra. Luego von
Newmann dibujaba figurativamente un monstruo que
cubría doscientas mil células sobre la tela. En el espíritu de un paisaje
pintado-a-colores, los detalles de la criatura fueron representados por
diferentes 'colores' en varias células sólo que, en lugar de colores literales,
se trataba de 29 diferentes estados posibles de la célula. La precisa
combinación de esas células en sus estados determinados decía a la criatura
cómo comportarse y, en efecto, la definían. Su forma era como la de una caja
con una cola, con una cola muy larga. La caja, de cerca de ochenta células de
largo por cuatrocientas de ancho, contenía suborganismos
que replicaban las funciones de los Componentes A, B y C (la fábrica, el
duplicador y la computadora) del modelo cinemático.
Estas últimas tomaban solamente una cuarta parte del número de células de la
criatura. El resto de los cuadrados se encontraban en la cola, el blueprint, que consistía en un único archivo en forma de
serpiente de 150,000 células. En lugar de nadar y recolectar, la metáfora de
este proceso de reproducción de la máquina era reclamar y transformar el
territorio. "Una vez embebido en el vasto tablero de damas del Autómata
Celular, el autómata autorreproductor de von Newmann seguiría las reglas.
Más propiamente, cada célula individual, como una Máquina de Estados Finitos
(MEF), comienza a cumplir la regla que se le aplica. El efecto de esas
conductas locales ocasionaban una conducta global emergente: la estructura autorreproductora interactuaba con las células vecinas y
cambiaba algunos de sus estados. Los transformaba en los materiales -en
términos de estados celulares- que constituían el organismo original...
Eventualmente, siguiendo las reglas de transición
que von Newmann postuló, el
organismo lograba hacer un duplicado de su cuerpo principal. La información
pasaba a través de una especie de cordón umbilical, de la madre a la hija. El
último paso en el proceso era la duplicación de la cola y la separación el
cordón umbilical. Dos criaturas idénticas, ambas capaces de autorreproducción,
se encontraban ahora en el tablero de damas infinito.
Von Newmann nunca completó
su prueba escrita del autómata celular. (cf. Levy, págs. 42-45)
Fábricas lunares autorreproductoras
de la NASA
El líder de este grupo, conocido como el Self-Replicating Systems (SRS) Concept Team, fue
Richard Laing.
En 1980 el grupo del SRS tendió a demostrar que 'la
máquina de autorreproducción y crecimiento era,
fundamentalmente, una meta alcanzable'. El Grupo Mission
IV sugirió que los sistemas autorreproductores
deberían desplegar cinco formas de conducta mecánica: producción, reproducción,
desarrollo, evolución y auto-reparación. El grupo presentó dos diseños
detallados... El primero fue 'una fábrica autoreproductora
de propósito general y totalmente autónoma que sería desplegada sobre la
superficie de lunas o cuerpos planetarios'. La deuda hacia von
Newmann fue total: esta era la realización de su
autómata cinemático. En lugar de tratarse del
territorio de la mente: un lago infinito milagrosamente lleno con partes, tomó
sus materiales del paisaje virgen de cualquier planeta o luna despoblados.
Conseguía los materiales crudos por minería. Controlados por radio desde el
centro de comando, excavadoras, cargadores y vehículos de transporte eran, en
efecto, las extremidades de la criatura. Los elementos excavados eran analizados,
ordenados y enviados al depósito de materiales. De allí, se enviaban a la
planta de producción de partes, que hacía componentes a partir tanto del
producto de salida (esto podría ser cualquier cosa que quisiéramos que una
fábrica produjese, cualquier cosa: desde lingotes de platino hasta
reproductores de discos compactos) como de los productos resultantes. Estos
componentes se enviaban al depósito de partes y participaban en el proceso de
producción.
El segundo diseño propuso un 'Growing
Lunar Manufacturing Facility'
(LMF), (ver figura). En lugar de empezar con la gallina... empezaba con el
huevo. Específicamente con una semilla esférica de 100 toneladas. En su
interior se encontraba una camada de robots con tareas específicas. Una vez
plantada en el nido lunar adecuado, el huevo se abría y su cargamento de robots
emergía.
Había robots para la minería, la recolección y
otros procesos materiales. Estos ocupados trabajadores construían primero una
pequeña planta de energía solar para proporcionar energía para el inicio de los
trabajos. Después, robots exploradores determinaban la mejor ubicación para
construir la fábrica. Otros robots construían y calibraban una red de transponders para establecer un sistema de control.
Posteriormente los robots mineros nivelaban la superficie, mientras los robots
albañiles construían los cimientos para la fábrica. Cuando el espacio se
encontraba listo, la computadora central se trasladaba a un mástil en el centro
de la fábrica. Los trabajos se iniciaban en un gigantesco dosel solar para
proporcionar energía para los siguientes frutos de la semilla -los procesos
químicos, y los sectores de fabricación, de ensamblaje y de control. En un año,
aproximadamente, este embrión incipiente alcanzaba la madurez, y una fábrica se
encontraba lista y en línea para producir cualquier cosa que su programa de
control le ordenara.
Sin embargo, esos organismos von
Newmann no estarían limitados al sistema solar. Dado
que las semillas no llevaban una carga de mortales, los extraordinariamente
largos períodos requeridos para cubrir las vastas distancias interestelares
serían irrelevantes. El grupo Mission IV anotaba con
toda calma que 'las pruebas reproductivas pueden permitir la investigación
directa del millón de estrellas más cercanas en aproximadamente 10,000 años, y
de la totalidad de la galaxia de la Vía Láctea en menos de 10,000,000
años, todo ello iniciado por la humanidad con sólo una inversión total de una
simple nave exploratoria autorreproductora'. Con
buena suerte, el Self-Replicating
Systems Concept Team
propuso un plan que no sería completado hasta antes de 10 veces el lapso de la
historia conocida, sin tomar en cuenta, por supuesto, las demoras inesperadas.
Pensando en este marco temporal, uno se imagina material inerte pasando
centurias para recorrer los rincones vacíos del espacio. No obstante, a pesar
de los obvios peligros de tal propuesta no-convencional, el SRS Concept Team enfatizaba que esos constructos
deberían ser vistos no simplemente como una clase especial de fábricas, sino
también como organismos vivos. (cf. Levy, págs. 35-39)
Los AC se han 'inventado' en
numerosas ocasiones con diferentes nombres y con frecuencia diferentes
conceptos se han utilizado con el mismo nombre. En Matemática se les conoce
como una rama de la dinámica topológica, en Ingeniería eléctrica se les conoce
con frecuencia como matrices iterativas y para algunos estudiantes pueden ser
simplemente un juego de ordenador.
1940
Los AC fueron introducidos a
finales de los años 40 por John von
Neumann siguiendo una sugerencia de Stanislav Ulam con el objetivo de
crear un modelo real del comportamiento de sistemas extensos y complejos. En un
AC los objetos que pueden ser interpretados como datos pasivos y los que hacen
la función de dispositivos de computación se encuentran al mismo nivel y
sometidos a las mismas leyes; computación y construcción son simplemente dos
modelos de actividad de manera contraria a los modelos convencionales de
computación tales como la máquina de Turing que hacen
una distinción clara entre la estructura del odenador
( que es fija ) y los datos sobre los que el ordenador trabaja ( que son
variables ). El ordenador no puede operar sobre su propia estructura, no puede
modificarse a sí mismo ni construir otros ordenadores. A pesar de que von Neumann era un físico y
matemático excepcional, en su trabajo original hay una falta de consideraciones
físicas; su interés estaba dirigido principalmente a dar una explicación reduccionista de ciertos aspectos de la biología. De hecho
los mecanismos que propuso para alcanzar estructuras auto-replicantes - como se
descubrió posteriormente- se asemejan bastante a los que utilizan los
organismos vivos. De forma paralela a von Neumann el ingeniero alemán Konrad
Zuse desarrolló el concepto de AC. Zuse estaba interesado en la construcción de modelos
digitales de la Mecánica y los conceptos físicos tiene un papel preponderante , sin embargo sus trabajos no tuvieron tanto
impacto como los de von Neumann.
1960
En los años 60 John Holland comenzó a aplicar los
AC en problemas de optimización y adaptación. A su vez un gran número de
matemáticos dirigían su atención hacia las transformaciones iterativas que actuan sobre estructuras espacialmente extendidas y con un
conjunto discreto de estado, o sea AC. Cuestiones importantes sobre computabilidad y reversibilidad se han estudiado por Alvy Smith, Serafino
Amoroso y Victor Aladyev.
1970
El juego de la vida de John Conway que alcanzó
popularidad gracias a Martin Gardner
se convirtió en un objeto de culto para una generación de jóvenes científicos
en los años 70.
1980
La cuestión de si los AC pueden
modelar sólo aspectos fenomenológicos o si en cambio pueden servir para modelar
las propias leyes Físicas fue estudiada por Edward Fredkin y Tommaso Toffoli en los años 80. El tema principal de su
investigación es la formulación de que los modelos computacionales de problemas
físicos conservan la información, y de esta forma retienen uno de los
ingredientes principales de la física microscópica que es su carácter reversible.
Desde el punto de vista de la
Física y la Química el estudio de modelos que reducen fenómenos macroscópicos a
procesos microscópicos perfectamente definidos son de un interés metodológico
fundamental. Los simuladores de AC son capaces de actualizar millones de celdas
en un tiempo extremadamente corto y son una herramienta ideal en la
construcción de modelos simples de ecuaciones diferenciales como las ecuaciones
del calor , de propagación de ondas o de Navier-Stoke. En particular los
modelos de AC se utilizan de forma regular en dinámica de fluidos. Finalmente
para una de las ramas de la Física que más se está desarrollando como es la de
los sistemas dinámicos, la aparición de fenómenos colectivos, la turbulencia,
el caos, la fractalidad, los AC dan una rica y
creciente colección de modelos representativos de estos fenómenos, que pueden
ser aislados y estudiados de forma sencilla. El uso sistemático de los AC en
este campo fue iniciado por Stephen Wolfram a mediados de los años 80.
En conclusión podemos decir que
los AC han encontrado un papel permanente como modelos conceptuales y prácticos
de sistemas dinámicos espacialmente distribuidos, de los que los sistemas
físicos son los principales prototipos