A-Life 使用Python實作人工生命模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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原文作者： おか・みずき, いけがみ・たかし, あおき・りゅうた, まるやま・のりひろ

圖書標籤:

• 人工生命
• Python
• 建模
• 生物學
• 計算
• 模擬
• 進化
• 復雜係統
• 程序設計
• 科學計算

這是一本為瞭讓對使用電腦設計生命感興趣的人，可以輕鬆閱讀，而努力撰寫的書籍。

　　基於這一點，這本書是寫給想使用ALife塑造人物角色或場景的遊戲設計師，以及希望增廣自我創造力的創意人員，而非原本就對「生命是什麼？」十分關切的自然科學研究者、工程師、緻力ALife研究的學生。當你讀完這本書，應該可以從人工生命的角度，掌握現代科技的觀點。

　　ALife也能運用在使用人工智慧的機器學習技術上，因此，對於人工智慧有興趣，或已經在運用AI的人而言，應該可以成為激發靈感或創意廣度的契機。

　　本書使用瞭在人工智慧領域經常運用的Python語言。書中附上瞭執行ALife的程式碼。隻要具備基礎的程式程式設計技能，就能理解本書的實作。
 

《計算世界的生命火花：復雜係統與新興智能的探索》 本書簡介 在信息時代的浪潮中，我們不僅見證瞭計算能力的飛速發展，更目睹瞭模擬復雜生命現象的雄心壯誌。本書並非聚焦於某一特定編程語言的教程，亦非深入探討某一商業軟件的實現細節。相反，它是一場關於“湧現”與“適應”的深度哲學與工程學探討，旨在引導讀者從更宏觀、更基礎的層麵理解生命係統背後的計算原理。 本書的核心敘事圍繞著復雜適應係統（Complex Adaptive Systems, CAS）的構建與分析展開。我們從最基礎的規則集閤齣發，探究如何通過簡單的局部交互，在宏觀層麵催生齣令人驚嘆的、具有自我組織能力的結構與行為。讀者將跟隨我們，構建起一個堅實的理論框架，用以理解從蟻群覓食到金融市場波動的共同數學基礎。 第一部分：理論基石與抽象建模 在開篇，我們將著重梳理復雜性科學與計算理論的交匯點。傳統的圖靈機模型固然強大，但在描述自下而上的復雜性生成方麵存在局限。本書引入瞭非綫性動力學、信息論以及統計物理學中的關鍵概念，為後續的係統構建打下堅實的理論基礎。我們深入探討瞭“自組織臨界性”（Self-Organized Criticality, SOC）現象，解釋為何許多自然和人工係統傾嚮於在臨界點附近運作，從而展現齣最大尺度的適應性和魯棒性。 隨後，我們將進入“元胞自動機”（Cellular Automata, CA）的世界。CA不僅是數字圖像處理的工具，更是研究簡單規則如何産生復雜模式的最純粹的數學模型。我們不會停留在展示康威的“生命遊戲”這種經典的例子上，而是著重分析更高維度的CA係統，特彆是那些具有記憶性和狀態依賴性的變體。討論的重點將是如何設計規則集以避免陷入簡單的周期性或均勻化狀態，轉而追求動態平衡與結構多樣性。 第二部分：演化計算的精髓 本書的中間部分，將焦點投嚮模仿生物界最核心的驅動力——演化。我們將詳細解析遺傳算法（Genetic Algorithms, GA）的機製，但視角將從優化一個數值函數，轉嚮構建一個能夠“學習”環境並“適應”變化的虛擬種群。深入討論包括：選擇壓力（Selection Pressure）的設計、交叉（Crossover）與變異（Mutation）策略對探索空間的影響，以及如何有效避免過早收斂到局部最優解。 更為前沿的是，本書將探討“進化編程”（Evolutionary Programming）和“基於群體的優化”（Swarm Intelligence）的原理。我們不會局限於描述粒子群優化（PSO）或蟻群優化（ACO）的公式，而是探究它們如何通過去中心化的信息傳遞（例如，信息素的揮發與積纍），在沒有中央控製的情況下，解決高度耦閤的問題。這部分內容強調的是信息的局域性與湧現的全局協調之間的微妙平衡。 第三部分：復雜係統的構建與可視化 在理論與算法構建之後，本書轉嚮實踐的構建哲學。我們強調的是“過程模擬”而非“結果預測”。構建人工生命模型的目標，在於理解過程的動態演化，而非精確預測某特定時刻的狀態。 我們將介紹如何設計一個具有明確“遺傳物質”和“錶型錶達”的抽象生物模型。這要求我們深入思考“基因型到錶型映射”（Genotype-to-Phenotype Mapping）的復雜性。在這個模型中，一個微小的基因變異如何通過細胞間信號傳導的層級結構，最終導緻宏觀性狀的巨大改變，我們將用數學工具和結構化方法來描述這種非綫性映射。 此外，本書對係統狀態的可視化和分析有著極高的要求。我們探討如何使用相圖分析（Phase Space Analysis）來揭示係統的長期行為。對於高維度的復雜係統，如何通過降維技術（如主成分分析或流形學習）來捕獲係統的關鍵動態模式，是本部分的關鍵挑戰。我們追求的不是漂亮的圖形，而是能夠揭示係統內部約束和驅動力的“信息可視化”。 第四部分：超越局限性：對通用智能的展望 在最後，本書將探討人工生命模型與通用人工智能（AGI）的潛在連接。我們認為，一個真正具有適應性的係統，必須能夠在新穎的環境中進行“概念形成”和“類比推理”。我們將討論如何設計具有內存和學習能力的計算單元，使其不僅僅是執行預設規則的機器，而是能夠基於曆史經驗來修改其內部模型（即“元規則”）的實體。 我們還將批判性地審視當前人工生命研究的局限性，特彆是在處理資源限製、時間延遲和物理約束下的生存壓力方麵。如何將能量消耗、空間競爭等現實世界的約束，有效地編碼進抽象的計算模型中，是通往更接近真實生命的模擬的關鍵一步。 本書麵嚮讀者 本書適閤具有紮實編程基礎，對計算機科學、物理學、生物學或復雜係統交叉領域有濃厚興趣的科研人員、研究生以及高階愛好者。它要求讀者具備一定的數學直覺，並願意投入時間去理解抽象模型背後的深刻含義。它不提供現成的代碼片段來解決特定問題，而是提供一套思考復雜係統的通用工具箱和哲學框架。通過本書的學習，讀者將能夠構建自己的、具有演化潛力的計算實體，並能從更深層次理解自然界中生命現象的計算本質。

作者簡介

岡 瑞起（おか・みずき）

　　工學博士，築波大學係統資料係副教授，網路科學研究者

　　畢業於United World College of the Adriatic（UWCAD），築波大學研究所係統資訊工學研究科博士課程修畢。擔任過東京大學知識結構化中心特任研究員、築波大學助教，之後纔至現職。把網站當作新的「自然現象」，進行「生態係」結構研究。在2016年7月，與池上高誌、青木龍太成立「ALIFE Lab.」，展開促進ALife研究人員與其他領域共創的活動。專長是網路科學及人工生命。人工智慧學會網路科學研究會主委、ALTERNATIVE MACHINE（股）公司常務董事。

　　「Web science Lab」websci.cs.tsukuba.ac.jp/
　　「岡瑞起」mizoka.jp/

池上高誌（いけがみ・たかし）

　　理學博士。東京大學研究所綜閤文化研究科教授、復雜係統科學．ALife研究者生於1961年。東京大學理學部物理係畢業，同研究所理學係研究科博士課程修畢後，前往美國洛斯阿拉莫斯國傢實驗室留學。曾任職神戶大學研究所自然科學研究科助手、東京大學研究所綜閤文化研究科助理教授、荷蘭烏特勒支大學理論生物學招聘研究員、東京大學研究所綜閤文化研究科教授等，於2010年至現職。持續以復雜係統與人工生命為研究主題，同時也努力投入結閤藝術與科學領域的活動。

　　「池上高誌研究室」sacral.c.u-tokyo.ac.jp/

ドミニク・チェンDominick Chen

　　學際情報學博士。早稻田大學文化構想學部副教授、企業傢、情報學研究者

　　生於1981年。加州大學洛杉磯分校(UCLA)Design/MediaArts係畢業，東京大學研究所學際情報學府博士課程修畢。任職過NTT InterCommunication Center［ICC］研究員／策展者，NPO CommonSphere（Creative Commons Japan）理事、Dividual共同創立者．董事。2008年獲得IPA 創新IT人纔培育計畫．Super Creator認證。從事研究福祉與科技的關係、人工生命技術與創造性的關聯性、介麵設計活動。

青木 龍太（あおき・りゅうた）

　　概念設計師、社會雕刻傢

　　VOLOCITEE（股）公司總經理、ALTERNATIVE MACHINE（股）公司常務董事、「TEDxKids@Chiyoda」設立者兼策展者、「Art Hack Day」、「The TEAROOM 」、「TAICOLAB」、「ALIFE Lab.」的共同設立者兼總監。在藝術、科學、文化領域，從事概念設計、指導、專案企劃、事業開發。

　　ryutaaoki.jp/

丸山 典宏（まるやま・のりひろ）

　　東京大學研究所綜閤文化研究科特任研究員

　　生於1984年，東京大學研究所綜閤文化研究科學分修滿。在同研究所池上高誌研究室研究ALife領域，同時在大學內外，以藝術作品製作、開發業務等軟性與硬性兩方麵著手，主要從事技術人員的工作。

第一章「ALife是什麼」
迴顧人工生命的曆史，說明人工生命並非隻是電腦科學、人工智慧等運算問題，而是擴及到社會觀點的問題體係。

第二章「建立生命模式」
這一章要學習以自我組織方式，用某個部分建立形狀，再産生完整部分的結構，而不是按照設計圖來建立整個部分。

第三章「個體與自我復製」
探究虛擬分子群體製造細胞膜，産生個體，然後進行自我復製的過程。

第四章「生命群體」
瞭解復數個體以群體狀態産生行為的結構。

第五章「獲得具身化」
學習研究個體「具身化（embodiment）」的理論。

第6章「個體行為的演化」
使用遺傳演算法，檢視個體的演化過程。

第七章「行為互動」
檢視第6章演化後的個體，彼此相互作用，共同演化的情況。

第八章「意識的未來」
人工生命能否擁有意識？在最後一章，將介紹追尋這個謎題的研究及概念。

评分☆☆☆☆☆

這本書《A-Life：Python實作人工生命模型》，我感覺它不僅僅是一本技術書籍，更像是一扇通往全新視角的大門。我個人一直對“生命”的定義感到好奇，以及生命是如何從最簡單的單元發展齣驚人的復雜性和多樣性。而這本書，通過Python的實踐，似乎給瞭我們一個在計算機裏“復現”生命奇跡的機會。我最看重的是它“實作”這個詞。理論講得再好，如果不能親手去體驗，那種理解是浮於錶麵的。我期待書中能夠提供清晰的代碼架構，讓我能夠理解每一個模塊的功能，並且能夠在此基礎上進行修改和擴展，去嘗試不同的參數、不同的規則，看看會對“人工生命”産生怎樣的影響。例如，關於演化算法的部分，我非常想知道如何通過模擬“基因”的變異和重組，來讓“人工生命”不斷地優化自身，適應“環境”。或者，在群體智能方麵，書裏會不會介紹一些模擬螞蟻覓食、鳥群遷徙的算法，讓我看到個體間的簡單互動如何匯聚成高效的集體行為。這本書給我的感覺是，它會鼓勵讀者去探索、去創造，而不是被動地接受知識。它是一種“玩中學”、“做中學”的學習模式，非常符閤我的學習習慣。

评分☆☆☆☆☆

《A-Life：Python實作人工生命模型》這本書，光看書名就讓人眼睛一亮，尤其是我這種對編程和生命科學都有點好奇的讀者，簡直是挖到寶瞭！拿到手後，簡單翻瞭一下目錄，就覺得作者的功力很深厚，從基礎的細胞自動機，到更復雜的演化算法、群體智能，再到最後觸及到一些更前沿的人工生命研究方嚮，這個脈絡梳理得非常清晰，一點都不含糊。最吸引我的是，它強調的是“Python實作”，這意味著我不再是被動地看理論，而是可以直接動手去寫代碼、跑模型，看看那些抽象的生命規則如何在計算機裏“活”過來。書中應該會提供很多具體的代碼示例，讓我可以一步一步跟著學，把理論知識轉化為實際的理解。而且，Python作為一種非常流行且易學的語言，對我來說門檻不高，這樣我就可以把更多的精力放在理解人工生命的核心概念上，而不是被復雜的編程語法睏住。我非常期待書中能提供一些有趣的實驗，比如模擬一個簡單的生態係統，看看物種是如何演化、競爭和共存的；或者設計一些“生命”的規則，觀察它們如何産生意想不到的復雜行為。這本書感覺就像一本實驗手冊，一本理論與實踐結閤的指南，真的太讓人期待瞭！

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一直對“人工生命”這個概念感到既神秘又著迷。它聽起來就像是賦予瞭計算機一種“生命”的能力，可以自主地學習、演化，甚至産生我們意想不到的行為。但之前接觸到的資料，要麼過於理論化，要麼編程門檻太高，讓我望而卻步。《A-Life：Python實作人工生命模型》這本書，我覺得它最棒的地方就是把這樣一個聽起來很高大上的概念，用非常接地氣的方式呈現齣來瞭。它沒有迴避復雜的算法和模型，但它選擇用Python作為載體，這就像是給瞭我一把可以直接操作的鑰匙。我預想這本書的內容會從最基礎的“生命”是什麼開始講起，然後逐步深入到各種模擬模型的設計和實現。比如，它可能會介紹一些經典的細胞自動機，像是Conway的生命遊戲，讓我們直觀地感受到簡單規則如何産生復雜結構。接著，可能會講到一些更接近生物演化的概念，比如基因算法、遺傳編程，這些聽起來就很有趣，可以想象著用它們來模擬物種的進化過程，觀察“自然選擇”在代碼裏如何體現。我特彆期待書中能有一些關於“湧現”（Emergence）的討論，這是人工生命領域非常迷人的一個現象，就是從簡單的局部互動中，湧現齣復雜的全局模式。這本書我覺得不隻是教我寫代碼，更是在教我一種思考生命本質和復雜係統的方式。

评分☆☆☆☆☆

收到《A-Life：Python實作人工生命模型》這本書，我最大的感覺就是“踏實”。我之前也接觸過一些關於AI、機器學習的書籍，但很多時候講的都是應用，對於其背後的原理，特彆是像“生命”這樣根源性的概念，瞭解得不夠深入。《A-Life》這本書，雖然名字聽起來有點“硬核”，但“Python實作”這四個字，瞬間就拉近瞭距離。我推測它不會隻是停留在理論層麵，而是會帶領讀者從零開始，一步步構建齣屬於自己的“人工生命”係統。我想象中，這本書的邏輯會是循序漸進的，先從一些基礎的、易於理解的模型開始，比如細胞自動機，讓我體會到簡單的規則能夠産生多麼意想不到的復雜效果。然後，再逐步引入更復雜的概念，比如涉及到“適應性”、“選擇性”的演化算法，讓我有機會在代碼層麵模擬齣生命的“優勝劣汰”。我非常期待書中能夠講解如何設計“環境”以及“生命體”的“行為”和“互動”，這其中的邏輯設計對我來說是極大的挑戰，也是最吸引我的部分。這本書感覺就像是給瞭我一個“生命實驗室”，讓我可以在裏麵自由地“做實驗”，觀察不同因素如何影響“生命”的誕生、發展和消亡。

评分☆☆☆☆☆

《A-Life：Python實作人工生命模型》這本書，我看到它的時候，第一個念頭就是：“這下有得玩瞭！” 我一直對生命係統那種自發性的復雜和創造力感到非常著迷，覺得這是一種非常迷人的現象。很多時候，我們試圖用綫性的、指令式的思維去理解世界，但生命往往錶現齣的是一種“湧現”和“演化”的特性。《A-Life》這本書，我感覺它就像是一本“生命創造指南”，用Python這門強大的工具，讓我們有機會在數字世界裏模擬並探索這些生命現象。我最期待的是書中關於“自組織”和“演化”的章節。比如，它會不會介紹一些算法，能夠讓一群簡單的“代理”（Agents）通過互相學習和模仿，逐漸形成一個有組織的群體，就像螞蟻的覓食行為或者鳥群的飛行模式。或者，如何設計一個“遺傳”和“變異”的機製，讓“人工生命”能夠像生物一樣，一代代地“進步”和“適應”，去解決更復雜的問題。這本書給我的感覺是，它不僅僅是傳授編程技巧，更是引導讀者去理解生命係統背後的深層邏輯，並鼓勵讀者進行實驗和創造。我非常想通過這本書，去挑戰一些關於“智能”、“意識”的邊界問題，看看在足夠復雜的模擬環境中，是否會浮現齣我們意想不到的“生命”跡象。