A evolução de redes neurais artificiais encontra aplicações em diversos campos na área de aprendizado de máquina, em particular, simulações de vida artificial onde uma população de indivíduos controlados por redes neurais se adaptam num ambiente virtual a fim de realizar uma determinada tarefa. Similar ao processo natural pelo qual o comportamento do organismo se modifica filogeneticamente através da complexificação do sistema nervoso, tais simulações oferecem uma nova abordagem sintética no estudo da inteligência, em contraposição aos métodos simbólicos tradicionais. Um recente método, conhecido por NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies), é capaz de obter os pesos e a própria topologia de rede neural utilizando algoritmos genéticos. A codificação utilizada pelo NEAT é flexível o suficiente para permitir evolução aberta e arquiteturas neurais arbitrárias. Este trabalho apresenta uma implementação do NEAT que pode ser utilizada em conjunto com um simulador de propósito geral, chamado Breve, formando uma plataforma para experimentos de vida artificial. A implementação proposta também estende o NEAT para lidar com redes neurais dinâmicas, onde o nível de ativação dos neurônios varia continuamente no tempo. Este novo modelo é comparado com o método tradicional numa tarefa clássica de controle não-supervisionado, mostrando um aumento de eficiência na busca pela solução do problema. Os resultados obtidos motivam o uso desta plataforma para experimentos de vida artificial, onde uma população de indivíduos interage continuamente com um ambiente dinâmico, se adaptando ao longo das gerações. / The evolution of artificial neural networks has a wide range of applicability in diverse areas in the field of machine learning, particularly, in artificial life simulations where a population of individuals, controlled by neural networks, adapts in a virtual environment in order to solve a given task. Resembling the natural process in which an organism\'s behavior is subjected to phylogenetic modifications through the complexification of the nervous system, such simulations offer a new synthetic approach in the investigation of intelligence, counter posing traditional symbolic methods. A recent method known as NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies), is able to obtain the synaptic weights and the topology with the aid of genetic algorithms. The encoding used by NEAT is flexible enough to allow for open-ended evolution and arbitrary neural architectures. This work presents a NEAT implementation especially suitable to be used with a general purpose simulator known as Breve, constituting a framework for artificial life experiments. The proposed implementation extends NEAT to include dynamical neuron models, where their inner state continuously varies over time. The new model is then compared to the traditional method in a classic unsupervised control benchmark task, showing an efficiency increase while solving the problem. The obtained results motivate the proposed framework for general experiments in artificial life, in which a population of individuals continuously interact with a dynamical environment, adapting through generations.

Submitted by Filipe dos Santos (fsantos@pucsp.br) on 2018-11-28T09:10:13Z No. of bitstreams: 1 Carlos Eduardo Pires de Camargo.pdf: 6898896 bytes, checksum: a6aa82547faa73c068f21441da9ce364 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-28T09:10:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carlos Eduardo Pires de Camargo.pdf: 6898896 bytes, checksum: a6aa82547faa73c068f21441da9ce364 (MD5) Previous issue date: 2018-10-17 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In the mid 1980’s several bio-inspired approaches emerged to the study of artificial intelligence. Starting from this context and from von Neumann cellular automata, the field of artificial life was developed with the objective to construct artificial systems capable to present similar behaviors to those found in biological phenomena. This thesis recovers the history of artificial life and its relationship with artificial intelligence, presents the difficulties of its development considering cartesian dualism, and demonstrates the possibility of a more adequate way of research based on the hypothesis of continuity between mind and matter, typical of the general semiotics of Charles Sanders Peirce. Through peircean semiotics and using the fundamentals of biosemiotics, the semiotic transposition technique is developed, a set of diagrammatic operations to support the study of artificial life. This technique studies the semiotic processes underlying biological phenomena. Then, through isomorphism, derived from the category theory, a finite automata can be created to computationally express certain aspects of the original biological processes. Throughout the research, the learning and memory behavior of a sea slug species, Aplysia californica, was used as an auxiliary element for the formalization of semiotic transposition. Two other biological phenomena — the genetic translation and the vacancy chain dynamics related to the Pagurus longicarpus, a species of crab — were considered as case studies to demonstrate the general character of the semiotic transposition. It is concluded that the use of semiotic theory as the basis for the study of artificial life constitutes an effective instrument to the creation of bio inspired computational devices / Em meados da década de 1980 surgem várias abordagens bioinspiradas para o estudo da inteligência artificial. Partindo-se deste contexto e dos autômatos celulares de von Neumann, foi desenvolvido o campo da vida artificial com o objetivo de construir sistemas artificiais capazes de apresentar comportamentos semelhantes aos encontrados nos fenômenos biológicos. Esta tese recupera a história da vida artificial e de sua relação com a inteligência artificial, apresenta as dificuldades de seu desenvolvimento através de posições baseadas no dualismo cartesiano, e demonstra a possibilidade de um caminho mais adequado de pesquisa tendo como hipótese a continuidade entre mente e matéria, própria da semiótica geral de Charles Sanders Peirce. Através da semiótica peirceana e de fundamentos da biossemiótica, desenvolve-se a técnica de transposição semiótica, um conjunto de operações diagramáticas para auxiliar o estudo da vida artificial. Esta técnica realiza o levantamento dos processos semióticos subjacentes aos fenômenos biológicos para que sejam criados, através de isomorfismo derivado da teoria das categorias, autômatos finitos capazes de expressar, computacionalmente, certos aspectos dos processos biológicos originais. Ao longo da pesquisa, foi utilizado o comportamento de aprendizagem e memória de um molusco marinho, a Aplysia californica, como elemento auxiliar para a formalização da transposição semiótica. Outros dois fenômenos biológicos — a tradução gênica e a dinâmica da cadeia de vacância relativa ao caranguejo Pagurus longicarpus — foram considerados para o estudo de casos que comprovam o caráter geral da transposição semiótica. Conclui-se que o uso da teoria semiótica como fundamento para o estudo da vida artificial constitui-se em instrumento efetivo para a criação de dispositivos computacionais biologicamente inspirados

A evolução de redes neurais artificiais encontra aplicações em diversos campos na área de aprendizado de máquina, em particular, simulações de vida artificial onde uma população de indivíduos controlados por redes neurais se adaptam num ambiente virtual a fim de realizar uma determinada tarefa. Similar ao processo natural pelo qual o comportamento do organismo se modifica filogeneticamente através da complexificação do sistema nervoso, tais simulações oferecem uma nova abordagem sintética no estudo da inteligência, em contraposição aos métodos simbólicos tradicionais. Um recente método, conhecido por NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies), é capaz de obter os pesos e a própria topologia de rede neural utilizando algoritmos genéticos. A codificação utilizada pelo NEAT é flexível o suficiente para permitir evolução aberta e arquiteturas neurais arbitrárias. Este trabalho apresenta uma implementação do NEAT que pode ser utilizada em conjunto com um simulador de propósito geral, chamado Breve, formando uma plataforma para experimentos de vida artificial. A implementação proposta também estende o NEAT para lidar com redes neurais dinâmicas, onde o nível de ativação dos neurônios varia continuamente no tempo. Este novo modelo é comparado com o método tradicional numa tarefa clássica de controle não-supervisionado, mostrando um aumento de eficiência na busca pela solução do problema. Os resultados obtidos motivam o uso desta plataforma para experimentos de vida artificial, onde uma população de indivíduos interage continuamente com um ambiente dinâmico, se adaptando ao longo das gerações. / The evolution of artificial neural networks has a wide range of applicability in diverse areas in the field of machine learning, particularly, in artificial life simulations where a population of individuals, controlled by neural networks, adapts in a virtual environment in order to solve a given task. Resembling the natural process in which an organism\'s behavior is subjected to phylogenetic modifications through the complexification of the nervous system, such simulations offer a new synthetic approach in the investigation of intelligence, counter posing traditional symbolic methods. A recent method known as NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies), is able to obtain the synaptic weights and the topology with the aid of genetic algorithms. The encoding used by NEAT is flexible enough to allow for open-ended evolution and arbitrary neural architectures. This work presents a NEAT implementation especially suitable to be used with a general purpose simulator known as Breve, constituting a framework for artificial life experiments. The proposed implementation extends NEAT to include dynamical neuron models, where their inner state continuously varies over time. The new model is then compared to the traditional method in a classic unsupervised control benchmark task, showing an efficiency increase while solving the problem. The obtained results motivate the proposed framework for general experiments in artificial life, in which a population of individuals continuously interact with a dynamical environment, adapting through generations.

O trabalho reúne características relacionadas aos escopos de pesquisa de Vida e Inteligência Artificial, Ciência Cognitiva, e Realidade Virtual. O objetivo primordial é a concepção de um modelo de comportamento autônomo e adaptativo que permita a interação do personagem virtual num ambiente, mesmo dispondo de informações incertas e vagas. Sob esse intuito o projeto desenvolve a conciliação de recursos para tratarem a idéia de racionalizar sobre tais incertezas, promovendo assim, a capacidade de agir assumindo-se alguns riscos decorrentes desse caráter inexato. Por conseqüência, os humanos virtuais são capazes de observarem o ambiente no qual se situam, apresentarem representações internas e racionalizadas dessas informações incertas, que no trabalho são levantadas como crenças, e ainda tomarem decisões baseadas nessas informações. Através do processo de decisão o personagem é capaz de reavaliar as suas crenças; implicando em um comportamento maduro em decorrência dos procedimentos usados para deliberar e realizar ações em um ambiente virtual. / This work puts together features related to the research areas of Artificial Life, Artificial Intelligence, Cognitive Science and Virtual Reality. The main goal of this work is the conception of an adaptive and autonomous behavior model which alows the interaction, even with uncertain information, between a virtual character and an environment. Therefore, resources are organized to be handled rationally with uncertainties, thus, the ability to act assuming some risks of this inexact aspect are granted. The results enable the virtual humans to observe their environment, to present internal and rationalized representations of this uncertain information, represented in this work as beliefs, and taking decisions based on this information. Through the decision process, the character can re-evaluate its beliefs; which imply in a mature behavior, as a consequence of how procedures are used to deliberate and to perform actions in a virtual environment.

Made available in DSpace on 2014-07-29T16:27:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Luciana Hidemi.pdf: 3481606 bytes, checksum: adfb828aa4bd9a6c32fe387bc93496e2 (MD5) Previous issue date: 2011-05-25 / This paper focuses on Brazilian production of one the currents of technology and arte, called bioart, with emphasis on one of its aspects called "artificial life art" - inspired by the dynamic processes of biological systems - which promote the emergency of digital artificial systems, dynamic and self-sustaining, named "artificial life". This reserach presentes featured works of Brazilian production of this emerging artistic category and analyses the poetic propositions of the artistis with emphasis on verifying the forms of interactivity of these works. Simultaneously with the exploraty investigation of the art in Brazil, it has been developed a project on "bioart" in which its goal is to explore some interactive possibilities of a system based on evolutionary algorithm and artificial life. / Esta dissertação enfoca a produção brasileira de uma das correntes de arte e tecnologia, a chamada bioarte, com ênfase em uma de suas vertentes a chamada "arte da vida artificial" - inspirada nos processos dinâmicos dos sistemas biológicos - que promove a emergência de sistemas artificiais digitais, dinâmicos e auto-sustentáveis, denominados de ""vida artificial". A pesquisa apresenta obras de destaque na produção brasileira dessa categoria de expressão artística emergente, e analisa as propostas poéticas dos artistas com ênfase na verificação das formas de interatividade destes trabalhos. Simultaneamente à investigação exploratória da produção da arte em vida artificial no Brasil, foi desenvolvido um projeto em bioarte que objetiva explorar algumas possibilidades interativas de um sistema baseados em algoritmos evolucionários e vida artificial.

O trabalho reúne características relacionadas aos escopos de pesquisa de Vida e Inteligência Artificial, Ciência Cognitiva, e Realidade Virtual. O objetivo primordial é a concepção de um modelo de comportamento autônomo e adaptativo que permita a interação do personagem virtual num ambiente, mesmo dispondo de informações incertas e vagas. Sob esse intuito o projeto desenvolve a conciliação de recursos para tratarem a idéia de racionalizar sobre tais incertezas, promovendo assim, a capacidade de agir assumindo-se alguns riscos decorrentes desse caráter inexato. Por conseqüência, os humanos virtuais são capazes de observarem o ambiente no qual se situam, apresentarem representações internas e racionalizadas dessas informações incertas, que no trabalho são levantadas como crenças, e ainda tomarem decisões baseadas nessas informações. Através do processo de decisão o personagem é capaz de reavaliar as suas crenças; implicando em um comportamento maduro em decorrência dos procedimentos usados para deliberar e realizar ações em um ambiente virtual. / This work puts together features related to the research areas of Artificial Life, Artificial Intelligence, Cognitive Science and Virtual Reality. The main goal of this work is the conception of an adaptive and autonomous behavior model which alows the interaction, even with uncertain information, between a virtual character and an environment. Therefore, resources are organized to be handled rationally with uncertainties, thus, the ability to act assuming some risks of this inexact aspect are granted. The results enable the virtual humans to observe their environment, to present internal and rationalized representations of this uncertain information, represented in this work as beliefs, and taking decisions based on this information. Through the decision process, the character can re-evaluate its beliefs; which imply in a mature behavior, as a consequence of how procedures are used to deliberate and to perform actions in a virtual environment.

En el ámbito de la Vida Artificial, el termino de agentes virtuales autónomos (AVA) es utilizado para definir personajes que habitan en un mundo virtual 3D, y cuya apariencia y comportamiento intentan imitar las de seres vivientes reales, con la intención de crear la ilusión de que ellos también lo son. Pero para que un personaje virtual resulte convincente, no solo debe parecer real, sino también comportarse de manera real. El presente trabajo hace un aporte al desarrollo de sistemas de animación del comportamiento para AVAs, enfocándose principalmente en la animación de humanos virtuales autónomos; presentando un marco general de simulacion para la incorporacion de tecnicas computacionales que faliciten el desarrollo de simulaciones de actores virtuales, a la vez que introduce un nuevo esquema de animacion del comportamiento, el cual incorpora diferentes modulos que intentan emular el proceso cognitivo que genera la toma de desiciones. La integracion de los elentos graficos y el sistema de control de comportamiento desarrollado dan origen a la generacion de simulaciones donde humanos virtuales exhiben comportamientos realistas, basados en objetivos, y motivados por parametros emocionales, estados internos, y conocimiento sobre el entorno y sobre si mismos. / One of the most exciting topics in Computer Graphics is the realistic animation of the behavior of virtual agents. In this field (also known as Artificial Life), the challenge is to create a behavioral system for the virtual agents so that they behave as realistic as possible. To this aim, a number of different techniques have been applied during the last few years. Among them, the most powerful and appealing ones seem to be those based on Artifcial Intelligence (AI) techniques. After all, most of the AI techniques (such as neural networks or expert systems) are based on the idea of reproducing the structure and behavior of the human brain. Consequently, they are optimal candidates to be applied to this goal. This work is focused on describing a general framework for simulating the behavior of virtual actors evolving within a virtual 3D world, and achive realistically to simulate the mental processes of those virtual agents and the application of some well-known AI techniques to this purpose. In particular, we explore some of these techniques and discuss how can they be successfully applied to tackle this issue. For each technique, a discussion about how can it be applied to perform specific tasks is given. We also describe how can some mental processes such as memory, reasonning, recognition, perception and others be realistically simulated by using a carefully chosen combination of these techniques.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Diego Gadens dos Santos.pdf: 2663525 bytes, checksum: 46be86494cd52896593a08e979b2a0ce (MD5) Previous issue date: 2012-09-14 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / Current technologies have made it possible to generate and store data in high volumes. To process and collect information in large databases is not always as easy as creating them. Therefore, this gap has stimulated the search for efficient techniques capable of extracting useful and non-trivial knowledge, which are intrinsic to these large data sets. The goal of this work is to propose a bioinspired algorithm, based on the Boids artificial life model, which will be used to group data in dynamic environments, i.e. in databases updated over time. The Bo-ids algorithm was originally created to illustrate the simulation of the coordinated movement observed in a flock of birds and other animals. Thus, to use this algorithm for data clustering, some modifications must be applied. These changes will be implemented in the classical rules of cohesion, separation and alignment of the Boids model in order to consider the distance (similarity/dissimilarity) among objects. Thus, it creates objects that stand and move around the space, representing the natural groups within the data, and it is expected that similar ob-jects tend to form dynamic clusters (groups) of Boids in the environment, while dissimilar objects tend to keep a larger distance between them. The results presented attest the robust-ness of the algorithm for clustering time-varying data under the light of different evaluation measures and in various databases from the literature. / A capacidade de geração e armazenamento de dados proporcionada pelas tecnologias atuais levou ao surgimento de bases de dados com uma grande variedade de tipos e tamanhos. Extra-ir conhecimentos não triviais e úteis a partir de grandes bases de dados, entretanto, é uma tare-fa muito mais difícil do que a criação das mesmas. Esta lacuna tem estimulado a busca por técnicas eficientes de extração de conhecimentos intrínsecos a estes grandes conjuntos de da-dos, capazes de permitir tomadas estratégicas de decisão. Dentre as muitas tarefas da extração de conhecimentos a partir de dados, tem-se o agrupamento, que consiste na segmentação da base em grupos cujos objetos são mais parecidos entre si do que a objetos pertencentes a ou-tros grupos. Apesar de a área ser bastante ativa, pouco tem sido feito no sentido de desenvol-ver e investigar algoritmos de agrupamento para dados variantes no tempo, por exemplo, tran-sações financeiras, dados climáticos, informações e mensagens postadas em redes sociais e muitos outros. Tendo em vista a relevância prática desse tipo de análise e o crescente interesse pelos algoritmos inspirados na biologia, este trabalho tem como objetivo propor um algoritmo bioinspirado, baseado no modelo de vida artificial de Boids, para realizar o agrupamento de dados variantes no tempo. O algoritmo de Boids foi inicialmente criado para demonstrar ape-nas a simulação da movimentação coordenada observada em uma revoada de pássaros. A fim de utilizar este algoritmo para a tarefa de agrupamento de dados, algumas modificações tive-ram de ser propostas nas regras clássicas de coesão, separação e alinhamento dos Boids. Desta forma, foram criados objetos que se posicionam e se movimentam no espaço, de maneira a representar os grupos naturais existentes nos dados. A característica dinâmica intrínseca dos Boids tornou o algoritmo proposto, denominado dcBoids (dynamic clustering Boids), um can-didato natural para a resolução de problemas de agrupamento de dados variantes no tempo. Os resultados obtidos atestaram a robustez do método em seu contexto de aplicação, sob a pers-pectiva de diferentes medidas de avaliação de desempenho e quando aplicado a várias bases de dados da literatura com dinâmicas inseridas artificialmente.