¿Se puede enseñar a las computadoras a imitar el comportamiento de los animales?

Gracias por el A2A.

Sí, como dice el usuario de Quora, en el campo de la vida artificial hay muchos ejemplos de programas diseñados para estudiar Etología desde un enfoque de abajo hacia arriba. Se han simulado varios tipos de comportamiento animal. La ventaja de la simulación es que puede ajustar los parámetros, reiniciar las simulaciones con condiciones ligeramente diferentes y tener un registro completo de todos los eventos. Todo completamente ético.

El mejor ejemplo de esto es Boids de Craig Reynolds. Aplica reglas locales simples para el comportamiento de dirección en agentes muy simples y resulta en un comportamiento de congregación, escolarización o enjambre extremadamente convincente.

Una cosa que me interesó particularmente mientras era un investigador de Vida Artificial fue varias formas de locomoción y cómo pudieron haber evolucionado.

No podemos simular animales en su totalidad, aunque hay algunos esfuerzos valientes como el proyecto OpenWorm. Pero los modelos computacionales abstractos de ciertos aspectos del comportamiento animal pueden proporcionar grandes ideas para los biólogos y comportamientos plausibles para juegos y películas.

Se puede enseñar a las computadoras a imitar el comportamiento de algunos animales. Si las computadoras están programadas para seguir rigurosamente reglas de comportamiento bien definidas que coinciden con una respuesta de comportamiento bien modelada a estímulos bien modelados, se podría hacer una computadora para que coincida con el comportamiento de los animales. Cuanto más preciso sea el modelado del comportamiento emitido y los estímulos de entrada, más cerca de imitar el comportamiento animal puede ser una computadora.

El comportamiento animal es legal.

Gran parte del comportamiento animal puede explicarse mediante reglas simples definidas por BF Skinner e Ivan Pavlov y Charles Darwin. Y el almacenamiento de los hábitos de comportamiento acumulados podría almacenarse en una red neuronal artificial modelada a partir del cerebro animal.

  • Condicionamiento clásico: (Pavlov) un organismo puede aprender a responder a un estímulo previamente neutral como si fuera un estímulo natural. Por ejemplo, un perro salivará cuando escuche el timbre de una campana si la campana suena repetidamente junto con comer carne. El condicionamiento clásico se encuentra en el corazón del condicionamiento operante . Este comportamiento es predecible en todas las especies que tienen una médula espinal. Permite que un organismo se mueva más allá del simple comportamiento instintivo.
  • Condicionamiento operante: (Skinner) un comportamiento particular aumenta cuando se refuerza y ​​disminuye cuando se castiga. Por ejemplo, un perro se sentará con más frecuencia cuando reciba un regalo repetidamente después de sentarse cuando se le pida que lo haga. Además, un perro ladrará menos si es castigado por estar fuera en un tiempo de espera cuando ladra. (El castigo y el refuerzo se definen rigurosamente en el condicionamiento operante en términos consistentes pero contraintuitivos. Si el comportamiento aumenta después de la presentación de un estímulo, se llama refuerzo positivo. Si el comportamiento aumenta cuando se elimina un estímulo, se llama refuerzo negativo. Si un comportamiento disminuye después de la presentación de un estímulo, se llama castigo positivo. Si un comportamiento aumenta al eliminar un estímulo, se llama castigo negativo.) Se ha demostrado que el condicionamiento operante es cierto en todas las especies de animales en las que se ha probado.
  • Evolución: el proceso mediante el cual la apariencia y el comportamiento de las especies animales cambian a lo largo de muchas generaciones a través de un proceso de selección natural. En el caso de perros y animales domesticados, la selección se realiza por elección humana, no por selección natural. Al comprender la forma en que una especie en particular ha evolucionado para comportarse de una manera específica, las computadoras pueden precargarse con un comportamiento instintivo y estereotípico. Como la capacidad de los perros para rastrear con la nariz, la capacidad de los collies fronterizos para el rebaño, la capacidad de los faunos para caminar al nacer, etc.
  • Red neuronal artificial. Dado que las redes neuronales pueden almacenar una red cada vez más compleja de patrones de estímulo-respuesta, son ideales para almacenar la progresión de emparejamientos simples y legales que definen el condicionamiento operante y clásico.

El éxito de la programación para imitar el comportamiento de maneras que parecen naturales dependerá de la capacidad de los entrenadores de la red para modelar estímulos y respuestas de manera adecuada y objetiva. También dependerá de la capacidad de proporcionar sensores adecuados para los estímulos, así como de modelar la mecánica del comportamiento provocado. De lo contrario, terminarás con basura clásica adentro, basura afuera.

Michael Crichtons Prey es un buen libro que te recomendaría.

Habla sobre el siguiente paso después de que la inteligencia artificial es la vida artificial. La vida artificial imita los comportamientos y aprende de ellos en lugar de la IA, que necesita ser alimentada con información.

Por lo que deduzco, las computadoras pueden imitar fácilmente el comportamiento animal porque el comportamiento animal es muy simple.

El comportamiento de flocado en las aves no es complejo. Es extremadamente simple Un pájaro está “programado” para volar tan cerca de un compañero como sea posible. Como todos están haciendo lo mismo, volando junto a otro pájaro, se forma la bandada.

Aparentemente, así es como se fotografían y filman cosas tan pequeñas como las células sanguíneas. Millones de cámaras diminutas todos los programas para reunirse.

No sé si lo que he escrito es real. Aunque espero que ayude.