인공생명 (Artificial life or alife or a-life) 은 살아있는 생물의 인조 모사품 (human-made analogs) 를 통해 생명 (life) 에 대해 연구하는 학문이다. 컴퓨터과학자 Christopher Langton 이 1987 년 Los Alamos National Laboratory 에서 개최된 최초의 "International Conference on the Synthesis and Simulation of Living Systems" 에서 인공생명이란 용어를 처음 사용했다. 그는 이전에는 거의 존재하지 않았던 분야에 대한 묘사를 다음과 같이 발표하였다 :
인공생명은 자연의 살아있는 생물의 행동특성을 보여주는 인공 시스템에 대한 학문이다. 그것은 지구상에서 진화해온 특정 예들에 제한하지 않고, 어떤 가능한 발현속에서 생명을 설명하는 것을 목표로 한다. 그것은 생물학적 화학적 실험, 컴퓨터 시뮬레이션, 순수한 이론적 연구를 포함한다. 세포단위, 사회적 단위, 또는 진화적 단위에서 발생하는 과정이 연구의 논제가 된다. 궁극적인 목표는 살아있는 생물의 논리적 형태를 추출하는 것이다.
마이크로전자공학 기술 (Microelectronic technology) 와 유전공학 (genetic engineering) 은 머지않아 생체로 (in vitro) 또는 실리콘으로 (in silico) 새로운 형태의 생명을 창조하는 능력을 가지게 될것이다. 이러한 능력은 인간에게는 여태까지 직면했던 것에 비해 가장 어려운 기술적, 이론적, 윤리적 도전이 될것이다. 그 시간에는 살아있는 생물을 모방하거나 합성하려는 (simulate or synthesis) 시도를 모으는데 대부분의 시간이 들게 될것이다.
비록 인공생명에 대한 연구가 인공지능의 연구와 상당히 겹치지만, 두 분야는 역사와 접근방식에서 매우 구분된다. 조직적 AI 연구는 디지털 컴퓨터의 역사 초기에 시작되었으며, 그 동안에 규칙 (rules) 의 복잡한 네트워크에 기초한 "top-down (컴퓨터연구 →인간연구)" 접근방식을 특징으로 한다. 인공생명의 연구원들은 1980 년대까지는 전혀 조직화된 분야가 아니었기 때문에, 따로따로 연구되어, 유사한 작업이 이루어지는 것을 전혀 알지 못하였다. 그들이 스스로에 대해 관심을 가지게 되었을때, 연구원들은 창발적 행동의 "bottom-up (인간연구→컴퓨터연구)" 적 성격에 촛점을 맞추는 경향이 있었다.
인공생명의 성격
인공생명 연구원들은 크게 두 그룹으로 나뉜다 (다른 그룹들이 또한 존재가능하다) :
인공생명은 컴퓨터 프로그램과 시뮬레이션을 통해 evolutionary algorithms (EA), genetic algorithms (GA), genetic programming (GP), artificial chemistries (AC), agent-based models, and cellular automata (CA). 등에 광범위하게 사용된다.
인공생명은 언어학, 물리학, 수학, 철학, 컴퓨터과학, 생물학, 인류학, 사회학 등등의 전통적인 분야와 접점을 가지며, 그 학문들 내에서 논쟁거리가 될수있는 특이한 계산적 이론적 접근방식들이 논의될수 있다. 하나의 학문분야로서 논쟁적인 역사를 가지고 있다 ; John Maynard Smith 는 1995 년 "사실과 무관한 과학 (fact-free science)" 라고 인공생명 작업을 비판했지만 대부분의 생물학자들로 부터 크게 주목을 받지는 못했다. 그러나 저널 'Nature' 에 실리는 최근의 인공생명 기사들에서는 인공생명 기술이 적어도 진화 (evolution) 를 연구하는 방법론으로서 학계의 주류에서 인정받게 되었다.
주요 공헌자들
디지탈 세대 이전의 몇몇 발명품들은 인공생명에 대한 사람들의 환호를 보여준다. 가장 유명한 것은 Jacques de Vaucanson 이 만든 수천개의 움직이는 부품으로 구성된 인공오리 (artificial duck) 이다. 그 오리는 먹고, 소화하고, 마시고, 꽥꽥 울고, 풀에서 물장난 했다고 알려진다. 그 오리는 파손될 때까지 전 유럽에서 전시 되었다 (Gallery of Automata).
인공지능과는 분리하여, 현대의 초기 사상가중에서 인공생명의 가능성을 인정한 (postulate) 사람은 컴퓨터 천재 John von Neumann 이다. 1940 대말에 California 의 Pasadena 에서 Linus Pauling 가 주최한 Hixon Symposium 에서 그는 "The General and Logical Theory of Automata." 라는 이름의 강연을 했다. 그는 "automata" 를 "환경과 그 자신의 프로그래밍을 통한 정보를 결합하여 단계별로 논리적으로 진행되는 행동을 하는 어떤 기계" 라고 정의했으며, 자연의 생물들은 결국 유사하게 간단한 규칙들을 따르는 것임을 알수있다고 말했다. 그는 또한 자기복제 기계 (self-replicating machines) 라는 아이디어를 언급했다. 그는 kinematic automaton 이라는 기계의 가능성을 주장했는데, 그것은 control computer, construction arm, long series of instructions 으로 구성되어 호수에서 떠다닐수 있는 것이었다. 자기 몸의 일부인 명령어에 따라서 그것은 똑같은 기계를 창조할수 있다. 그 아이디어에 따라 그는 Stanislaw Ulam 와 함께 순수한 논리기반 automata (최초의 cellular automaton) 를 창조하였는데, 그것은 물리적 몸체를 필요로 하지는 않지만 무한의 격자속에서 세포의 상태를 변화시키는 방법에 기초한 것이었다. 그것은 나중의 cellular automaton 에 비교해서 특이하게 복잡했는데, 즉 각각이 29 개의 상태가 존재하는 수십만 개의 cell 로서 구성되었지만, 그는 단지 자기복제 "machine" 이 아닌 Alan Turing이 정의한 대로 범용컴퓨터 (universal computer) 로서 기능하도록 하기위해 그 복잡성이 필요하다고 느꼈다. 그는 죽을때까지 그의 automata theory 를 확립하기 위해 노력했고 그것을 그의 가장 중요한 작업으로 간주했다.
Homer Jacobsen 은 1950 년대에 model train set 을 가진 기본적인 자기복제를 실증했는데, 그것은 "head" and "tail" boxcar 로 구성된 종자 "organism" 이, 새로운 boxcar 의 여분이 존재하는 한, 그 시스템의 간단한 규칙을 사용하여 자신과 동일한 새로운 "organism" 을 계속 창조할수 있었다.
Edward F. Moore 는 스스로를 복제할수 있는 물위에 떠다니는 공장이라고 할수있는 "인공 공장 (Artificial Living Plants)" 을 제안했다. 그것은 상대적으로 적은 투자로 지수적으로 증가하는 많은 공장을 만들어 엄청난 보상이 있도록 하는 기능 (바닷물에서 신선한 물과 풍부한 광물을 추출하는) 을 수행하도록 프로그램 될수있다. Freeman Dyson 은 다른 행성과 달 탐헝을 위한 자기복제 (self-replicating) 기계가 가능하다는 아이디어를 연구했다. Self-Replicating Systems Concept Team 이라고 불리운 NASA group 은 스스로 만드는 (self-building) 달 공장이 가능한지에 대한 연구를 수행했다.
Cambridge 대학 교수인 John Conway 는 1960 년대에 가장 유명한 cellular automata 를 발명했다. Game of Life 라고 불리는 것으로서 'Scientific American magazine' 의 Martin Gardner 의 칼럼에 소개되었다.
철학자 Arthur Burks 는 von Neumann 과 같이 작업했으며 (실제로 von Neumann 의 사후에 그의 논문집을 출간) Michigan 대학의 Logic of Computers Group 소장이었다. 그는 19 세기 미국 사상가 Charles S. Peirce 의 간과된 견해를 현대로 가져왔다. Peirce 는 모든 자연의 작용은 논리에 기반한 것이라고 강하게 믿었다. Michigan group 은 1970 년대초에 인공생명과 cellular automata 에 흥미를 보인 몇안되는 그룹중 하나였다 ; 그 학생중 일인인 Tommaso Toffoli 는 그의 박사논문에서 '인공생명의 결과가 자연의 복잡한 현상에 내재하는 간단한 규칙을 설명하는데에 너무 강력하기 때문에 인공생명이 단순한 수학적 호기심으로 간과되어서는 안된다' 고 주장하였다. Toffoli 는 나중에 '실제의 우주 (universe) 가 그런것 처럼 cellular automata 는 가역적 (reversible) 이다' 는 핵심적인 증명을 하였다.
Christopher Langton 은 병원용 DEC maniframe 을 프로그래밍하는 직업을 가진 평범한 학력을 가진 전통에 얽매이지 않는 연구원이었다. 그는 Conway 의 Game of Life 에 매혹되어 컴퓨터가 살아있는 생물을 모방할수 있다는 아이디어에 매달리기 시작했다. 몇년후에 (거의 치명적인 행글라이더 사고후에) 그는 von Neumann 의 cellular automata 와 E.F. Codd (von Neumann 의 원래의 29 상태 괴물을 단 8 개의 상태로 단순화 시킨 인물 ) 의 작업을 현실화하려고 시도하였다. 그는 1979 년에 단지 Apple II desktop computer 만을 사용해서 최초의 자기복제 컴퓨터 생물 (first self-replicating computer organism) 을 창조하는데 성공했다. 그는 33 세이던 1982 년에 Burks 의 Logic of Computers Group 에 참가하여 새로운 학문을 찾는데 일조했다.
Ed Fredkin 은 MIT 에서 Information Mechanics Group 을 설립하여 Toffoli, Norman Margolus, Gerard Vichniac, Charles Bennett 등이 합류했다. 이 그룹에서는 cellular automata 를 실행하기 위해 특별히 설계된 컴퓨터를 만들었는데, 특히 single circuit board 의 크기로 축소시킨 것이다. 이 "cellular automata machine" 은 과학자들이 다른 컴퓨터에서는 할수없었던 인공생명 연구를 폭발하게 만들었다.
1982 년에 탁월한 과학자 Stephen Wolfram 는 cellular automata 에 주목하기 시작했다. 그는 일차원 cellular automata 가 보여주는 복잡성 (complexity) 의 유형을 연구하고 분류하였고, 그것이 조개무늬의 패턴과 식물 성장의 본성과 같은 자연적 현상에 어떻게 응용되는지를 보여주었다. Institute for Advanced Study 에서 Wolfram 과 같이 작업하는 Norman Packard 는 cellular automata 를 사용해서 아주 기본적인 규칙을 따르는 눈송이 (snowflake) 의 성장을 시뮬레이션 하였다.
Computer animator 인 Craig Reynolds 는 1987 년에 컴퓨터로 그린 "boids" 그룹이 무리를 지어 움직이는 행동 (flocking behaviour) 를 만들기위해 3개의 간단한 규칙을 사용했다. 전혀 top-down 프로그래밍을 하지 않았음에도, 그 boids 는 그들의 진로에 위치한 장애물을 피하기 위해 생물과 같은 해법 (life-like solution) 을 만들어냈다. 영화 제작자가 식물 성장, 동물의 운동, 머리카락의 성장, 복잡한 생물의 피부 (organic texture) 과 같은 자연 형상을 그리는 현실적이고 비용이 적게드는 방법을 찾으려하는 것과 같이, Computer animation 은 인공생명 연구의 핵심적인 상업적 동력이 되어왔다.
Free University of Brussels 의 Unit of Theoretical Behavioural Ecology 에서는 Ilya Prigogine 의 자기조직화 이론과 곤충학자 (entomologist) E.O. Wilson 의 작업을 응용하였는데, 사회성 있는 곤충의 행동, 특히 개인의 행동이 이웃의 행동에 지배되는 allelomimesis 를 연구하는 것이었다. 그들은 흰개미 (termite) 의 행동을 묘사하는 각본 (script) 을 작성하였고, 그때에 환경을 변화시켜서 그것을 시뮬레이션한 각본에 따른 곤충의 반응하는 방법을 관찰하였다. 그들은 이때에 실제 흰개미의 반응과 실험실 군집에서의 동등한 변화를 비교하였고, 그 행동에 잠재하는 규칙에 대한 그들의 이론을 세련되게 다듬었다.
James Doyne Farmer 는 인공생명의 연구를 새로이 등장한 분야인 복잡성이론 (complexity theory) 과 연결한 핵심적 인물로서, 유명한 chaos 이론가인 Mitchell Feigenbaum 이 떠난 직후에 Los Alamos National Laboratory 의 기초연구 분야인 Center for Nonlinear Studies 에서 일했다. Farmer 와 Norman Packard 는 1985 년에 "Evolution, Games, and Learning" 라는 학술대회를 주관하여 나중의 인공생명 학술대회의 많은 연구주제 (topic) 들을 예측하였다.
주요 인물들 :
Stuart Kauffman Stanley Miller & Harold Urey Steen Rasmussen James Crutchfield Gerald Joyce John Henry Holland (유전알고리즘 발명) David Jefferson Richard Dawkins John Koza Danny Hillis Karl Sims Thomas Ray Steve Grand (Creatures 발명)
term :
artificial consciousness artificial chemistry digital organisms evolutionary art clanking replicator carbon chauvinism robotics systems biology wet alife neural nets Lindenmayer systems game theory
주요 문제들 :