text stringlengths 0 4.32k |
|---|
Искусственная жизнь англ. a-life, от artificial life изучение жизни, живых систем и их эволюции при помощи созданных человеком моделей и устройств. Данная область науки изучает механизм процессов, присущих всем живым системам, невзирая на их природу. Хотя этот термин чаще всего применяется к компьютерному моделированию жизненных процессов, он также подходит и к жизни в пробирке англ. wet alife, изучению искусственно созданных белков и других молекул. Для простоты эта статья описывает компьютерную жизнь. |
Искусственная жизнь имеет дело с эволюцией агентов или популяций организмов, существующих лишь в виде компьютерных моделей, в искусственных условиях. Целью является изучение эволюции в реальном мире и возможности воздействия на её течение, например, с целью устранить некоторые наследственные ограничения. Модели организмов также позволяют проводить ранее невозможные эксперименты такие как сравнение эволюции Ламарка и естественного отбора. |
В настоящее время широко принятое определение жизни не позволяет компьютерным моделям считаться живыми. Однако существуют другие определения и концепции |
В системах моделирования искусственной жизни, ламаркизм в сочетании с генетической памятью довольно часто применяется для ускорения эволюции врождённого поведения, для этого вся память моделируемой особи передаётся её потомству. При этом в отличие от классической генетической памяти потомству передаётся память только предыдущего поколения. При этом ламаркизм может совмещаться с дарвинизмом, который может использоваться для моделирования других аспектов моделей организмов. |
источник M. Tim Jones AI Application Programming ISBN 1-58450-278-9 |
Традиционно при создании искусственного интеллекта используется проектирование от структуры к элементу, тогда как искусственная жизнь синтезируется при помощи проектирования от элемента к структуре. |
Искусственная химия зародилась в качестве набора методов, с помощью которых моделируются химические процессы между элементами популяций искусственной жизни. Одним из наиболее удобных для изучения объектов подобного рода является реакция Бутлерова автокаталитический синтез углеводов из водного раствора формальдегида в присутствии гидроксидов кальция или магния |
x CH2O CxH2xOx |
В результате реакции образуется смесь углеводов самого различного строения. Если количество формальдегида питательной среды в растворе ограничено, в системе устанавливается своеобразное равновесие между процессами роста и распада молекул углеводов. При этом, как и в биологических системах, выживает сильнейший, то есть происходит своеобразный естественный отбор, и в системе накапливаются наиболее устойчивые при данных конкретных условиях молекулы углеводов. |
Считается, что похожие процессы, которые имели место в предбиологической химии Земли, привели к возникновению жизни на планете. |
Многие оптимизационные алгоритмы близко связаны с концепцией слабой искусственной жизни. Основная разница между ними состоит в том, как определяется способность агента решить какую-нибудь задачу |
Эволюционное искусство использует технологии и методы искусственной жизни для создания новых видов визуального искусства. Эволюционная музыка использует похожие технологии, однако в применении к музыке. |
Mycoplasma laboratorium вид бактерий рода Микоплазма Mycoplasma, запланированная, частично синтетическая разновидность бактерии, полученной из генома Mycoplasma genitalium. Этой работой занимается в Институте Дж. Крэйга Вентера. Команда из примерно двадцати учёных, возглавляемых Нобелевским лауреатом Хэмильтоном Смитом, включая исследователя ДНК Крэйга Вентера и микробиолога Клайда А. Хатчисона III. |
Команда ученых начала с бактерии Mycoplasma genitalium, облигатного внутриклеточного паразита, геном которого состоит из 482 генов, включающих 580 000 пар оснований, устроенных на одной круглой хромосоме наименьший геном любого известного естественного организма, который может быть выращен в свободной культуре. Они тогда систематически удалили гены, чтобы найти минимальный набор 382 генов, которые способны жить. Эта работа была также известна как Минимальный Проект Генома. |
Команда намеревается синтезировать последовательности ДНК хромосомы, состоящие из этих 382 генов. Как только версия минимальной хромосомы с 381 геном была синтезирована, её пересадили в клетку Mycoplasma genitalium, чтобы создать Mycoplasma laboratorium. |
Получающаяся бактерия Mycoplasma laboratorium, как ожидают, будет в состоянии копировать себя со своей искусственной ДНК, таким образом, она является единственным синтетическим организмом к настоящему времени, хотя молекулярная машина и химическая окружающая среда, которая позволила бы этому копировать, не являются синтетическими. |
В 2003 команда продемонстрировала быстрый метод синтезирования генома на пустом месте, произведя геном с 5386 основами бактериофага Phi X 174 приблизительно за две недели. Однако, геном Mycoplasma laboratorium приблизительно в 50 раз больше. В январе 2008 команда сообщила, чтобы синтезировать полные 580 000 пар оснований хромосомы Mycoplasma genitalium, с маленькими модификациями так, чтобы это не было заразным и могло быть отличено от дикого типа. Они назвали этот геном Mycoplasma genitalium JCVI-1.0. Команда также продемонстрировала процесс пересадки несинтетического генома от одной разновидности Mycoplasma другой в июне 2007. В 2010 они показали, что они были в состоянии синтезировать 1 000 000 пар оснований генома Mycoplasma mycoides на пустом месте и пересадить это в клетку Mycoplasma capricolum после этого новый геном встроился в клетку, и новый организм стал способен размножаться. |
Институт Дж. Крэйга Вентера подал патенты для Mycoplasma laboratorium геном минимальный бактериальный геном в США и интернационально в 2006. Этому расширению области биологических патентов бросает вызов охранительная организация Группа действия на Эрозии, Технологии и Концентрации. |
Вентер надеется в конечном счете синтезировать бактерии, чтобы производить водород и биотопливо, и также поглощать углекислый газ и другие парниковые газы. Джордж Черч, другой пионер в синтетической биологии, считает, что Escherichia coli является более эффективным организмом, чем Mycoplasma genitalium, и что создание полностью синтетического генома не является необходимым и слишком дорогостоящим для таких задач он указывает, что синтетические гены были уже включены в Escherichia coli, чтобы выполнить некоторые из вышеупомянутых задач. |
OpenWorm международный проект по созданию компьютерной модели in silico на клеточном уровне одного из наиболее полно изученных1 современной биологией микроорганизмов червя Caenorhabditis elegans234. |
Конечной целью проекта является полная модель, которая включает все клетки C. elegans чуть менее тысячи. На первой стадии будет моделироваться передвижение червя, для чего симулируется работа 302 нервных клеток и 95 мышечных. На 2014 год были созданы модели нейронного коннектома и мышечных клеток. На сайте проекта доступен трехмерный интерактивный анатомический атлас червя. Участники проекта OpenWorm также развивают платформу geppetto, предназначенную для моделирования целых организмов5. |
В 2015 году координатор проекта С. Ларсон заявил, что поставленные цели выполнены на 2030 1. |
Серая слизь гипотетический сценарий конца света, связанный с успехами молекулярных нанотехнологий и предсказывающий, что неуправляемые самореплицирующиеся нанороботы поглотят всю биомассу Земли, выполняя свою программу саморазмножения данный сценарий известен под названием экофагия. |
Как правило, термин используется в популярной прессе или научной фантастике. В худших постулируемых сценариях, требующих больших , способных к космическим полётам машин, материя вне Земли также обращается в серую слизь. Под этим термином понимается большая масса самовоспроизводящихся наномашин, которые не обладают структурой в большом масштабе, которая может оказаться, а может и не оказаться подобной слизью. Бедствие случается по причине преднамеренного включения Машины судного дня или от случайной мутации в самореплицирующихся наномашинах, используемых в других целях, но созданных для работы в естественной среде. |
Цифровой организм самовоспроизводящаяся компьютерная программа, которая мутирует и развивается. Цифровые организмы используют в качестве инструмента для изучения динамики эволюции по Дарвину, для тестирования или проверки конкретных гипотез или математических моделей эволюции. Эти исследования тесно связаны с областью создания искусственной жизни. |
Самовоспроизводящиеся машины СМ тип автономных роботов, которые способны к самовоспроизводству самих себя с использованием материалов из окружающей среды. Таким образом СМ в некотором роде аналогичны организмам живой природы. Сама концепция СМ была предложена и проверена Гомером Якобсеномангл., Эдвардом Форестом Муром, Фрименом Дайтсоном, Джоном фон Нейманом и позже Эриком Дрекслером в его книге о нанотехнологиях Машины создания Грядущая эра нанотехнологий и Робертом Фрэйтосом и Ральфом Мерклом в их книге Кинематика самовоспроизводящихся машин6, которые предоставили первый всесторонний анализ целого множества конструкций СМ. |
В истории искусственной жизни было довольно много споров и противоречий. Джон Мейнард Смит в 1995 году критиковал некоторые работы по искусственной жизни, называя их наукой без фактов англ. fact-free science. Однако недавние публикации7 по искусственной жизни в крупных научных журналах, таких как Science и Nature свидетельствуют о том, что технологии, используемые для моделирования искусственной жизни, признаются научным сообществом, по крайней мере, для изучения эволюции. |
</s_text> |
<s_text> |
Биоинформатика междисциплинарная область, объединяющая общую биологию, молекулярную биологию, кибернетику, генетику, химию, компьютерные науки, математику и статистику. Крупномасштабные биологические проблемы, требующие анализа больших объёмов данных, решаются биоинформатикой с вычислительной точки зрения1. Биоинформатика главным образом включает в себя изучение и разработку компьютерных методов и направлена на получение, анализ, хранение, организацию и визуализацию биологических данных2. |
В похожем контексте часто упоминается термин вычислительная биология. Эта область акцентирует свое внимание на разработке алгоритмов и математическом моделировании социальных, поведенческих и биологических систем. Биоинформатику считают областью внутри вычислительной биологии, которая главным образом сфокусирована на статистической обработке биологических данных2. |
Различия в подходе с разных сторон биоинформатики это биологи, специализирующиеся на использовании вычислительных систем и инструментов для решения биологических задач, а вычислительные биологи это специалисты по компьютерным наукам, математики, статистики и инженеры, разрабатывающие инструменты для таких расчётов2. |
Биоинформатика в широком смысле подразумевает работу с любыми видами биологических данных, включая исследование электронных микрофотографий, поиск ключевых слов в биологической литературе и так далее3. Если рассматривать биоинформатику как набор подходов и методов для работы с данными, то в зависимости от типов технических задач она включает в себя4 |
Однако, биоинформатические методы анализа также неразрывно связаны со многими научными областями, которые подразумевает поиск ответов на конкретные биологические вопросы. В таком случае основные направления можно выделить на основании исследуемых объектов |
Для каждого из перечисленных разделов можно выделить свои стандартные типы данных, способы их обработки, биоинформатические алгоритмы и базы данных. |
В биоинформатике используются методы прикладной математики, статистики и информатики. Биоинформатика используется в биохимии, биофизике, экологии и в других областях. Наиболее часто используемыми инструментами и технологиями в этой области являются языки программирования Python, R, Java, C, C язык разметки XML язык структурированных запросов к базам данных SQL программно-аппаратная архитектура параллельных вычислений CUDA пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений и одноимённый язык программирования, используемый в этом пакете MATLAB, и электронные таблицы. |
Биоинформатика стала важной частью многих областей биологии. Биоинформатические методы анализа дают возможность интерпретировать большие объемы экспериментальных данных, что до развития этой области было практически невозможно. Например, экспериментальной молекулярной биологии часто используются такие методы биоинформатики, как обработка изображений и сигналов. В области генетики и геномики биоинформатика помогает в функциональной аннотации геномов, детекции и анализе мутаций. Важной задачей является изучение экспрессии генов и способов её регуляции. Кроме того, инструменты биоинформатики позволяют сравнивать геномные данные, что является необходимым условием для изучения принципов молекулярной эволюции. |
В общем виде, биоинформатика помогает анализировать и каталогизировать биохимические пути и сети, которые являются важной частью системной биологии. В структурной биологии, она помогает в моделировании ДНК, РНК и белковых структур, а также молекулярных взаимодействий. |
Последние успехи в обработке биологических данных привели к значительным изменениям в области биомедицины. Благодаря развитию биоинформатики у ученых появилась возможность идентифицировать молекулярные механизмы, лежащие в основе как наследственных, так и приобретенных заболеваний, что помогает в разработке эффективных способов лечения и более точных тестов для диагностики заболеваний5. Направление исследований, которое позволяет предсказывать эффективность и неблагоприятные эффекты действия лекарственных средств у пациентов, получило название фармакогенетика, и в его основе также лежат биоинформатические методы. |
Важная роль биоинформатики также заключается в анализе биологической литературы и развитии биологических и генетических онтологий по организации биологических данных. |
Опираясь на признание важной роли передачи, хранения и обработки информации в биологических системах, в 1970 году Полина Хогевег ввела термин биоинформатика, определив его как изучение информационных процессов в биотических системах67. Это определение проводит параллель биоинформатики с биофизикой учение о физических процессах в биологических системах или с биохимией учение о химических процессах в биологических системах6. |
Историю биоинформатики последовательностей можно отсчитывать от достижений 1950-х годов. В феврале 1953 года Уотсон и Крик предложили модель молекулы ДНК, а в мае 1953 года опубликовали статью в журнале Nature, в которой разбирался вопрос о ДНК как о носителе кода генетической информации8. Кроме того, в конце 1950-х Сэнгер опубликовал первую последовательность белка, инсулина910. |
Наиболее используемым методом секвенирования аминокислотных последовательностей стала деградация Эдмана, основным недостатком которой была сложность в получении длинных белковых последовательностей теоретический максимум составлял 5060 аминокислот за одну реакцию. Из-за этого белки нужно было сначала расщеплять на мелкие фрагменты, а затем собирать последовательности белка из сотен коротких цепей, что не всегда удавалось сделать правильно. Решение этой проблемы предложила Маргарет Дейхоффангл. 19251983 американская учёная, физический химик. Дейхофф активно использовала в своей работе компьютерные методы и увидела потенциал в их применении в области биологии и медицины. В 1962 году она завершила разработку COMPROTEIN, инструмента для определения первичной структуры белка с использованием данных секвенирования пептидов по методу Эдмана11. В COMPROTEIN ввод и вывод аминокислотной последовательности был представлен в трехбуквенных сокращениях. Чтобы упростить обработку данных о последовательностях белков, Дейхофф позже разработала однобуквенный аминокислотный код, который используется до сих пор. Вклад Дейхофф в эту область настолько значителен, что Дэвид Дж. Липман, бывший директор Национального центра биотехнологической информации NCBI, называл ее мать и отец биоинформатики12. |
С накоплением новых последовательностей белков, в них стали прослеживаться некоторые закономерности. Так, Цукеркандль и Полинг отметили, что ортологичные белки позвоночных например, гемоглобин, демонстрируют слишком высокую степень сходства последовательностей чтобы быть результатом конвергентной эволюции. Для подтверждения новых эволюционных гипотез были необходимы новые математические и компьютерные методы13. Первый алгоритм динамического программирования для парных выравниваний белковых последовательностей был разработан в 1970 году Нидлманом и Вуншем14. Алгоритмы множественного выравнивания последовательностей появились значительно позже первый практически применимый алгоритм был разработан Да-Фэй Фэн и Расселом Ф. Дулитлом в 1987 году15. Его упрощение, алгоритм CLUSTAL, используется до сих пор. Кроме того, в 1978 году группа ученых, в которую входила Дейхофф, создала первую модель замен, основанную на наблюдении точечных принятых мутаций PAMs в филогенетических деревьях 71 семейства белков, имеющих более 85 идентичности. В результате была получена матрица, содержащая значения вероятности замен аминокислот16. |
Центральная догма молекулярной биологии, которая была опубликована Френсисом Криком в 1970 году, а также постепенное определение всех аминокислот, кодируемых 68 кодонами, привели к постепенной смене парадигмы от белковой эволюции к эволюции ДНК в 19701980 годах. Появилась необходимость научиться читать последовательности ДНК. Первым методом секвенирования ДНК, получившим широкое распространение, стал метод секвенирования Максама Гилберта в 1976 году17. Однако наибольшее распространение получил метод, разработанный в лаборатории Фредерика Сэнгера в 1977 году, он используется до сих пор. Секвенирование по Сэнгеру позволило получать довольно большие для того времени объёмы информации, но размер фрагментов, которые получалось секвенировать, был ограничен сотнями нуклеотидов, чего хватало только для изучения таких небольших геномов, как геномы бактериофагов. Первое программное обеспечение, предназначенное для анализа последовательностей, полученный в результате секвенирования по Сэнгеру было опубликовано Роджером Стаденом в 1979 году18. Этот пакет компьютерных программ позволил не только для сборки последовательносей в контиги, но и для проверки и редактирования этих последовательностей, а также для аннотации. |
С публикации генома человека в начале XXI века началась геномная эра биоинформатики. Проект был инициирован в 1991 году в США и обошёлся в 2,7 миллиарда долларов, заняв более 13 лет19. В 1998 году Celera Genomics произвела конкурирующее частное исследование по секвенированию и сборке человеческого генома. Исследование потребовало в 10 раз меньше денег и катализировало разработку новых экспериментальных стратегий секвенирования, таких как 454 и Illumina. Стоимость секвенирования ДНК упала на несколько порядков, что привело к колоссальному увеличению количества последовательностей в публичных базах данных. Возникла потребность в разработке способов хранения и быстрой обработке биологических данных. В 2005 году был создан Консорциум геномных стандартов и мандат, определивший минимальную информацию необходимую для публикации геномной последовательности.20. Целью развития технологий изучения генома является удешевление стоимости расшифровки одного генома предположительно до 100, что существенно сократит затраты и поможет внедрению этих процедур в повседневную жизнь. |
Главная цель биоинформатики способствовать пониманию биологических процессов. Отличие биоинформатики от других подходов состоит в том, что она фокусируется на создании и применении интенсивных вычислительных методов для достижения этой цели. Примеры подобных методов распознавание образов, data mining, алгоритмы машинного обучения и визуализация биологических данных. Основные усилия исследователей направлены на решение задач выравнивания последовательностей, нахождения генов поиск региона ДНК, кодирующего гены, расшифровки генома, конструирования лекарств, разработки лекарств, выравнивания структуры белка, предсказания структуры белка, предсказания экспрессии генов и взаимодействий белок-белок, полногеномного поиска ассоциаций и моделирования эволюции. |
Биоинформатика сегодня подразумевает создание и совершенствование баз данных, алгоритмов, вычислительных и статистических методов и теории для решения практических и теоретических проблем, возникающих при управлении и анализе биологических данных21. |
C тех пор как в 1977 году был секвенирован фаг Phi-X174англ., последовательности ДНК всё большего числа организмов были дешифрованы и сохранены в базах данных. Эти данные используются для определения последовательностей белков и регуляторных участков. Сравнение генов в рамках одного или разных видов может продемонстрировать сходство функций белков или отношения между видами таким образом могут быть составлены Филогенетические деревья. С возрастанием количества данных уже давно стало невозможным вручную анализировать последовательности. В наши дни для поиска по геномам тысяч организмов, состоящих из миллиардов пар нуклеотидов используются компьютерные программы. Программы могут однозначно сопоставить выровнять похожие последовательности ДНК в геномах разных видов часто такие последовательности несут сходные функции, а различия возникают в результате мелких мутаций, таких как замены отдельных нуклеотидов, вставки нуклеотидов, и их выпадения делеции. Один из вариантов такого выравнивания применяется при самом процессе секвенирования. Так называемая техника дробного секвенирования которая была, например, использована Институтом Генетических Исследованийангл. для секвенирования первого бактериального генома, Haemophilus influenzae вместо полной последовательности нуклеотидов даёт последовательности коротких фрагментов ДНК каждый длиной около 600800 нуклеотидов. Концы фрагментов накладываются друг на друга и, совмещённые должным образом, дают полный геном. Такой метод быстро даёт результаты секвенирования, но сборка фрагментов может быть довольно сложной задачей для больших геномов. В проекте по расшифровке генома человека сборка заняла несколько месяцев компьютерного времени. Сейчас этот метод применяется для практически всех геномов, и алгоритмы сборки геномов являются одной из острейших проблем биоинформатики на сегодняшний момент. |
Другим примером применения компьютерного анализа последовательностей является автоматический поиск генов и регуляторных последовательностей в геноме. Не все нуклеотиды в геноме используются для задания последовательностей белков. Например, в геномах высших организмов, большие сегменты ДНК явно не кодируют белки и их функциональная роль неизвестна. Разработка алгоритмов выявления кодирующих белки участков генома является важной задачей современной биоинформатики. |
Биоинформатика помогает связать геномные и протеомные проекты, к примеру, помогая в использовании последовательности ДНК для идентификации белков. |
В контексте геномики аннотация процесс маркировки генов и других объектов в последовательности ДНК. Первая программная система аннотации геномов была создана в 1995 году Оуэном Уайтомангл., работавшим в команде Института Геномных Исследований англ. The Institute for Genomic Research, секвенировавшей и проанализировавшей первый декодированный геном свободноживущего организма, бактерии Haemophilus influenzae. Доктор Уайт построил систему для нахождения генов участок ДНК, задающий последовательность определённого полипептида либо функциональной РНК, тРНК и других объектов ДНК и сделал первые обозначения функций этих генов. Большинство современных систем аннотации генома работают сходным образом, но такие программы доступные для анализа геномной ДНК, как GeneMarkангл., используются для нахождения генов, кодирующих белок в Haemophilus influenzae, постоянно меняются и совершенствуются. |
Эволюционная биология исследует происхождение и появление видов, также как их развитие с течением времени. Информатика помогает эволюционным биологам в нескольких аспектах |
Область в компьютерных науках, которая использует генетические алгоритмы, часто путают с компьютерной эволюционной биологией, но две эти области не обязательно связаны. Работа в этой области использует специализированное программное обеспечение для улучшения алгоритмов и вычислений и основывается на эволюционных принципах, таких, как репликация, диверсификация через рекомбинацию или мутации, и выживании в естественном отборе. |
Биологическое разнообразие экосистемы может быть определено как полная генетическая совокупность определённой среды, состоящая из всех обитающих видов, и пусть это биоплёнка в заброшенной шахте, капля морской воды, горсть земли или вся биосфера планеты Земля. Для сбора видовых имён, описаний, области распространения, генетической информации используются базы данных. Специализированное программное обеспечение применяется для поиска, визуализации и анализа информации, и, что более важно, предоставления её другим людям. Компьютерные симуляторы моделируют такие вещи, как популяционная динамика, или вычисляют общее генетическое здоровье культуры в агрономии. Один из важнейших потенциалов этой области заключается в анализе последовательностей ДНК или полных геномов целых вымирающих видов, позволяя запомнить результаты генетического эксперимента природы в компьютере и возможно использовать вновь в будущем, даже если эти виды полностью вымрут. |
Часто из области рассмотрения биоинформатики выпадают методы оценки других компонентов биоразнообразия таксонов в первую очередь видов и экосистем. В настоящее время математические основания биоинформационных методов для таксонов представлены в рамках такого научного направления как фенетика, или численная таксономия. Методы анализа структуры экосистем рассматриваются специалистами таких направлений как системная экология, биоценометрия. |
К структурной биоинформатике относится разработка алгоритмов и программ для предсказания пространственной структуры белков. Темы исследований в структурной биоинформатике |
</s_text> |
<s_text> |
Когнитивистика, когнитивная наука лат. cognitio познание это междисциплинарное научное направление, объединяющее теорию познания, когнитивную психологию, нейрофизиологию, нейробиологию, когнитивную лингвистику, невербальную коммуникацию и теорию искусственного интеллекта. |
В когнитивной науке используются два стандартных вычислительных подхода к моделированию когнитивных систем символицизм классический подход и коннекционизм более поздний подход. Символицизм основывается на предположении о том, что человеческое мышление подобно мышлению компьютера с центральным процессором, последовательно обрабатывающего единицы символьной информации. Коннекционизм основывается на предположении, что человеческое мышление не может быть уподоблено центральному цифровому процессору из-за несовместимости с данными нейробиологии, а может имитироваться при помощи искусственных нейронных сетей, которые состоят из формальных нейронов, выполняющих параллельную обработку данных2. |
Классическая когнитивная наука игнорировала проблему связи сознания с мозгом, а также проблему связи психологии с нейробиологией. Это послужило причиной критики в её адрес. В 1980-е годы психологи и нейробиологи стали взаимодействовать теснее, что привело к возникновению новой науки когнитивной нейробиологии, использующей методы визуализации мозга, которые позволяют эмпирически связать ментальные феномены с физиологией мозга. Если классическая когнитивная наука не принимала во внимание сознание, то в современной когнитивной нейробиологии сознание является предметом изучения3. |
Ключевым техническим достижением, сделавшим когнитивистику возможной, стали новые методы сканирования мозга. Томография и другие методы впервые позволили получить прямые данные о работе мозга. Важную роль сыграли и всё более мощные компьютеры. |
Прогресс в когнитивистике, как полагают учёныеисточник не указан 1991 день, позволит разгадать загадку разума, то есть описать и объяснить процессы в мозге человека, ответственные за высшую нервную деятельность. Это позволит создать системы так называемого сильного искусственного интеллекта, который будет обладать способностями к самостоятельному обучению, творчеству, свободному общению с человеком. |
В когнитивистике совместно используются компьютерные модели, взятые из теории искусственного интеллекта, и экспериментальные методы, взятые из психологии и физиологии высшей нервной деятельности, для разработки точных теорий работы человеческого мозга. |
Когнитивная наука возникла как ответ бихевиоризму, в попытке найти новый подход к пониманию человеческого сознания. Помимо непосредственно психологии, у истоков оказалось сразу несколько научных дисциплин искусственный интеллект Джон Маккарти, лингвистика Ноам Хомский, а также философия Джерри А. Фодор. На пике развития кибернетики и появления первых компьютеров, идея аналогии человеческого разума и вычислительной машины начала набирать силу и во многом заложила основные теории когнитивизма. Процесс мышления сравнивался с работой компьютера, который получает стимулы из окружающего мира и генерирует информацию, которая доступна для наблюдения. Помимо символов, как результатов контакта разума с внешним миром, объектом исследований стали мыслительные образы или представления. Таким образом, произошло разделение на снаружи предметы, объекты, и внутри представления. На вопрос, существует ли мир, когнитивная наука отвечает Неизвестно, но существуют наши представления об этом мире. С другой стороны, когнитивизм также вернул декартовский скептицизм и оставил без внимания субъективные переживания и эмоции4. |
В начале XXI века в когнитивной науке развилось новое направление воплощённая когнитивная наука англ. embodied cognitive science. Её представители считают ошибочным подход традиционной когнитивной науки и философии сознания, который почти полностью игнорирует роль тела в деятельности сознания. В последнее десятилетие наблюдается рост эмпирических исследований в области воплощённого познания. Сторонники воплощённой когнитивной науки отвергают идею о том, что сознание порождается мозгом или тождественно мозгу5. |
К когнитивным наукам также относят экспериментальную психологию познания, нейронауку, когнитивную антропологию, когнитивную географию, психолингвистику, нейролингвистику. |
</s_text> |
<s_text> |
Вычислительная химия раздел химии, в котором математические методы используются для расчёта молекулярных свойств, моделирования поведения молекул, планирования синтеза, поиска в базах данных и обработки комбинаторных библиотек1. Вычислительная химия использует результаты классической и квантовой теоретической химии, реализованные в виде эффективных компьютерных программ, для вычисления свойств и определения структуры молекулярных систем. В квантовой химии компьютерное моделирование заменило не только традиционные аналитические методы расчета, но во многих случаях и сложный эксперимент. Вычислительная химия позволяет в некоторых случаях предсказать ранее ненаблюдаемые химические явления. |
Вычислительная химия фактически представляет собой новый способ проведения научных исследований в химии компьютерный эксперимент и компьютерное моделирование. Традиционно экспериментаторы проводят химические эксперименты с реальными химическими системами, а затем теоретики объясняют результаты этих экспериментов в рамках развитых моделей и теорий. Такой подход до последнего времени был успешным, и сейчас мы знаем основные законы, описывающие химические явления и процессы. Однако часто их точное аналитическое описание возможно только в случае очень простых моделей. Приближенные аналитические методы позволяют расширить набор решаемых задач. Развитие компьютеров в течение последних 60 лет дало возможность решать многие проблемы не только в случае упрощенных моделей, но и для реальных химических процессов и структур. |
Существует два подхода к проблемам химии вычислительная квантовая химия и невычислительная квантовая химия. Вычислительная квантовая химия имеет дело численными вычислениями электронных структур молекулярных систем ab initio и полуэмпирические методы, а невычислительная квантовая химия имеет дело с получением аналитических выражений для свойств молекулярных структур и химических реакций. |
Вычислительную химию англ. Computational chemistry не следует путать с математической химией англ. Mathematical chemistry, занимающейся применением дискретной математики прежде всего теории графов, кибернетики, теории информации и методов искусственного интеллекта к решению химических проблем и задач. |
</s_text> |
<s_text> |
Вычислительная нейробиология междисциплинарная наука, целью которой является объяснение в терминах вычислительного процесса того, как биологические системы, составляющие нервную систему, продуцируют поведение.12 Она связывает нейробиологию, когнитивистику и психологию с электротехникой, информатикой, вычислительной техникой, математикой и физикой. |
Вычислительная нейробиология отличается как от коннекционистского подхода в искусственном интеллекте, так и от направлений, связанных с обучающимися системами машинного обучения, нейронных сетей и теории вычислительного обучения, тем, что стремится построить биологически и функционально адекватные модели нейронов и нервных систем с учётом их физиологии и динамики. Эти модели отражают все существенные параметры биологических систем на множестве пространственно-временных шкал, начиная от мембранных токов, белков, химических связей и заканчивая макроколебаниями, столбчатой и топографической архитектурами, памятью и обучением. Данные вычислительные модели используются для построения гипотез, которые могут быть проверены постановкой биологических или психологических экспериментов. |
Английский термин computational neuroscience был предложен Эриком Шварцем Eric L. Schwartz, который в 1985 году организовал по просьбе Фонда развития систем Systems Development Foundation конференцию в Кармеле, шт. Калифорния, посвящённую обзору современного состояния соответствующей области, которая до того момента называлась моделированием нервных систем, теорией мозга, нейронными сетями и т. п. Труды этой значимой конференции были опубликованы в 1990 году в виде книги Вычислительная нейробиология Computational Neuroscience.3 |
</s_text> |
<s_text> |
Вычислительная физика наука, изучающая численные алгоритмы решения задач физики, для которых количественная теория уже разработана. Обычно рассматривается как раздел теоретической физики, но некоторыекто? считают её промежуточной ветвью между теоретической и экспериментальной физикой. |
Физики часто имеют очень точные математические теории, описывающие поведение систем. Часто бывает, что решение теоретических уравнений ab initio с целью получения полезных предсказаний, является непрактичным. Это особенно достоверно в квантовой механике, в которой есть лишь несколько простых моделей, допускающих замкнутые аналитические решения. В случаях, когда уравнения могут быть решены только приближённо, часто используются именно вычислительные методы. |
Численные методы в настоящее время являются важнейшим компонентом современных исследований в области физики ускорителей, астрофизики, механики жидкостей и газов, решёточной теории полярешёточной калибровочной теории особенно решёточной квантовой хромодинамики, физики плазмы в том числе при моделировании плазмы, физики твёрдого тела и физики мягкого конденсированного вещества. Вычислительная физика твёрдого тела, например, использует теорию функционала плотности для расчета свойств твёрдых тел, метод, аналогичный тому, который используется химиками для изучения молекул. |
Многие численные методы, используемые в вычислительной физике, уже достаточно хорошо разработаны, однако в процессе расчета физических свойств моделируемых систем может потребоваться решение более общих численных и аналитических задач. Все эти методы включают но не ограничиваются ими |
Вычислительная физика охватывает также настройку структуры программного и аппаратного обеспечения для решения проблем. Подходы к решению проблем часто очень требовательны в плане вычислительной мощности или объёма памяти. |
</s_text> |
<s_text> |
Символьные вычисления это преобразования и работа с математическими равенствами и формулами как с последовательностью символов. Они отличаются от численных расчётов, которые оперируют приближёнными численными значениями, стоящими за математическими выражениями. Системы символьных вычислений их так же называют системами компьютерной алгебры могут быть использованы для символьного интегрирования и дифференцирования, подстановки одних выражений в другие, упрощения формул и т. д. |
Компьютерная алгебра в отличие от численных методов занимается разработкой и реализацией аналитических методов решения математических задач на компьютере и предполагает, что исходные данные, как и результаты решения, сформулированы в аналитическом символьном виде1. |
При анализе математической модели результатом могут быть общие и частные аналитические решения сформулированной математической задачи и их интерпретации1. |
Аналитические решения чаще удаётся получить для наиболее грубых простых моделей, реже для более точных, сложных нужно использовать численные методы, позволяющие получить частные численные решения многих задач1. |
</s_text> |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.