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東京大学 池上高志研究室
「Artificial Life Larger than Biological Life」

2018年6月2日 - 2019年3月10日

東京大学 池上高志研究室
「Artificial Life Larger than Biological Life」

概要

東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻広域システム科学系池上高志研究室では,研究室の開始から25年,人工生命(ALife:Artificial Life)の分野での先端的研究を続けています.昨今の人工知能(Artificial Intelligence)の急速な発展に対して,知性や意識は生命の副産物であるという考えのもと,より原初的な発生の基礎となる人工生命の研究を通じて,AI のパラダイムの次に必要となる基底の知を探して研究を行なっています.
また,過剰かつ巨大なデータの中に生命的な振る舞いが立ち上がってくる「マッシヴ・データ・フロー」にみられる複雑さという考えをベースに,人工生命の研究を通じて見出された新しい原理や考え方にもとづいてアート作品として実在化させ,いままでにない自然と人工の関わり合いを見つけようとしています.

ガッチス・セルラー・オートマタ
Gacs’ Cellular Automata

生命システムにおいて,ロバスト*な自己複製の理論は未だに解決しない問題である.ここでは数学者ピーター・ガッチス(Peter GACS)が2001年に考案した,ノイズに対しロバストな一次元のセルオートマトン(の近似ヴァージョン)を世界で初めてシミュレートしてみせる.ガッチス・オートマトンは,1セルあたり2^293以上の状態数を持つとされる巨大なオートマトンであり,その特徴はその複雑なルールによって自己シミュレーションを可能としている点にある.セル空間をくりこんで,数十以上のセルで1個のセルの状態を表し自己シミュレーションすることで,下位のセルの状態を修正すべきかどうか分かる.自己シミュレーションはメモリーが許す限り無限定に大きくでき,下位のセルでは対処できない大きなノイズに対しても,より上位の自己シミュレーションを駆使することで修復可能になる.ここでは,ガッチスのオートマトンがセンサーを通じて現実世界からノイズを受け取り,それを修復する様子を視覚的にみることができる.

(池上高志)

*ある系が応力や環境の変化といった外乱の影響によって変化することを阻止する内的な仕組み,または性質のこと.

メイン・プログラム:升森敦士,ラナ・シナパヤ
サウンド・プログラム:土井樹
センシング・プログラム:梶原侑馬,丸山典宏
機材協力:カラーキネティクス・ジャパン

参加アーティスト

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