Enaction-Based Artificial Intelligence: Toward Coevolution with Humans in the Loop

This article deals with the links between the enaction paradigm and artificial intelligence. Enaction is considered a metaphor for artificial intelligence, as a number of the notions which it deals with are deemed incompatible with the phenomenal field of the virtual. After explaining this stance, we shall review previous works regarding this issue in terms of artifical life and robotics. We shall focus on the lack of recognition of co-evolution at the heart of these approaches. We propose to explicitly integrate the evolution of the environment into our approach in order to refine the ontogenesis of the artificial system, and to compare it with the enaction paradigm. The growing complexity of the ontogenetic mechanisms to be activated can therefore be compensated by an interactive guidance system emanating from the environment. This proposition does not however resolve that of the relevance of the meaning created by the machine (sense-making). Such reflections lead us to integrate human interaction into this environment in order to construct relevant meaning in terms of participative artificial intelligence. This raises a number of questions with regards to setting up an enactive interaction. The article concludes by exploring a number of issues, thereby enabling us to associate current approaches with the principles of morphogenesis, guidance, the phenomenology of interactions and the use of minimal enactive interfaces in setting up experiments which will deal with the problem of artificial intelligence in a variety of enaction-based ways

Propuesta de un marco de trabajo para el diseño de procesos de desarrollo bioinspirados basados en estructuras tensegritales

Los algoritmos evolutivos se inspiran en la evolución biológica como metáfora de su modus operandi: se consideran poblaciones (conjuntos) de individuos (soluciones a problemas), donde cada individuo se caracteriza por su genotipo (conjunto de parámetros que componen la solución), y se le asigna un fitness que mide cuán adaptado es (cómo de buena es la solución). La cuestión es que las distintas clases de algoritmos evolutivos aparecieron en la segunda mitad del siglo XX, en una época en la que la complejidad de los seres vivos se interpretaba como la complejidad de sus correspondientes genotipos [35]. Así, en los algoritmos evolutivos se suele poner el acento sobre el diseño de un buen genotipo, y la transformación de genotipo en fenotipo suele ser trivial, siguiendo el paradigma de esta interpretación biológica. Actualmente, se está descifrando el enigma del desarrollo de los seres vivos poco a poco, y el genotipo va perdiendo paulatinamente su papel estelar. La complejidad de los seres vivos se asigna cada vez más a su proceso de desarrollo, que el genotipo modula y coordina antes que dirige [35]. Esto ha motivado la aplicación de este paradigma a diversas disciplinas, como redes neuronales [1, 17], agentes autónomos [16], o diseño de hardware [15]. En este trabajo, nos proponemos explorar este paradigma desde el punto de vista del diseño computacional de estructuras. Concretando, en este trabajo pretende esbozar un marco de trabajo con el que estudiar procesos de desarrollo bioinspirados de estructuras tensegritales. El carácter de este trabajo se puede entender como una exploración del espacio de posibilidades en los estadios iniciales de la tesis

Genome-Physics Interaction as a New Concept to Reduce the Number of Genetic Parameters in Artificial Evolution

This paper reports on investigations on the possible advantage of the coupling between genomes and physics of cells in artificial evolution. The idea is simple: evolution can rely on physical processes during development allowing to produce shapes without need to specify how exactly this shaping has to be done. Evolving a minimal energy surface such as soap bubbles would need only the specification of the boundary values and a homogenous interaction pattern between the cells

Estudio de un modelo de desarrollo embriológico

Este proyecto desarrolla un modelo de vida artificial que sirve como marco para avanzar en la comprensión del desarrollo embriológico, es decir, la forma en que un ser multicelular se desarrolla desde el cigoto. En particular, se pretende que sea una herramienta para explorar la relación entre el plan corporal expresado en el crecimiento del embrión y las instrucciones codificadas en el genoma. El sistema desarrollado comprende un modelo de simulación física basado en mallas de muelles, un modelo del citoesqueleto celular esquematizado y un sistema de reglas basado en la interpretación de un genoma, cuyos genes expresan reglas que determinan el comportamiento de los modelos celulares durante la simulación. También comprende un sistema de visualización gráfica de los resultados de las simulaciones

A gene regulatory network model for control

The activity of a biological cell is regulated by interactions between genes and proteins. In artificial intelligence, this has led to the creation of developmental gene regulatory network (GRN) models which aim to exploit these mechanisms to algorithmically build complex designs. The emerging field of GRNs for control aims to instead exploit these natural mechanisms and this ability to encode a large variety of behaviours within a single evolvable genetic program for the solution of control problems. This work aims to extend the application domain of GRN models to previously unsolved control problems; the focus will here be on reinforcement learning problems, in which the dynamics of the system controlled are kept from the controller and only sparse feedback is given to it. This category of problems closely matches the challenges faced by natural evolution in generating biological GRNs. Starting with an existing GRN model, the fractal GRN (FGRN) model, a successful application to a standard control problem will be presented, followed by multiple improvements to the FGRN model and its associated genetic algorithm, resulting in better performances in terms of both reliability and speed. Limitations will be identified in the FGRN model, leading to the introduction of the Input-Merge- Regulate-Output (IMRO) architecture for GRN models, an implementation of which will show both quantitative and qualitative improvements over the FGRN model, solving harder control problems. The resulting model also displays useful features which should facilitate further extension and real-world use of the system