[論文レビュー] There's Plenty of Room Right Here: Biological Systems as Evolved, Overloaded, Multi-scale Machines

Joshua Bongard, Michael Levin|arXiv (Cornell University)|Dec 20, 2022

Modular Robots and Swarm Intelligence被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、生物学的システムを、同じ物理的基板上で複数の計算を同時に実行する多スケールの多機能的計算機として見なすことを提案する。観測者中心の実用的枠組みを採用することで、計算と生物学の間の人工的な境界を解体し、複雑な生物学的機能の予測と制御をより良く可能にする。この視点は再生医療、ロボット工学、バイオエンジニアリングにおいて画期的な影響を持つ。

ABSTRACT

The applicability of computational models to the biological world is an active topic of debate. We argue that a useful path forward results from abandoning hard boundaries between categories and adopting an observer-dependent, pragmatic view. Such a view dissolves the contingent dichotomies driven by human cognitive biases (e.g., tendency to oversimplify) and prior technological limitations in favor of a more continuous, gradualist view necessitated by the study of evolution, developmental biology, and intelligent machines. Efforts to re-shape living systems for biomedical or bioengineering purposes require prediction and control of their function at multiple scales. This is challenging for many reasons, one of which is that living systems perform multiple functions in the same place at the same time. We refer to this as "polycomputing" - the ability of the same substrate to simultaneously compute different things. This ability is an important way in which living things are a kind of computer, but not the familiar, linear, deterministic kind; rather, living things are computers in the broad sense of computational materials as reported in the rapidly-growing physical computing literature. We argue that an observer-centered framework for the computations performed by evolved and designed systems will improve the understanding of meso-scale events, as it has already done at quantum and relativistic scales. Here, we review examples of biological and technological polycomputing, and develop the idea that overloading of different functions on the same hardware is an important design principle that helps understand and build both evolved and designed systems. Learning to hack existing polycomputing substrates, as well as evolve and design new ones, will have massive impacts on regenerative medicine, robotics, and computer engineering.

研究の動機と目的

• 計算機と生物学的システムの間の人工的な二元論を挑戦し、カテゴリの境界を固定化しないようにする。
• 同じ基板上で複数の機能が同時に実行される（ポリコンピューティング）ことによる、多スケール生物学的機能の予測および制御の難しさに対処する。
• 生物学的システムを計算材料として扱う観測者中心の枠組みを構築する。これは物理的計算システムに類似している。
• ポリコンピューティングが進化したシステムおよび設計されたシステムの両方のコアな設計原則であることを示し、バイオエンジニアリング分野における新しい手法を可能にする。
• ポリコンピューティング基板を活用し再設計できるようにすることで、再生医療、ロボット工学、コンピュータ工学分野における前進を実現する。

提案手法

• 生物学的システムにおける計算を分析するにあたり、カテゴリに縛られない観測者依存の実用的枠組みを採用する。
• 生物学的システムと物理的計算材料との類似性を引き出し、基板レベルでの多機能性に焦点を当てる。
• 発生生物学および組織レベルの計算（例：形態形成、バイオエレクトリックシグナル伝達）におけるポリコンピューティングの例を分析する。
• 多スケールモデリングを用いて、生物学的計算における分子レベル、細胞レベル、組織レベルのダイナミクスを統合する。
• 多エージェントシステムおよび人工知能の原則を応用し、生物学的基板における顕在的計算行動をモデル化する。
• 線形的かつ決定論的な計算モデルから、進化したシステムにおける計算のより広範かつ連続的な視点への移行を提唱する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 生物学的システムは非線形的かつ多機能的であるにもかかわらず、どのように意味的に計算機として理解できるのか？
• RQ2 同じ生物学的基板が、複数のスケールで同時に複数の計算（ポリコンピューティング）を実行できるメカニズムは何か？
• RQ3 観測者中心の枠組みは、ミクロスケール生物学的現象のモデリングおよび制御をどのように改善するのか？
• RQ4 ポリコンピューティングが進化したシステムおよび設計されたシステムの両方の設計原則として果たす役割は何か？
• RQ5 生物学的組織を計算材料として扱うことは、再生医療およびロボット工学にどのような意味を持つのか？

主な発見

• 生物学的システムはポリコンピューティングを実行する。これは、形態形成やバイオエレクトリックシグナル伝達のような例で、同じ物理的基板上で複数の計算を同時に実行している。
• 同じ基板が、発生、ホメオスタシス、環境応答の情報のエンコードおよび処理を並列で行うことができ、多スケールの計算能力を示している。
• 観測者中心の枠組みは、計算と生物学の間の人工的な境界を解体し、複雑で多機能的なシステムのより正確なモデリングを可能にする。
• ポリコンピューティングは欠陥ではなく、進化したシステムにおけるコアな設計原則であり、スケールを越えた耐性および適応性を可能にする。
• ポリコンピューティング基板を活用し再設計できることは、再生医療およびバイオインスパイアドロボット工学分野において画期的な可能性を秘めている。
• 物理的計算の原則を発生生物学に統合することで、生きているシステムにおける新たな予測可能性および制御可能性が実現される。