Доброго времени чтения, уважаемые пользователи Хабра! Игра Жизнь предложена Джоном Конвеем в 1970 году, и неоднократно обсуждалась на habrahabr.ru. Основные использованные теги приведены в метках к данной статье. Предлагается ряд изменений, которые могут привести к новому направлению в развитии.  Предложение 1. В оригинальной игре предложено бесконечное поле, однако в реализациях обычно используется правило развертки тора — горизонтали и вертикали замкнуты в циклы. Предлагается вариант, при котором горизонтали прямоугольного поля конечного размера замкнуты в цилиндр, а вертикали попарно соединены с шагом в половину размера поля по горизонтали. Таким образом можно получить легкий для расчетов аналог сферы. Для моделирования изотропии предлагается использовать треугольную сетку, которая в расчетах подменяется оценкой близости по горизонтали, вертикали, и одной из диагоналей. Для изменения среды могут использоваться горизонтальные слои:
один слой высотой 20% у экватора — с хорошими условиями жизни (3-4 соседа для сохранения, 4 для зарождения)
два слоя по 10% — с плохими условиями для жизни (1-2 соседа для сохранения, 2 — для зарождения жизни)
для остальной части действуют обычные правила (2-3 соседа для сохранения, 3 — для зарождения жизни) Предложение 2. Для организмов предлагается добавление уровней сложности, возможностей объединения, генетической модификации и обучения. Каждому организму назначается до 10-ти уровней сложности, каждый уровень представлен как в материальной, так и в абстрактной области.  Уровень сложности в материальной области влияет на максимальную скорость (количество клеток, на которые организм передвигается в одном направлении за один ход). Таким образом, организмы с первым уровнем сложности (индекс массива 0) неподвижны. Целостный организм передвигается целиком. Уровень сложности в абстрактной области влияет на количество обозреваемых по прямой соседних клеток. Предлагается удвоенный по сравнению с возможностью перемещения радиус обзора: для первого уровня — 1, для второго уровня — 3 и т.д. Видимость определяется от самых крайних клеток организма. Реализация подобных игр может быть интересна современным студентам, изучающим обработку больших данных и алгоритмы обучения. Собственного варианта реализации на данный момент нет. Рекомендуется генетическая эволюция алгоритмов из верховного алгоритма
 Upd: вариант в разрезе групп сложности туннельного моделирования https://habrahabr.ru/post/259291/: в разрезе природных систем вероятностный вывод (Байес) — хаотическое
генетический поиск (эволюция) — фрактальное
оптимизация с ограничениями (аналогии) — энергетическое
обратная дедукция (символисты) — информационное
градиентный спуск (коннекционисты) — статическое далее системы начинают проявлять поведение, и цепочка повторяется на уровне живого: вероятностный вывод (Байес) — динамическое (процессы)
генетический поиск (эволюция) — синергетическое (рынок)
оптимизация с ограничениями (аналогии) — корпоративное (роды)
обратная дедукция (символисты) — бюрократическое (регламенты)
градиентный спуск (коннекционисты) — экологическое  Литература: Педро Домингос, Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир. Ссылки:
https://habr.com/ru/post/435670/ — Верховный алгоритм — распределение алгоритмов по уровням сложности Исходники на Python:
life.py field.py Результат:
 разработка языка программирования и обследования