payamvha/North_RAG huggingface dataset:
در فلسفه، اگرچه فلاسفه یونان باستان امکان تقلید انسان از توانایی خلاقانه طبیعت را مطرح کردند، اما تصور می‌شد که اگر ممکن باشد، انسان‌ها چیزهایی را مانند طبیعت تولیدمثل می‌کنند و برعکس، طبیعت نیز کارهایی را که انسان انجام می‌دهد به همان شیوه انجام خواهد داد. به عنوان مثال، ارسطو نوشت که اگر طبیعت میز می‌ساخت، آنها را درست همان‌طور که انسان‌ها می‌سازند، می‌ساخت. به عبارت دیگر، ارسطو معتقد بود که اگر طبیعت بخواهد میزی بسازد، آن میز شبیه یک میز ساخته دست انسان خواهد بود. رنه دکارت نیز بدن انسان و طبیعت را به
خواهد بود. رنه دکارت نیز بدن انسان و طبیعت را به عنوان یک ماشین می‌دید. اما امانوئل کانت با انتقاد از این دیدگاه، این ایده قدیمی را متحول کرد. او معتقد بود که انسان‌ها توسط طبیعت آموزش نمی‌بینند، بلکه از طبیعت به عنوان ماده خام برای اختراع استفاده می‌کنند و صرف نظر از محدودیت‌های طبیعی، انسان‌ها جایگزین‌هایی پیدا می‌کنند، بنابراین طبیعت لزوماً الگوی انسان نیست. مطابق با کانت (و برخلاف نظر ارسطو) کارل مارکس، آلفرد نورث وایتهد، ژاک دریدا و خوان دیوید گارسیا باکا متوجه شدند که طبیعت قادر به تولیدمثل میز،
باکا متوجه شدند که طبیعت قادر به تولیدمثل میز، هواپیما، زیردریایی یا رایانه نیست. اگر طبیعت سعی می‌کرد هواپیما بسازد، پرندگان ایجاد می‌شدند. اگر طبیعت سعی می‌کرد زیردریایی بسازد، ماهی‌ها به وجود می‌آمدند. اگر طبیعت سعی می‌کرد رایانه بسازد، مغزها رشد می‌کردند. و اگر طبیعت سعی می‌کرد انسان مدرن را خلق کند، میمون‌ها تکامل می‌یافتند. به گفته وایتهد، اگر به دنبال چیزی طبیعی در زندگی مصنوعی باشیم، در پیچیده‌ترین موارد، فقط اتم‌ها طبیعی باقی می‌مانند. خوان دیوید گارسیا باکا خلاصه کرد: «کشتی جنگی از چوب به وجود
گارسیا باکا خلاصه کرد: «کشتی جنگی از چوب به وجود نمی‌آید و متولد نمی‌شود؛ ظرف از خاک رس؛ لباس از پارچه کتانی؛ اهرم از آهن… از طبیعت، مصنوعی به وجود می‌آید. در مصنوعی، طبیعت به یک ماده خام ساده تقلیل می‌یابد، حتی اگر با مشخصات طبیعی کاملاً مشخص شده باشد. مصنوعی نفی واقعی، مثبت و اصلی طبیعت است: از گونه، جنس و ذات؛ بنابراین، هستی‌شناسی آن برتر از هستی‌شناسی طبیعی است. و به همین دلیل است که مارکس برای داروین، که تکامل‌گرایی‌اش محدود به نظم طبیعی است: در نهایت، از تنوع به تنوع، از گونه به گونه… طبیعی، اهمیتی
از تنوع به تنوع، از گونه به گونه… طبیعی، اهمیتی قائل نبود. به همین دلیل، طبیعت دیالکتیک ندارد، حتی اگر تکامل و انتخاب پیوسته رخ دهد. دیالکتیک نمی‌تواند از طبیعت پدید آید، به دلایل عمیق‌تر از این که، با استفاده از اصطلاحات امروزی، از پرنده، هواپیما نمی‌تواند پدید آید؛ از ماهی، زیردریایی؛ از گوش، تلفن؛ از چشم، تلویزیون؛ از مغز، یک رایانه رقومی؛ از پا، ماشین؛ از دست، موتور؛ از اقلیدس، دکارت؛ از ارسطو، نیوتن؛ از افلاطون، مارکس.» به گفته گارسیا باکا، تفاوت اصلی بین غایت‌شناسی و طراحی در این است که طبیعت بدون
بین غایت‌شناسی و طراحی در این است که طبیعت بدون برنامه و طرح عمل می‌کند، در حالی که انسان‌ها طبق برنامه‌ها و طرح‌ها طراحی می‌کنند. نویسندگان دیگری مانند مایکل بهی این مفهوم را به چالش کشیده و با طرح ایده «طراحی هوشمند طبیعی» استدلال کرده‌اند که علل طبیعی نیز می‌توانند از طرح‌ها و برنامه‌ها پیروی کنند. این ایده منجر به بحث‌های داغی شده است. ایده‌های دیگری مانند «تکامل هدفمند» و «سینتروپی» نیز به تولیدمثل طبیعی معنای مثبتی داده‌اند. اگرچه این ایده‌ها اغلب شبه علم نامیده می‌شوند، اما اخیراً توسط
اغلب شبه علم نامیده می‌شوند، اما اخیراً توسط زیست‌نشانه‌شناسی مورد بررسی مجدد قرار گرفته‌اند. متافیزیک کنونی علم تأیید می‌کند که روش‌های مصنوعی تولیدمثل با طبیعت متفاوت هستند و به عنوان غیرطبیعی یا ماوراء طبیعی در نظر گرفته می‌شوند. زیست‌نشانه‌شناسی، با تمرکز بر «معنای» زندگی به جای «عملکرد» آن، درک بهتری از تولیدمثل مصنوعی نسبت به زیست‌شناسی کلاسیک دارد. علم. علم زیست‌شناسی به تولیدمثل از نظر رشد و تقسیم سلولی می‌پردازد، اما علم تولیدمثل مصنوعی از اشکال و قوانین طبیعی تولیدمثل فراتر می‌رود. به عنوان مثال،
طبیعی تولیدمثل فراتر می‌رود. به عنوان مثال، زنوبات‌ها، اگرچه از سلول‌های یوکاریوتی ساخته شده‌اند، اما با تکثیر حرکتی تولیدمثل می‌کنند که شامل «ساختن» است نه «رشد». فناوری‌های کمک‌باروری. هدف فناوری کمک باروری (ART) کمک به رشد جنین انسان است، که معمولاً به دلیل مشکلات پزشکی ناشی از محدودیت‌های باروری انجام می‌شود. فناوری‌های غیر کمک‌باروری. فناوری‌های غیر کمک باروری (NART) می‌توانند انگیزه‌های پزشکی داشته باشند، اما عمدتاً با هدف گسترده‌تری برای ایجاد تنوع و گوناگونی در زندگی هدایت می‌شوند. اگرچه NARTها در
گوناگونی در زندگی هدایت می‌شوند. اگرچه NARTها در ابتدا توسط انسان‌ها طراحی می‌شوند، اما برای رسیدن به استقلال نسبی یا مطلق از انسان‌ها برنامه‌ریزی شده‌اند. جیمز لاولاک پیشنهاد کرد که چنین نوآوری‌هایی می‌توانند از انسان‌ها پیشی بگیرند. شبیه‌سازی مصنوعی. شبیه‌سازی فرآیندهای تولیدمثل سلولی است که در آن دو یا چند موجود زنده از نظر ژنتیکی یکسان، یا به صورت طبیعی یا مصنوعی ایجاد می‌شوند. شبیه‌سازی مصنوعی معمولاً شامل ویرایش کد ژنتیکی، انتقال هسته یاخته‌های تنی (سوماتیک) و زیست‌چاپ است. رحم مصنوعی غیر کمکی. رحم
و زیست‌چاپ است. رحم مصنوعی غیر کمکی. رحم مصنوعی غیر کمکی دستگاهی است که امکان بارداری خارج از بدن را فراهم می‌کند. در این روش، جنین در خارج از بدن موجود زنده (که معمولاً جنین را تا پایان بارداری حمل می‌کند) و بدون هیچ گونه کمک انسانی رشد می‌کند. این جنبه غیر کمکی، تفاوت اصلی بین فناوری رحم مصنوعی فعلی (AWT) در تحقیقات پزشکی مدرن است که هنوز به کمک انسان متکی است. با این فناوری فرضی غیر کمکی، از یک زیگوت یا سلول بنیادی برای ایجاد جنینی استفاده می‌شود که سپس توسط هوش مصنوعی در داخل محفظه‌ای متشکل از مواد
توسط هوش مصنوعی در داخل محفظه‌ای متشکل از مواد زیست‌سازگار رشد و نظارت می‌شود. هوش مصنوعی شرایط لازم برای رشد و شکوفایی جنین را حفظ می‌کند و برای کمک به جنین برای سازگاری با دنیای بیرون، زایمان طبیعی را تقلید می‌کند. بارداری خارج از بدن، که در فیلم علمی تخیلی ماتریکس به تصویر کشیده شده است، به سرعت در حال نزدیک شدن به واقعیت است. این نوع نوآوری نشان می‌دهد که رحم مهره‌داران تنها راه برای حمل انسان یا سایر اشکال مشابه زندگی نیست. تکثیر حرکتی. تکثیر خودکار بدون تقسیم سلولی (مثل میتوز و میوز) و رشد،
خودکار بدون تقسیم سلولی (مثل میتوز و میوز) و رشد، امکان‌پذیر است. زنوبات‌ها نمونه‌ای از این نوع تکثیر هستند. این موجودات کوچک، که با الهام از قورباغه پنجه‌دار آفریقایی نام‌گذاری شده‌اند، در واقع ربات‌های زیستی هستند که با هوش مصنوعی طراحی شده‌اند و می‌توانند با ترکیب سلول‌های قورباغه در یک محیط مایع، نسخه‌های بیشتری از خودشان را بسازند. اصطلاح «تکثیر حرکتی» معمولاً برای زیست‌مولکول‌ها (مثل DNA, RNA و پریون‌ها) و اشکال یاخته مصنوعی (مثل زنوبات‌ها) استفاده می‌شود. تکثیر سازنده ماشینی. تکثیر سازنده ماشینی
می‌شود. تکثیر سازنده ماشینی. تکثیر سازنده ماشینی شبیه تولید سنتی در کارخانه‌ها است، اما کاملاً خودکار انجام می‌شود. این نوع تکثیر، شکل کلی‌تری از تکثیر حرکتی است که لزوماً شامل اشکال زیست مولکولی یا سلولی نمی‌شود. این فناوری شامل اشکال غیر ارگانیک حیات مثل ربات‌ها، سایبورگ‌ها و هوش مصنوعی نیز می‌شود. نکته مهم در تکثیر سازنده این است که برخلاف تولیدمثل سلولی در طبیعت، نیازی به رشد ندارد. در طبیعت، سلول‌ها قبل از تقسیم شدن به دو سلول جدید، باید رشد کنند (مثل میتوز و میوز). اما در تکثیر سازنده، یک موجود
(مثل میتوز و میوز). اما در تکثیر سازنده، یک موجود غیرانسانی با استفاده از مواد خام موجود، نسخه‌های بیشتری از خود را می‌سازد، بدون اینکه نیازی به رشد داشته باشد. از نظر محاسباتی، تکثیر سازنده یک فرایند چند مرحله‌ای است که شامل الگوریتم‌هایی است که به ماشین‌ها یاد می‌دهند خودشان را بسازند و ممکن است شامل ماشین‌هایی باشد که منابع را جمع‌آوری می‌کنند. هر ماشین با یک «مغز» شبکه عصبی ساخته می‌شود که می‌تواند بر اساس داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کند، یاد بگیرد و سازگار شود. هدف این ماشین این است که به بهترین شکلی که
شود. هدف این ماشین این است که به بهترین شکلی که می‌تواند، نسخه‌های بیشتری از خودش تولید کند. این نوع تکثیر خودکار شامل مفهوم وراثت و یادگیری است، زیرا ماشین‌ها یک رونوشت دقیق از خود را از طریق طرحی که به آنها منتقل شده است، ایجاد می‌کنند. هر ماشین با گذشت زمان یادمی‌گیرد و در نرم‌افزار خود و طرح سخت‌افزاری ماشین‌های آینده تغییراتی ایجاد می‌کند. سپس این طرح اصلاح‌شده را به ماشین‌هایی که ایجاد می‌کند یا به ایجاد آنها کمک می‌کند، منتقل می‌کند. تقویت آگاهی. تقویت آگاهی موجود یک فناوری فرضی است که الهام‌بخش
تقویت آگاهی موجود یک فناوری فرضی است که الهام‌بخش چندین فیلم بوده است. تولیدمثل هوش مصنوعی در حال حاضر بخشی از یک پروژه انسانی نوآورانه است که شامل کد و تقویت آن کد می‌شود. به عبارت دیگر، تولیدمثل می‌تواند از اطلاعاتی که هوش مصنوعی در سراسر اینترنت جمع‌آوری کرده است، ناشی شود.
اونو اوتسو ؛ ۱۵۵۹–۱۵۶۸ – ۱۶۳۱) نقاش، خوشنویسی، موسیقی‌دان، شاعر واکا (شعر) اهل ژاپن بود.
میوکیو ؛ ۱۴۹۹ – ) همسر اصلی یا سی‌شیتسو موری موتوناری بود.
گوریو نو تسوبونه ; 1529 – ) دومین دختر موری موتوناری و میوکیو اهل ژاپن بود.
کوزوسو (; – ) یک زن اشرافی و ملازم در خدمت خاندان تویوتومی بود. او دختر کاوازو کاتسوهیگه، ملازم خاندان گامو بود. او یک افسر زن نخبه تحت فرماندهی کودای این و منشی ارشد تویوتومی هیده‌یوشی بود. او بعداً به عنوان رئیس بانوان ندیمه توکوگاوا هیده‌تادا خدمت کرد. کوزوسو "Kōzōsu" عنوان درباری او به عنوان یک ندیمه بود که نشان دهنده موقعیت برجسته او بود.
فناوری مغز () یا سامانه‌های خودآموز، گونه‌ای از فناوری است که از جدیدترین یافته‌های علوم اعصاب و کاشت مغزی استفاده می‌کند. این اصطلاح اولین بار توسط آزمایشگاه هوش مصنوعی در زوریخ سوئیس، در پروژه Roboy معرفی شد. فناوری مغز می‌تواند در ربات‌ها، سامانه‌های مدیریت دانش و هر برنامه دیگری با قابلیت یادگیری خودکار استفاده شود. به‌طور خاص، برنامه‌های فناوری مغز اجازه می‌دهند معماری یادگیری که اغلب به عنوان «نقشه‌های دانش» شناخته می‌شود، به تصویر کشیده شود. پژوهش و کاربردها. اولین نمونه‌های استفاده از واسط مغز و
و کاربردها. اولین نمونه‌های استفاده از واسط مغز و رایانه (BCI) در انسان‌ها و حیوانات در دهه ۱۹۶۰ اتفاق افتاد، زمانی که ویلیام گری والتر نشان داد که می‌توان از سیگنال‌های نوار مغزی (EEG) ثبت‌شده از مغز انسان برای کنترل یک پروژکتور اسلاید استفاده کرد. بلافاصله پس از آن، ژاک جی. ویدال در سال ۱۹۷۱ اصطلاح واسط مغز و رایانه (BCI) را ابداع کرد. آژانس پروژه‌های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی (DARPA) برای اولین بار شروع به تأمین مالی تحقیقات واسط مغز و رایانه کرد و از آن زمان تاکنون چندین پروژه BCI را تأمین مالی کرده است.
تاکنون چندین پروژه BCI را تأمین مالی کرده است. پیش‌بینی می‌شود که این بازار تا سال ۲۰۲۲ به ارزش ۱٫۷۲ میلیارد دلار برسد. واسط‌های مغز و رایانه فعالیت مغز را ثبت می‌کنند، اطلاعات را از بدن منتقل می‌کنند، داده‌ها را از طریق الگوریتم‌ها پردازش می‌کنند و آنها را به سیگنال‌های کنترلی تبدیل می‌کنند. در سال ۲۰۱۲، یک مطالعه برجسته در مجله Nature نشان داد که دو نفر مبتلا به فلج چهار اندام هنگامی که به سیستم واسط عصبی BrainGate متصل شدند، قادر به کنترل بازوهای روباتیک از طریق فکر بودند. این دو شرکت‌کننده توانستند به
از طریق فکر بودند. این دو شرکت‌کننده توانستند به اشیاء در فضای سه‌بعدی برسند و آنها را بگیرند و یکی از شرکت‌کنندگان از این سامانه برای اولین بار پس از فلج شدن نزدیک به ۱۵ سال قبل، برای خودش قهوه سرو کرد. در اکتبر ۲۰۲۰، دو بیمار توانستند به صورت بی‌سیم یک سیستم عامل را برای پیامک، ایمیل، خرید و بانکداری با استفاده از تفکر مستقیم از طریق رابط مغز و رایانه Stentrode کنترل کنند. این اولین باری بود که یک رابط مغز و رایانه از طریق رگ‌های خونی بیمار کاشته می‌شد و نیاز به جراحی مغز باز را برطرف می‌کرد. در حال حاضر
به جراحی مغز باز را برطرف می‌کرد. در حال حاضر گروه‌های مختلفی در حال بررسی دستگاه‌های آزمایشی با استفاده از رابط‌های مغز و رایانه هستند که پتانسیل تغییر اساسی در شیوه زندگی بیماران مبتلا به فلج و طیف وسیعی از اختلالات عصبی را دارند. این گروه‌ها شامل ایلان ماسک، فیس بوک، و دانشگاه کالیفرنیا در سانفرانسیسکو می‌شوند. این سامانه‌ها همچنین به عنوان یک دستگاه تعدیل عصبی در حال بررسی هستند و در نهایت ممکن است به تشخیص و درمان طیف وسیعی از بیماری‌های مغز، مانند صرع و بیماری پارکینسون کمک کنند.
برون‌سپاری اخلاقی () به معنای واگذاری مسئولیت تصمیم‌گیری‌های اخلاقی به نهادهای بیرونی، اغلب الگوریتم‌ها، است. این اصطلاح اغلب در بحث‌های علوم رایانه و انصاف الگوریتمی استفاده می‌شود، اما می‌تواند در هر موقعیتی که فردی برای رفع مسئولیت از خود به عوامل بیرونی متوسل می‌شود، صدق کند. در این زمینه، برون‌سپاری اخلاقی به‌طور خاص به تمایل جامعه برای سرزنش فناوری به جای سازندگان یا کاربران آن، برای هر گونه آسیبی که ممکن است ایجاد کند، اشاره دارد. تعریف. اصطلاح «برون‌سپاری اخلاقی» اولین بار توسط دکتر رومن چادهوری،
اخلاقی» اولین بار توسط دکتر رومن چادهوری، دانشمند داده که به همپوشانی بین هوش مصنوعی و مسائل اجتماعی می‌پردازد، ابداع شد. چادهوری از این اصطلاح برای توصیف ترس‌های فزاینده از به اصطلاح «انقلاب صنعتی چهارم» پس از ظهور هوش مصنوعی استفاده کرد. برون‌سپاری اخلاقی اغلب توسط اصحاب فناوری برای شانه خالی کردن از سهم خود در ساخت محصولات توهین‌آمیز به کار می‌رود. چادهوری در سخنرانی TED خود مثالی از یک سازنده می‌زند که با این جمله که «من فقط کارم را انجام می‌دادم» کار خود را توجیه می‌کند. این نمونه‌ای از برون‌سپاری
خود را توجیه می‌کند. این نمونه‌ای از برون‌سپاری اخلاقی و عدم پذیرش مسئولیت عواقب کار است. وقتی صحبت از هوش مصنوعی می‌شود، برون‌سپاری اخلاقی به سازندگان اجازه می‌دهد تا تصمیم بگیرند چه زمانی ماشین انسان است و چه زمانی یک رایانه - و تقصیر و مسئولیت مشکلات اخلاقی را از دوش دست‌اندرکاران فناوری به دوش فناوری می‌اندازد. گفت‌وگوها پیرامون هوش مصنوعی و تعصب و تأثیرات آن نیازمند پاسخگویی برای ایجاد تغییر است. اگر سازندگان این سامانه‌های مغرضانه از برون‌سپاری اخلاقی برای اجتناب از هرگونه مسئولیت در قبال این موضوع
برای اجتناب از هرگونه مسئولیت در قبال این موضوع استفاده کنند، مقابله با آنها دشوار است. یکی از نمونه‌های برون‌سپاری اخلاقی، خشم نسبت به ماشین‌ها به خاطر «گرفتن شغل از انسان‌ها» به جای شرکت‌هایی است که در وهله اول از آن فناوری استفاده می‌کنند و مشاغل را به خطر می‌اندازند. اصطلاح «برون‌سپاری اخلاقی» به مفهوم برون‌سپاری یا استفاده از یک عملیات خارجی برای تکمیل کارهای خاص برای سازمان دیگر اشاره دارد. در مورد برون‌سپاری اخلاقی، کار حل معضلات اخلاقی یا تصمیم‌گیری بر اساس یک آیین‌نامه اخلاقی قرار است توسط یک نهاد
بر اساس یک آیین‌نامه اخلاقی قرار است توسط یک نهاد دیگر انجام شود. کاربردهای دنیای واقعی. در زمینه پزشکی، هوش مصنوعی به‌طور فزاینده‌ای در فرآیندهای تصمیم‌گیری در مورد اینکه کدام بیماران را درمان کنند و چگونه آنها را درمان کنند، درگیر می‌شود. مسئولیت پزشک در تصمیم‌گیری آگاهانه در مورد آنچه برای بیمارانش بهترین است، به یک الگوریتم واگذار می‌شود. همدلی نیز به عنوان بخش مهمی از عمل پزشکی ذکر شده است. جنبه‌ای که به‌طور واضح در هوش مصنوعی وجود ندارد. این شکل از برون‌سپاری اخلاقی یک نگرانی عمده در جامعه پزشکی است.
اخلاقی یک نگرانی عمده در جامعه پزشکی است. برون‌سپاری اخلاقی در زمینه‌های مختلفی مطرح می‌شود، از جمله در مورد خودروهای خودران. برای مثال، اگر نوجوانان دردسرسازی بخواهند با آسیب زدن به خودروی خودران، باعث انحراف و سقوط آن از صخره شوند، چه باید کرد؟ تصمیم‌گیری در این مورد به الگوریتم‌های تعریف‌شده در خودرو بستگی دارد. در صورت بروز حادثه، ممکن است مسئولیت به خودروی خودران نسبت داده شود، نه به سازندگان آن که این الگوریتم‌ها را نوشته‌اند. همچنین در مورد الگوریتم‌های پلیس پیش‌بینی‌کننده نیز برون‌سپاری اخلاقی مطرح
پلیس پیش‌بینی‌کننده نیز برون‌سپاری اخلاقی مطرح است. این الگوریتم‌ها نگرانی‌های اخلاقی زیادی را به همراه دارند زیرا باعث افزایش نظارت پلیس بر جوامع کم‌درآمد و اقلیت می‌شوند. در این مورد، تقصیر این حلقه معیوب به الگوریتم و داده‌های ورودی آن نسبت داده می‌شود، نه به کاربران و سازندگان فناوری. خارج از فناوری. مذهب. برون‌سپاری اخلاقی در مذهب هم دیده می‌شود، جایی که افراد برای توجیه تبعیض یا آسیب به دیگران به دین متوسل می‌شوند. فیل زاکرمن، جامعه‌شناس، این تصور رایج که اخلاق از جانب خدا می‌آید را رد می‌کند و معتقد
که اخلاق از جانب خدا می‌آید را رد می‌کند و معتقد است که در بسیاری موارد، افراد اعتقادات و نظرات شخصی خود را به دین نسبت می‌دهند تا مسئولیت آنها را نپذیرند. این موضوع در اعتقادات سیاسی، پزشکی و حتی در موارد شدیدتر، بهانه‌ای برای خشونت دیده می‌شود. تولید. برون‌سپاری اخلاقی در دنیای تجارت نیز وجود دارد. برخی شرکت‌ها برای فرار از قوانین سختگیرانه زیست‌محیطی در کشورهای خود، فرایند تولید را به کشورهای دیگر با قوانین سهل‌گیرانه‌تر منتقل می‌کنند. در این موارد، پیامدهای آلودگی بیشتر به قوانین سست آن کشورها نسبت
آلودگی بیشتر به قوانین سست آن کشورها نسبت داده می‌شود، نه به خود شرکت‌ها. رومن چادهوری. رومن چادهوری صدای برجسته‌ای در بحث‌های مربوط به تلاقی اخلاق و هوش مصنوعی دارد. ایده‌های او در رسانه‌های معتبری مانند آتلانتیک، فوربز، MIT Technology Review و هاروارد بیزینس ریویو مطرح شده است.
زیست مصنوعی کوانتومی () به معنای استفاده از الگوریتم‌های کوانتومی برای شبیه‌سازی رفتارهای زیستی است. رایانه‌های کوانتومی می‌توانند پیشرفت‌های زیادی در فرآیندهایی که در رایانه‌های کلاسیک انجام می‌شود، ایجاد کنند، از جمله در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی. برنامه‌های هوش مصنوعی اغلب با الهام از ایده تقلید از مغز انسان از طریق زیست‌تقلید (تقلید از طبیعت) ساخته می‌شوند. این کار تا حدی در رایانه‌های کلاسیک (با استفاده از شبکه‌های عصبی) انجام شده است، اما رایانه‌های کوانتومی مزایای زیادی در شبیه‌سازی زیست
کوانتومی مزایای زیادی در شبیه‌سازی زیست مصنوعی دارند. زیست مصنوعی و هوش مصنوعی بسیار شبیه به هم هستند، با این تفاوت جزئی که هدف از مطالعه زیست مصنوعی درک بهتر موجودات زنده است، در حالی که هدف هوش مصنوعی ایجاد موجودات هوشمند است. در سال ۲۰۱۶، آلوارز-رودریگز و همکارانش پیشنهادی برای یک الگوریتم زیست مصنوعی کوانتومی ارائه کردند که قادر به شبیه‌سازی زیست و فرگشت داروینی بود. در سال ۲۰۱۸، همین تیم تحقیقاتی این الگوریتم را بر روی رایانه کوانتومی IBM ibmqx4 اجرا کردند و به نتایج امیدوارکننده‌ای دست یافتند. این
کردند و به نتایج امیدوارکننده‌ای دست یافتند. این نتایج به‌طور دقیق سامانه‌ای را شبیه‌سازی کرد که قابلیت تکثیر خود در مقیاس کوانتومی را داشت. زیست مصنوعی در رایانه‌های کوانتومی. پیشرفت روزافزون رایانه‌های کوانتومی، پژوهندگان را به توسعه الگوریتم‌های کوانتومی برای شبیه‌سازی فرآیندهای زیست سوق داده است. محققان یک الگوریتم کوانتومی طراحی کرده‌اند که می‌تواند فرگشت داروینی را به‌طور دقیق شبیه‌سازی کند. از آنجایی که شبیه‌سازی کامل زیست مصنوعی روی رایانه‌های کوانتومی تنها توسط یک گروه به واقعیت پیوسته است، این
تنها توسط یک گروه به واقعیت پیوسته است، این بخش بر روی پیاده‌سازی توسط آلوارز-رودریگز، سانز، لوماتا، و سولانو روی یک رایانه کوانتومی آی‌بی‌ام تمرکز خواهد کرد. افراد به صورت دو کیوبیت در نظر گرفته شدند، یکی نشان‌دهنده ژنوتیپ فرد و دیگری نشان‌دهنده فنوتیپ. ژنوتیپ برای انتقال اطلاعات ژنتیکی از نسلی به نسل دیگر کپی می‌شود و فنوتیپ به اطلاعات ژنتیکی و همچنین تعاملات فرد با محیط خود بستگی دارد. به منظور راه‌اندازی سامانه، حالت ژنوتیپ با چرخش یک حالت کمکی (formula_1) نمونه‌سازی می‌شود. محیط یک شبکه فضایی دوبعدی
نمونه‌سازی می‌شود. محیط یک شبکه فضایی دوبعدی است که توسط افراد و حالت‌های کمکی اشغال شده است. محیط به یاخته‌هایی تقسیم می‌شود که می‌توانند یک یا چند نفر را در خود جای دهند. افراد در سراسر شبکه حرکت می‌کنند و یاخته‌ها را به‌طور تصادفی اشغال می‌کنند. وقتی دو یا چند نفر یک سلول را اشغال می‌کنند، با یکدیگر تعامل دارند. تکثیر خودکار. توانایی تکثیر خود برای شبیه‌سازی زنده‌بودن بسیار مهم است. تکثیر خود زمانی اتفاق می‌افتد که ژنوتیپ یک فرد با یک حالت کمکی تعامل می‌کند و یک ژنوتیپ برای یک فرد جدید ایجاد می‌کند. این
و یک ژنوتیپ برای یک فرد جدید ایجاد می‌کند. این ژنوتیپ با یک حالت کمکی متفاوت تعامل می‌کند تا فنوتیپ را ایجاد کند. در طول این تعامل، می‌خواهیم مقداری اطلاعات در مورد حالت اولیه را در حالت کمکی کپی کنیم، اما طبق قضیه عدم شبیه‌سازی، کپی کردن یک حالت کوانتومی ناشناخته دلخواه غیرممکن است. با این حال، فیزیکدانان روش‌های مختلفی را برای شبیه‌سازی کوانتومی استخراج کرده‌اند که نیازی به کپی دقیق یک حالت ناشناخته ندارد. روشی که توسط آلوارز-رودریگز و همکاران پیاده‌سازی شده است. روشی است که شامل شبیه‌سازی مقدار مورد
شده است. روشی است که شامل شبیه‌سازی مقدار مورد انتظار برخی از مشاهدات است. برای یک واحد formula_2 که مقدار انتظار برخی از مجموعه‌های قابل مشاهده formula_3 را از حالت formula_4 در یک حالت خالی کپی می‌کند formula_5، دستگاه شبیه‌سازی توسط هر formula_6 تعریف می‌شود.[۵] که موارد زیر را برآورده می‌کنند: formula_7 formula_8 در اینجا formula_9 میانگین مقدار قابل مشاهده در formula_4 قبل از شبیه‌سازی، formula_11 میانگین مقدار قابل مشاهده در formula_4 بعد از شبیه‌سازی و formula_13 مقدار میانگین قابل مشاهده در
و formula_13 مقدار میانگین قابل مشاهده در formula_5 بعد از شبیه‌سازی است. توجه داشته باشید که دستگاه شبیه‌سازی به formula_4 وابسته نیست زیرا می‌خواهیم بتوانیم انتظار مشاهدات را برای هر حالت اولیه شبیه‌سازی کنیم. مهم است که توجه داشته باشید که شبیه‌سازی مقدار میانگین مشاهده، اطلاعات بیشتری نسبت به آنچه که به‌طور کلاسیک مجاز است منتقل می‌کند.[۵] محاسبه مقدار میانگین به‌طور طبیعی به صورت زیر تعریف می‌شود: formula_16, formula_17, formula_18 که در آن formula_19 ساده‌ترین دستگاه شبیه‌سازی، مقدار مورد انتظار
ساده‌ترین دستگاه شبیه‌سازی، مقدار مورد انتظار formula_20 را در حالت دلخواه formula_21 به formula_22 با استفاده از formula_23 شبیه‌سازی می‌کند. این دستگاه شبیه‌سازی است که برای تکثیر خود توسط آلوارز-رودریگز و همکاران پیاده‌سازی شده است. فرایند تکثیر خود به وضوح فقط نیاز به تعامل بین دو کیوبیت دارد، بنابراین این دستگاه شبیه‌سازی تنها دستگاه مورد نیاز برای تکثیر خود است. تعاملات. هنگامی که دو فرد فضای یکسانی را در شبکه محیطی اشغال می‌کنند، بین آنها تعامل رخ می‌دهد. وجود تعاملات بین افراد مزیتی برای افراد با
وجود تعاملات بین افراد مزیتی برای افراد با طول عمر کوتاه‌تر فراهم می‌کند. هنگامی که دو فرد با هم تعامل دارند، ممکن است تبادل اطلاعات بین دو فنوتیپ بر اساس مقادیر موجود آنها رخ دهد یا ندهد. وقتی کیوبیت‌های کنترلی (ژنوتیپ‌ها) هر دو فرد یکسان باشد، هیچ اطلاعاتی رد و بدل نمی‌شود. هنگامی که کیوبیت‌های کنترل متفاوت هستند، کیوبیت‌های هدف (فنوتیپ) بین دو فرد مبادله می‌شوند. این روش یک پویایی شکارچی-شکار در حال تغییر مداوم در شبیه‌سازی ایجاد می‌کند؛ بنابراین، کیوبیت‌های با عمر طولانی، با آرایش ژنتیکی بزرگتر در
با عمر طولانی، با آرایش ژنتیکی بزرگتر در شبیه‌سازی، در معرض خطر هستند. از آنجایی که اطلاعات فقط هنگام تعامل با فردی با ساختار ژنتیکی متفاوت مبادله می‌شود، جمعیت کوتاه مدت دارای مزیت است. جهش. جهش‌ها در دنیای مصنوعی با احتمال محدود وجود دارند، معادل وقوع آنها در دنیای واقعی. دو راه برای جهش فرد وجود دارد: از طریق چرخش‌های تصادفی تک کیوبیتی و با خطا در فرایند تکثیر خود. دو عملگر مختلف وجود دارد که بر روی فرد عمل می‌کنند و باعث جهش می‌شوند. عملیات M باعث جهش خود به خود در فرد می‌شود و یک کیوبیت را با پارامتر
به خود در فرد می‌شود و یک کیوبیت را با پارامتر θ می‌چرخاند. پارامتر θ برای هر جهش تصادفی است که تنوع زیستی را در محیط مصنوعی ایجاد می‌کند. عملیات M یک ماتریس واحد است که می‌توان آن را به صورت زیر توصیف کرد: formula_24 راه ممکن دیگر برای وقوع جهش‌ها به دلیل خطا در فرایند تکثیر است. با توجه به قضیه عدم شبیه‌سازی، ایجاد نسخه‌های کامل از سامانه‌هایی که در ابتدا در حالت‌های کوانتومی ناشناخته هستند، غیرممکن است. با این حال، ماشین‌های شبیه‌سازی کوانتومی امکان ایجاد رونوشت‌های ناقص از حالت‌های کوانتومی را فراهم
رونوشت‌های ناقص از حالت‌های کوانتومی را فراهم می‌کنند، به عبارت دیگر، این فرایند درجه‌ای از خطا را ایجاد می‌کند. خطایی که در ماشین‌های شبیه‌سازی کوانتومی فعلی وجود دارد، علت اصلی نوع دوم جهش‌ها در آزمایش زیست مصنوعی است. عملیات شبیه‌سازی ناقص را می‌توان به صورت زیر مشاهده کرد: formula_25 این دو نوع جهش به‌طور متفاوتی بر فرد تأثیر می‌گذارند. در حالی که عملیات M خود به خود بر فنوتیپ فرد تأثیر نمی‌گذارد، جهش خطای تکثیر خود، U، هم ژنوتیپ فرد و هم طول عمر مرتبط با آن را تغییر می‌دهد. وجود جهش در آزمایش زیست
با آن را تغییر می‌دهد. وجود جهش در آزمایش زیست مصنوعی کوانتومی برای ایجاد تصادفی بودن و تنوع زیستی حیاتی است. گنجاندن جهش‌ها به افزایش دقت الگوریتم کوانتومی کمک می‌کند. مرگ. در لحظه ایجاد فرد (زمانی که ژنوتیپ در فنوتیپ کپی می‌شود)، فنوتیپ با محیط تعامل می‌کند. با گذشت زمان، تعامل فرد با محیط، پیری را شبیه‌سازی می‌کند که در نهایت منجر به مرگ فرد می‌شود. مرگ یک فرد زمانی اتفاق می‌افتد که مقدار مورد انتظار formula_26 در فنوتیپ در فاصله formula_27 از ۱ باشد، یا معادل آن، زمانی که formula_28 باشد. لینبلادیان
یا معادل آن، زمانی که formula_28 باشد. لینبلادیان تعامل فرد با محیط را توصیف می‌کند: formula_29 با formula_30 و بدون formula_31. [۱] این تعامل باعث می‌شود که فنوتیپ به‌طور تصاعدی در طول زمان تحلیل رود. با این حال، ماده ژنتیکی موجود در ژنوتیپ از بین نمی‌رود که اجازه می‌دهد ژن‌ها به نسل‌های بعدی منتقل شوند. با توجه به حالت اولیه ژنوتیپ: formula_32 مقادیر مورد انتظار ژنوتیپ و فنوتیپ را می‌توان به صورت زیر توصیف کرد: formula_33,formula_34. که در آن 'a' نشان دهنده یک پارامتر ژنتیکی واحد است. از این معادله،
دهنده یک پارامتر ژنتیکی واحد است. از این معادله، می‌توان دریافت که با افزایش 'a'، امید به زندگی کاهش می‌یابد. به‌طور معادل، هر چه حالت اولیه به formula_35 نزدیکتر باشد، امید به زندگی فرد بیشتر می‌شود. وقتی formula_36، فرد مرده در نظر گرفته می‌شود، فنوتیپ به عنوان حالت کمکی برای یک فرد جدید استفاده می‌شود؛ بنابراین، چرخه ادامه می‌یابد و فرایند خودپایدار می‌شود.
تترای پادشاهی یا تترای سلطنتی گونه ای از خانواده تتراسانان و بومی کشور برزیل است که در شاخه‌های رودخانه آریپوانا یافت می‌شود. این گونه زمانی تنها عضو از این جنس بود. نام این ماهی به افتخار Warwick Estevam Kerr (1922-2018)، مهندس کشاورزی، ژنتیک، حشره‌شناس و مدیر برزیلی (INPA) نام گذاری شده است. بوم‌شناسی. "تترا سلطنتی" در آبهای آفتابی و دارای جریان رودخانه جنگلی کوئیمادا، شاخه‌ای از رودخانه آریپوآنا کشف شد. در زیستگاه طبیعی خود در آب‌های بسیار سبک و کمی اسیدی با درجه پی‌اچ (pH) بین ۶٫۰ تا ۶٫۸ زندگی می‌کند.
با درجه پی‌اچ (pH) بین ۶٫۰ تا ۶٫۸ زندگی می‌کند. "این تترا" گونه‌ای بسیار فعال و جسور است و عمدتاً از حشراتی که روی سطح آب افتاده‌اند تغذیه می‌کند. در اسارت. این ماهی به عنوان یک ماهی آکواریومی محبوب نگهداری می‌شود و در تجارت آکواریوم با نام‌های رایج تترای سلطنتی آبی، تترای شاهنشاه بنفش، تترای شاهنشاه، تترای شاهنشاه سیاه فروخته می‌شود. این گونه نباید با تترای شاهنشاه دارای ظاهری مشابه و نام‌های رایجی و مشابهی هستند، اشتباه گرفته شود. تترای سلطنتی در آکواریوم با ماهی‌هایی مشابه از لحاظ اندازه سازگاری خوبی