🔄 Article mis à jour le 20 July 2024
Des Chercheurs de Google Ont Simulé la Création d’une Vie Numérique
Des chercheurs de Google ont créé une « soupe numérique » de données aléatoires simples. Après des millions de générations, ces données se sont combinées pour former du code plus complexe capable de s’autorépliquer, suggérant que la création d’une vie numérique pourrait ressembler à celle de la vie biologique.
Une créature numérique autoréplicative
Pour stocker des fichiers, de la musique ou des vidéos, la plupart d’entre nous utilisent..
Sur Terre, la vie trouve toujours un moyen de se développer, et il semblerait qu’il en soit de même pour le code informatique. C’est la conclusion d’une étude menée par des chercheurs de Google. En laissant un ensemble de données aléatoires évoluer sur plusieurs millions de générations, ils ont observé le développement de formes de « vie » numériques capables de s’autorépliquer.
Vie numérique à l’état sauvage
Et si les IA apprenaient à vivre « à l’état sauvage » ? L’hypothèse est peut-être moins folle qu’il n’y paraît. © Futura
Les chercheurs espèrent que cette étude pourra contribuer à comprendre les voies menant à l’origine de la vie. La simulation s’est basée sur une soupe numérique primitive utilisant un langage de programmation appelé Brainfuck, qui n’autorise que deux opérations mathématiques : l’addition et la soustraction d’une unité.
L’équipe a modifié le code pour permettre uniquement aux données aléatoires d’interagir librement, similaires à des molécules. Ces données pouvaient exécuter leur propre code et « interagir » entre elles de manière autonome, sans aucune règle ou impulsion externe. Après plusieurs millions de générations, des éléments plus complexes sont apparus et se sont autorépliqués.
Implications et perspectives
Bien que l’on ne puisse pas vraiment parler de vie, cette autoréplication auto-générée montre que le code a trouvé des solutions pour se complexifier, un peu comme des organismes qui se créent de manière autonome. Les chercheurs de Google estiment qu’une puissance de calcul plus importante permettrait d’obtenir des résultats encore plus avancés et complexes dans l’autoréplication numérique.
FUTURA SCIENCES
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