Fysikere viser, hvordan livløse partikler kan blive 'livslignende' ved at skifte adfærd

Fysikere ved University of Cambridge har demonstreret, hvordan livløse partikler kan udvise livlignende adfærd, såsom selvorganisering og tilpasning, ved blot at skifte mellem to forskellige tilstande. Denne opdagelse, offentliggjort i dag i tidsskriftet Nature Physics, kan have konsekvenser for forståelsen af ​​livets oprindelse og udviklingen af ​​kunstig intelligens.

Forskerne brugte computersimuleringer til at modellere adfærden af ​​et system af partikler, der var i stand til at skifte mellem to forskellige tilstande, som de kaldte "aktive" og "passive". Når partiklerne var i aktiv tilstand, var de i stand til at bevæge sig rundt og interagere med hinanden, mens de, når de var i passiv tilstand, var immobile og interagerede ikke med hinanden.

Forskerne fandt ud af, at systemet af partikler var i stand til selv at organisere sig i en række forskellige strukturer, afhængigt af forholdet mellem aktive og passive partikler. For eksempel, når størstedelen af ​​partiklerne var aktive, dannede systemet en tæt klynge, mens når størstedelen af ​​partiklerne var passive, dannede systemet en mere diffus sky.

Forskerne fandt også ud af, at systemet af partikler var i stand til at tilpasse sig sit miljø. For eksempel, når systemet blev placeret i et begrænset rum, var partiklerne i stand til at selvorganisere sig i en struktur, der maksimerede udnyttelsen af ​​det tilgængelige rum.

Disse resultater tyder på, at livlignende adfærd kan opstå fra simple fysiske interaktioner uden behov for nogen form for biologiske eller kemiske processer. Dette kunne have betydning for forståelsen af ​​livets oprindelse, da det antyder, at de første levende organismer kan være opstået fra ikke-levende partikler, der var i stand til selv at organisere sig og tilpasse sig deres miljø.

Fundene kan også have betydning for udviklingen af ​​kunstig intelligens, da de antyder, at det er muligt at skabe kunstige systemer, der er i stand til selvorganisering og tilpasning. Dette kan føre til udviklingen af ​​nye typer kunstig intelligens, der er mere fleksible og tilpasningsdygtige end traditionelle AI-systemer.