This paper presents a unifying framework for the study of artificial life, intelIigence and reality. By providing this framework we can give a clear and concise introduction to the fundamental arguments of all three artificial sciences and facilitate the translation of arguments from any one domain to the other two. The framework is based on a variant of functionalism that does not exclude the role of the observer.

Systematisch aufgebaute und am Alltagsleben orientierte Einführung in die philosophischen Einzeldisziplinen. Im Anhang ein Abriss der Philosophiegeschichte und ein Lexikon philosophischer Begriffe und Personen.

This paper presents a unifying framework for the study of artificial life, intelIigence and reality. By providing this framework we can give a clear and concise introduction to the fundamental arguments of all three artificial sciences and facilitate the translation of arguments from any one domain to the other two. The framework is based on a variant of functionalism that does not exclude the role of the observer.

Die Meisterwerke der Moralistik haben Millionen von Menschen als philosophische Lebensbegleiter gedient. Doch worum geht es in der Moralistik eigentlich? 0Die Moralistik befasst sich mit der Natur des Menschen und mit Möglichkeiten kluger, individueller Selbstbehauptung. Sie führt die antiken Ansätze einer philosophischen Klugheitslehre fort und besetzt damit einen in der neuzeitlichen Ethik vernachlässigten Teil der praktischen Philosophie. Ihre Meisterwerke vermitteln uns Menschenkenntnis und soziale Orientierung und stehen uns auf dem Weg eines gelingenden Lebens beratend zur Seite. In ihnen liegt der (...) Ursprung der modernen Philosophie der Lebenskunst. Das Buch stellt sowohl die Entwicklung der Moralistik als auch ihr philosophisches Anliegen anschaulich und gut lesbar dar. (shrink)

This paper is about representations for Artificial Intelligence systems. All of the results described in it involve engineering the representation to make AI systems more effective. The main AI techniques studied here are varieties of search: path-finding in graphs, and probablilistic searching via simulated annealing and genetic algorithms. The main results are empirical findings about the granularity of representation in implementations of genetic algorithms. We conclude by proposing a new algorithm, called “Long-Term Evolution,” which is a genetic algorithm running on (...) an evolving problem description. We see this as modelling the evolution of a species from simpler (more coarsely described— fewer genes) types of organisms to more complex ones. The results, which are reported here of our experiments with the algorithm make it seem a promising optimisation technique. (shrink)