まえがき

1章　ALifeとは
1.1 科学としての生命の定義
1.2 人工生命は実験数学である
1.3 生命の計算
1.3.1 生命に必要な計算
1.3.2 センサーから運動へのマッピング
1.4 サイバネティクスから人工生命へ

2章　生命のパターンを作る
2.1 自己組織化する自然界のパターン
2.2 生成パターンモデル
2.2.1 チューリングパターン
2.2.2 Gray-Scottモデル
2.2.3 さまざまなパターン
2.2.4 セルラー・オートマトン
2.3 現実世界の計算

3章　個と自己複製.
3.1 個の創発
3.1.1 SCLモデル
3.1.2 SCLモデルの実装
3.1.3 フォン・ノイマンの自己複製オートマトン
3.2 ノイズに強い自己複製
3.2.1 Gray-Scottモデルの化学反応系
3.2.2 実機の自己複製機
3.3 自己複製と進化
3.3.1 「テープとマシン」モデル
3.3.2 コアネットワーク

4章　生命としての群れ
4.1 創発現象
4.2 ボイドモデル
4.3 創発と生命の進化プロセス
4.4 ネットワークとしての創発
4.4.1 ウェブサービスの集団知
4.4.2 創発を作り出すメカニズム

5章　身体性を獲得する
5.1 サブサンプション・アーキテクチャ
5.1.1 ブライテンベルク・ビークル
5.1.2 ブルックスの並列化アプローチ
5.1.3 層を重ねるシミュレーション
5.1.4 身体の物理的特性
5.2 身体化された認知
5.2.1 身体と脳の共進化
5.2.2 ソフトロボット

6章　個体の動きが進化する
6.1 進化と自己複製
6.1.1 適応度地形と進化
6.1.2 「囚人のジレンマゲーム」の進化
6.2 オープンエンドな進化
6.3 人工進化
6.4　 ALife の進化モデル
6.4.1 エージェントモデル
6.4.2　エージェントを進化させる
6.4.3 次世代に残す遺伝子を作る
6.5　多様性原理とALife の展望

7章　ダンスとしての相互作用
7.1　内部状態とアトラクター
7.2　コンピュータによる「学習」
7.3　予測に基づく相互作用の学習
7.3.1 RNNを用いた実験
7.3.2 相互作用を見るゲーム（CDR）
7.3.3 トレヴァーセンの実験
7.4 他者性
7.4.1 相互作用のシミュレーション
7.4.2 安定性と不安定性の共存

8章　意識の未来
8.1　意識のボトルネック
8.2 リベットの実験
8.3　ロボットへの実装
8.4 意識′状態を持ったロボット
8.5　意識を持つエージェント

付録　本書で使用しているオリジナルライブラリ
参考文献
索引