AI首次自主發(fā)現(xiàn)人工生命!2024年即將結(jié)束時,AI領(lǐng)域再次帶來驚喜,,這次是通過自動發(fā)現(xiàn)新的人工生命形式,。8月,Transformer論文作者之一Llion Jones與前谷歌研究人員David Ha共同創(chuàng)立了人工智能公司Sakana AI,推出了“世界上第一個用于自動化科學(xué)研究和開放式發(fā)現(xiàn)的AI系統(tǒng)”,即人工智能科學(xué)家(AI Scientist)。
現(xiàn)在,,他們又推出了另一項重要成果:使用基礎(chǔ)模型搜索人工生命的系統(tǒng)ASAL。人工生命聽起來很科幻,,但其定義并不復(fù)雜,,指的是被制造出來的生命。數(shù)學(xué)家約翰·何頓·康威在1970年提出的“生命游戲”便是一種模擬人工生命系統(tǒng),,其中定義的規(guī)則可讓“細胞”像生命體一樣運作,。研究人工生命的核心理念不僅在于了解已知的生命,還在于探索可能存在的生命,。這一研究還有望改變和加速AI的進步,,團隊表示通過利用AI加速人工生命的發(fā)現(xiàn),可以加深對涌現(xiàn),、進化和智能的理解,,啟發(fā)下一代AI系統(tǒng)。
該研究發(fā)布后引發(fā)了廣泛關(guān)注和討論。知名博主Aran Komatsuzaki認為這是視覺語言模型在人工生命中的首次應(yīng)用,,能夠跨基質(zhì)發(fā)現(xiàn)多樣性,、全新的模擬生命。目前,,人工生命研究主要通過計算模擬進行,,這需要搜索并描繪整個可能的模擬空間。然而,,缺乏一種系統(tǒng)的方法來搜索所有可能的模擬配置一直是該領(lǐng)域的障礙。簡單組件的大規(guī)模相互作用可能會產(chǎn)生復(fù)雜的涌現(xiàn)現(xiàn)象,,這些現(xiàn)象難以預(yù)測,。因此,研究者往往只能設(shè)計出簡單的模擬,,限制了意外發(fā)現(xiàn)的可能性,。
Sakana AI的ASAL系統(tǒng)提供了一種新的方法,通過三種不同的方式識別所需的人工生命模擬:監(jiān)督式目標,、開放式搜索和闡明,。監(jiān)督式目標旨在找到能產(chǎn)生指定事件或事件序列的模擬;開放式搜索則尋找隨時間不斷提供新變化的模擬,;闡明則搜索一組相關(guān)的多樣化模擬,,展現(xiàn)非常陌生的世界。研究者基于Boids,、粒子生命,、生命游戲等多種人工生命基質(zhì)展示了這種新方法的有效性,發(fā)現(xiàn)了以前從未見過的生命形式,,并擴展了人工生命中涌現(xiàn)結(jié)構(gòu)的邊界,。
實驗結(jié)果顯示,ASAL在不同基質(zhì)上均表現(xiàn)出色,。例如,,在類生命元胞自動機中,ASAL找到了最開放的元胞自動機,,這些自動機表現(xiàn)出了處于混沌邊緣的非平凡動態(tài)模式,。此外,ASAL還能夠量化以前只能定性分析的現(xiàn)象,,如通過測量中間模擬的最終狀態(tài)與兩個原始模擬的CLIP相似性來支持定性觀察,。
這項研究為人工生命領(lǐng)域帶來了新的視角和工具,有望推動該領(lǐng)域的進一步發(fā)展,。
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