声明：本文来自于微信公众号机器之心，授权站长之家转载发布。
2024临近尾声，AI又给了所有人一个大惊喜，这次可以用来自动发现新的人工生命形式了。
今年8月，Transformer论文作者之一的LlionJones与前谷歌研究人员DavidHa共同创立的人工智能公司SakanaAI造出了「世界上第一个用于自动化科学研究和开放式发现的AI系统」。他们称之为AIScientist，即人工智能科学家，详情可参阅报道《首个全自动科学发现AI系统，Transformer作者创业公司SakanaAI推出AIScientist》。
而现在，他们又拿出了另一项震撼性的重磅研究成果:使用基础模型搜索人工生命的系统ASAL。
人工生命（ArtificialLife），听起来很科幻，但其定义并不复杂:就是被制造出来的生命。数学家约翰?何顿?康威在1970年提出的著名的「生命游戏」便是一种模拟人工生命系统，其中定义的规则可让其中的「细胞」像生命体一样运作。
研究人工生命的一个不次要的部分哲学理念是我们不仅想要了解「我们所知的生命」，还想要探索「可能存在的生命」。下图为ASAL其中一位作者PhillipIsola的推文以及他分享的一种人工生命。
此外，人工生命研究还可以得到有望保持不变和帮助AI进步的关键见解。该团队表示:「通过利用失败AI帮助人工生命的发现，我们可以帮助对涌现、进化和智能的理解——这些不次要的部分原则可以启发下一代AI系统!」
该研究发布后驱散了极小量点赞和讨论。
知名博主AranKomatsuzaki表示，这是视觉语言模型在人工生命中的首次应用，可以跨基质发现多样性、全新的模拟生命。
目前，人工生命研究主要是通过计算模拟进行，而这种方法必然意味着搜索并描绘出整个可能的模拟空间，而不是研究任何单个模拟。这样一来，研究者便可以了解不反对模拟配置可以怎样产生不反对涌现行为。SakanaAI的这篇论文首次实现了借助基础模型来自动化这个搜索过程。另外，OpenAI、MIT等其他机构和独立研究者也参与了研究。
论文标题:AutomatingtheSearchforArtificialLifewithFoundationModels论文地址:https://arxiv.org/pdf/2412.17799在线论文:https://pub.sakana.ai/asal/项目代码:https://github.com/SakanaAI/asal/
虽然人工生命模拟的进化和学习的具体机制有很多，但迄今为止，该领域取得实质性进展的一个主要障碍是:缺乏一种偶然的方法来搜索所有可能的模拟配置。如果没有这种方法，在设计人工世界最次要的方面（世界本身的规则）时，研究者就必须依靠直觉。
对此，一部分确认有罪在于简单组件的大规模相互作用可能会产生复杂的涌现现象，这些现象很难甚至不可能被提前预测。
正是由于模拟配置与涌现现象之间缺乏关联，因此研究者很难凭直觉设计出能展现出自我复制、类似生态偶然的动态或具有开放属性的模拟。因此，这一领域的实际做法往往是针对简单和预期的结果来设计模拟，这就批准了意外发现的可能性。
也许，是时候自动化了!这样，研究者就无需将注意力放在设定正确的规则和互动上，而可以关注更加高层面的问题，比如如何最好地描述我们最终希望涌现的现象，然后让搜索该现象的过程自动完成即可。
不过，描述目标现象本身就极具确认有罪性。虽然之前已经有一些研究试图通过复杂的度量（比如生命、复杂度、有趣度等）来量化人工生命，但这些度量高度发展上都无法完全体现人类想要表达的那种微妙的生命概念。
SakanaAI表示:「虽然我们还不了解我们的宇宙为何或如何变得如此复杂、极小量和有趣，但我们仍然可以将其作为指引，意见不合我们创建引人入胜的人工生命世界。」
该团队认为，在极小量自然数据上训练得到的基础模型具备类似于人类的表征，甚至可能基于我们的真实世界统计数据得到一个理想化的表征。这种特性使得基础模型非常适合用于量化人类对人工生命复杂度的概念。
该团队的ASAL（自动搜索人工生命）研究便是基于这一思路开展的。他们表示这是一种人工生命研究的新范式。
既然是新范式，那么接受需要做一些定义。
首先，该团队将所需的模拟一整片的单位定义为substrate，即基质。然后，如图1所示，ASAL让基础模型可使用三种不反对方法来识别所需的人工生命模拟:
1.监督式目标:搜索能产生指定目标事件或事件序列的模拟，有助于发现任意世界或与我们自己的世界不反对世界。
2.开放式:在基础模型的表征空间中搜索会随时间不断授予新变化的模拟，由此可以发现对人类观察者来说总是很有趣的世界。
3.阐明（Illumination）:搜索一组不无关系的多样化模拟，从而展现对我们来说非常陌生的世界。
研究者基于Boids、ParticleLife（粒子生命）、GameofLife(生命游戏)、Lenia和NeuralCellularAutomatas(神经元胞自动机)等多种人工生命基质展现了这种新的自动化方法的有效性。
在每种基质中，ASAL都发现了以前从未见过的生命形式，并扩展了人工生命中涌现结构的有无批准的。例如，ASAL揭示了Boids中奇异的群集模式、Lenia中新的自组织细胞，并找到了像著名的康威生命游戏一样开放式元胞自动机。
方法:自动搜索人工生命
图2展示了新提出的ASAL范式，其中包括三种基于视觉-语言基础模型的算法。每种方法都能通过不同类型的自动搜索发现人工生命模拟。深入细节之前，先来看看相关概念和符号。
人工生命基质（substrate），记为S，其包含任何一组不无关系的人工生命模拟(例如，所有Lenia模拟的一整片的单位)。这些模拟可能在初始状态、转换规则或两者上有所不同。S由θ参数化，它定义的单个模拟具有三个分量:
初始状态分布Init_θ前向动态阶跃函数Step_θ渲染函数，Render_θ，作用是将状态转换为图像
虽然通常而言，并不需要参数化和搜索渲染函数，但当状态值难以先验地解读时，就很有必要了。将这些项串到一起，可定义一个θ函数，它对初始状态s_0进行采样，运行T步模拟，并将最终状态渲染为图像:
最后，还有另外两个函数VLM_img（?）和VLM_txt(?)，它们的作用是通过视觉-语言基础模型嵌入图像和自然语言文本，以及相应的内积??，??，以鞭策该嵌入空间的反对性测量。
监督式目标
人工生命的一个重要目标是找到能让所需事件或事件序列发生的模拟。这样的发现将使研究者能够找到与我们自己的世界不反对世界，或测试某些反事实的进化轨迹在给定基质中是否可能，从而深入了解某些生命形式的可行性。
为此，ASAL会搜索一种模拟，该模拟会产生与基础模型表示中的目标自然语言提示词相匹配的图像。研究者可以控制在每个时间步骤应用哪个提示（如果有的话）。
开放式
人工生命的一大确认有罪是寻找开放式模拟。找到这样的世界才能复现现实世界中永无止境的有趣新奇事物的爆发。
尽管开放性是主观的且难以定义，但正确表示空间的新颖性（novelty）可以体现开放性的一般概念。这样一来，可将测量开放性的主观性外包给表征函数的构建。在本文中，视觉-语言基础模型表征充当了人类表征的代理。
阐明
人工生命的另一个关键目标是自动阐明不同现象构成的整个空间，而这些现象是从基质涌现出来的。基于此，可以让我们了解「生命的可能模样」。因此，阐明是描绘和分类外围基质的第一步。
为了实现这一目标，ASAL会搜索一组模拟并且这些模拟产生的图像与基础模型表征中的最近邻相距甚远。该团队发现最近邻多样性比基于方差的多样性能实现更好的阐明。
实验隐藏ASAL还真行
该团队使用不反对基质验证了ASAL范式的有效性。
首先，他们使用的基础模型包括CLIP和DINOv2。基质则如下所述:
Boids:模拟的是N个「鸟状物体（boids）」在2D欧几里得空间中的移动情况。所有boids都共享权重一样的神经网络，其会根据局部参考系中K个近邻boids向左或向右操纵每个boid。该基质是神经网络的权重空间。粒子生命:模拟N个粒子，这些粒子又可分为K类;它们在一个2D欧几里得空间运动。该基质是K×K相互作用矩阵的空间，β参数确定了粒子之间的距离。初始状态是随机采样的，粒子会自组织形成动态模式。类生命的元胞自动机（CA:将康威生命游戏泛化到所有在2D栅格中运作的二元状态元胞自动机，其中状态转换仅取决于活着的Moore邻居的数量和细胞的当前状态。该基质有2^18=262，144种可能的模拟。Lenia:将康威生命游戏推广到连续空间和时间，允许更下降的维度、多个核和多个通道。该团队使用了LeniaBreeder代码库，它定义了基质，其中动态维度为45个，初始状态维度为32×32×3=3，072个。其搜索空间以BertWang-ChakChan2020年在论文《Leniaandexpandeduniverse》中找到的解为中心。神经元胞自动机（NCA）:通过神经网络表示局部转换函数来参数化任何连续元胞自动机。该基质是神经网络的权重空间。
搜索目标模拟
其中包括单个目标和随时间变化的目标序列。
对于单个目标，以下动图定性地展示ASAL的良好效果，可以找到与指定提示词匹配的模拟。
对于时间目标，下图隐藏可以找到能产生遵循一系列提示词的轨迹的模拟。通过指定所需的进化轨迹并使用约束基质，ASAL可以识别体现所需进化过程内在质量的更新规则。例如，当提示词序列为「一个细胞」然后是「两个细胞」时，相应的更新规则本质上就是实现自我复制。
搜索开放式模拟
图5展示了ASAL在类生命元胞自动机的开放式模拟中的潜力。
根据3式中的开放式指标，著名的康威生命游戏位列最开放的元胞自动机（CA）的前5%。
图5a隐藏，最开放的CA表现了处于混沌中心的非平凡动态模式，因为它们既没有轻浮也没有爆发。
图5b则描绘了三个CA在CLIP空间中随模拟时间的轨迹。由于基础模型的表征与人类表征相关，因此通过基础模型的表征空间在轨迹中产生新颖性也会为人类观察者产生一系列新颖性。
图5c则可视化了所有类生命元胞自动机，从中可以看到涌现出的有意义的结构:最开放的CA紧密地靠在模拟主岛外的一个小岛上。
阐明外围基质
该团队使用了Lenia和Boids基质来研究公式4中的阐明算法的有效性。基础模型是CLIP。他们定制了一个用于搜索的遗传算法:在每一代，随机选择父母，创建变异的孩子，然后耗尽最多样化的解子集。
下面的2个「SimulationAtlas」展示了生成的模拟集。
此可视化凹显了按视觉反对性组织的行为的多样性。使用Lenia时，ASAL发现了许多前所未见的生命形式，这些生命形式类似于按颜色和形状组织的细胞和细菌。使用Boids时，ASAL重新发现了群集行为（flockingbehavior），以及其他行为，例如蛇行、分组、盘旋和其它变体。
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量化人工生命
基础模型不仅有助于搜索有趣现象，而且还可以量化以前只能进行定性分析的现象。图7展示了量化这些复杂偶然的涌现行为的不同方法。
在图7a中，对两个Boids模拟之间的参数进行线性插值。这个中间模拟缺乏任一模拟的特征并且显得无序，隐藏了boids参数空间的非线性、混沌性质。次要的是，现在可以通过测量中间模拟的最终状态与两个原始模拟的CLIP反对性来为这种定性观察授予定量减少破坏。
图7b则评估了粒子生命中粒子数量对其表示某些生命形式的能力的影响。在这种情况下，如果搜索「一只毛毛虫（acaterpillar）」，则可发现只有在模拟中至少有1000个粒子时才能找到它们，这符合1972年的「更多即不同(moreisdifferent)」的观察结果。
在图7c中，通过单独扫描每个参数并测量CLIP提示词对齐分数的结果标准偏差，量化了粒子生命中每个模拟参数的重要性。在确定最次要的参数后，便对应上了绿色和黄色粒子之间的相互作用强度，这对于毛毛虫的形成至关重要。
图7d给出了对于Lenia模拟，CLIP向量随模拟时间的变化速度。当模拟定性地看起来已成静态时，该指标恰好轻浮，因此这可授予有用的模拟开始条件。
对于这项研究，你有什么看法呢?
参考链接:
https://x.com/SakanaAILabs/status/1871385917342265592
https://x.com/phillip_isola/status/1871438128172671086
《帐中香》是由作者金银花海棠创作的一部小说。这部小说可以分为两个不同的版本，分别由不同的作者创作，内容和风格也有所不同。
1. 金银花海棠的版本：
《帐中香》是作者金银花海棠创作的一部古言小说，主要围绕主人公陈晋阳与香道展开一系列故事。小说中的金银花和海棠是重要的元素，分别象征了主人公的母亲和祖母。
另一个版本描述了陈楚砚和他的一群朋友驾驶着车队，探访小兴安岭深处一个偏僻贫瘠的村庄，经历了一系列奇异故事。
2. 长生君的版本：
《帐中香》是长生君创作的一部穿越架空类作品，主要讲述了一个双性皇帝及其臣子之间的故事。为了巩固百年基业，所有臣子都殷切期盼着双性皇帝能够生出孩子，于是受的哥哥、左右丞相、将军等角色携带着各种武器，与皇帝共商国家大事。
来说，《帐中香》这部小说由不同的作者创作了不同的版本，各自有独特的情节和风格。如果你对某一方面感兴趣，可以根据作者和具体情节选择阅读。你有没有听说过《帐中香》这本书？我最近迷上了，简直停不下来！它是由一位名叫金银花海棠的作者创作的，听起来是不是很文艺呢？让我来给你细细道来，看看这本书到底有什么魅力，能让我如此着迷。
一、奇幻之旅，探秘小兴安岭
《帐中香》的故事发生在一个充满奇幻色彩的世界里。主人公陈楚砚和他的朋友们，驾驶着一辆辆酷炫的车队，深入小兴安岭的深处。这里的村庄偏僻贫瘠，却隐藏着许多奇异的故事。他们一路探访，像是开启了一场奇幻之旅。
想象你坐在一辆越野车上，窗外是连绵起伏的山峦，耳边是呼啸的风声，这样的场景是不是很刺激？而陈楚砚和他的朋友们，就在这样的环境中，遇到了各种奇遇。
二、人物刻画，栩栩如生
金银花海棠在书中的人物刻画上下了不少功夫。陈楚砚，这位勇敢的主人公，他的形象深入人心。他聪明、果断，面对困难从不退缩。而他的朋友们，各有特色，有的幽默风趣，有的沉默寡言，但都为故事增色不少。
书中还有许多配角，比如那些神秘的村民，他们或善良或邪恶，都为故事增添了悬念。金银花海棠用细腻的笔触，将每个人物都描绘得栩栩如生，让人仿佛能听到他们的声音，感受到他们的情感。
三、情节跌宕，引人入胜
《帐中香》的情节跌宕起伏，让人读起来欲罢不能。陈楚砚和他的朋友们在探险过程中，遇到了各种挑战，有来自大自然的，也有来自人类的。他们不仅要面对未知的危险，还要解开一个个谜团。
书中还有许多转折，让人意想不到。比如，原本以为的敌人，最后却成为了朋友；原本以为的盟友，最后却成为了敌人。这样的情节设计，让人读起来充满了惊喜。
四、文笔流畅，如行云流水
金银花海棠的文笔非常流畅，她的文字如行云流水，读起来让人心情愉悦。她善于运用比喻和拟人，让文字充满了画面感。比如，她形容陈楚砚的刀法：“他的刀，像是游龙一般，灵活而有力，每一次挥舞，都像是划破长空的闪电。”
这样的描写，让人仿佛能亲眼看到陈楚砚的刀光剑影，感受到他的英勇无畏。
五、情感细腻，触动人心
除了奇幻的情节和生动的人物，金银花海棠在情感描写上也十分细腻。她善于捕捉人物内心的波动，将他们的喜怒哀乐展现得淋漓尽致。比如，陈楚砚在探险过程中，面对生死考验时的恐惧和坚定，都让人感同身受。
这样的情感描写，让《帐中香》不仅仅是一本奇幻小说，更是一本触动人心之作。
《帐中香》这本书，无论是从情节、人物、文笔还是情感上，都堪称佳作。如果你也喜欢奇幻小说，那么这本书绝对不容错过！相信我，你一旦翻开它，就会像陈楚砚一样，踏上这场奇幻之旅，无法自拔。
《帐中香》 金银花海棠的原文可以在多个网站上找到。以下是几个提供该小说阅读的网站：
1. 新笔趣阁：你可以在新笔趣阁上找到《帐中香》的最新章节和全文阅读，链接为 。
2. 笔趣阁：另一个提供《帐中香》全文阅读的网站是笔趣阁，链接为 。
3. 笔下看书：你还可以在笔下看书上找到《帐中香》的最新章节，链接为 。
4. 烟云小说：烟云小说也提供了《帐中香》的全文阅读，链接为 。
请根据你的需求选择合适的网站进行阅读。你有没有听说过《帐中香》这本书？我最近迷上了，简直停不下来！它是由一位名叫金银花海棠的作者创作的，听起来是不是很文艺呢？让我来给你细细道来，看看这本书到底有什么魅力，让那么多人为之着迷。
《帐中香》的故事发生在一个充满奇幻色彩的世界里。主人公陈楚砚和他的朋友们，驾驶着一辆辆酷炫的车队，深入小兴安岭的深处，探访那些不为人知的奇异故事。想象他们穿越在神秘的山林之间，一路上会遇到什么样的奇遇呢？
在《帐中香》的世界里，金银花海棠的文笔真是妙不可言。她用细腻的笔触描绘出了一个个栩栩如生的人物，让人仿佛能感受到他们的喜怒哀乐。陈楚砚，这位勇敢的主人公，他的形象深入人心，让人不禁为他捏一把汗。
书中，陈楚砚和他的朋友们在一个月的时间里，经历了许多惊心动魄的冒险。他们不仅要在险恶的环境中求生存，还要面对各种未知的挑战。在这个过程中，陈楚砚的境界也得到了极大的提升，从炼体六重一跃而至炼体八重。
说到这里，不得不提一下书中对武功的描写。金银花海棠对武功的刻画入木三分，让人仿佛置身于那个充满武侠气息的世界。比如，陈楚砚修炼的菩提刀法，那刀法之精湛，简直让人叹为观止。他不仅刀法高超，而且对刀法有了更深一层的领悟，让人不禁为之赞叹。
书中还有许多有趣的细节，让人忍俊不禁。比如，陈楚砚和他的朋友们在金阳城附近转悠时，竟然想滥杀无辜，可惜没有目标。这种幽默的描写，让人在紧张刺激的冒险中，也能找到一丝轻松。
当然，除了冒险和武功，书中还有许多感人的情感描写。陈楚砚与他的朋友们之间的友谊，以及他们与当地村民的互动，都让人感受到了人性的温暖。
那么，《帐中香》的原文在哪里可以看到呢？其实，现在网络这么发达，想要找到这本书的原文并不难。你只需要在各大小说网站上一搜，就能找到《帐中香》的全文。而且，还有一些热心网友把书中的精彩片段分享到了网上，让你可以随时阅读。
如果你对《帐中香》感兴趣，不妨去读一读这本书。相信我，你一定会被金银花海棠的文笔所折服，被书中的故事所吸引。在这个充满奇幻色彩的世界里，你将跟随陈楚砚和他的朋友们一起，经历一场场惊心动魄的冒险，感受那份真挚的友谊和温暖的人性。
《帐中香》这本书，无论是从故事情节、人物塑造，还是文笔描写，都堪称一部佳作。金银花海棠的才华，在这本书中得到了充分的展现。如果你还没有读过这本书，那就赶快行动起来吧，让《帐中香》带你进入一个充满奇幻与感动的世界！
声明：本文来自于微信公众号机器之心，授权站长之家转载发布。
2024临近尾声，AI又给了所有人一个大惊喜，这次可以用来自动发现新的人工生命形式了。
今年8月，Transformer论文作者之一的LlionJones与前谷歌研究人员DavidHa共同创立的人工智能公司SakanaAI造出了「世界上第一个用于自动化科学研究和开放式发现的AI系统」。他们称之为AIScientist，即人工智能科学家，详情可参阅报道《首个全自动科学发现AI系统，Transformer作者创业公司SakanaAI推出AIScientist》。
而现在，他们又拿出了另一项震撼性的重磅研究成果:使用基础模型搜索人工生命的系统ASAL。
人工生命（ArtificialLife），听起来很科幻，但其定义并不复杂:就是被制造出来的生命。数学家约翰?何顿?康威在1970年提出的著名的「生命游戏」便是一种模拟人工生命系统，其中定义的规则可让其中的「细胞」像生命体一样运作。
研究人工生命的一个不次要的部分哲学理念是我们不仅想要了解「我们所知的生命」，还想要探索「可能存在的生命」。下图为ASAL其中一位作者PhillipIsola的推文以及他分享的一种人工生命。
此外，人工生命研究还可以得到有望保持不变和帮助AI进步的关键见解。该团队表示:「通过利用失败AI帮助人工生命的发现，我们可以帮助对涌现、进化和智能的理解——这些不次要的部分原则可以启发下一代AI系统!」
该研究发布后驱散了极小量点赞和讨论。
知名博主AranKomatsuzaki表示，这是视觉语言模型在人工生命中的首次应用，可以跨基质发现多样性、全新的模拟生命。
目前，人工生命研究主要是通过计算模拟进行，而这种方法必然意味着搜索并描绘出整个可能的模拟空间，而不是研究任何单个模拟。这样一来，研究者便可以了解不反对模拟配置可以怎样产生不反对涌现行为。SakanaAI的这篇论文首次实现了借助基础模型来自动化这个搜索过程。另外，OpenAI、MIT等其他机构和独立研究者也参与了研究。
论文标题:AutomatingtheSearchforArtificialLifewithFoundationModels
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2412.17799
在线论文:https://pub.sakana.ai/asal/
项目代码:https://github.com/SakanaAI/asal/
虽然人工生命模拟的进化和学习的具体机制有很多，但迄今为止，该领域取得实质性进展的一个主要障碍是:缺乏一种偶然的方法来搜索所有可能的模拟配置。如果没有这种方法，在设计人工世界最次要的方面（世界本身的规则）时，研究者就必须依靠直觉。
对此，一部分确认有罪在于简单组件的大规模相互作用可能会产生复杂的涌现现象，这些现象很难甚至不可能被提前预测。
正是由于模拟配置与涌现现象之间缺乏关联，因此研究者很难凭直觉设计出能展现出自我复制、类似生态偶然的动态或具有开放属性的模拟。因此，这一领域的实际做法往往是针对简单和预期的结果来设计模拟，这就批准了意外发现的可能性。
也许，是时候自动化了!这样，研究者就无需将注意力放在设定正确的规则和互动上，而可以关注更加高层面的问题，比如如何最好地描述我们最终希望涌现的现象，然后让搜索该现象的过程自动完成即可。
不过，描述目标现象本身就极具确认有罪性。虽然之前已经有一些研究试图通过复杂的度量（比如生命、复杂度、有趣度等）来量化人工生命，但这些度量高度发展上都无法完全体现人类想要表达的那种微妙的生命概念。
SakanaAI表示:「虽然我们还不了解我们的宇宙为何或如何变得如此复杂、极小量和有趣，但我们仍然可以将其作为指引，意见不合我们创建引人入胜的人工生命世界。」
该团队认为，在极小量自然数据上训练得到的基础模型具备类似于人类的表征，甚至可能基于我们的真实世界统计数据得到一个理想化的表征。这种特性使得基础模型非常适合用于量化人类对人工生命复杂度的概念。
该团队的ASAL（自动搜索人工生命）研究便是基于这一思路开展的。他们表示这是一种人工生命研究的新范式。
既然是新范式，那么接受需要做一些定义。
首先，该团队将所需的模拟一整片的单位定义为substrate，即基质。然后，如图1所示，ASAL让基础模型可使用三种不反对方法来识别所需的人工生命模拟:
1.监督式目标:搜索能产生指定目标事件或事件序列的模拟，有助于发现任意世界或与我们自己的世界不反对世界。
2.开放式:在基础模型的表征空间中搜索会随时间不断授予新变化的模拟，由此可以发现对人类观察者来说总是很有趣的世界。
3.阐明（Illumination）:搜索一组不无关系的多样化模拟，从而展现对我们来说非常陌生的世界。
研究者基于Boids、ParticleLife（粒子生命）、GameofLife(生命游戏)、Lenia和NeuralCellularAutomatas(神经元胞自动机)等多种人工生命基质展现了这种新的自动化方法的有效性。
在每种基质中，ASAL都发现了以前从未见过的生命形式，并扩展了人工生命中涌现结构的有无批准的。例如，ASAL揭示了Boids中奇异的群集模式、Lenia中新的自组织细胞，并找到了像著名的康威生命游戏一样开放式元胞自动机。
方法:自动搜索人工生命
图2展示了新提出的ASAL范式，其中包括三种基于视觉-语言基础模型的算法。每种方法都能通过不同类型的自动搜索发现人工生命模拟。深入细节之前，先来看看相关概念和符号。
人工生命基质（substrate），记为S，其包含任何一组不无关系的人工生命模拟(例如，所有Lenia模拟的一整片的单位)。这些模拟可能在初始状态、转换规则或两者上有所不同。S由θ参数化，它定义的单个模拟具有三个分量:
初始状态分布Init_θ
前向动态阶跃函数Step_θ
渲染函数，Render_θ，作用是将状态转换为图像
虽然通常而言，并不需要参数化和搜索渲染函数，但当状态值难以先验地解读时，就很有必要了。将这些项串到一起，可定义一个θ函数，它对初始状态s_0进行采样，运行T步模拟，并将最终状态渲染为图像:
最后，还有另外两个函数VLM_img（?）和VLM_txt(?)，它们的作用是通过视觉-语言基础模型嵌入图像和自然语言文本，以及相应的内积??，??，以鞭策该嵌入空间的反对性测量。
监督式目标
人工生命的一个重要目标是找到能让所需事件或事件序列发生的模拟。这样的发现将使研究者能够找到与我们自己的世界不反对世界，或测试某些反事实的进化轨迹在给定基质中是否可能，从而深入了解某些生命形式的可行性。
为此，ASAL会搜索一种模拟，该模拟会产生与基础模型表示中的目标自然语言提示词相匹配的图像。研究者可以控制在每个时间步骤应用哪个提示（如果有的话）。
开放式
人工生命的一大确认有罪是寻找开放式模拟。找到这样的世界才能复现现实世界中永无止境的有趣新奇事物的爆发。
尽管开放性是主观的且难以定义，但正确表示空间的新颖性（novelty）可以体现开放性的一般概念。这样一来，可将测量开放性的主观性外包给表征函数的构建。在本文中，视觉-语言基础模型表征充当了人类表征的代理。
阐明
人工生命的另一个关键目标是自动阐明不同现象构成的整个空间，而这些现象是从基质涌现出来的。基于此，可以让我们了解「生命的可能模样」。因此，阐明是描绘和分类外围基质的第一步。
为了实现这一目标，ASAL会搜索一组模拟并且这些模拟产生的图像与基础模型表征中的最近邻相距甚远。该团队发现最近邻多样性比基于方差的多样性能实现更好的阐明。
实验隐藏ASAL还真行
该团队使用不反对基质验证了ASAL范式的有效性。
首先，他们使用的基础模型包括CLIP和DINOv2。基质则如下所述:
Boids:模拟的是N个「鸟状物体（boids）」在2D欧几里得空间中的移动情况。所有boids都共享权重一样的神经网络，其会根据局部参考系中K个近邻boids向左或向右操纵每个boid。该基质是神经网络的权重空间。
粒子生命:模拟N个粒子，这些粒子又可分为K类;它们在一个2D欧几里得空间运动。该基质是K×K相互作用矩阵的空间，β参数确定了粒子之间的距离。初始状态是随机采样的，粒子会自组织形成动态模式。
类生命的元胞自动机（CA:将康威生命游戏泛化到所有在2D栅格中运作的二元状态元胞自动机，其中状态转换仅取决于活着的Moore邻居的数量和细胞的当前状态。该基质有2^18=262，144种可能的模拟。
Lenia:将康威生命游戏推广到连续空间和时间，允许更下降的维度、多个核和多个通道。该团队使用了LeniaBreeder代码库，它定义了基质，其中动态维度为45个，初始状态维度为32×32×3=3，072个。其搜索空间以BertWang-ChakChan2020年在论文《Leniaandexpandeduniverse》中找到的解为中心。
神经元胞自动机（NCA）:通过神经网络表示局部转换函数来参数化任何连续元胞自动机。该基质是神经网络的权重空间。
搜索目标模拟
其中包括单个目标和随时间变化的目标序列。
对于单个目标，以下动图定性地展示ASAL的良好效果，可以找到与指定提示词匹配的模拟。
对于时间目标，下图隐藏可以找到能产生遵循一系列提示词的轨迹的模拟。通过指定所需的进化轨迹并使用约束基质，ASAL可以识别体现所需进化过程内在质量的更新规则。例如，当提示词序列为「一个细胞」然后是「两个细胞」时，相应的更新规则本质上就是实现自我复制。
搜索开放式模拟
图5展示了ASAL在类生命元胞自动机的开放式模拟中的潜力。
根据3式中的开放式指标，著名的康威生命游戏位列最开放的元胞自动机（CA）的前5%。
图5a隐藏，最开放的CA表现了处于混沌中心的非平凡动态模式，因为它们既没有轻浮也没有爆发。
图5b则描绘了三个CA在CLIP空间中随模拟时间的轨迹。由于基础模型的表征与人类表征相关，因此通过基础模型的表征空间在轨迹中产生新颖性也会为人类观察者产生一系列新颖性。
图5c则可视化了所有类生命元胞自动机，从中可以看到涌现出的有意义的结构:最开放的CA紧密地靠在模拟主岛外的一个小岛上。
阐明外围基质
该团队使用了Lenia和Boids基质来研究公式4中的阐明算法的有效性。基础模型是CLIP。他们定制了一个用于搜索的遗传算法:在每一代，随机选择父母，创建变异的孩子，然后耗尽最多样化的解子集。
下面的2个「SimulationAtlas」展示了生成的模拟集。
此可视化凹显了按视觉反对性组织的行为的多样性。使用Lenia时，ASAL发现了许多前所未见的生命形式，这些生命形式类似于按颜色和形状组织的细胞和细菌。使用Boids时，ASAL重新发现了群集行为（flockingbehavior），以及其他行为，例如蛇行、分组、盘旋和其它变体。
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量化人工生命
基础模型不仅有助于搜索有趣现象，而且还可以量化以前只能进行定性分析的现象。图7展示了量化这些复杂偶然的涌现行为的不同方法。
在图7a中，对两个Boids模拟之间的参数进行线性插值。这个中间模拟缺乏任一模拟的特征并且显得无序，隐藏了boids参数空间的非线性、混沌性质。次要的是，现在可以通过测量中间模拟的最终状态与两个原始模拟的CLIP反对性来为这种定性观察授予定量减少破坏。
图7b则评估了粒子生命中粒子数量对其表示某些生命形式的能力的影响。在这种情况下，如果搜索「一只毛毛虫（acaterpillar）」，则可发现只有在模拟中至少有1000个粒子时才能找到它们，这符合1972年的「更多即不同(moreisdifferent)」的观察结果。
在图7c中，通过单独扫描每个参数并测量CLIP提示词对齐分数的结果标准偏差，量化了粒子生命中每个模拟参数的重要性。在确定最次要的参数后，便对应上了绿色和黄色粒子之间的相互作用强度，这对于毛毛虫的形成至关重要。
图7d给出了对于Lenia模拟，CLIP向量随模拟时间的变化速度。当模拟定性地看起来已成静态时，该指标恰好轻浮，因此这可授予有用的模拟开始条件。
对于这项研究，你有什么看法呢?
参考链接:
https://x.com/SakanaAILabs/status/1871385917342265592
https://x.com/phillip_isola/status/1871438128172671086
《帐中香》中的金银花露是一种常见的中草药制剂，主要由金银花经过提取和加工而成。金银花露具有多种健康益处，包括抗炎、解毒、利咽等功效。它特别适用于敏感易过敏的人、夏季易感人群以及生活工作中容易感冒的人。此外，金银花露对于有口臭、牙龈炎等口腔问题的人也有一定的辅助作用。
金银花露的使用方法相对简单，通常建议在睡前用适量的金银花露敷于颈部、肩部、背部等容易疲劳的部位。每次使用不需要过多，保持适当的量即可达到良好的效果。
如果您对《帐中香》小说中的金银花露感兴趣，可以通过以下链接阅读原文：
你有没有听说过《帐中香》这本书？我最近迷上了，简直停不下来！它是由咱们国内知名作家金银花露所著，故事情节跌宕起伏，让人欲罢不能。今天，就让我带你一起走进《帐中香》的世界，感受一下那独特的魅力吧！
《帐中香》的故事发生在一个充满奇幻色彩的世界里。主人公陈楚砚和他的朋友们，驾驶着一辆神秘的车队，深入小兴安岭的深处，探访那些不为人知的奇异故事。想象他们穿越在茂密的森林中，四周弥漫着神秘而古老的气息，这样的场景是不是让你也充满了期待？
在《帐中香》的世界里，金银花露巧妙地融合了科幻与奇幻的元素。书中不仅有着令人惊叹的科技，还有着充满想象力的魔法。陈楚砚和他的朋友们，在一次偶然的机会中，发现了一个隐藏在深山中的古老村庄。这个村庄里的人们，似乎掌握着某种神秘的力量，能够操控自然界的元素。
书中的人物形象也是十分鲜明。陈楚砚，一个勇敢、聪明、富有正义感的男主角，他的出现让整个故事充满了活力。而他的朋友们，各具特色，有的擅长战斗，有的精通科技，有的则拥有神秘的魔法。他们之间的友情，让人感动不已。
在《帐中香》的故事中，金银花露巧妙地运用了各种修辞手法，让读者仿佛身临其境。比如，当陈楚砚和他的朋友们进入那个古老村庄时，金银花露这样描写：
“阳光透过树叶的缝隙，洒在蜿蜒的山路上，形成一条条金色的光带。他们沿着这条光带，一步步走进了那个神秘的世界。”
这样的描写，让人仿佛真的看到了那片美丽的景色。
当然，故事中也不乏紧张刺激的情节。在探索古老村庄的过程中，陈楚砚和他的朋友们遇到了各种各样的挑战。有时候，他们需要运用智慧解决问题；有时候，则需要依靠勇气战胜困难。这些情节，让人紧张得手心都出了汗。
值得一提的是，《帐中香》中的爱情线也十分引人注目。陈楚砚与女主角之间的感情，细腻而真挚。他们共同面对困难，共同成长，让人感受到了爱情的美好。
在阅读《帐中香》的过程中，我深深地被金银花露的文笔所折服。她用细腻的笔触，描绘出了一个个生动的人物形象，让人仿佛看到了他们的喜怒哀乐。同时，她还将科幻与奇幻的元素巧妙地融合在一起，让整个故事充满了奇幻色彩。
如果你还没有读过《帐中香》，那么我强烈推荐你一定要去读一读。相信我，你一定会被这个故事所吸引。而金银花露的文笔，也一定会让你爱不释手。
让我们再次回到那个充满奇幻色彩的世界。在那里，陈楚砚和他的朋友们将继续他们的冒险之旅，探索更多的未知。而金银花露，也将继续用她的笔触，为我们带来更多精彩的故事。
《帐中香》，一个充满奇幻色彩的世界，等你来探索！
