Das Sakana AI-Team hat einen großen Durchbruch in der Simulationsforschung für künstliches Leben (ALife) erzielt und erfolgreich das ASAL-System (Automatic Search for Artificial Life) entwickelt, das visuelle Sprachgrundmodelle (FMs) verwendet, um automatisch nach interessanten ALife-Simulationen zu suchen, was sich völlig verändert Traditionelles künstliches Leben Die Erforschung des Lebens basiert auf künstlichem Design und Versuch-und-Irrtum-Modellen. ASAL hat nie zuvor gesehene Lebensformen in verschiedenen ALife-Matrizen durch drei Mechanismen entdeckt: überwachte Zielsuche, offene Suche und heuristische Suche und unterstützt die quantitative Analyse von Phänomenen, die in der Vergangenheit nur qualitativ analysiert werden konnten Forschung auf diesem Gebiet.
Kürzlich haben Wissenschaftler von Sakana AI bahnbrechende Fortschritte auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz erzielt. Sie haben erstmals erfolgreich Vision-Language-Foundation-Modelle (FMs) eingesetzt, um Simulationen für die automatische Suche nach künstlichem Leben (Artificial Life, ALife) zu implementieren. Diese neue Methode namens ASAL (Automated Search for Artificial Life) hat revolutionäre Veränderungen in der Forschung auf dem Gebiet des künstlichen Lebens mit sich gebracht und soll die Entwicklung dieses Bereichs beschleunigen.
Die traditionelle Forschung zu künstlichem Leben basiert hauptsächlich auf künstlichem Design und Versuch und Irrtum, aber das Aufkommen von ASAL hat diese Situation verändert. Der Kern dieser Methode besteht darin, automatisch nach interessanten ALife-Simulationen zu suchen, indem durch die Simulation generierte Videos anhand des zugrunde liegenden Modells ausgewertet werden. ASAL entdeckt Lebensformen hauptsächlich durch drei Mechanismen:
Überwachte Zielsuche: Verwenden Sie Texteingabeaufforderungen, um Simulationen zu finden, die bestimmte Phänomene hervorrufen. Forscher können beispielsweise das Ziel „eine Zelle“ oder „zwei Zellen“ festlegen und das System automatisch Simulationen finden lassen, die die Kriterien erfüllen. Offene Suche: Suche nach Simulationen, die mit der Zeit endlose Neuheiten hervorbringen. Dieser Ansatz hilft dabei, Simulationen zu entdecken, die für menschliche Beobachter weiterhin interessant sind. Heuristische Suche: Finden Sie eine Reihe interessanter und vielfältiger Simulationen, die „fremde Welten“ enthüllen.
Die Vielseitigkeit von ASAL ermöglicht eine effektive Anwendung auf eine Vielzahl von ALife-Matrizen, darunter Boids, Particle Life, Game of Life, Lenia und Neural Cellular Automata. Forscher haben in diesen Matrizen noch nie dagewesene Lebensformen entdeckt, etwa bizarre Schwarmmuster in Boids, neue selbstorganisierende Zellen in Lenia und offene zelluläre Automaten ähnlich Conways Game of Life.
Darüber hinaus ermöglicht ASAL die quantitative Analyse von Phänomenen, die bisher nur qualitativ analysiert werden konnten. Das zugrunde liegende Modell verfügt über menschenähnliche Darstellungsmöglichkeiten, die es ASAL ermöglichen, Komplexität auf eine Weise zu messen, die besser mit der menschlichen Wahrnehmung übereinstimmt. Beispielsweise können Forscher Plateaus in Lenia-Simulationen quantifizieren, indem sie messen, wie schnell sich der CLIP-Vektor während der Simulation ändert.
Die Innovation dieser Forschung ist die Verwendung vorab trainierter Basismodelle, insbesondere des CLIP-Modells (Contrastive Language-Image Pre-Training), zur Auswertung simulierter Videos. Das CLIP-Modell richtet Darstellungen von Bildern und Text durch kontrastives Lernen aus und ermöglicht so das Verständnis menschlicher Komplexitätskonzepte. Der Ansatz von ASAL ist nicht auf ein bestimmtes Basismodell oder eine bestimmte Simulationsmatrix beschränkt, was bedeutet, dass er mit zukünftigen Modellen und Matrizen kompatibel ist.
Die Forscher überprüften auch experimentell die Wirksamkeit von ASAL, indem sie verschiedene Basismodelle (wie CLIP und DINOv2) und verschiedene ALife-Matrizen zum Testen verwendeten. Die Ergebnisse zeigen, dass CLIP bei der Erzeugung von Diversität im Einklang mit der menschlichen Wahrnehmung etwas besser ist als DINOv2, aber beide sind deutlich besser als Pixeldarstellungen auf niedriger Ebene. Dies unterstreicht, wie wichtig es ist, tiefgreifende zugrunde liegende Modelldarstellungen zu verwenden, um Konzepte der menschlichen Vielfalt zu messen.
Diese Forschung eröffnet neue Wege im Bereich des künstlichen Lebens und ermöglicht es den Forschern, sich auf übergeordnete Fragen zu konzentrieren, beispielsweise wie sich die Phänomene, die auftreten sollen, am besten beschreiben lassen, und diese Ergebnisse dann automatisierten Prozessen ermitteln zu lassen. Die Entstehung von ASAL kann Wissenschaftlern nicht nur dabei helfen, neue Lebensformen zu entdecken, sondern auch die Komplexität und Offenheit von Lebenssimulationen quantitativ zu analysieren. Letztendlich soll diese Technologie den Menschen helfen, die Natur des Lebens und alle Formen, die es im Universum gibt, zu verstehen.
Projektcode: https://github.com/SakanaAI/asal/
Papieradresse: https://arxiv.org/pdf/2412.17799
Der bahnbrechende Fortschritt von ASAL hat der Erforschung künstlichen Lebens neue Möglichkeiten eröffnet. Seine effizienten automatischen Suchfunktionen und quantitativen Analysemethoden der Komplexität werden die Entwicklung dieses Bereichs erheblich vorantreiben und uns neue Möglichkeiten bieten, die Natur des Lebens zu verstehen. In Zukunft könnte ASAL in weiteren Bereichen eingesetzt werden und zur Erforschung der Geheimnisse des Lebens beitragen.