AI寻觅生命：ASAL联手OpenAI探索人工生命奥秘

好的，请看我为您撰写的这篇新闻报道：

标题：突破生命边界：ASAL系统利用AI基础模型搜索前所未见的人工生命

引言：

在科幻小说中，我们常常看到人类创造出各种形态的生命，从简单的细胞到复杂的机器人。如今，这一梦想正逐渐成为现实。一个名为ASAL（Automated Search for Artificial Life）的系统，由Sakana AI与麻省理工学院、OpenAI等机构联合推出，正在利用人工智能的基础模型，以前所未有的方式探索人工生命的奥秘。这个系统不仅为生物进化研究提供了新的工具，也为智能机器人、游戏AI、生态保护，甚至艺术创作开辟了新的可能性。

主体：

1. ASAL：自动化搜索人工生命的引擎

ASAL，全称“自动化搜索人工生命”，是一个利用AI基础模型，自动化搜索和发现人工生命（ALife）的系统。与以往人工生命研究中依赖人工设计和调整不同，ASAL通过三种核心搜索机制，实现了对人工生命更高效、更深入的探索：

• 有监督目标搜索： 该机制旨在寻找能够产生特定现象或事件序列的模拟。例如，研究人员可以设定一个目标，如“模拟捕食者追逐猎物”，ASAL会搜索并找到符合该目标的模拟环境。
• 开放式搜索： 这种机制关注于发现能够持续产生新行为的模拟。它不再局限于特定的目标，而是鼓励探索，寻找那些能够自发产生新奇行为的系统，模拟现实世界中不断涌现的新现象。
• 照明式搜索： 此机制旨在识别展现多样行为的模拟。它像一个探照灯，照亮整个可能的人工生命现象空间，帮助研究人员理解“生命可能的形态”，并对这些形态进行分类。

2. 技术原理：视觉-语言模型的强大力量

ASAL的核心技术在于其对视觉-语言基础模型的巧妙运用。它基于CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）模型，将模拟产生的图像与描述目标现象的自然语言文本映射到同一个表示空间。通过测量图像和文本之间的相似性，ASAL能够判断模拟是否符合预期。

具体来说，ASAL的工作流程如下：

• 嵌入和相似性测量： 将模拟产生的图像和描述目标现象的文本提示嵌入到相同的表示空间，然后计算它们之间的相似性。
• 优化算法： 运用遗传算法、CMA-ES等优化算法，调整模拟参数，使模拟输出与目标现象的匹配度最大化。
• 搜索策略： 根据不同的搜索目标，ASAL采用不同的策略。有监督目标搜索最大化模拟与目标提示的匹配度；开放式搜索最大化模拟的新颖度；照明式搜索则最大化模拟的多样性。

3. 跨基质兼容性和定量分析

ASAL的一个重要特点是其跨基质兼容性。它可以在多种不同的人工生命基质中工作，包括Boids、粒子生命、类生命元胞自动机、Lenia和神经元胞自动机等。这意味着ASAL能够对各种不同类型的生命形式进行探索，而不受限于特定的模拟环境。

此外，ASAL还能够对之前只能进行定性分析的人工生命现象进行定量分析。通过基础模型的语义表示能力，ASAL能够提供新的度量和分析工具，使研究人员能够更深入地理解人工生命的复杂性。

4. ASAL的应用场景：从生物进化到艺术创作

ASAL的应用潜力非常广泛，它不仅能够帮助科学家更好地理解生命，还能够为许多领域带来创新：

• 生物进化研究： ASAL可以模拟生物进化过程，研究遗传变异和自然选择如何导致新物种的产生，为进化生物学研究提供新的视角。
• 智能机器人行为： 通过探索机器人在未知环境中的自适应行为和学习策略，ASAL可以帮助提高机器人的自主性，使其能够更好地适应复杂环境。
• 游戏AI开发： ASAL可以生成具有复杂行为的非玩家角色（NPCs），提升游戏的沉浸感和挑战性，为游戏开发带来新的可能性。
• 生态保护模拟： 通过模拟不同保护措施对生态系统的影响，ASAL可以为生态保护决策提供科学依据，帮助我们更好地保护地球的生物多样性。
• 艺术创作： ASAL可以生成动态艺术作品，根据观众的互动或外部环境变化而演变，为艺术创作带来新的灵感和形式。

5. 项目信息和未来展望

ASAL的项目地址如下：

• 项目官网： pub.sakana.ai/asal
• GitHub仓库： https://github.com/SakanaAI/asal
• arXiv技术论文： https://arxiv.org/pdf/2412.17799

ASAL的出现标志着人工生命研究进入了一个新的阶段。它不仅为我们提供了一个强大的工具来探索生命的奥秘，也为我们打开了一扇通往未来的大门。随着技术的不断发展，我们有理由相信，ASAL将在未来为科学研究、技术创新和社会发展带来更多惊喜。

结论：

ASAL系统的推出，不仅是一项技术突破，更是对生命本质的一次深刻探索。它利用AI的力量，将我们对人工生命的理解提升到了一个新的高度。它所展现出的跨领域应用潜力，预示着未来科技发展的新方向。我们期待着ASAL在未来能够带来更多令人兴奋的发现，并为人类社会的发展做出更大的贡献。

参考文献：

• Sakana AI. (2024). ASAL: Automated Search for Artificial Life. arXiv preprint arXiv:2412.17799.
• Sakana AI. (n.d.). ASAL Project Website. Retrieved from pub.sakana.ai/asal
• Sakana AI. (n.d.). ASAL GitHub Repository. Retrieved from https://github.com/SakanaAI/asal

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