Automating the Search for Artificial Life with Foundation Models

📄 arXiv: 2412.17799v2 📥 PDF

作者: Akarsh Kumar, Chris Lu, Louis Kirsch, Yujin Tang, Kenneth O. Stanley, Phillip Isola, David Ha

分类: cs.AI, cs.NE

发布日期: 2024-12-23 (更新: 2025-05-16)

备注: 30 pages, 19 figures

💡 一句话要点

提出ASAL，利用视觉-语言基础模型自动搜索并发现新颖的人工生命形态。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人工生命 基础模型 视觉-语言模型 自动搜索 新颖性发现

📋 核心要点

  1. 人工生命领域长期依赖手动设计和试错，效率低下，难以发现新颖的生命形态。
  2. ASAL利用视觉-语言基础模型，自动搜索并发现具有目标现象或开放式新颖性的人工生命模拟。
  3. 实验成功发现了以前未见的Lenia和Boids生命形式，以及具有开放性的元胞自动机，证明了该方法的有效性。

📝 摘要（中文）

随着蛋白质发现领域的突破性进展荣获诺贝尔奖，利用基础模型探索大型组合空间有望彻底改变许多科学领域。人工生命（ALife）领域尚未整合基础模型，因此存在一个重大机遇，可以减轻该领域长期以来主要依赖手动设计和试错来发现类生命模拟配置的负担。本文首次成功地利用视觉-语言基础模型实现了这一目标。所提出的方法称为人工生命自动搜索（ASAL），它（1）找到产生目标现象的模拟，（2）发现产生时间上开放式新颖性的模拟，以及（3）阐明整个有趣且多样化的模拟空间。由于基础模型的通用性，ASAL可以有效地应用于各种ALife基质，包括Boids、粒子生命、生命游戏、Lenia和神经元胞自动机。该技术的一个主要成果是发现了以前未见过的Lenia和Boids生命形式，以及像康威生命游戏一样具有开放性的元胞自动机。此外，基础模型的使用允许以人为对齐的方式量化以前的定性现象。这种新范式有望加速人工生命研究，使其超越仅凭人类独创性所能达到的水平。

🔬 方法详解

问题定义：人工生命领域的研究长期依赖于手动设计和试错，这种方法耗时且效率低下，难以系统性地探索庞大的参数空间，从而限制了新颖生命形态的发现。现有的方法缺乏自动化和智能化的手段，无法充分利用大规模数据和计算资源。

核心思路：本文的核心思路是利用视觉-语言基础模型（Vision-Language Foundation Models）的强大能力，将人工生命模拟的视觉表现与自然语言描述联系起来，从而实现对人工生命形态的自动搜索和发现。通过将模拟结果转化为视觉信息，并利用语言模型理解和评估这些视觉信息，可以有效地筛选出符合特定目标或具有新颖性的模拟。

技术框架：ASAL的整体框架包含以下几个主要模块：1) 模拟器：用于生成各种人工生命模拟，例如Boids、粒子生命、生命游戏等。2) 视觉编码器：将模拟结果转化为视觉表示，例如图像或视频。3) 语言模型：用于理解和评估视觉表示，例如判断模拟是否符合目标描述或具有新颖性。4) 搜索算法：利用语言模型的评估结果，指导模拟参数的调整，从而搜索出符合要求的模拟。

关键创新：ASAL最重要的创新在于将视觉-语言基础模型引入人工生命研究领域。通过利用基础模型的通用性和强大的表征能力，可以有效地处理各种不同类型的人工生命模拟，并实现对新颖生命形态的自动发现。与传统方法相比，ASAL无需人工干预，可以更高效地探索庞大的参数空间。

关键设计：ASAL的关键设计包括：1) 视觉编码器的选择：选择合适的视觉编码器，例如卷积神经网络（CNN），将模拟结果转化为有效的视觉表示。2) 语言模型的选择：选择合适的语言模型，例如CLIP，用于理解和评估视觉表示。3) 搜索算法的设计：设计有效的搜索算法，例如进化算法或强化学习算法，用于指导模拟参数的调整。4) 目标函数的定义：定义明确的目标函数，用于指导搜索过程，例如最大化模拟的多样性或符合特定目标描述的程度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ASAL成功发现了以前未见过的Lenia和Boids生命形式，以及像康威生命游戏一样具有开放性的元胞自动机。这些发现证明了ASAL在发现新颖人工生命形态方面的强大能力。此外，ASAL还能够以人为对齐的方式量化以前的定性现象，例如模拟的多样性和复杂性，为人工生命研究提供了新的评估指标。

🎯 应用场景

ASAL具有广泛的应用前景，可用于发现新型材料、优化机器人控制策略、设计更有效的药物等。通过自动搜索和发现具有特定功能或行为的模拟，可以加速科学研究和工程设计的进程，并为解决复杂问题提供新的思路和方法。此外，该方法还可以用于教育和娱乐领域，例如创建更具吸引力和互动性的游戏和模拟。

📄 摘要（原文）

With the recent Nobel Prize awarded for radical advances in protein discovery, foundation models (FMs) for exploring large combinatorial spaces promise to revolutionize many scientific fields. Artificial Life (ALife) has not yet integrated FMs, thus presenting a major opportunity for the field to alleviate the historical burden of relying chiefly on manual design and trial-and-error to discover the configurations of lifelike simulations. This paper presents, for the first time, a successful realization of this opportunity using vision-language FMs. The proposed approach, called Automated Search for Artificial Life (ASAL), (1) finds simulations that produce target phenomena, (2) discovers simulations that generate temporally open-ended novelty, and (3) illuminates an entire space of interestingly diverse simulations. Because of the generality of FMs, ASAL works effectively across a diverse range of ALife substrates including Boids, Particle Life, Game of Life, Lenia, and Neural Cellular Automata. A major result highlighting the potential of this technique is the discovery of previously unseen Lenia and Boids lifeforms, as well as cellular automata that are open-ended like Conway's Game of Life. Additionally, the use of FMs allows for the quantification of previously qualitative phenomena in a human-aligned way. This new paradigm promises to accelerate ALife research beyond what is possible through human ingenuity alone.