ASAL：利用基础模型自动化搜索人工生命模拟的方法

ASAL简介

ASAL（Automated Search for Artificial Life）是一种利用先进视觉语言基础模型来自动化探索人工生命模拟的方法。它通过评估模拟产生的视频，能够发现特定目标现象、开放式新颖性以及多样化的模拟，从而加速人工生命领域的研究。ASAL的技术核心在于其能够量化和搜索那些难以预测的复杂动态系统，为探索“生命可能是怎样的”提供了一个强大的工具。

ASAL主要功能

1. 监督目标搜索（Supervised Target Searching）：ASAL能够寻找产生特定目标事件或事件序列的模拟，帮助研究者发现与特定现象相似或符合特定描述的人工生命世界。
2. 开放式搜索（Open-Endedness Searching）：ASAL寻找在基础模型表示空间中产生时间上开放式新颖性的模拟，以发现对人类观察者来说持续有趣的世界。
3. 照明搜索（Illumination Searching）：ASAL寻找一组在基础模型表示空间中彼此远离的有趣多样的模拟，以揭示和照亮人工生命可能的多样性。

ASAL技术原理

1. 视觉语言基础模型（Vision-Language Foundation Models）：ASAL利用如CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）等模型，这些模型通过对比预训练学习图像和文本的通用表示，以对齐它们的潜在空间。
2. 模拟表示和评估：ASAL通过将人工生命的模拟状态转换为图像，并使用基础模型将这些图像嵌入到表示空间中，然后评估这些表示以找到与目标提示匹配或具有高新颖性的模拟。
3. 优化算法：ASAL使用优化算法（如Sep-CMA-ES和遗传算法）来调整模拟参数，以最大化与目标提示的对齐度或新颖性得分。
4. 多样性和新颖性量化：ASAL通过计算模拟产生的图像在基础模型表示空间中与历史模拟的相似度来量化新颖性，以及通过评估模拟图像之间的距离来量化多样性。
5. 跨基质兼容性：ASAL的设计使其能够与不同的人工生命基质（如Boids、Particle Life、Game of Life等）兼容，只要这些基质可以以图像形式呈现。

ASAL应用场景

1. 生物模拟研究：在生物模拟领域，ASAL可以用于自动化搜索和发现模拟生物行为和生态系统的人工生命配置。
2. 进化动力学探索：ASAL能够帮助研究者探索不同进化规则如何导致不同的生命形态和动态，推动对进化动力学的理解。
3. 复杂系统分析：在复杂系统科学中，ASAL可以用于识别和量化复杂系统中的新兴现象，如自组织和集体智能。
4. 人工智能创新：ASAL可以应用于AI领域，通过模拟不同的智能体行为和交互，探索新的算法和智能系统设计。
5. 游戏和娱乐：在游戏设计和娱乐产业，ASAL可以创造新颖的虚拟生物和环境，提供玩家独特的互动体验。
6. 教育和可视化：ASAL可以作为教育工具，帮助学生和研究人员直观地理解和探索生命科学和复杂系统的概念。

ASAL项目入口

• GitHub代码库：https://github.com/sakanaai/asal
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2412.17799