AI竟然可以自主发现人工生命了?什么是人工生命人工生命（Artificial Life，简称ALife）是一门跨学科的

什么是人工生命人工生命（Artificial Life，简称ALife）是一门跨学科的研究领域。它旨在通过模拟生命的行为、特性以及演化过程，来深入理解生命的本质。这一概念涉及到多个学科的融合，包含计算科学、生物学、复杂系统科学以及物理学等领域。

从研究内容来看，人工生命主要包括两个方面：一是属于计算机科学领域的虚拟生命系统，这方面与计算机软件工程及人工智能技术紧密相连；二是基因工程技术人工改造生物的工程生物系统，涉及合成生物学技术。其涵盖的概念将计算机与精密机械等技术用于生成或者构造仿真系统或者模型系统，这些系统表现出自然生命系统具备的行为特点，例如自组织、自修复、自复制等基本性质，以及促成这些性质的混沌动力学、环境适应和进化等特性。

人工生命研究采用集成方法。与传统生物学研究通过分析解剖现有生命的构成部分来理解生命不同，人工生命的研究方法是将简单的零部件组合在人工系统中，产生似生命的行为从而对生命进行研究。人工生命不局限于地球上特殊的以水和碳为基础的生命，而是关注所有可能的生命形式，这有助于我们在更广泛的视角下研究生命的本质，这种研究范式有助于突破传统生物学的限制。

AI如何发现人工生命 2024年，SakanaAI等机构有新的发现。他们依靠名为ASAL（Automated Search for Artificial Life，人工生命自动搜索）的方法来达成这一成果，这种方法使用视觉 - 语言基础模型自动发现人工生命。

首先，在这个过程中，研究人员定义一组感兴趣的模拟，称之为“基质”（substrate），基质包含了人工生命模拟集合（例如所有Lenia模拟的集合），这些模拟可以在初始状态、转换规则或二者皆具有差异性。传统人工生命研究主要以计算模拟进行，需要搜索整个可能的模拟空间而非单个模拟，以了解不同模拟配置产生的不同涌现行为，但在这个过程中缺乏系统性搜索方法，而且人工设计模拟时仅凭研究者的直觉、且针对简单可预测结果，难以发现意外情况和预测大规模简单组件相互作用产生的复杂涌现现象。

而ASAL则包含了三个基于视觉 - 语言基础模型（FM）的算法实现不同类型自动化搜索发现人工生命，具体有监督式目标搜索、开放性搜索和启发式搜索：

监督式目标搜索是寻找能产生指定目标事件或者事件序列的模拟，这有助于发现类似于人类世界或者其他可能世界的模拟世界，能够促进多种可能世界或者与人类世界相似世界的发现。
开放性搜索通过在基础模型的表征空间搜索持续提供新变化的模拟，从而找到对人类观察者始终有趣的世界。
启发式搜索则是搜索一组呈现更多差异性的相关模拟，从而展现非常陌生的世界给我们。

只要对需要搜索的模拟空间进行描述，ASAL就能自动发现最有趣、具有开放性的人造生命体，不需要繁琐的手工设计每一个细节规则。

AI发现人工生命的相关研究成果 SakanaAI联合MIT、OpenAI、瑞士AI实验室IDSIA等机构的研究人员提出的ASAL方法取得了一些成果。首先是ASAL可以在多种经典的人工生命模拟中发现新的生命形式，如Boids、ParticleLife、生命游戏（Game of Life）、Lenia和神经元胞自动机（Neural Cellular Automata）这些基质中，发现了以前从未出现过的生命形式。

另外，ASAL还发现了一些全新的元胞自动机规则，这些规则比原始的康威生命游戏更具开放性和表现力。这一成果改变了以往人工生命研究的困境，传统的人工生命研究受限于手工设计模拟的瓶颈，缺乏足够的系统性方法来对所有可能的模拟配置进行搜索。这个新的研究成果克服了之前在人工生命研究进展中的一个重要障碍，即缺少一种系统的方法搜索所有可能的模拟配置，为人工生命研究注入新的活力。

这种自动化搜索过程借助基础模型完成，基础模型在大量自然界数据上完成训练，其具备与人类相似的表征能力，甚至形成了趋向于真实世界统计特征的“柏拉图式”表征，这使得它成为量化人工生命复杂度的理想工具，能够高效地在人工生命模拟中发现新的生命形式并为人工生命研究开拓视野。

AI发现人工生命的影响和意义

对人工生命研究本身的意义 1.1突破研究瓶颈在AI发现人工生命之前，人工生命研究存在瓶颈。人工生命模拟有很多进化和学习机制，但长期缺乏系统的方法搜索所有可能的模拟配置。传统研究依靠手工设计，需要凭借直觉和经验对模拟设计猜测，这种方式只能针对预期结果进行简单设计。例如在设计具有自我复制和生态系统动态等特性的模拟时极为困难，因为复杂系统中简单部件大规模相互作用产生的涌现结果难以预测，这就限制了人工生命研究的深入发展和意外发现的可能性。

然而，AI发现人工生命这个成果改变了这种情况。如SakanaAI等机构研究出的ASAL框架，它使用基础模型自动搜索，能够克服手动设计模拟的瓶颈。采用自动化搜索方法扩大了探索范围，从根本上改变了人工生命研究方式。通过定义“基质”，使用基于视觉 - 语言基础模型的三种搜索算法（监督式目标搜索、开放性搜索和启发式搜索），可以更高效更全面地在不同的人工生命模拟中寻找新生命形式，在Boids、ParticleLife、Game of Life等多种基质中发现新的生命形式，发现全新的元胞自动机规则，极大地拓展了人工生命研究边界。

1.2赋予新的研究思路和工具 AI发现人工生命，为人工生命的研究引入新的工具和研究思路。基础模型依靠大规模自然数据训练，这种类似人类对世界概念表征的能力可以量化人工生命的复杂性。例如ASAL使用预训练的CLIP模型评估模拟视频，通过对比图像和文本表示来理解人类对复杂性的概念，从而更准确地找到满足条件的人工生命模拟，帮助研究人员关注更高层次问题，例如如何描述期望的涌现现象，然后交由算法去自动搜索过程，改变以往人工生命研究的思维模式和研究方法，而不是仅仅依靠原有的设定规则和互动的传统研究思维方式，重点转变为描述目标，将搜索过程自动化。

对理解生命本质与AI进步的意义 2.1加深对生命本质的理解人工生命的研究核心在于通过模拟理解生命的本质。AI发现人工生命让人类可以通过计算机探索更多可能存在的生命形式，这有助于进一步探索生命的奥秘。例如，人们可以通过了解不同模拟配置下如何产生涌现行为，思考生命的基本单元、结构、功能以及和环境的交互关系等更深入的生命本质问题。不仅包括已知的生命形式，还包括可能存在于其他环境下的未知生命形式，这促使人们更加全面地去认识生命的多样性和本质特征，不再局限于传统意义上的基于地球的生命认知。

2.2推动AI进步人工智能自身发展也是在不断模拟人类智能的过程。在人工生命研究中挖掘出的某些核心原则，可以为下一代AI系统提供灵感，能够让人类加深对涌现现象、进化机制和智能本质的理解。因为生命系统本身展现出的高度自组织性、适应性等特点，这些都是AI系统构建和优化可以借鉴的。例如，通过研究人工生命发现的进化机制，可以为AI的自主学习、自适应能力的改进等提供参考样本，从而促进人工智能的发展与演进。

对科学研究态度和社会层面的启发 3.1科研态度上的启发 AI发现人工生命是一个跨学科结合取得成功的典范，这展示了不同学科交叉融合产生的强大创造力。不仅是人工智能技术和人工生命研究的结合，其中也涉及到计算科学、数学（如元胞自动机中的规则设计等）、生物学以及复杂系统科学等多学科知识的交叉。这启示科学家在未来的研究工作中应该积极加强跨学科的合作与交流、打破学科界限，从多个领域寻找解决困难问题的途径，激发更多原创性科研成果。

3.2社会层面的影响在社会层面，这个成果激发公众对科学研究的兴趣和好奇心，尤其是涉及人工生命这样相对前沿和科幻的概念。人们开始意识到AI在科学探索等众多领域的巨大潜力。同时也引发人们对人工生命相关伦理道德问题的初步思考，例如AI创造的人工生命的权益、AI涉及生命创造是否符合道德伦理等问题。虽然人工生命和真正的生物存在本质区别，但随着技术发展，相关伦理道德、社会影响等问题需要提前思考布局。

未来AI在人工生命领域的发展趋势

发现更多新型生命形式与规则随着AI技术不断改进以及在人工生命领域持续探索，在未来AI很可能会发现更多前所未有的新型人工生命形式。就像现在已经在Boids、ParticleLife等多种基质中发现新的生命形式，未来可能会在更多、更复杂的模拟和环境下找到新的可能性。还可能发现更多全新的如元胞自动机之类的规则，这种发现将进一步谱写人工生命研究中关于规则、结构和行为之间关系认知的新篇章。因为目前科学所知道的生命仅仅是沧海一粟，AI在搜索不同模拟空间上的能力持续拓展，发现新型生命形式和规则的概率将不断增加，从而进一步丰富人工生命的研究内容和体系。
在量化与理解生命复杂性上更加精细准确目前基础模型仅仅是开始作为量化人工生命复杂性的理想工具，但是在未来AI有望在这个方向上大幅迈进。未来的AI可能会通过吸收更多类型的数据、运用更高级的算法，从而能够更加细化并且准确地对人工生命的复杂性进行量化和描述。例如，这种量化可能不再是简单区分不同程度的复杂度，而会深入到人工生命内部的结构、功能层次之间相关性的量化，帮助人类更深入理解生命内部如何在复杂相互作用下形成有序现象。这将有助于人类更加清晰地理解生命复杂系统的本质特征，也能够为构建更为复杂精密的人工生命系统提供理论支持。
与其他领域进一步交叉融合 3.1与生物学深度结合未来AI在人工生命领域的发展将会与生物学有更深层次的结合。当前生物学中对于真实生命的研究已经广泛借助AI工具，而在人工生命方面这种结合处于起步阶段但发展潜力巨大。例如在遗传信息处理方面，如果将AI在人工生命模拟中发现的信息转换方法应用到真实生物的遗传学领域，可能有助于破解一些生物遗传学的难题。而且AI模拟人工生命过程中的进化算法、适应机制等研究成果也有望为研究真实生命的进化过程等生物学难题提供新思路。

3.2与伦理学等社会学科交叉研究随着人工生命研究不断发展，AI创造或者发现人工生命所带来的伦理道德和社会影响等问题将日益凸显。未来AI在人工生命领域的发展必然会和伦理学、社会学等社会学科交叉起来进行研究。例如学术界将进一步探讨跟创造人工生命相关的伦理界定，如何确保AI主导的人工生命研究在道德和社会伦理框架内进行，以及如何让公众理解和接受AI在人工生命领域发展成果所产生的对生命认知、社会价值观念等方面的影响。

为AI的多种能力提升提供助力在人工生命研究中，AI不断发现新的事物有助于其自身多种能力的提升。例如其自主学习能力，通过在探索人工生命过程中处理大量目前难以准确预测结局的数据，找到模式和规律抽取知识的过程实际上就训练了AI的自主学习机制，使其能够更好地应对复杂数据和环境。并且这一领域的发展也有望提升AI的泛化能力，因为人工生命研究涉及多种基质、规则、模型等的归纳综合，AI在处理这样一个综合性非常强的问题时空能够提高其在不同场景下的泛化能力，从而运用到其他领域中，推动AI科学技术整体的进步和升级。