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近期，一项由 Transformer 开发团队 Sakana AI 联合 MIT、OpenAI、瑞士 IDSIA 等研究机构共同提出的创新算法，引起了科研界的广泛关注。这项名为“自动搜索人工生命”的新方法，首次实现了 AI 自主发现复杂生命形态的突破，标志着人类对“创造生命”的理解又向前迈进了一大步。
人工生命的跨学科探索
人工生命（ALife）是一门涵盖计算科学、生物学、物理学和复杂系统科学的交叉学科。它旨在通过模拟生命的行为、特性和进化过程，以探索生命的本质。对于人工智能的发展，ALife 提供了宝贵的理论和实践基础，因为理解生命的涌现与演化机制，能促进 AI 在自主学习、自我复制等方面的突破。
AI 自主发现生命的里程碑
传统上，模拟生命体系的设计规则繁琐繁复，大多依靠研究者手工调试。如今，这次研究中提出的算法，却可以让 AI 完全自主搜索、发现新的生命形式。通过视觉 - 语言基础模型，AI 只需描述搜索空间，便能自动探索出最有趣、最富表现力的人工生命体。这一技术不仅大大提升了发现效率，还突破了以往模拟设计的瓶颈。
具体而言，该算法可以在多种经典的人工生命模拟框架中应用，包括 Boids（鸟群行为模型）、Particle Life（粒子系统）、细胞自动机（如康威的生命游戏）、Lenia 以及神经元胞自动机（NCA）等。研究团队在实验中不仅重现了已知的生命形式，还发现了一些全新的生命规则和行为模型，甚至比传统模型更具开放性和表现力。这一突破，让我们看到了 AI 自主探索复杂生命系统的无限潜力。
超越手工设计的智能创新
过去，人工生命模拟的规则设计大多依赖研究者的直觉和经验，容易受限于人为认知。人工生命中的复杂系统突现性质，往往难以预料，设计者难以覆盖所有可能的模拟空间。这次，新算法通过自动化搜索，打破了这些限制，极大地拓宽了探索的边界，有望促使人工生命研究进入一个全新阶段。
基于基础模型的创新算法
研究中提出的自动化人工生命搜索（ASAL）框架，依托深度预训练的基础模型（FM），实现了在大规模模拟空间中的高效搜索。该框架首先定义一组感兴趣的模拟“基质”，包括不同的动态规则和状态空间，然后通过参数化模拟的初始化、动态变化和渲染过程，结合视觉 - 语言模型，把模拟行为转化为易于比较的表征空间。
在这基础上，ASAL 利用三个核心搜索策略：
- 监督目标搜索：寻找符合特定描述或目标事件的生命形式，能帮助发现与人类认知相似或反事实的生命模型。
- 开放式搜索：探索那些在表示空间中具有高度新颖性和趣味性的模拟，寻找未知的动物生命、生态系统或行为模式。
- 启迪式搜索：旨在揭示和分类模，但这些模拟中可能隐藏的多样化生命形态。
通过这些策略，系统在多个模拟体系中都取得了突破，比如发现了新颖的细胞行为、复杂的群体运动、甚至超越传统“生命游戏”的新规则，为人工生命的研究提供了前所未有的解锁路径。
实验验证与应用前景
实验中，研究者利用 CLIP、DINOv2 等视觉 - 语言基础模型对模拟进行评估，验证了 AI 发现生命的能力。这些模型可以将模拟状态转化为描述或图像，再通过相似度指标，量化模拟的复杂性和创新度。结果显示，AI 不仅能重现经典生命模型，还能自主发现新的动态规律和行为特征。
未来，这项技术或许能帮助科学家回答诸如“生命的起源”、“意识的诞生”这样深奥的问题。通过让 AI 自主探索“可能存在的生命”，人类能从根本上理解生命的多样性和复杂性，更有望在医学、生态、机器人等领域实现突破性应用。
重塑人工生命研究的未来蓝图
从自动搜索到深层理解，AI 自主发现“人工生命”的能力，为科学界提供了一次全新的技术路径。它不仅降低了模拟生命的门槛，还丰富了关于生命复杂性和涌现现象的认识。随着算法不断优化，未来有望发现更丰富、更真实的“虚拟生命形态”，开启人类与“上帝之手”更深的合作与探索。
