Новый алгоритм ASAL для автоматического поиска искусственной жизни разработан учеными MIT, Sakana AI, OpenAI и IDSIA.

Исследование Искусственной Жизни (ALife)

Исследования в области Искусственной Жизни (ALife) изучают появление жизненных процессов с помощью компьютерных симуляций. Это уникальный подход для изучения «жизни, какой она могла бы быть». Однако у этой области есть значительные ограничения, такие как зависимость от ручного создания правил симуляции, что занимает много времени и ограничивается человеческой интуицией.

Проблемы и решения

Исследователи часто полагаются на проб и ошибок, чтобы найти настройки, которые приводят к интересным явлениям, таким как самовоспроизведение или динамика экосистем. Это затрудняет прогресс и ограничивает количество открытий.

Чтобы решить эти проблемы, исследователи из MIT, Sakana AI, OpenAI и Швейцарской лаборатории ИИ IDSIA разработали алгоритм Автоматизированного Поиска Искусственной Жизни (ASAL). Этот алгоритм использует модели, основанные на сочетании визуальных и текстовых данных, чтобы автоматизировать открытие искусственных форм жизни.

Как работает ASAL

ASAL позволяет исследователям определять пространство симуляции, а затем самостоятельно исследовать его. Алгоритм работает через три механизма:

Поиск целевых симуляций: находит симуляции, которые создают определенные явления.
Поиск открытых результатов: открывает новые симуляции с уникальными и устойчивыми паттернами.
Поиск освещения: отображает разнообразные симуляции, показывая множество потенциальных форм жизни.

Преимущества ASAL

ASAL использует модели, основанные на сочетании визуальных и текстовых данных, чтобы оценивать симуляции. Это позволяет:

Эффективное исследование: автоматизация процесса поиска экономит время и вычислительные ресурсы.
Широкая применимость: ASAL совместим с различными системами ALife.
Улучшенные метрики: модели связывают человеческую оценку и вычислительную оценку.
Открытые открытия: алгоритм хорошо находит новые, непрерывные паттерны.

Ключевые результаты

Эксперименты показали эффективность ASAL в различных симуляциях:

Успешный поиск целевых симуляций, таких как «самовоспроизводящиеся молекулы».
Открытие новых правил клеточных автоматов, которые превосходят известные модели.
Картирование разнообразного поведения в симуляциях, выявляя ранее невидимые паттерны.

Заключение

ASAL представляет собой значительный шаг вперед в исследовании Искусственной Жизни, предлагая системные и масштабируемые решения. Этот алгоритм позволяет ученым сосредоточиться на более широких вопросах о потенциале жизни.

Как ИИ может помочь вашей компании

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта, рассмотрите внедрение решений, подобных ASAL. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите ключевые показатели эффективности (KPI) и подберите подходящее решение.