新聞
中心
高級內容
閱讀我們的獨家文章
搜索
首頁AI研究新聞新發布開源AIAI播客AI雜誌🔥 廣告/推廣
首頁科技新聞 AI 論文摘要 麻省理工學院、Sakana AI、OpenAI 和瑞士 AI 實驗室 IDSIA 的研究人員提出…
麻省理工學院、Sakana AI、OpenAI 和瑞士 AI 實驗室 IDSIA 的研究人員提出了一種名為自動化人工生命搜索（ASAL）的新算法，旨在利用視覺-語言基礎模型自動發現人工生命。
作者
Asif Razzaq
–
2024年12月29日
人工生命（ALife）研究探索通過計算模擬出現的類生命行為，提供了一個獨特的框架來研究“生命可能是什麼樣的”。然而，該領域面臨著重大限制：依賴手動編寫的模擬規則和配置。這一過程耗時且受限於人類直覺，許多潛在的發現未能被探索。研究人員經常依賴試錯法來識別導致自我複製、生態系統動態或突現行為等現象的配置。這些挑戰限制了進展和發現的廣度。
進一步的複雜性在於評估類生命現象的困難。雖然複雜性和新穎性等指標提供了一些見解，但它們往往無法捕捉到人類對於什麼使現象“有趣”或“類生命”的微妙感知。這一差距凸顯了系統性和可擴展方法的需求。
為了解決這些挑戰，麻省理工學院、Sakana AI、OpenAI 和瑞士 AI 實驗室 IDSIA 的研究人員開發了自動化人工生命搜索（ASAL）。這一創新算法利用視覺-語言基礎模型（FMs）自動發現人工生命形式。研究人員不再需要手動設計每一條規則，而是可以定義模擬空間，ASAL 自動探索。
ASAL 集成了視覺-語言 FMs，如 CLIP，將視覺輸出與文本提示對齊，使得在類人表示空間中評估模擬成為可能。該算法通過三種不同的機制運作：
監督目標搜索：識別產生特定現象的模擬。
開放性搜索：發現生成新穎且持續的模式的模擬。
照明搜索：映射多樣的模擬，揭示潛在生命形式的廣度。
這一方法將研究人員的重點從低層次配置轉向高層次對所需結果的探詢，大大增強了 ALife 探索的範圍。
技術見解和優勢
ASAL 使用視覺-語言 FMs 來評估由三個關鍵組件定義的模擬空間：
初始狀態分佈：指定起始條件。
步驟函數：控制模擬隨時間的動態。
渲染函數：將模擬狀態轉換為可解釋的圖像。
通過將模擬輸出嵌入到人類對齊的表示空間中，ASAL 能夠：
高效探索：自動化搜索過程節省時間和計算精力。
廣泛適用性：ASAL 與各種 ALife 系統兼容，包括 Lenia、Boids、粒子生命和神經細胞自動機。
增強指標：視覺-語言 FMs 橋接了人類判斷和計算評估之間的差距。
開放式發現：該算法在識別持續的新穎模式方面表現出色，這是 ALife 研究目標的核心。
關鍵結果和觀察
實驗表明 ASAL 在幾個基質上的有效性：
監督目標搜索：ASAL 成功發現了與提示如“自我複製分子”和“神經元網絡”相匹配的模擬。例如，在神經細胞自動機中，它識別了使自我複製和生態系統類似動態成為可能的規則。
開放性搜索：該算法揭示了超越康威生命遊戲表達能力的細胞自動機規則。這些模擬展示了保持複雜性而不穩定或崩潰的動態模式。
照明搜索：ASAL 映射了 Lenia 和 Boids 中的多樣行為，識別了如異國情調的群聚動態和自組織細胞結構等先前未見的模式。
定量分析進一步提供了見解。在粒子生命模擬中，ASAL 突出了特定條件（如臨界粒子數量）對於現象如“毛毛蟲”出現的必要性。這與複雜科學中的“多即是不同”原則相符。此外，能夠在模擬之間插值揭示了 ALife 基質的混沌特性。
結論
ASAL 代表了 ALife 研究的一項重大進展，通過系統性和可擴展的解決方案解決了長期存在的挑戰。通過自動化發現和採用人類對齊的評估指標，ASAL 為探索突現的類生命行為提供了一個實用工具。
ASAL 的未來方向包括超越 ALife 的應用，如低層次物理或材料科學研究。在 ALife 內部，ASAL 探索假設世界和映射可能生命形式的能力可能會導致對生命起源和複雜性背後機制的突破性理解。
總之，ASAL 使科學家能夠超越手動設計，專注於生命潛力的更廣泛問題。它提供了一種深思熟慮和有條理的方法來探索“生命可能是什麼樣的”，開啟了新的發現可能性。
請查看論文和 GitHub 頁面。所有對此研究的讚譽都歸功於該項目的研究人員。此外，別忘了在 Twitter 上關注我們，加入我們的 Telegram 頻道和 LinkedIn 群組。別忘了加入我們的 60k+ ML SubReddit。
🚨 熱門話題：LG AI 研究發布 EXAONE 3.5：三個開源雙語前沿 AI 級模型提供無與倫比的指令跟隨和長上下文理解，為生成 AI 卓越的全球領導地位提供支持……。
Asif Razzaq
網站 | + 文章
Asif Razzaq 是 Marktechpost Media Inc. 的首席執行官。作為一位有遠見的企業家和工程師，Asif 致力於利用人工智能的潛力為社會帶來好處。他最近的努力是推出一個人工智能媒體平台 Marktechpost，該平台以其對機器學習和深度學習新聞的深入報導而聞名，這些報導既技術性強又易於被廣泛受眾理解。該平台每月擁有超過 200 萬的訪問量，顯示出其在受眾中的受歡迎程度。
Reddit
投票
翻轉
分享
推文
0 分享
🧵🧵 [下載] 大型語言模型脆弱性評估報告（推廣）
上一篇文章AutoSculpt：一種基於模式的自動修剪框架，旨在通過利用圖形學習和深度強化學習來提高效率和準確性
相關文章更多來自作者
AutoSculpt：一種基於模式的自動修剪框架，旨在通過利用…
Aswin Ak – 2024年12月29日 0
在邊緣設備（如智能手機和自動駕駛汽車）上部署深度神經網絡（DNN）仍然是一個重大挑戰，因為它們計算密集型的特性。…
B-STAR：一種自學 AI 推理框架，用於 LLM
Adeeba Alam Ansari – 2024年12月29日 0
LLM 的訓練語料庫質量與其能力之間存在直接的相關性。因此，研究人員投入了大量精力來策劃…
這篇 AI 論文介紹了 XMODE：一種可解釋的多模態數據探索系統，由 LLM 驅動，以提高準確性和效率
推進並行編程與 HPC-INSTRUCT：優化代碼 LLM 以實現高性能計算
這篇 AI 論文提出了 TALE：一種 AI 框架，通過納入令牌預算意識來減少鏈式思維（CoT）推理中的令牌冗餘
來自清華大學的研究人員提出 ReMoE：一種具有 ReLU 路由的完全可微分 MoE 架構
AutoSculpt：一種基於模式的自動修剪框架，旨在通過利用…
Aswin Ak – 2024年12月29日 0
在邊緣設備（如智能手機和自動駕駛汽車）上部署深度神經網絡（DNN）仍然是一個重大挑戰，因為它們計算密集型的特性。…
B-STAR：一種自學 AI 推理框架，用於 LLM
Adeeba Alam Ansari – 2024年12月29日 0
LLM 的訓練語料庫質量與其能力之間存在直接的相關性。因此，研究人員投入了大量精力來策劃…
這篇 AI 論文介紹了 XMODE：一種可解釋的多模態數據探索系統，由 LLM 驅動，以提高準確性和效率
推進並行編程與 HPC-INSTRUCT：優化代碼 LLM 以實現高性能計算
這篇 AI 論文提出了 TALE：一種 AI 框架，通過納入令牌預算意識來減少鏈式思維（CoT）推理中的令牌冗餘
來自清華大學的研究人員提出 ReMoE：一種具有 ReLU 路由的完全可微分 MoE 架構
NeuralOperator：一個新的 Python 庫，用於在 PyTorch 中學習神經運算符
Asif Razzaq – 2024年12月28日 0
運算符學習是一種在科學計算中變革性的方法。它專注於開發將函數映射到其他函數的模型，這是…
aiXplain 推出一個多 AI 代理自主框架，用於優化多樣化的代理 AI 系統…
Aswin Ak – 2024年12月28日 0
代理 AI 系統通過專門的代理協作工作，徹底改變了行業，實現了複雜的工作流程。這些系統簡化了操作，自動化了決策過程，並增強了…
超網絡場：可擴展神經網絡優化的高效梯度驅動訓練
Sana Hassan – 2024年12月28日 0
超網絡因其能夠有效適應大型模型或訓練神經表示的生成模型而受到關注。儘管它們的有效性，但訓練超網絡…
這篇 AI 論文探討了形式系統如何徹底改變數學 LLM
Nikhil – 2024年12月28日 0
形式數學推理代表了人工智能的一個重要前沿，解決了基本邏輯、計算和問題解決的挑戰。這一領域專注於使機器能夠…
下載
AI 雜誌/報告
隱私與條款
Cookie 政策
🐝 合作與推廣
© 版權所有 @2024 Marktechpost Media Inc.
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
