さかな AI チームは、人工生命 (ALife) シミュレーション研究で大きな進歩を遂げ、視覚言語基本モデル (FM) を使用して興味深い ALife シミュレーションを自動的に検索する ASAL (人工生命自動検索) システムの開発に成功しました。伝統的な人工生命。生命の研究は人工設計と試行錯誤モデルに依存しています。 ASALは、教師ありターゲット検索、オープン検索、ヒューリスティック検索という3つのメカニズムを通じて、さまざまなALifeマトリックスでこれまで見たことのない生命体を発見し、これまで定性的にしか分析できなかった現象の定量的分析をサポートし、社会に革命的な変化をもたらしました。この分野の研究。
最近、Sakana AI の科学者たちは、人工知能の分野で画期的な進歩を遂げ、視覚言語基盤モデル (FM) を使用して人工生命 (Artificial Life、ALife) シミュレーションの自動検索を実装することに初めて成功しました。 ASAL（Automated Search for Artificial Life）と呼ばれるこの新しい手法は、人工生命の研究に革命的な変化をもたらし、この分野の発展を加速させることが期待されています。
従来の人工生命の研究は主に人工的な設計と試行錯誤に依存していましたが、ASALの出現によりこの状況は変わりました。このメソッドの核心は、基礎となるモデルを通じてシミュレーションで生成されたビデオを評価することにより、興味深い ALife シミュレーションを自動的に検索することです。 ASAL は主に 3 つのメカニズムを通じて生命体を発見します。
監視付きターゲット検索: テキスト プロンプトを使用して、特定の現象を生成するシミュレーションを検索します。たとえば、研究者は「1 つのセル」または「2 つのセル」という目標を設定し、その基準を満たすシミュレーションをシステムに自動的に検索させることができます。 無制限の検索: 時間の経過とともに無限の新しさを生み出すシミュレーションを探しています。このアプローチは、人間の観察者にとって興味深いシミュレーションを発見するのに役立ちます。ヒューリスティック検索: 「エイリアンの世界」を明らかにする、興味深く多様なシミュレーションのセットを見つけます。
ASAL の多用途性により、Boid、Particle Life、Game of Life、Lenia、Neural Cellular Automata などのさまざまな ALife マトリックスに効果的に適用できます。研究者らは、ボイドの奇妙な群れパターン、レニアの新しい自己組織化細胞、コンウェイのライフゲームに似たオープンセルオートマトンなど、これまでに見たことのない生命体をこれらのマトリックス内で発見している。
さらに、ASAL を使用すると、これまで定性的にしか分析できなかった現象の定量的な分析が可能になります。基礎となるモデルには人間のような表現機能があり、これにより ASAL は人間の認知とより一貫した方法で複雑さを測定できます。たとえば、研究者は、シミュレーション中に CLIP ベクトルがどれだけ速く変化するかを測定することで、Lenia シミュレーションのプラトーを定量化できます。
この研究の革新的な点は、事前トレーニングされた基本モデル、特に CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) モデルを使用して、シミュレートされたビデオを評価することです。 CLIP モデルは、対照学習を通じて画像とテキストの表現を調整し、人間の複雑さの概念を理解できるようにします。 ASAL のアプローチは、特定の基本モデルやシミュレーション マトリックスに制限されないため、将来のモデルやマトリックスと互換性があります。
研究者らはまた、テストにさまざまな基本モデル (CLIP や DINOv2 など) とさまざまな ALife マトリックスを使用して、ASAL の有効性を実験的に検証しました。結果は、人間の認知と一致する多様性を生成する点では CLIP が DINOv2 よりわずかに優れていることを示していますが、どちらも低レベルのピクセル表現よりも大幅に優れています。これは、人間の多様性の概念を測定するために、深い基礎となるモデル表現を使用することの重要性を強調しています。
この研究は、人工生命の分野に新たな道を切り開き、研究者は、発生させたい現象をどのように記述するのが最適かなど、より高いレベルの質問に焦点を当て、自動化されたプロセスでそれらの結果を見つけることができるようになります。 ASAL の出現は、科学者が新しい生命体を発見するのに役立つだけでなく、生命シミュレーションの複雑さとオープンさを定量的に分析することもできます。最終的に、このテクノロジーは人々が生命の性質と宇宙に存在するあらゆる形態を理解するのに役立つと期待されています。
プロジェクトコード：https://github.com/SakanaAI/asal/
論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2412.17799
ASAL の画期的な進歩は、人工生命の研究に新たな可能性をもたらし、その効率的な自動検索機能と複雑性の定量的分析手法は、この分野の発展を大きく促進し、生命の本質を理解する新たな機会を提供します。 将来的には、ASAL はより多くの分野で使用され、生命の謎の探求に貢献する可能性があります。