AI科学家用大模型自动探索人工生命，近屿智能深耕AI大模型
近日，Sakana AI的科学家在人工智能领域取得了重大突破，成功开发出一种名为ASAL（Automated Search for Artificial Life，人工生命自动搜索）的新方法。该方法首次利用视觉语言基础模型实现了人工生命（Artificial Life，ALife）模拟的自动搜索，为人工生命领域的研究带来了革命性变革。
传统的人工生命研究主要依赖人工设计和试错，而ASAL则通过基础模型自动评估模拟产生的视频，从而搜索出有趣的ALife模拟。ASAL主要通过三种机制来发现生命形式：有监督的目标搜索、开放性搜索和启发式搜索。这些机制使得ASAL能够高效地寻找和发现多种ALife基质中的新生命形式，包括Boids、粒子生命、生命游戏、Lenia和神经元胞自动机等。
ASAL的创新之处在于利用了预训练的CLIP（对比语言-图像预训练）模型来评估模拟的视频。CLIP模型通过对比学习，将图像和文本的表示对齐，使其能够理解人类对复杂性的概念。ASAL的出现为人工生命领域的研究开辟了新道路。它不仅能够帮助科学家发现新的生命形式，还能定量分析生命模拟中的复杂性和开放性。未来，这项技术有望帮助人们更深入地理解生命的本质，以及生命在宇宙中可能存在的所有形式。