Automating the Search for Artificial Life with Foundation Models

要約

最近、タンパク質発見の根本的な進歩に対してノーベル賞が授与されたため、大規模な組み合わせ空間を探索するための基礎モデル (FM) は、多くの科学分野に革命を起こすことが期待されています。
Artificial Life (ALife) にはまだ FM が統合されていないため、この分野にとって、実物そっくりのシミュレーションの構成を発見するために主に手動の設計と試行錯誤に頼ってきた歴史的な負担を軽減する大きな機会となっています。
この論文では、視覚言語 FM を使用してこの機会を実現することに成功したことを初めて紹介します。
人工生命の自動探索 (ASAL) と呼ばれる提案されたアプローチは、(1) 対象の現象を生み出すシミュレーションを発見し、(2) 時間的に無制限の新規性を生み出すシミュレーションを発見し、(3) 興味深い多様なシミュレーションの空間全体を明らかにします。
FM の汎用性により、ASAL は、Boid、Particle Life、Game of Life、Lenia、Neural Cellular Automata を含むさまざまな ALife 基板にわたって効果的に機能します。
この技術の可能性を浮き彫りにする主な成果は、これまで見たことのないレニア生命体やボイド生命体、さらにはコンウェイのライフゲームのようにオープンエンドなセルオートマトンの発見である。
さらに、FM を使用すると、これまで定性的だった現象を人間と連携した方法で定量化できるようになります。
この新しいパラダイムは、人間の創意工夫だけで可能な範囲を超えて ALife 研究を加速させることを約束します。

要約(オリジナル)

With the recent Nobel Prize awarded for radical advances in protein discovery, foundation models (FMs) for exploring large combinatorial spaces promise to revolutionize many scientific fields. Artificial Life (ALife) has not yet integrated FMs, thus presenting a major opportunity for the field to alleviate the historical burden of relying chiefly on manual design and trial-and-error to discover the configurations of lifelike simulations. This paper presents, for the first time, a successful realization of this opportunity using vision-language FMs. The proposed approach, called Automated Search for Artificial Life (ASAL), (1) finds simulations that produce target phenomena, (2) discovers simulations that generate temporally open-ended novelty, and (3) illuminates an entire space of interestingly diverse simulations. Because of the generality of FMs, ASAL works effectively across a diverse range of ALife substrates including Boids, Particle Life, Game of Life, Lenia, and Neural Cellular Automata. A major result highlighting the potential of this technique is the discovery of previously unseen Lenia and Boids lifeforms, as well as cellular automata that are open-ended like Conway’s Game of Life. Additionally, the use of FMs allows for the quantification of previously qualitative phenomena in a human-aligned way. This new paradigm promises to accelerate ALife research beyond what is possible through human ingenuity alone.

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