摘要

人工生命領(lǐng)域研究生命現(xiàn)象（如代理性和自我調(diào)節(jié)）如何在計(jì)算機(jī)模擬中自組織。在元胞自動(dòng)機(jī)（CA）中，一個(gè)關(guān)鍵的開(kāi)放問(wèn)題是：能否找到環(huán)境規(guī)則，從一個(gè)本不存在“身體”、“大腦”、“感知”或“行動(dòng)”等事物的初始狀態(tài)中，自組織出穩(wěn)健的“個(gè)體”。在此，本研究利用機(jī)器學(xué)習(xí)的最新進(jìn)展，結(jié)合多樣性搜索、課程學(xué)習(xí)和梯度下降算法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)此類(lèi)“個(gè)體”的自動(dòng)化搜索。研究證明，這種方法能夠系統(tǒng)地找到CA中導(dǎo)致基本代理形式自組織的環(huán)境條件，即一些局域化結(jié)構(gòu)：它們能夠移動(dòng)，以連貫且高度穩(wěn)健的方式對(duì)外部障礙做出反應(yīng)，維持其完整性，并具有強(qiáng)大的能力以泛化到新環(huán)境。這種方法為人工智能和合成生物工程開(kāi)辟新的視角。

關(guān)鍵詞：感覺(jué)運(yùn)動(dòng)代理性（Sensorimotor Agency），連續(xù)元胞自動(dòng)機(jī) Lenia（Continuous Cellular Automata Lenia），內(nèi)在動(dòng)機(jī)目標(biāo)探索過(guò)程（Intrinsically Motivated Goal Exploration Process, IMGEP），自組織（Self-Organization）

王璇丨作者

趙思怡丨審校

論文題目：Discovering sensorimotor agency in cellular automata using diversity search 論文鏈接：https://www.science.org/doi/epdf/10.1126/sciadv.adp0834 發(fā)表時(shí)間：2025年10月31日 論文來(lái)源：Science Advances

核心突破：當(dāng)AI成為“人工生命”的發(fā)現(xiàn)者

理解生命與智能如何從簡(jiǎn)單的物理規(guī)則中涌現(xiàn)，是科學(xué)的終極難題之一。生物學(xué)中，生物體由遵循底層規(guī)則的細(xì)胞構(gòu)成，卻能形成一個(gè)具有個(gè)體性和自維持能力的整體，即“自創(chuàng)生系統(tǒng)”。傳統(tǒng)機(jī)械論方法預(yù)設(shè)了智能體的身體與傳感器，這與生命自下而上的涌現(xiàn)本質(zhì)相悖。而“生成論”雖強(qiáng)調(diào)從局部交互中自組織出智能體，卻長(zhǎng)期受困于搜索效率低下和所得結(jié)構(gòu)脆弱兩大瓶頸。

計(jì)算模型是研究此問(wèn)題的利器。在代謝尺度，元胞自動(dòng)機(jī)（Cellular Automata）被視為定義生命功能的最小模型；在認(rèn)知尺度，強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架則用于理解具有預(yù)設(shè)身體的智能體行為。然而，一個(gè)更根本的挑戰(zhàn)懸而未決：能否在一個(gè)最初連“身體”都不存在的虛擬基質(zhì)中，直接讓具有感覺(jué)運(yùn)動(dòng)能力的agent“無(wú)中生有”？

該研究遵循生成論框架，選用連續(xù)元胞自動(dòng)機(jī)Lenia作為“人工宇宙”，并引入IMGEP的AI搜索方法。該方法融合多樣性搜索、課程學(xué)習(xí)和梯度下降，成功自動(dòng)化地發(fā)現(xiàn)了能讓穩(wěn)健、能適應(yīng)、可泛化的感覺(jué)運(yùn)動(dòng)智能體自組織涌現(xiàn)的環(huán)境規(guī)則。

圖 1. 科學(xué)問(wèn)題概述。A. 生成論框架（enactivist framework）; B. 在諸如“生命游戲（Game of Life）”及更復(fù)雜的連續(xù)擴(kuò)展模型“Lenia”等 CA 中，研究已證實(shí)系統(tǒng)可自組織形成所謂的“滑翔機(jī)（gliders）”，即具有定向運(yùn)動(dòng)能力的空間局域化模式。

模型系統(tǒng)：Lenia——更貼近生命的連續(xù) CA

要實(shí)現(xiàn)“無(wú)預(yù)設(shè)自組織agent”的目標(biāo)，需靈活且支持復(fù)雜自組織的模擬環(huán)境，研究團(tuán)隊(duì)選用Lenia正是因其特性與這一需求高度契合。它不僅是康威“生命游戲”（Game of Life）的連續(xù)擴(kuò)展，也是人工生命領(lǐng)域代表性的連續(xù) CA 模型。這種連續(xù)性讓Lenia能支持更豐富的生命行為，其內(nèi)部可自組織出有空間局域性、定向運(yùn)動(dòng)能力的“孤子（soliton）”結(jié)構(gòu)，部分結(jié)構(gòu)還能依與其他模式的交互改變方向，解決了無(wú)預(yù)設(shè)自組織研究中難以驗(yàn)證agent功能的關(guān)鍵痛點(diǎn)。

此外，為精準(zhǔn)控制擾動(dòng)、測(cè)試agent穩(wěn)健性，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步采用Lenia的“多通道版本”：系統(tǒng)分兩個(gè)核心通道。“固定通道（fixed channel）”由人工設(shè)計(jì)，生成穩(wěn)定可控的障礙，障礙規(guī)則預(yù)設(shè)，確保擾動(dòng)可重復(fù)，“可學(xué)習(xí)通道（learnable channel）”的物理規(guī)則可優(yōu)化，也是感覺(jué)運(yùn)動(dòng)agent自組織的土壤。既解決傳統(tǒng)元胞自動(dòng)機(jī)“擾動(dòng)難控制”的問(wèn)題，又明確“搜索agent自組織環(huán)境規(guī)則”的目標(biāo)，讓該通道自組織出“會(huì)移動(dòng)、抗障礙擾動(dòng)、維持自身完整性”的感覺(jué)運(yùn)動(dòng)agent。

圖 2. 系統(tǒng)概述。頂部：展示了一次實(shí)驗(yàn)推演的過(guò)程。底部：含障礙的 Lenia 模型中單個(gè)步驟的詳細(xì)視圖。

方法引擎：

IMGEP——好奇心驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化發(fā)現(xiàn)

在Lenia的高維、混沌參數(shù)空間中，尋找能自組織智能體的規(guī)則如同大海撈針。研究團(tuán)隊(duì)的核心創(chuàng)新在于將“好奇心”機(jī)制化，打造了一個(gè)AI發(fā)現(xiàn)助手：IMGEP。

該過(guò)程首先為系統(tǒng)設(shè)定一個(gè)簡(jiǎn)單的行為目標(biāo)，然后利用梯度下降優(yōu)化Lenia的底層規(guī)則和初始狀態(tài)以實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)。關(guān)鍵在于，IMGEP會(huì)自動(dòng)、持續(xù)地生成由易到難的新目標(biāo)，并優(yōu)先探索那些能產(chǎn)生新行為結(jié)果的規(guī)則區(qū)域（多樣性搜索）。

這種“目標(biāo)導(dǎo)向的好奇搜索”推動(dòng)系統(tǒng)在參數(shù)空間中高效導(dǎo)航，逐步演化出能移動(dòng)、能抗干擾、最終能在復(fù)雜障礙場(chǎng)中穩(wěn)健導(dǎo)航的智能體。與隨機(jī)搜索相比，IMGEP發(fā)現(xiàn)可用規(guī)則的效率高出一個(gè)數(shù)量級(jí)以上。

智能體驗(yàn)證：從個(gè)體韌性到群體交互

經(jīng)IMGEP發(fā)現(xiàn)的agent在定量測(cè)試中展現(xiàn)出多維度、類(lèi)生命的綜合能力。

首先，能夠自組織成空間局域化的“孤子”結(jié)構(gòu)，在保持形態(tài)完整的同時(shí)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的定向運(yùn)動(dòng)，進(jìn)而在包含隨機(jī)障礙的測(cè)試中，表現(xiàn)出極高的環(huán)境適應(yīng)性，高水平agent的平均存活率超過(guò)95%。其次，面對(duì)訓(xùn)練中未出現(xiàn)過(guò)的更密集障礙、異步更新、狀態(tài)噪聲、尺度縮放乃至初始化擾動(dòng)，多數(shù)agent依然展現(xiàn)出色的泛化魯棒性。更引人注目的是，當(dāng)多個(gè)同源agent被置于同一環(huán)境中時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自發(fā)涌現(xiàn)出個(gè)體性維持、相互吸引乃至碰撞“繁殖”等復(fù)雜的群體交互模式，為研究原始社會(huì)行為的起源提供了可計(jì)算、可觀測(cè)的理想模型。

圖 3. 已發(fā)現(xiàn)感覺(jué)運(yùn)動(dòng)agent泛化能力的定性測(cè)試。A. 自由繪制的障礙；B. 自由繪制的初始狀態(tài)；C-E. 在網(wǎng)格中引入其他agent；F. 引入額外的低層級(jí)元素, 這類(lèi)元素對(duì)感覺(jué)運(yùn)動(dòng)agent具有 “吸引” 作用；G. 自定義質(zhì)量移除。

結(jié)論與展望：連接虛擬與生命，啟發(fā)AI未來(lái)

這項(xiàng)研究在“機(jī)械論”與“生成論”之間架起了一座橋梁。在完全由底層規(guī)則驅(qū)動(dòng)的生成論系統(tǒng)中，涌現(xiàn)出了堪比具身智能體的高級(jí)感覺(jué)運(yùn)動(dòng)功能。從康威 “生命游戲” 的簡(jiǎn)單滑翔機(jī)，到 Lenia 中能避障、會(huì)修復(fù)、可交互的感覺(jué)運(yùn)動(dòng)agent，人工生命領(lǐng)域的研究正在一步步逼近 “重現(xiàn)生命本質(zhì)” 的目標(biāo)。這項(xiàng)研究不僅通過(guò) AI 技術(shù)解決了傳統(tǒng)人工生命研究的 “低效” 與 “不穩(wěn)健” 痛點(diǎn)，更讓我們看到生命的核心特征：代理性、自組織、穩(wěn)健性。并非依賴(lài)復(fù)雜的預(yù)設(shè)結(jié)構(gòu)，而是可以從簡(jiǎn)單的局部規(guī)則中涌現(xiàn)。而這一切的起點(diǎn)，正是在 CA 中，那些從無(wú)到有、穩(wěn)健生長(zhǎng)的感覺(jué)運(yùn)動(dòng)agent。

《一種新科學(xué)》讀書(shū)會(huì)

《一種新科學(xué)》作為Stephen Wolfram的開(kāi)創(chuàng)性著作，在人工智能蓬勃發(fā)展的今天重新煥發(fā)生機(jī)。該書(shū)探討的簡(jiǎn)單程序生成復(fù)雜性、計(jì)算普遍性和涌現(xiàn)行為等核心概念，與現(xiàn)代AI和大語(yǔ)言模型的基本原理高度吻合。最近社區(qū)成員韓司陽(yáng)等老師積極推動(dòng)《A New Kind of Science》在國(guó)內(nèi)的翻譯出版工作，所以集智俱樂(lè)部聯(lián)合社區(qū)成員韓司陽(yáng)、章彥博、徐恩嶠、張江一起聯(lián)合發(fā)起關(guān)于，從9月1日起，每周日上午10:00-12:00開(kāi)始系列的討論，歡迎大家加入讀書(shū)會(huì)，做讀書(shū)會(huì)分享或者認(rèn)領(lǐng)翻譯任務(wù)。

本次讀書(shū)會(huì)主要是為了聚集更多對(duì)這本書(shū)和這套理論感興趣的探索者一起深度交流碰撞，并組織有能力的研究者一同將這本20年的經(jīng)典巨作翻譯成中文版；同時(shí)也是想借此機(jī)會(huì)，能夠深入重讀經(jīng)典《A New Kind of Science》，挖掘與當(dāng)前人工智能和大模型研究有著深刻聯(lián)系，學(xué)習(xí)Wolfram的跨學(xué)科方法和對(duì)自然界模式的研究，為AI算法優(yōu)化和系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供了新視角。幫助更多的學(xué)術(shù)研究者和技術(shù)應(yīng)用者從更廣闊的科學(xué)哲學(xué)角度審視AI技術(shù)，深化對(duì)AI本質(zhì)的理解，并可能激發(fā)解決當(dāng)前AI挑戰(zhàn)的創(chuàng)新思路，為探索AI的未來(lái)發(fā)展方向提供啟示。

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