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麻省理工學院、Sakana AI與OpenAI提出「ASAL」論文 將以AI技術挖掘人工生命模擬方式

美國麻省理工學院與日本人工智慧 新創「ASAL」(利用基礎模型自動搜尋人工生命,Automating the Search for Artificial Life with Foundation Models)的論文,計畫透過人工智慧技術搜尋、挖掘人工生命模擬方式。

人工生命 (Artificial life)是指藉由人工智慧方式模擬生命系統,藉此進行生命領域相關研究。此概念是由美國生物學家、電腦科學家及仿生領域開創者之一的Christopher Langton,於1987年在洛斯阿拉莫斯國家實驗室召開的生成以及模擬生命系統的國際會議上提出。

而在過去對於人工生命的研究,主要仰賴研究人員直覺與反覆試驗,藉此創造類似生命行為的系統設計,但要從事前預測、加上簡單規則,進而產生複雜生命行為的模擬過程,其實並不容易。

因此在「ASAL」論文中,主要會透過自動觀察諸如顯微鏡下所見生物細胞活動方式,另外也會隨著時間推移紀錄細胞產生新行為,並且學習不同活動特徵,進而建立仿照細胞活動的生命模擬系統。

同時,「ASAL」論文更指出,在利用基本模型的情況下,可對當前僅能以定性評估的細胞活動行為進行定量分析,進而讓模擬行為可以透過量化放大,同時也能分析更多不同行為表現,進而讓人工生命模擬結果更加逼真。

目前市場已經有不少人工生命發展項目,其中包含90年代由生物學家Thomas Ray以80行編碼撰寫,並且放在電腦系統中"培養"的「病毒」,以及英國數學家John Conway在1970年提出的細胞自動機「生命遊戲」 (Conway's Game of Life),而人工生命技術也已經被用於電玩遊戲,例如在英國電腦科學家Steve Grand於1990年代打造的《Creatures》,即可讓遊戲中的人工生命具備自我學習、遺傳因子等特徵。

另外,目前普遍在許多電腦裝置流傳的電腦病毒、蠕蟲病毒,因為具備行為複製與進化特性,甚至也具備資訊互換能力,某種程度上也已經能視為人工生命,但仍少了生命應具備的決策能力。

《原文刊登於合作媒體mashdigi,聯合新聞網獲授權轉載。》

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