ASAL : автоматизированный поиск искусственной жизни с использованием VLM для исследования открытых систем

ASAL : автоматизированный поиск искусственной жизни с использованием VLM для исследования открытых систем. ASAL (Automated Search for Artificial Life) - метод автоматизации поиска симуляций искусственной жизни (ALife). В его оcнове лежит использование VLM для оценки и анализа результатов симуляций. Традиционные техники симуляции базируются на ручном проектировании и методах проб и ошибок, ограничивая возможности для открытий новых форм жизни. ASAL не имеет таких ограничений и предлагает 3 алгоритма поиска: контролируемый поиск целевых симуляций (Supervised Target); поиск открытых систем с временной новизной ( Open-Endedness); исследование всего разнообразия симуляций (Illumination). ASAL использует CLIP и DINOv2 для оценки видео, созданных в ходе симуляций, количественно анализируя качественные феномены в ALife. Метод был успешно применен к субстратам Boids, Particle Life, Game of Life, Lenia и Neural Cellular Automata. В проведенных экспериментах ASAL обнаружил ранее неизвестные формы жизни в Lenia и Boids, а также Cellular Automata, демонстрирующие открытую динамику, подобную Game of Life. Также, эти эксперименты показали, что ASAL способен находить симуляции, соответствующие как единичным, так и последовательным целям. Например, поиск последовательности “одна клетка“, а затем “две клетки“ приводит к обнаружению правил, способствующих самовоспроизведению. Для поиска открытых систем в Life-like CA использовался полный перебор, где Game of Life вошла в 5% наиболее открытых систем. Для визуализации разнообразия был разработан алгоритм освещения на основе генетического алгоритма, позволивший создать “атласы“ для Lenia и Boids. Локальная установка и запуск настроенного блокнота со всеми тремя алгоритмами: git clone cd asal conda env create -f pip install -r Лицензирование: Apache 2.0 License. Страница проекта Arxiv GitHub