主要观点总结
本文报道了Sakana AI推出的全新人工智能系统ASAL，可以自动化发现新的人工生命形式。ASAL使用基础模型搜索人工生命的系统，不仅改变了人工生命研究的方式，还提供了有望改变和加速AI进步的关键见解。该团队在多种人工生命基质上验证了ASAL范式的有效性，包括Boids、粒子生命、类生命的元胞自动机、Lenia和神经元胞自动机等。此外，ASAL还能量化以前只能进行定性分析的现象，有助于更好地了解人工生命的涌现行为。
关键观点总结
关键观点1: Sakana AI推出全新人工智能系统ASAL，可自动化发现新的人工生命形式。
ASAL是一种基于基础模型的搜索人工生命的系统，旨在探索可能存在的生命形式。它通过利用AI加速人工生命的发现，可以加速对涌现、进化和智能的理解。
关键观点2: ASAL在多种人工生命基质上验证了其有效性。
研究人员在Boids、粒子生命、类生命的元胞自动机、Lenia和神经元胞自动机等基质上测试了ASAL，并发现它能够发现以前未见过的生命形式，扩展了人工生命中涌现结构的边界。
关键观点3: ASAL能够量化以前只能进行定性分析的现象。
通过使用基础模型的表征空间，ASAL能够量化人工生命的涌现行为。这种量化方法有助于更好地理解人工生命的复杂性和多样性。
文章预览
机器之心报道 编辑：Panda 2024 临近尾声，AI 又给了所有人一个大惊喜，这次可以用来自动发现新的人工生命形式了。 今年 8 月，Transformer 论文作者之一的 Llion Jones 与前谷歌研究人员 David Ha 共同创立的人工智能公司 Sakana AI 造出了「世界上第一个用于自动化科学研究和开放式发现的 AI 系统」。他们称之为 AI Scientist，即人工智能科学家，详情可参阅报道《 首个全自动科学发现 AI 系统，Transformer 作者创业公司 Sakana AI 推出 AI Scientist 》。 而现在，他们又拿出了另一项震撼性的重磅研究成果：使用基础模型搜索人工生命的系统 ASAL。 人工生命（Artificial Life），听起来很科幻，但其定义并不复杂：就是被制造出来的生命。数学家约翰・何顿・康威在 1970 年提出的著名的「生命游戏」便是一种模拟人工生命系统，其中定义的规则可让其中的「细胞」像生命
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