機器之心報道

機器之心編輯部

一直以來，關(guān)于人工生命（Artificial Life, ALife）的研究致力于回答這樣一個問題：生命的復(fù)雜性能否在計算系統(tǒng)中自然涌現(xiàn)？

這一探索的核心目標(biāo)，被稱為開放式復(fù)雜化（open-ended complexification）—— 讓人工系統(tǒng)能夠像生物世界一樣，在持續(xù)的適應(yīng)與演化中自發(fā)產(chǎn)生新的結(jié)構(gòu)與功能。

近年來，NCA（Neural Cellular Automata，神經(jīng)細胞自動機）為這種探索提供了新的思路。它們能夠在局部規(guī)則下展現(xiàn)分布式生長與自組織能力。然而，大多數(shù) NCA 模型仍基于單一、固定的結(jié)構(gòu)，難以突破演化的封閉邊界。

在這樣的背景下，來自Sakana AI的研究者提出了一種新的 ALife 模擬系統(tǒng) ——PD-NCA（ Petri Dish Neural Cellular Automata）。在該系統(tǒng)中，多個 NCA 智能體在同一環(huán)境中競爭，它們的唯一目標(biāo)是實現(xiàn)自我復(fù)制（self-replication）。

PD-NCA 與傳統(tǒng)的 NCA 框架有著顯著不同：

• 傳統(tǒng)的 NCA 通常由單一、固定的模型在網(wǎng)格上運行，其參數(shù)在訓(xùn)練完成后保持不變；
• 而在 PD-NCA 中，Sakana AI 引入了一個由多個獨立且持續(xù)學(xué)習(xí)的 NCA 構(gòu)成的種群。

每個 NCA 都擁有自己獨立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，并在模擬過程中通過基于梯度的持續(xù)優(yōu)化不斷更新與適應(yīng)。

這些智能體共享一個共同的空間基質(zhì) —— 即所謂的培養(yǎng)皿（Petri Dish）。

在這個培養(yǎng)皿中，不同 NCA 之間通過可微分的攻擊與防御通道進行交互，表現(xiàn)出既競爭又合作的動態(tài)關(guān)系。

與傳統(tǒng) NCA 不同，后者的形態(tài)發(fā)生過程通常是根據(jù)預(yù)訓(xùn)練規(guī)則以確定性方式展開的；PD-NCA 則通過 learning-in-the-loop 的機制，讓學(xué)習(xí)過程本身參與到模擬之中，從而實現(xiàn)開放式的適應(yīng)與復(fù)雜性涌現(xiàn)。

換言之，在一個可微的、動態(tài)學(xué)習(xí)的環(huán)境中，生命體樣的結(jié)構(gòu)不再被預(yù)先設(shè)定，而是能在交互、進化與競爭中自行演化出豐富的行為與形態(tài)。

• 論文標(biāo)題：Petri Dish Neural Cellular Automata
• 論文地址：https://pub.sakana.ai/pdnca/
• 項目地址：https://github.com/SakanaAI/petri-dish-nca

在 PD-NCA 中，每一個個體都在努力擴張自身，同時學(xué)習(xí)如何適應(yīng)環(huán)境并超越鄰近的競爭者。

結(jié)果顯示，PD-NCA 能夠產(chǎn)生多種復(fù)雜的涌現(xiàn)行為，例如周期性動態(tài)（cyclic dynamics）、領(lǐng)地防御（territorial defense）以及自發(fā)協(xié)作（spontaneous cooperation）。

下方的視頻展示了多次模擬過程中不斷演化出的豐富變化與復(fù)雜性 —— 每一種顏色代表不同的 NCA 個體。

方法介紹

模擬在一個離散的空間網(wǎng)格上運行。你可以把它想象成一個棋盤，它有特定的寬度（W）和高度（H）。

在棋盤的每一個格子上，都存儲著一組信息，稱為通道（C）。

在任何一個時間點（t）和網(wǎng)格位置（x,y），該格子的狀態(tài)（s）都由一個特征向量來定義。這個向量包含了三個關(guān)鍵部分：攻擊通道（a）、防御通道（d）、隱藏狀態(tài)（h）。

在模擬的每一個時間步，都會依次經(jīng)歷以下四個階段：處理（Processing）、競爭（Competition）、歸一化（Normalization）、狀態(tài)更新（State Update）。

處理階段

每個 NCA 智能體（可以理解為模擬中的「玩家」）本身都是通過一個卷積函數(shù)來定義的。

這個函數(shù)會「觀察」某個位置（x,y）及其鄰近區(qū)域（N）的狀態(tài)，然后生成一個「狀態(tài)更新提議（Δs）」，也就是它「希望」這個格子在下一刻變成什么樣。

智能體能否提出這個「提議」，受到一個「存活掩碼（A）」的控制。簡單來說，智能體只能在它自己存活的格子或緊鄰的格子里提出更新建議。

• 背景環(huán)境（一個恒定的對手）

為了確保模擬始終充滿活力，尤其是在某個區(qū)域只有一個智能體「活著」的情況下研究人員引入了一個靜態(tài)的「背景環(huán)境（E）」

它就像一個恒定的背景競爭者，在模擬開始時隨機初始化一次，然后就固定不變。

這個「背景環(huán)境」也會像智能體一樣，在每個格子上提出它自己的「更新提議」。這確保了所有智能體必須時刻保持積極的攻擊和防御，以對抗這種持續(xù)的背景壓力，從而防止「躺平」或停滯

競爭階段

計算式中的「溫度參數(shù)（τ）」用來控制競爭的「尖銳程度」。溫度越低，競爭越激烈，第一名的優(yōu)勢就越大。

狀態(tài)更新階段

這帶來一個有趣的結(jié)果：它允許最多 2 個智能體在同一個格子里共存（因為 0.4 + 0.4 < 1.0）。研究者發(fā)現(xiàn)，如果閾值高于 0.5（導(dǎo)致贏家通吃，只留 1 個），模擬會變得很無聊。

研究者這樣設(shè)置的靈感來源于混合專家（MoE）模型（它們通常會選擇 Top-2 專家），這能確保模擬保持一定的探索性。

因此，雖然模擬的真實狀態(tài)是連續(xù)的（一個格子可能是多個智能體更新提議的混合體），但在可視化視頻中，為了清晰起見，只顯示了每個格子上「貢獻權(quán)重」最高的那個智能體，并用不同顏色來區(qū)分。

• 優(yōu)化目標(biāo)（智能體的「動機」）

那么，智能體是如何「學(xué)習(xí)」的呢？

每個智能體 i 的優(yōu)化目標(biāo)（L）都是為了最大化其領(lǐng)土，即最大化它在整個網(wǎng)格上的「總存活度」。

在實際計算中，作者通過最小化「負對數(shù)存活度」來實現(xiàn)這個目標(biāo)。

這個目標(biāo)設(shè)定非常巧妙，它會自然地「涌現(xiàn)」出復(fù)雜的行為：智能體必須學(xué)會在「進攻擴張」（優(yōu)化其攻擊通道）和「防守領(lǐng)地」（優(yōu)化其防御通道）之間找到精妙的平衡，以便在與其他智能體和持續(xù)的背景環(huán)境壓力對抗時，盡可能多地「活下去」。

實驗

該研究開展了多項實驗來探索 PD-NCA。

動態(tài)特性

在探索 PD-NCA 的過程中，他們發(fā)現(xiàn)當(dāng)網(wǎng)格規(guī)模（grid size）與 NCA 個體數(shù)量同時增加時，系統(tǒng)的群體行為會變得更加豐富與復(fù)雜。

這表明未來的研究方向之一是進一步在更大尺度的網(wǎng)格上運行 PD-NCA，支持更多數(shù)量的 NCA 個體，并可能同時在多塊 GPU 上并行計算。

下面是網(wǎng)格大小的影響。網(wǎng)格大小從 16 x 16 到 196 x 196 的結(jié)果：

下圖展示了從 16×16 網(wǎng)格擴展到 196×196 網(wǎng)格時 NCA 行為的變化。

學(xué)習(xí)的影響

下方的視頻展示了學(xué)習(xí)機制對 PD-NCA 模擬結(jié)果的影響。

在沒有學(xué)習(xí)的情況下，系統(tǒng)最終會進入一種穩(wěn)定狀態(tài)，僅呈現(xiàn)出微小的波動；而引入學(xué)習(xí)之后，可以觀察到有趣的周期性行為，以及系統(tǒng)在不同交互狀態(tài)之間的持續(xù)變化與演化。

這些現(xiàn)象表明：NCA 的數(shù)量、網(wǎng)格規(guī)模以及學(xué)習(xí)過程，是產(chǎn)生 PD-NCA 中復(fù)雜動態(tài)與多樣行為的關(guān)鍵因素。

接下來作者探索了反向傳播的重要性。左側(cè)視頻展示的是未啟用反向傳播的模擬，右側(cè)視頻則展示了正常啟用反向傳播的運行結(jié)果。對比結(jié)果表明：反向傳播顯著提升了系統(tǒng)中復(fù)雜涌現(xiàn)行為的豐富度與持續(xù)性。

超參數(shù)搜索

下面視頻中，左上、中間下方和右下角的模擬都先運行了很多步?jīng)]有提前進行學(xué)習(xí)，然后運行了幾步，又進行了學(xué)習(xí)。這反映在它們的行為上：在反向傳播改變平衡之前，它們都呈現(xiàn)出穩(wěn)定的石頭剪刀布動態(tài)。中間上方的模擬展示了穩(wěn)定的循環(huán)是如何出現(xiàn)和競爭的，暗示了共生起源的存在。

超循環(huán)

在包含 3 到 6 個 NCA 的實驗中，作者測試了是否可以鼓勵形成更長長度的超循環(huán)結(jié)構(gòu)（hypercycles）。

結(jié)果顯示，盡管修改了損失函數(shù)，但觀察到完整長度的超循環(huán)很少能夠穩(wěn)定存在。相反，NCA 循環(huán)坍縮為較短的 2–3 NCA 循環(huán)，或者出現(xiàn)寄生行為與叛逃級聯(lián)現(xiàn)象。

在圖中最右側(cè)的 N=6N=6N=6 實驗中，黃色智能體因綠色智能體的擴張而獲得獎勵，但綠色智能體卻反過來侵占了黃色智能體的領(lǐng)地。同時，我們還觀察到一個由黃色與藍色智能體組成的截斷的二元循環(huán)（2-cycle），其中藍色智能體在對抗寄生性的綠色智能體時扮演防御者角色。

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