人工生命研究における新しいシステム ASAL は、研究者の直感や試行錯誤に頼らず、生命らしい振る舞いを示すシステムの設計を自動化する。Supervised Target、Open-Endedness、Illumination の3つのアプローチを採用し、様々な人工生命基盤で実証済み。
これまでの 人工生命 研究では、生命らしい振る舞いを示すシステムの設計は、研究者の直感や試行錯誤に大きく依存していました。なぜなら、単純なルールから複雑な振る舞いが創発する過程を事前に予測することが極めて困難だからです。新しいシステム ASAL は、この課題を解決するために、3つの主要なアプローチを採用しています。1つ目は「Supervised Target」で、特定の現象（例えば「顕微鏡で見た生物細胞のような」振る舞い）を示すシステムを自動的に発見します。2つ目は「Open-Endedness」で、時間とともに新しい振る舞いを継続的に生み出すシステムを見つける。3つ目は「Illumination」で、これは互いに異なる特徴を持つシミュレーションを幅広く発見する手法です。このシステムの有効性は、Boids（群れのシミュレーション）、Particle Life（粒子ベースの生命シミュレーション）、Game of Life（セルオートマトン）、Lenia（連続的なセルオートマトン）、Neural Cellular
Automata（ニューラルネットワークベースのセルオートマトン）など、さまざまな人工生命基盤で実証できました。指定のプロンプトに一致する最終状態をもたらすシミュレーションを検出。オープンエンドの探索では、Life-Likeセルオートマトンの全空間から、時間とともに新しい現象が継続的に生まれる性質を持つルールを発見。有名なConwayのライフゲームも、このシステムによる評価で上位5％の高いオープンエンドスコアを示しました。多様性の探索では、Leniaにおいて色や形の異なる多様な生命体を、Boidsにおいて群れや蛇行、渦巻きなどさまざまな集団行動パターンを発見することに成功しました。ASALの重要な特徴は、基盤モデルを活用することで、これまで定性的にしか評価できなかった現象を定量的に分析できる点です。例えば、あるシステムがどの程度「生命らしい」かを数値化したり、パラメータの変化が振る舞いにどの程度影響するかを定量的に評価したりすることが可能になりました
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