Sakana AI：人工生命の自動探索を行う「ASAL」

Sakana AIとMIT、OpenAIの研究者たちが発表した論文「Automating the Search for Artificial Life with Foundation Models」では、人工生命（ALife）の自動探索を行う新しいアルゴリズム「ASAL（Automated Search for Artificial Life）」を提案しています。このシステムは、視覚と言語を理解する基盤モデルを活用し、従来の手法に比べて効率的に新しい生命体を発見することを目指しています。
ASALは、以下の三つの主要な方法を用いて人工生命のシミュレーションを探索します。

1. Supervised Target: 特定の現象（例：生物細胞のような振る舞い）を示すシミュレーションを自動的に発見します。
2. Open-Endedness: 時間とともに新しい振る舞いを継続的に生み出すシミュレーションを見つけ出します。
3. Illumination: 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。

ASALは、Boids、Particle Life、Game of Life、Lenia、Neural Cellular Automataなど、さまざまな人工生命(Alife)シミュレーションにおいて新たな生命体を発見することに成功しました。この新しいアプローチは、AIの進化における重要なステップであり、今後の人工生命の研究や応用に大きな影響を与えるとされています。
ASAL技術など自動探索による新しい発見や効率的な研究手法の確立は、人工生命研究にとどまらず、生物学、医療、環境科学、ロボティクス、複雑系科学など、さまざまな科学分野において応用の可能性を秘めているようです。
 
Automating the Search for Artificial Life with Foundation Models
基礎モデルによる人工生命の探索の自動化
2024年12月24日
https://sakana.ai/asal/
 
Automating the Search for Artificial Life with Foundation Models
https://arxiv.org/pdf/2412.17799
 
“人工生命”を発見する自動AIシステム「ASAL」 Sakana AIや米OpenAIなどの研究チームが開発
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2412/26/news085.html
 
 
 
A New Algorithm "ASAL" for Automating the Search for Artificial Life
 
A research paper titled "Automating the Search for Artificial Life with Foundation Models" by researchers from Sakana AI, MIT, and OpenAI proposes a new algorithm, "ASAL" (Automated Search for Artificial Life), designed to automate the exploration of artificial life (ALife). This system leverages foundation models capable of understanding vision and language, aiming to discover new life forms more efficiently than traditional methods.
ASAL explores artificial life simulations using the following three key approaches:

1. Supervised Target - Automatically identifies simulations that exhibit specific phenomena (e.g., behaviors resembling biological cells).
2. Open-Endedness - Continuously generates new behaviors over time through simulations.
3. Illumination - Discovers a wide variety of simulations with distinct characteristics.

ASAL has successfully discovered new life forms across various artificial life simulations, including Boids, Particle Life, Game of Life, Lenia, and Neural Cellular Automata. This innovative approach represents a significant step in the evolution of AI and is expected to have a profound impact on future research and applications in artificial life.
The establishment of efficient research methods and new discoveries through automated exploration technologies like ASAL has the potential for applications beyond artificial life research. These include fields such as biology, medicine, environmental science, robotics, and complex systems science.