科學前沿：AI多樣性搜索驅動元胞自動機涌現Agency

摘要

人工生命領域研究生命現象（如代理性和自我調節）如何在計算機模擬中自組織。在元胞自動機（CA）中，一個關鍵的開放問題是：能否找到環境規則，從一個本不存在“身體”、“大腦”、“感知”或“行動”等事物的初始狀態中，自組織出穩健的“個體”。在此，本研究利用機器學習的最新進展，結合多樣性搜索、課程學習和梯度下降算法，以實現對此類“個體”的自動化搜索。研究證明，這種方法能夠系統地找到CA中導致基本代理形式自組織的環境條件，即一些局域化結構：它們能夠移動，以連貫且高度穩健的方式對外部障礙做出反應，維持其完整性，并具有強大的能力以泛化到新環境。這種方法為人工智能和合成生物工程開辟新的視角。

關鍵詞：感覺運動代理性（Sensorimotor Agency），連續元胞自動機 Lenia（Continuous Cellular Automata Lenia），內在動機目標探索過程（Intrinsically Motivated Goal Exploration Process, IMGEP），自組織（Self-Organization）

王璇丨作者

趙思怡丨審校

論文題目：Discovering sensorimotor agency in cellular automata using diversity search 論文鏈接：https://www.science.org/doi/epdf/10.1126/sciadv.adp0834 發表時間：2025年10月31日 論文來源：Science Advances

核心突破：當AI成為“人工生命”的發現者

理解生命與智能如何從簡單的物理規則中涌現，是科學的終極難題之一。生物學中，生物體由遵循底層規則的細胞構成，卻能形成一個具有個體性和自維持能力的整體，即“自創生系統”。傳統機械論方法預設了智能體的身體與傳感器，這與生命自下而上的涌現本質相悖。而“生成論”雖強調從局部交互中自組織出智能體，卻長期受困于搜索效率低下和所得結構脆弱兩大瓶頸。

計算模型是研究此問題的利器。在代謝尺度，元胞自動機（Cellular Automata）被視為定義生命功能的最小模型；在認知尺度，強化學習框架則用于理解具有預設身體的智能體行為。然而，一個更根本的挑戰懸而未決：能否在一個最初連“身體”都不存在的虛擬基質中，直接讓具有感覺運動能力的agent“無中生有”？

該研究遵循生成論框架，選用連續元胞自動機Lenia作為“人工宇宙”，并引入IMGEP的AI搜索方法。該方法融合多樣性搜索、課程學習和梯度下降，成功自動化地發現了能讓穩健、能適應、可泛化的感覺運動智能體自組織涌現的環境規則。

圖 1. 科學問題概述。A. 生成論框架（enactivist framework）; B. 在諸如“生命游戲（Game of Life）”及更復雜的連續擴展模型“Lenia”等 CA 中，研究已證實系統可自組織形成所謂的“滑翔機（gliders）”，即具有定向運動能力的空間局域化模式。

模型系統：Lenia——更貼近生命的連續 CA

要實現“無預設自組織agent”的目標，需靈活且支持復雜自組織的模擬環境，研究團隊選用Lenia正是因其特性與這一需求高度契合。它不僅是康威“生命游戲”（Game of Life）的連續擴展，也是人工生命領域代表性的連續 CA 模型。這種連續性讓Lenia能支持更豐富的生命行為，其內部可自組織出有空間局域性、定向運動能力的“孤子（soliton）”結構，部分結構還能依與其他模式的交互改變方向，解決了無預設自組織研究中難以驗證agent功能的關鍵痛點。

此外，為精準控制擾動、測試agent穩健性，研究團隊進一步采用Lenia的“多通道版本”：系統分兩個核心通道?！肮潭ㄍǖ溃╢ixed channel）”由人工設計，生成穩定可控的障礙，障礙規則預設，確保擾動可重復，“可學習通道（learnable channel）”的物理規則可優化，也是感覺運動agent自組織的土壤。既解決傳統元胞自動機“擾動難控制”的問題，又明確“搜索agent自組織環境規則”的目標，讓該通道自組織出“會移動、抗障礙擾動、維持自身完整性”的感覺運動agent。

圖 2. 系統概述。頂部：展示了一次實驗推演的過程。底部：含障礙的 Lenia 模型中單個步驟的詳細視圖。

方法引擎：

IMGEP——好奇心驅動的自動化發現

在Lenia的高維、混沌參數空間中，尋找能自組織智能體的規則如同大海撈針。研究團隊的核心創新在于將“好奇心”機制化，打造了一個AI發現助手：IMGEP。

該過程首先為系統設定一個簡單的行為目標，然后利用梯度下降優化Lenia的底層規則和初始狀態以實現該目標。關鍵在于，IMGEP會自動、持續地生成由易到難的新目標，并優先探索那些能產生新行為結果的規則區域（多樣性搜索）。

這種“目標導向的好奇搜索”推動系統在參數空間中高效導航，逐步演化出能移動、能抗干擾、最終能在復雜障礙場中穩健導航的智能體。與隨機搜索相比，IMGEP發現可用規則的效率高出一個數量級以上。

智能體驗證：從個體韌性到群體交互

經IMGEP發現的agent在定量測試中展現出多維度、類生命的綜合能力。

首先，能夠自組織成空間局域化的“孤子”結構，在保持形態完整的同時實現穩定的定向運動，進而在包含隨機障礙的測試中，表現出極高的環境適應性，高水平agent的平均存活率超過95%。其次，面對訓練中未出現過的更密集障礙、異步更新、狀態噪聲、尺度縮放乃至初始化擾動，多數agent依然展現出色的泛化魯棒性。更引人注目的是，當多個同源agent被置于同一環境中時，系統會自發涌現出個體性維持、相互吸引乃至碰撞“繁殖”等復雜的群體交互模式，為研究原始社會行為的起源提供了可計算、可觀測的理想模型。

圖 3. 已發現感覺運動agent泛化能力的定性測試。A. 自由繪制的障礙；B. 自由繪制的初始狀態；C-E. 在網格中引入其他agent；F. 引入額外的低層級元素, 這類元素對感覺運動agent具有 “吸引” 作用；G. 自定義質量移除。

結論與展望：連接虛擬與生命，啟發AI未來

這項研究在“機械論”與“生成論”之間架起了一座橋梁。在完全由底層規則驅動的生成論系統中，涌現出了堪比具身智能體的高級感覺運動功能。從康威 “生命游戲” 的簡單滑翔機，到 Lenia 中能避障、會修復、可交互的感覺運動agent，人工生命領域的研究正在一步步逼近 “重現生命本質” 的目標。這項研究不僅通過 AI 技術解決了傳統人工生命研究的 “低效” 與 “不穩健” 痛點，更讓我們看到生命的核心特征：代理性、自組織、穩健性。并非依賴復雜的預設結構，而是可以從簡單的局部規則中涌現。而這一切的起點，正是在 CA 中，那些從無到有、穩健生長的感覺運動agent。

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