Группа исследователей из MIT, OpenAI и Sakana AI представила революционный метод ASAL (Automated Search for Artificial Life), позволяющий с помощью foundation-моделей автоматизировать поиск и создание жизнеподобных систем.
Идея заключается в том, что вместо ручного проектирования симуляций учёные теперь задают цель в виде текстового запроса, а модель сама ищет или создаёт такие системы, где возникают явления, напоминающие жизнь: самоорганизация, размножение, эволюция. ASAL протестировали на ряде известных платформ: Boids, Game of Life, Lenia, Particle Life и клеточных автоматах. Результат превзошёл ожидания. Метод обнаружил новые формы поведения, ранее неизвестные даже опытным исследователям. В частности, в Lenia и Boids появились структуры, способные к сложному развитию, сопоставимому с «Жизнью» Конвея.
Это открытие имеет несколько важных последствий. Во-первых, оно может ускорить исследования в области биоинформатики и нанотехнологий, где поиск устойчивых форм — ключевая задача. Во-вторых, оно расширяет возможности искусственной эволюции и робототехники, где нужны системы, умеющие адаптироваться. Наконец, ASAL ставит новые философские вопросы: если алгоритм находит структуры с признаками жизни, можем ли мы считать это жизнью в цифровом виде?
Проект воспринимается как один из первых шагов к созданию эволюционных лабораторий будущего, где компьютеры сами будут искать новые формы жизни — как для науки, так и для практического применения.
Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!
Автор: cognitronn
