摘要

人工生命领域研究生命现象（如代理性和自我调节）如何在计算机模拟中自组织。在元胞自动机（CA）中，一个关键的开放问题是：能否找到环境规则，从一个本不存在 " 身体 "、" 大脑 "、" 感知 " 或 " 行动 " 等事物的初始状态中，自组织出稳健的 " 个体 "。在此，本研究利用机器学习的最新进展，结合多样性搜索、课程学习和梯度下降算法，以实现对此类 " 个体 " 的自动化搜索。研究证明，这种方法能够系统地找到 CA 中导致基本代理形式自组织的环境条件，即一些局域化结构：它们能够移动，以连贯且高度稳健的方式对外部障碍做出反应，维持其完整性，并具有强大的能力以泛化到新环境。这种方法为人工智能和合成生物工程开辟新的视角。

关键词：感觉运动代理性（Sensorimotor Agency），连续元胞自动机 Lenia（Continuous Cellular Automata Lenia），内在动机目标探索过程（Intrinsically Motivated Goal Exploration Process, IMGEP），自组织（Self-Organization）

王璇丨作者

赵思怡丨审校

论文题目：Discovering sensorimotor agency in cellular automata using diversity search

论文链接：https://www.science.org/doi/epdf/10.1126/sciadv.adp0834

发表时间：2025 年 10 月 31 日

论文来源：Science Advances

核心突破：当 AI 成为 " 人工生命 " 的发现者

理解生命与智能如何从简单的物理规则中涌现，是科学的终极难题之一。生物学中，生物体由遵循底层规则的细胞构成，却能形成一个具有个体性和自维持能力的整体，即 " 自创生系统 "。传统机械论方法预设了智能体的身体与传感器，这与生命自下而上的涌现本质相悖。而 " 生成论 " 虽强调从局部交互中自组织出智能体，却长期受困于搜索效率低下和所得结构脆弱两大瓶颈。

计算模型是研究此问题的利器。在代谢尺度，元胞自动机（Cellular Automata）被视为定义生命功能的最小模型；在认知尺度，强化学习框架则用于理解具有预设身体的智能体行为。然而，一个更根本的挑战悬而未决：能否在一个最初连 " 身体 " 都不存在的虚拟基质中，直接让具有感觉运动能力的 agent" 无中生有 "？

该研究遵循生成论框架，选用连续元胞自动机 Lenia 作为 " 人工宇宙 "，并引入  IMGEP  的 AI 搜索方法。该方法融合多样性搜索、课程学习和梯度下降，成功自动化地发现了能让稳健、能适应、可泛化的感觉运动智能体自组织涌现的环境规则。

图 1. 科学问题概述。A. 生成论框架（enactivist framework）; B. 在诸如 " 生命游戏（Game of Life）" 及更复杂的连续扩展模型 "Lenia" 等 CA 中，研究已证实系统可自组织形成所谓的 " 滑翔机（gliders）"，即具有定向运动能力的空间局域化模式。

模型系统：Lenia ——更贴近生命的连续 CA

要实现 " 无预设自组织 agent" 的目标，需灵活且支持复杂自组织的模拟环境，研究团队选用 Lenia 正是因其特性与这一需求高度契合。它不仅是康威 " 生命游戏 "（Game of Life）的连续扩展，也是人工生命领域代表性的连续 CA 模型。这种连续性让 Lenia 能支持更丰富的生命行为，其内部可自组织出有空间局域性、定向运动能力的" 孤子（soliton）"结构，部分结构还能依与其他模式的交互改变方向，解决了无预设自组织研究中难以验证 agent 功能的关键痛点。

此外，为精准控制扰动、测试 agent 稳健性，研究团队进一步采用 Lenia 的 "多通道版本"：系统分两个核心通道。" 固定通道（fixed channel）" 由人工设计，生成稳定可控的障碍，障碍规则预设，确保扰动可重复，" 可学习通道（learnable channel）" 的物理规则可优化，也是感觉运动 agent 自组织的土壤。既解决传统元胞自动机 " 扰动难控制 " 的问题，又明确 " 搜索 agent 自组织环境规则 " 的目标，让该通道自组织出 " 会移动、抗障碍扰动、维持自身完整性 " 的感觉运动 agent。

图 2. 系统概述。顶部：展示了一次实验推演的过程。底部：含障碍的 Lenia 模型中单个步骤的详细视图。

方法引擎：

IMGEP ——好奇心驱动的自动化发现

在 Lenia 的高维、混沌参数空间中，寻找能自组织智能体的规则如同大海捞针。研究团队的核心创新在于将  " 好奇心 "机制化，打造了一个 AI 发现助手：IMGEP。

该过程首先为系统设定一个简单的行为目标，然后利用梯度下降优化 Lenia 的底层规则和初始状态以实现该目标。关键在于，IMGEP 会自动、持续地生成由易到难的新目标，并优先探索那些能产生新行为结果的规则区域（多样性搜索）。

这种 " 目标导向的好奇搜索 " 推动系统在参数空间中高效导航，逐步演化出能移动、能抗干扰、最终能在复杂障碍场中稳健导航的智能体。与随机搜索相比，IMGEP 发现可用规则的效率高出一个数量级以上。

智能体验证：从个体韧性到群体交互

经 IMGEP 发现的 agent 在定量测试中展现出多维度、类生命的综合能力。

首先，能够自组织成空间局域化的 " 孤子 " 结构，在保持形态完整的同时实现稳定的定向运动，进而在包含随机障碍的测试中，表现出极高的环境适应性，高水平 agent 的平均存活率超过 95%。其次，面对训练中未出现过的更密集障碍、异步更新、状态噪声、尺度缩放乃至初始化扰动，多数 agent 依然展现出色的泛化鲁棒性。更引人注目的是，当多个同源 agent 被置于同一环境中时，系统会自发涌现出个体性维持、相互吸引乃至碰撞 " 繁殖 " 等复杂的群体交互模式，为研究原始社会行为的起源提供了可计算、可观测的理想模型。

图 3. 已发现感觉运动 agent 泛化能力的定性测试。A. 自由绘制的障碍；B. 自由绘制的初始状态；C-E. 在网格中引入其他 agent；F. 引入额外的低层级元素 , 这类元素对感觉运动 agent 具有 " 吸引 " 作用；G. 自定义质量移除。

结论与展望：连接虚拟与生命，启发 AI 未来

这项研究在 " 机械论 " 与 " 生成论 " 之间架起了一座桥梁。在完全由底层规则驱动的生成论系统中，涌现出了堪比具身智能体的高级感觉运动功能。从康威 " 生命游戏 " 的简单滑翔机，到 Lenia 中能避障、会修复、可交互的感觉运动 agent，人工生命领域的研究正在一步步逼近 " 重现生命本质 " 的目标。这项研究不仅通过 AI 技术解决了传统人工生命研究的 " 低效 " 与 " 不稳健 " 痛点，更让我们看到生命的核心特征：代理性、自组织、稳健性。并非依赖复杂的预设结构，而是可以从简单的局部规则中涌现。而这一切的起点，正是在 CA 中，那些从无到有、稳健生长的感觉运动 agent。

《一种新科学》读书会

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详情请见：全新读书会启动：组队研读翻译复杂科学神书，开启 " 一种新科学 "

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