近年来，机器学习领域经历了飞速的进步，尤其是深度神经网络技术的突破，使得图像识别、自然语言处理以及复杂游戏策略等任务获得了前所未有的表现。然而，尽管深度神经网络在众多领域展现出其强大能力，却依然存在着泛化能力有限、模型解释困难以及训练成本高昂等诸多制约。正因如此，研究者们开始探索是否存在与传统神经网络截然不同、能够更好模仿生物智能本质的计算模型。细胞自动机（Cellular Automata，简称CA）作为一种典型的离散动力系统，为这一探索提供了新的思路。源自20世纪中叶的细胞自动机，由一系列简单的单元格组成，这些单元格按照局部交互规则在格点上迭代演化。令人惊叹的是，这种简单的局部规则能够在整体上产生非常复杂且难以预测的行为，即所谓的“涌现”现象。
细胞自动机不仅能模拟复杂的自然现象，其计算能力亦被证明与通用图灵机等价，这意味着复杂计算并不依赖复杂组件，而是可能通过简单规则的反复迭代实现。涌现现象正是细胞自动机吸引人工智能研究者关注的核心所在，它揭示了宏观智能行为如何从简单、局部的机制中自然生长。基于此，涌现模型（Emergent Models，EMs）应运而生，成为对传统神经网络范式的一种重要替代，力图通过迭代应用简单规则在大规模状态空间中实现计算过程。与神经网络依靠单次前馈计算不同，涌现模型强调计算的动态演化，支持根据输入的复杂度调整计算时间，理论上拥有建模任意算法的表达能力。训练上，涌现模型倾向于采用进化算法等黑箱优化方法，规避梯度计算的限制。另一方面，神经细胞自动机（Neural Cellular Automata，简称NCA）则是结合深度学习与细胞自动机思想的产物。
NCA通过将局部演化规则参数化为神经网络，实现基于梯度下降的端到端训练，使得“规则发现”这一传统CA面临的难题变得可解。与传统CA中二元状态不同，NCA采用连续状态向量，支持更复杂的信息交流，并通过多步迭代自我演化出复杂的全局行为。各类NCA变体如成长型NCA、带注意力机制的ViTCA、在潜在空间中运行的LNCA以及基于可微逻辑门的DiffLogic CA，展示了这一领域的创新活力和应用多样性。细胞自动机及其衍生模型在众多领域展现出了独特优势。比如，成长型NCA在模拟生物形态生成和再生方面取得突破，能从单一“种子”细胞发育出完整复杂图案，且具备惊人的自我修复能力。医学图像处理领域利用NCA实现了轻量级的分割与分类，表现出比传统方法更强的鲁棒性和泛化能力。
在强化学习和分布式控制场景中，CA模型基于局部交互的特性展示了良好的扩展性和容错性。细胞自动机的并行性天生适合硬件加速，其简单的局部规则和演化机制为实现高效且稳健的模型提供了理论依托。基于这些特征，CA模型在参数效率、对输入噪声和扰动的鲁棒性以及对复杂动态现象的模拟能力上均表现出不凡潜力。然而，细胞自动机及其结合深度学习的模型也面临不少挑战。涌现行为的不可预测性带来了控制和训练上的困难，优化长时序动态演化过程中梯度消失或爆炸问题依然突出。如何实现更大规模的模型训练与推理，确保在更广泛环境和任务中保持性能，也是亟待解决的问题。
此外，尽管局部规则设计简洁，复杂动力学的解释仍相当艰难，模型的可解释性和可控性尚未达到理想水平。未来，细胞自动机在机器学习领域的发展前景广阔。涌现模型若能实现自我修改和真正的元学习，将为通用人工智能打开全新大门。NCA与主流深度学习结合的趋势愈发明显，通过混合架构实现继承双方优势成为可能。长远来看，基于细胞自动机的可编程物质研究希望打造可在微观层面重新配置和自修复的智能材料，引发计算机体系结构的革命。辅助机器人、软体机器人和分布式智能系统也将从CA的分散控制和自组织特质中受益。
与此同时，细胞自动机模型在科学模拟、生成建模和资源受限设备上的实际应用潜力不容忽视。总的来看，细胞自动机及其扩展模型为机器学习提供了一个全新的视角，将智能视作涌现的动态过程而非静态函数拟合，强调局部性、迭代和并行性。这种独特的思路不仅能够补充传统神经网络的不足，还能激发人工智能迈向生物智能更深层次的模拟和理解。随着研究的深入、训练技术的改进及硬件支持的完善，细胞自动机在实现更强大、更灵活、更通用的智能系统道路上将发挥越来越关键的作用。
