自从约翰·霍顿·康威于1970年创造"生命游戏"以来,细胞自动机作为研究复杂系统演化和自组织的数学模型,便成为多个学科交汇的研究热点。生命游戏展示了简单规则如何驱动细胞群体形态从无序走向高度复杂的动态系统,类似自然界中生命的演化与形态形成。然而,近期谷歌苏黎世实验室科学家亚历山大·莫尔德文采夫(Alexander Mordvintsev)通过引入神经网络,将传统的正向规则应用过程颠倒,开启了基于反向设计的自组装自动化探索,成为人工智能与复杂系统交融的里程碑。 传统细胞自动机依赖设计者指定规则后观察系统演变,规定在二维格子上的细胞存活或死亡根据邻居的状态更新。生命游戏规则在正向模拟中产生惊人多样的涌现现象,充分借鉴物理、数学和生物学中简单规律演绎复杂行为的哲学。然而莫尔德文采夫的神经细胞自动机(Neural Cellular Automata,简称NCA)实现了让系统以目标形态为驱动,通过深度学习自动找到局部细胞状态的变化规则,从而完成从单一细胞出发的形态自组装。
该革命性的反向流程被视为"复杂性工程",彻底改变我们对于形态生成和系统设计思考的范式。 莫尔德文采夫所采用的神经网络内嵌于每个细胞,细胞仅通过邻居间的有限通信实现信息传递,系统不像传统神经网络那样拥有全局连接,而是一种更为局部且分布式的计算方式。系统训练过程中,先设定一个期望的整体形态,如蝴蝶、蜥蜴或其他图案,从起始的一个活跃单元开始反复迭代细胞状态,神经网络在每一轮根据细胞及其邻居的当前状态预测下一状态,并通过梯度下降等优化算法调整网络权重,使得最终的细胞配置趋于目标形状。如此,网络学会了如何调控细胞行为以实现宏观目标,这一思路极大地扩展了细胞自动机在形态生成领域的应用可能。 这一创新不仅展示了计算生成艺术的无限潜力,更揭示了生物形态发生机制的深层本质。生物体形态形成过程复杂且高度鲁棒,每个细胞没有全局指令,仅靠邻近细胞相互作用实现组织和功能分工,甚至具备惊人的修复能力。
莫尔德文采夫的NCA同样具备自我修复能力 - - 即使遭遇局部损伤,也可以通过细胞间的协同作用重新创造完整形态。这种现象在虚拟的蝴蝶和蜥蜴形态中表现尤为亮眼,系统甚至在未明确训练的情况下自发实现断翼再生,模拟了自然界中再生的神奇过程。这被视为对传统计算机科学和发育生物学的深刻启示。 在传统计算模式中,处理单元与存储往往分离,中控式处理器承担着核心指令的执行,资源消耗显著且可扩展性受限。相比之下,NCA通过让计算功能分散在数以万计仅能相互通信的细胞中,体现了极端的分布式并行计算特点,其能效优势和容错能力在未来构建大规模、低功耗计算系统方面具有巨大潜力。谷歌技术与社会部门首席技术官布莱斯·阿盖拉·亚卡斯(Blaise Agüera y Arcas)认为,这样的计算架构或将取代部分传统神经网络和冯·诺依曼结构计算方式,推动计算机科学进入新纪元。
此外,NCA并非仅限于图案生成,它们能够解决复杂的机器学习和推理任务。近年研究者已成功训练NCA执行包括手写数字识别、矩阵乘法在内的数学运算,并在抽象与推理测试(Abstraction and Reasoning Corpus)中表现出不俗的泛化能力。由于NCA缺少长距离连接,它们无法简单地记忆输入输出关系,只通过细胞间多步的状态演化,逐步提取变换规则,因而能更有效地学习"过程",而非死记硬背具体答案。这使其在通用智能和迁移学习的探索中备受期待。 多学科专家如发展生物学家迈克尔·莱文(Michael Levin)和机器人学者乔什·邦加德(Josh Bongard)等,纷纷看好NCA为理解和模拟生物发育、自组织行为提供了崭新思路。在机器人集群控制领域,NCA的局部交互与形态演化机制被视为实现协同运动、动态重构、故障容忍的理想模型,撬动未来软体机器人以及自适应多单元系统的潜能。
尽管如此,NCA仍非生物演化的完美模拟。人工神经网络有明确的训练目标,演化则是无方向、探索式的过程。人工设计的优化目标往往与自然选择的复杂选择环境有所不同,导致结果在生物学上的比拟仍需谨慎。然而,NCA为探索自组织规律、开发全新计算范式提供了强有力的工具和启示,有望促进人工智能、合成生物学及机器人学的跨界融合。 未来,随着研究者不断优化模型结构与训练算法,将更深入揭示利用局部规则驱动宏观复杂形态出现的规律,推动"复杂性工程"理论的落地。同时,NCA的可扩展性和强鲁棒性或推动分布式计算硬件研发,实现环境感知、故障自修复、协同演化的智能系统。
结合生物启发的设计理念,NCA技术或许将引领一场计算与生物跨学科的革新浪潮,助力医学再生治疗、智能材料设计、以及软体机器人等领域的创新。 莫尔德文采夫自幼热爱模拟宇宙和自然现象,这份对"用代码创造微型宇宙"的痴迷,最终引领他将传统细胞自动机与深度学习融合,实现了智能自组装的革命。如今,他的工作不仅展示了技术的潜力,更唤起人们对生物智能与计算智能融合未来的无限遐想。正如他所言,早期计算先驱们对自组织、生命与计算的天然联系深信不疑,如今这三者正再次合流,推动科技与自然的界限日益模糊,而这场深刻的融合,才刚刚开始。 。
