With the recent Nobel Prize awarded for radical advances in protein discovery, foundation models (FMs) for exploring large combinatorial spaces promise to revolutionize many scientific fields. Artificial Life (ALife) has not yet integrated FMs, thus presenting a major opportunity for the field to alleviate the historical burden of relying chiefly on manual design and trial-and-error to discover the configurations of lifelike simulations. This paper presents, for the first time, a successful realization of this opportunity using vision-language FMs. The proposed approach, called Automated Search for Artificial Life (ASAL), (1) finds simulations that produce target phenomena, (2) discovers simulations that generate temporally open-ended novelty, and (3) illuminates an entire space of interestingly diverse simulations. Because of the generality of FMs, ASAL works effectively across a diverse range of ALife substrates including Boids, Particle Life, Game of Life, Lenia, and Neural Cellular Automata. A major result highlighting the potential of this technique is the discovery of previously unseen Lenia and Boids lifeforms, as well as cellular automata that are open-ended like Conway's Game of Life. Additionally, the use of FMs allows for the quantification of previously qualitative phenomena in a human-aligned way. This new paradigm promises to accelerate ALife research beyond what is possible through human ingenuity alone.


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人工生命(Artificial Life)于1993年秋已成为统一的研究人工系统的科学信息交流论坛,具有自然生命系统的行为特征,通过合成或模拟使用计算机(软件),机器人(硬件)和物理化学(人脑)的意义。每一期都有关于人工生命的前沿研究,这些研究将提高我们对生命系统各个方面的认识,如:人工化学和生命的起源、系统与合成生物学、感知,认知和行为、群体的集体行为、进化与生态动力学、开放性和创造性、社会组织与文化演变、对社会及科技的影响、应用于生物学、医学、商业、教育或娱乐。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/alife/
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