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谷歌AI又放大招了!最新发布的可微分逻辑元胞自动机(DiffLogic CA),带来了一种全新的神经元胞自动机(NCA)训练方式,让复杂模式的学习和生成更加智能化。

几十年来,研究人员一直在试图破解元胞自动机中的“涌现行为”——也就是用简单规则推导出复杂现象。传统的方法是自底向上的,先定义局部规则,然后观察会生成什么样的模式。而谷歌研究团队反其道而行之,提出了一种完全可微分的方法:让系统自己学习需要哪些局部规则,才能生成指定的复杂模式,同时仍然保持元胞自动机的离散特性。这不仅让规则的发现过程变得更加自动化,而且更具可扩展性。

在此之前,学界已经尝试使用非微分方法来学习转换规则,也研究过如何让一维元胞自动机变得可微分,从而使用梯度优化来学习规则。如今,DiffLogic CA在这些研究的基础上更进一步,打破了手工设计规则自动学习计算模型之间的壁垒。

DiffLogic CA 到底是啥?

谷歌的研究团队提出了一种新颖的可微分逻辑门方法,成功让元胞自动机“学会”康威生命游戏(Conway’s Game of Life)的规则,并通过学习到的离散动态生成复杂模式。这个方法结合了两大核心技术:

  1. 神经元胞自动机(NCA):NCA可以学习任意行为,但缺乏对离散状态的约束,导致其行为较难解释。
  2. 可微分逻辑门网络(DLGN):DLGN能够发现组合逻辑,但之前从未用于循环计算的场景。

DiffLogic CA 的核心思想,就是融合这两种技术,让可学习的局部逻辑计算成为可能,最终推动可编程物质的发展。

它是怎么运作的?

NCA的基本思想是,将经典的元胞自动机和深度学习结合,通过可学习的更新规则实现自组织行为。传统方法依赖昂贵的矩阵运算,而NCA则用梯度下降来优化交互方式,同时保持局部性和并行性。它的运行方式如下:

  • 感知阶段:使用Sobel滤波器(常用于边缘检测)提取邻域信息。
  • 更新阶段:通过神经网络调整状态,使整个系统随着时间推移发展。

DiffLogic CA 在此基础上进行了重大改进,它用逻辑门替换了神经元,使系统可以通过连续松弛来学习离散运算。这意味着,元胞的状态不再是由传统神经网络计算得出,而是由逻辑门电路决定。这样一来,模型不仅更具可解释性,计算效率也得到了大幅提升。

复刻康威生命游戏,表现如何?

康威生命游戏诞生于1970年,是最经典的元胞自动机之一,它用极其简单的规则,展现出了丰富的复杂性。谷歌团队用 DiffLogic CA 训练了一套模型,让它在512种不同的3×3网格上学习生命游戏的规则。

  • 网络结构:包括16个感知电路核、23个更新层
  • 训练目标:最小化预测状态与实际状态之间的平方差
  • 泛化能力:训练完成后,该系统可以在更大的网格上复现生命游戏的经典模式,并具备容错性和自修复能力,即使没有专门的稳健性设计,也能自动修复错误状态。

这项研究的意义?

DiffLogic CA 提供了一种全新的 NCA 结构,使用二进制状态和循环逻辑电路进行计算,并通过可微分逻辑网络训练逻辑门,使计算更加高效和透明。相比于传统 NCA,DiffLogic CA 不仅计算成本更低,还增强了可解释性

未来的优化方向可能包括:

  • 层次化架构,提升复杂模式的生成能力
  • 类似 LSTM 的门控机制,加强长时间动态信息的存储能力

这一研究表明,可微分逻辑门+NCA的结合,或许能在可编程物质领域打开新的大门,让计算变得更加高效,同时更适用于复杂的模式生成任务。

http://www.dtcms.com/wzjs/43389.html

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