复杂系统中的元多样性搜索：迈向人工开放性的一种方案？

我们能否构建一个在 Minecraft 中“永久”运行便能不断产生惊喜的人工系统？尽管解决这一宏大挑战并无单一路径，本文提出了一些我们认为可用于在 Minecraft 中无尽生成新颖且日益复杂制品的有效要素。我们的开放性系统框架包含两个部分：一个用于随时间递归生长并复杂化制品的复杂系统，以及一个利用元多样性搜索（meta-diversity search）概念的发现算法。由于复杂系统已被证明能从简单规则集中涌现出可观的复杂性，我们认为它们是生成 Minecraft 中各类制品的理想候选。然而，这些系统可生成的制品空间通常未知、难以刻画与探索。因此，在这类系统中自动化长期发现新颖且日益复杂制品是一个令人振奋的研究领域。为应对这些挑战，我们形式化了元多样性搜索问题：一个人工“发现助手”增量式地学习一组多样化的表征以刻画行为，并在每种表征中搜索以发现多样模式。一个成功的发现助手应持续寻求新颖的多样性来源，同时能快速将搜索专门化至一种未知的新型多样性。为在 Minecraft 环境中实现这些想法，我们基于 Lenia 连续元胞自动机模拟了一个用于生成制品的人工“化学”系统，以及一个用于制品发现过程的人工“发现助手”（称为 Holmes）。Holmes 增量式地学习模块化表征的层次结构以刻画不同的多样性来源，并使用基于目标的内在动机探索作为多样性搜索策略。