最近，加利福尼亚大学(University of California) DeepMind的研究人员提出了一个人工生命框架，以促进智能有机体的出现。
在这个框架中，没有明确的代理概念，它是一个原子元素的环境。这些元素包含神经操作，通过信息交换与环境中包含的物理规则交互。
研究人员讨论了进化是如何导致由许多这些原子元素组成的不同有机体的出现的，这些原子元素可以在环境中共存和繁荣。此外，研究人员还探讨了如何构成通用AI的基础生成算法，提供了系统的简化版本，讨论了进一步扩大规模需要做哪些改进。
真实世界是由基本粒子组成的，这些粒子相互作用并形成更大的实体。DeepMind研究提出的环境(人工智能生成算法)由各种元素组成，但规模更大。每个元素都包含一个神经操作，如矩阵乘法、外积或这些操作符的序列。这些元素遵循某种基本规则——一种物理类型，以及相互作用的神经状态的直接交流。
由多个元素组成的较大单元可以物理连接(如机器人)形成，它也可以是一组决定通信并形成一个整体的单元。这些单位的潜在规模没有限制。
该研究运行了上述系统，在一系列运行之间观察到了令人兴奋的多样性。在多个区域中，两种元素都能够稳定共存。
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