通過細胞自動機，AI在「我的世界」學會了蓋房子
還讓毛毛蟲get分身術
子豪 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
了解游戲「我的世界（MineCraft）」的讀者，一定很熟悉這樣的畫面。
△圖源：Science Magazine
但是，如果蓋房子的不是人，而是AI呢？
這是來自哥本哈根信息技術大學、約克大學和上海大學的學者，利用3D神經元細胞自動機（NCA）完成的新研究。
不僅能生成靜態結構，當然不僅是公寓，樹木、城堡也可以：
△圖源：Science Magazine
還能生成功能性機器，比如爬行的毛毛蟲：
△圖源：Science Magazine
把它一切兩段，還會玩再生術，成功分身……
（咦~有畫面感了）
這是怎么做到的？
神經元細胞自動機的應用
研究者其實是受到「生命游戲」中元胞自動機（CA)?的啟發，在2D基礎上開發了3D神經元細胞自動機（NCA）。
「生命游戲」就是基于元胞自動機的原理制作的，也可以說是元胞自動機的一個展示。
它是由英國數學家約翰·康威在1970年發明的。在網格中，每個方格居住著一個細胞，其狀態由其周圍的8個細胞決定，以黑色代表細胞存活。
之后，許多研究采用了更為復雜的神經網絡規則，被稱為神經元細胞自動機（NCA）。但是其應用大多局限于2D結構，或是只能生成簡單的3D結構。
為了提高NCA在實際應用中的通用性，研究團隊開發了3D NCA。
它利用3D卷積捕捉周圍更多的細胞，以生成復雜的3D結構，并且具有更多類型的建造單元。
△3D神經元細胞自動機更新規則
研究人員試圖利用NCA從單個活細胞生成目標實體，利用監督學習對重建損失進行優化。
并且，將「我的世界」中的實體作為3D網格中的細胞，其狀態向量包含：塊類型、存活狀態、隱藏狀態。
但是，由于每個單元是單一的塊類型，于是他們將結構重建任務視為一個多類分類問題，預測給定單元的類型。
利用Pytorch提供的LogSoftmax和NLLLoss方法組合，以實現是在目標與預測的細胞結構之間，最小的交叉熵損失。
這種損失導致性能不穩定**，并且模型展現出對“空氣”塊的偏好。
在訓練中，“空氣”塊通常占據了所選結構的大部分，因此，訓練數據不平衡可能會導致模型過度預測。
為解決這一問題，研究人員根據是否歸類為“空氣 ”塊，將損失計算劃分為兩部分，并且增加了一個交叉重疊（IOU）成本，測量非“空氣”塊與實體之間的絕對差，以此提升精度。
效果如何？
針對模型在靜態結構和動態功能機器的重構性能，研究人員進行了評估，并記錄了各項參數。
結果顯示，NCA的重構能力具有魯棒性：
△歸一化IOU/結構性損失
△歸一化總損失
不過，NCA對于構建較大的實體（比如：教堂）仍具有挑戰性，因為模型經常陷入局部極小值，需要更長的時間來訓練。
盡管大教堂模型比一些實體的損失更低，但有許多隨機生成的結構，因此沒有其他實體自然。目標結構與生成效果的對比：
此外，在生成自然界中更隨機的實體（比如：橡樹）時，也更加困難。
正如前文提到的，NCA能生成靜態結構，并且可以很好地增加單個塊類型的數量，生成多樣化和復雜的內飾，比如公寓樓內部：
令人意外的是，在叢林神廟中，NCA甚至生成了一個箭陷阱。
在生成功能性機器時，研究人員發現，不同結構的生成模式也不同：
一些結構是從小細胞漸漸擴大到最終形態；而毛毛蟲則是先快速生成，然后再淘汰細胞形成最終的結構。
△圖源：Science Magazine
此外，NCA的再生特性也是一大亮點，除了從單個細胞中生長出復雜的結構外，這些局部更新規則還允許再生或修復損傷。
即使未經訓練，它仍然能恢復某些受損的結構，比如樹：
不過，研究人員在對比測試后發現：
在未經過再生訓練時，模型的再生率僅有30%；而進行再生訓練后，生成率能達到99%。
3D NCA引起了網友的廣泛關注，reddit上還有網友提到：
NCA在物理學上的應用也值得探索，比如：它可以用來模擬晶體形成。
參考鏈接：
[1]https://arxiv.org/abs/2103.08737
[2]https://www.sciencemag.org/news/2021/03/watch-artificial-intelligence-grow-walking-caterpillar-minecraft
[3]https://en.wikipedia.org/wiki/Conway%27s_Game_of_Life
[4]https://twitter.com/risi1979/status/1372158321256456198
[5]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/m70b2p/r_growing_3d_artefacts_and_functional_machines/
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