我们将探讨如何通过好奇心驱动的AI科学家在Flow-Lenia连续细胞自动机中发现系统级动力学规律。这种方法利用Intrinsically Motivated Goal Exploration Processes（IMGEPs）技术，通过模拟范围的度量指标（如进化活动、基于压缩的复杂度和多尺度熵）驱动多样态环境的探索。研究团队在两种实验环境下验证了该方法相比随机搜索具有更显著的动态多样性发现能力，并通过可视化案例展示了生态系统模拟中复杂集体行为的自组织特征。特别值得关注的是，研究将AI驱动的自动化发现与交互式探索工具相结合，构建了人机协作的科学探究流程。虽然研究聚焦于Flow-Lenia系统，但其提供的参数化复杂系统研究框架对于其他需要理解自现集体特性（emergent collective properties）的研究领域具有重要启发意义。
文章内的科技领域高频短语解析：
1. curiosity-driven exploration（好奇心驱动的探索）
– 应用场景：描述AI研究人员通过内在动机启发机制进行自主探索的方法论。需注意该短语强调AI系统自主决策能力，而非单纯数据驱动
– 语法要点：curiosity作drive logic，意为”以好奇心为驱动力”
- self-organized dynamics（自组织动力学）
- 应用场景：特指细胞自动机中无需外部干预就能形成的动态规律性
- 衍生概念：常与emergent properties（自现特性）连用，体现系统复杂性科学研究的核心特征
- diversity search algorithms（多样性搜索算法）
- 应用场景：针对参数空间进行多维度解决方案寻找时的核心计算框架
- 技术关联：与multi-objective optimization（多目标优化）常形成方法学互补关系
- multi-scale entropy（多尺度熵）
- 应用场景：量化系统在不同空间尺度上的复杂性度量指标
- 测量意义：通过熵值变化揭示系统从混沌到有序的相变特征
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1. #人造生命
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