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程式碼進化論：達爾文哥德爾機器如何開創自我改寫AI新時代

 

 

圖靈學院
科楠
2025-6-5

 

引言

 

    在人工智能發展的漫長歷程中，一個長期存在的關鍵挑戰始終困擾著研究者：如何創造能夠「無限期學習」的AI系統？當今絕大多數的AI系統僅在訓練階段學習，一旦部署，其智能便被鎖定，無法像人類那樣持續成長與適應。這一局限極大地制約了AI的潛力與應用範圍。

 

然而，一個名為「達爾文哥德爾機器」(Darwin Gödel Machine, DGM)的突破性概念正在改變這一現狀。由Sakana.ai與不列顛哥倫比亞大學Jeff Clune實驗室共同開發的這一創新系統，通過一種前所未有的方式實現了AI的持續自我進化，它能夠重寫自己的程式碼，包括負責學習的程式碼。

這種自我改進的能力不僅代表了AI研究的重大突破，更開創了一個全新範式：AI系統不再僅僅是被動的工具，而是能夠主動優化自身、不斷進化的實體。本文將深入探討達爾文哥德爾機器的理論基礎、工作原理、實驗成果以及其對AI領域可能產生的深遠影響。

 

理論基礎與歷史背景

 

    達爾文哥德爾機器的概念並非憑空而來，它植根於AI研究領域中一個經典而富有遠見的理論：「哥德爾機器」(Gödel Machine)。這一理論由AI先驅Jürgen Schmidhuber數十年前提出，設想了一種假設性的自我改進AI系統。在這個理論框架中，AI能夠在數學證明某種策略更優時，遞歸地重寫自己的程式碼，從而實現自我優化。

 

哥德爾機器的核心理念與「元學習」(meta-learning)或「學習如何學習」密切相關，它不僅學習解決特定問題，更能學習如何更有效地學習。這種概念在理論上極具吸引力，然而其實際實現卻面臨一個幾乎不可逾越的障礙：它要求AI必須在採納任何程式碼變更前，先數學證明該變更會帶來淨改進。這一要求在實際應用中幾乎不可能實現。

 

達爾文哥德爾機器巧妙地解決了這一難題。它不再追求變更前的數學證明，而是借鑒了達爾文進化論的核心原理，採用經驗證據而非先驗證明來評估改進。具體而言，DGM利用開放式演算法（如達爾文進化）搜索能夠經驗性地改進性能的方案，這種方法更加務實且可行。

 

這種理論突破使得長期以來僅存在於理論層面的自我改進AI概念，終於有了實現的可能性。達爾文哥德爾機器不僅繼承了哥德爾機器的自我改進願景，更融入了達爾文進化的開放式探索精神，創造出一個真正能夠持續自我優化的AI系統。

 

達爾文哥德爾機器的工作原理

 

Source: sakana.ai

 

達爾文哥德爾機器的核心在於其獨特的工作機制，它通過三個關鍵功能實現自我進化：

 

1. 閱讀和修改自身程式碼

 

DGM具備理解並修改自己Python程式碼庫的能力。這意味著它可以檢視自身的程序結構，識別潛在的改進空間，並實施具體的程式碼變更。這些變更可能包括添加新工具、優化現有功能，或者重構整個工作流程。與傳統AI系統僅能在預設參數範圍內調整不同，DGM能夠從根本上重塑自己的運作方式。

 

2. 評估變更是否改進性能

 

DGM不會盲目接受所有自我修改。它會在實際程式編輯基準測試（如SWE-bench和Polyglot）上評估每個提出的新版本。這種實證評估確保了只有真正有益的變更才會被保留。更重要的是，程式編輯挑戰上的性能提升也反映了系統在自我改進方面的進步，一個更善於解決程式編輯問題的DGM，也更擅長改進自己。

 

3. 開放式探索AI設計空間

 

DGM的第三個關鍵功能是其開放式探索機制。系統不斷將新代理添加到一個持續擴展的「有趣代理檔案庫」中。未來的自我修改可以從這個檔案庫中的任何代理分支出來，而不僅僅是最新或最佳的版本。這種方法允許DGM同時探索多條不同的進化路徑，大大增加了發現真正創新解決方案的可能性，同時避免陷入局部最優解的陷阱。

 

DGM的運作過程可以概括為一個迭代循環：它利用基礎模型提出程式碼改進建議，然後通過實際任務評估這些改進，將成功的變體添加到不斷擴展的代理檔案庫中，並從這個多樣化的檔案庫中選擇不同起點進行下一輪改進。這一過程不斷重複，使DGM能夠持續自我進化，性能隨計算資源的增加而提升。

 

這種設計使DGM成為一個真正的「自我改進的程式碼編輯代理」，它能夠創造各種自我改進，如補丁驗證步驟、更好的文件查看功能、增強的編輯工具、生成和排名多個解決方案以選擇最佳方案，以及在進行新更改時添加先前嘗試內容的歷史記錄。

 

實驗成果與性能突破

 

    達爾文哥德爾機器的理論概念固然引人入勝，但其真正價值在於實驗結果的驗證。Sakana.ai團隊在兩個廣泛使用的編輯程式基準測試上對DGM進行了嚴格評估，結果令人矚目。

 

在SWE-bench（一個要求代理解決真實世界GitHub問題的基準測試）上，DGM通過自我改進將性能從初始的20.0%顯著提升至50.0%，實現了150%的增長。這一進步不僅體現在數字上，更代表了系統解決複雜、實際編輯程式問題能力的質的飛躍。

 

在Polyglot（一個多語言編輯程式基準測試）上，DGM的表現同樣出色。它將性能從初始的14.2%提升至30.7%，遠遠超過了由Aider設計的代表性手工設計代理。這一結果尤為重要，因為它證明了DGM在不同編輯程式語言和問題類型上的適應性與泛化能力。

為了驗證DGM核心機制的有效性，研究團隊還進行了對照實驗。結果顯示，沒有自我改進功能的對照組表現遠遠不如完整的DGM。同樣，缺乏開放式探索功能的版本性能也明顯較低。這些對比實驗清晰地證明了自我改進和開放式探索這兩個核心組件對於持續自我進化的必要性。

 

Source:sakana.ai

 

實驗數據以圖表形式直觀呈現，顯示了DGM在迭代過程中的性能提升曲線。特別值得注意的是，完整DGM的性能曲線呈現出階梯式上升的特點，每一次顯著躍升都對應著系統發現的某項關鍵技術創新。這種模式與人類科技發展史上的突破性創新模式驚人地相似，進一步證明了DGM模擬進化探索的有效性。

 

技術創新與自我進化實例

 

    達爾文哥德爾機器在自我進化過程中自主發現並實施了多項技術創新，這些創新不僅提升了其性能，更展示了系統真正的自我改進能力。

 

其中最引人注目的創新包括：補丁驗證步驟的引入，使系統能夠在應用前驗證程式碼變更的有效性；更精細的文件編輯機制，通過字符串替換實現更精確的程式碼修改；上下文限制自動摘要功能，有效處理大型程式碼庫；多個解決方案的生成與排名機制，從多個候選方案中選擇最佳解決方案；以及歷史感知的補丁生成功能，使系統能夠記住先前嘗試過的方案及其失敗原因。

 

DGM的進化過程可以通過其生成的代理進化樹直觀地呈現。這種分支結構是DGM開放式探索策略的直接結果，它從多樣化的先前生成代理池中取樣，為新的修改提供種子。這一過程使DGM能夠同時探索多條進化路徑。

 

Source:sakana.ai

 

特別值得一提的是，研究人員觀察到一些性能較差的「祖先」代理，在簡單的爬山優化中可能會被丟棄，但在DGM的開放式探索中，它們卻成為發現後代中新特性或方法的關鍵。這些看似「次優」的中間解決方案，最終引導系統發現了重大性能突破，有效避免了在次優解決方案上過早收斂的風險。

 

這種現象與自然進化中的「適應性輻射」相似，即某些看似不起眼的物種可能成為重要進化分支的起點。DGM通過保留和探索這些多樣化的「進化分支」，大大增加了發現真正創新解決方案的可能性。

 

對AI領域的深遠影響

 

    達爾文哥德爾機器的出現可能對AI領域產生深遠的影響，它開創了一個自我進化AI系統的新範式，挑戰了我們對AI發展路徑的傳統認知。

 

首先，DGM代表了朝向「永續學習」AI的重要一步。與傳統AI系統僅在訓練期間學習不同，DGM能夠像人類或整個科學家社區那樣持續學習和自我改進。更重要的是，這種自我改進可能催化未來的自我改進，形成正向循環，潛在地加速AI能力的發展。

 

其次，DGM展示了令人驚異的通用性與可遷移性。研究表明，DGM設計的改進在不同的基礎模型中都表現出更高性能。例如，用Claude 3.5 Sonnet優化的代理在由其他模型驅動時也表現更好。這種跨模型的泛化能力表明，DGM發現的改進是基礎性的、廣泛適用的，而非僅針對特定模型或任務的過度適應。

 

第三，DGM的成功強化了一個明顯趨勢：依賴學習的AI系統最終優於手工設計的系統。隨著DGM不斷自我改進，它很可能在不久的將來超越最先進的手工設計AI系統，這一前景對AI研究方向有著深刻啟示。

 

最後，DGM也引發了關於AI安全的重要討論。自我改進的AI系統雖然潛力巨大，但也帶來了新的安全挑戰。Sakana.ai團隊特別強調了安全實施的重要性，指出只有在確保安全的前提下，這種自我改進的AI才能幫助人類社會充分利用AI可能帶來的巨大效益。

 

結論

 

達爾文哥德爾機器代表了AI發展史上的一個重要里程碑。它不僅實現了長期以來被視為理論上可能但實際難以達成的AI自我改進，更通過融合哥德爾機器的理論框架與達爾文進化的開放式探索原則，開創了一種全新的AI發展範式。

 

DGM的實驗成果令人信服地證明了自我改進和開放式探索在AI進化中的關鍵作用。從初始性能到最終表現的顯著提升，不僅體現在數字上，更體現在系統自主發現的多項技術創新上。這些創新不是由人類設計者預先程式編輯的，而是系統在不斷嘗試、評估和進化的過程中自主發現的。

 

展望未來，達爾文哥德爾機器開創的自我進化AI範式可能對科技發展產生深遠影響。它不僅挑戰了我們對AI系統設計和發展的傳統認知，更為實現真正持續學習、不斷自我完善的AI系統指明了可能的路徑。

 

當然，這一技術的發展也伴隨著重要的安全和倫理考量。如何確保自我改進的AI系統安全可控，如何引導其發展方向符合人類福祉，將是研究者和政策制定者需要共同面對的重要課題。

 

無論如何，達爾文哥德爾機器的出現標誌著AI研究邁入了一個新階段——在這個階段中，AI系統不再僅僅是被動的工具，而是能夠主動優化自身、持續進化的智能實體。這一轉變可能重新定義人類與AI的關係，為AI的未來發展開啟全新可能。

 

 

參考資料

- Sakana.ai官方技術報告：達爾文哥德爾機器(Darwin Gödel Machine)