グーグル研究所の研究者アレクサンドル・モルドヴィンツェフ氏が、自己組織化を逆転させた新たな計算モデル「ニューラルセルフオートマトン（NCA）」を開発した。従来の「ライフゲーム」は、シンプルなルールから複雑なパターンが生まれるのを観察するものだったが、モルドヴィンツェフ氏のNCAは、目的のパターンを先に定め、それに合うルールを自動で導き出す逆のアプローチだ。たとえば、蝶の形をしたパターンを入力すると、AIがその形を再現するためのセルの挙動ルールを学習し、その結果、破損した蝶が自ら翼を再生する様子も再現可能になった。 この技術の特徴は、セル同士の通信に限定され、中央集権的な制御がない点にある。各セルは隣接セルの状態のみを読み取り、自身の状態を変化させる。さらに、セルの状態は0から1の連続値で扱われ、更新タイミングもランダムに設定されるため、自然な「不確実性」が生じ、結果として強靭な自己修復能力を発揮する。たとえば、一部を破壊しても、ルールが設計されていれば全体が元に戻る。 この自己修復性は生物学と類似しており、細胞が個々のルールに従って体を形成するプロセス（形態形成）を模倣している。マサチューセッツ州のマイケル・レヴィン氏らは、NCAが生物の再生機構の理解に役立つ可能性を指摘。また、ノイズに強いシステムは、変化に柔軟に対応できるため、進化の速度を加速する可能性もあると分析している。 NCAは単なる視覚的表現にとどまらず、計算能力も備えている。行列計算や論理演算なども実現可能で、特に長距離の情報伝達が不要なため、エネルギー効率の高いコンピューティングモデルとして注目されている。ロボットの群れ（スワーム）にも応用され、細胞のように相互に変形しながら動く「一体型ロボット集団」の実現が期待されている。 モルドヴィンツェフ氏は、1940年代のコンピュータ科学の先駆者たちが生命と計算の関係を自然に捉えていたように、現代のAIと生物学の統合が再び進んでいると述べる。NCAは、自己組織化と計算の境界を再定義する、次世代の計算モデルの可能性を秘めている。