生命起源和人工生命研究模型的調節發育

原標題：生命起源和人工生命研究模型的調節發育
文章來源：人工智能學家
內容字數：42672字

生命起源和人工生命研究：調節發育模型

本文探討了利用調節發育模型研究生命起源和人工生命的新視角，該模型基于變分能原理（FEP），將生命起源和人工生命視為環境驅動下的自組織過程，其中環境通過“工程化”系統來增加其形態復雜性，從而提高對系統行為的預測能力。

1. 多尺度能力架構（MCA）與變分能原理（FEP）

生物系統呈現出多尺度能力架構（MCA），各尺度組件執行功能，并受上下層級影響。FEP提供了一個精確的“能力”定義：系統最小化其環境變分能（VFE）的程度，即最大化對環境行為的可預測性，這被稱為“主動推斷”。FEP將進化和發育視為VFE最小化的單一過程，適用于不同組織層次，甚至可擴展到前生物、非生物或外星生物情景。

2. 調節發育與從頭自組織的類比

文章將調節發育（細胞自組織成多細胞生物）與從頭自組織（分子自組織成細胞）進行比較，認為后者可視為前者的類比。這挑戰了兩個觀點：首先，它質疑了從頭模型必須導致自我復制系統的假設，提出環境過程生成所需“部件”的模型同樣重要；其次，它挑戰了自組織的概念本身，強調環境在自組織過程中的指導作用。

3. 信息對稱性與認知不對稱性

系統與環境之間的信息交換在物理上是對稱的，但雙方如何使用信息則不同。系統通過主動推斷，利用環境信息來增加其未來預測能力，而環境也作為一個活躍主體，通過影響系統來最小化其自身的VFE。形態的幾何化提供了一種克服系統與環境之間熱力學不對稱性的方法。

4. 自我表征與記憶資源的權衡

自我表征依賴于記憶，維持其能成本與實時感知和行動處理之間存在權衡。認知光錐的體積限制了記憶的數量，從而限制了自我表征的不同情境。高實時任務需求可能導致自我表征被“關閉”。所有心智都是“平的”，系統無法完全預測自己的未來行為，這與框架問題（Frame Problem）有關。

5. 學習的主動性和被動性

文章指出，學習既不是完全被動的，也不是完全自主的，而是兩者兼具。環境通過選擇過程“訓練”系統，但這個過程環境本身也無法完全預測。所有系統都具有一定程度的自主性，但沒有任何系統具有完全的自主性。

6. “混合和匹配”實驗策略

文章建議了一種“混合和匹配”的實驗策略，即混合不同類型的細胞或生物部件，觀察它們在不同環境中的行為，以探索生命的多樣性，例如創造多起源嵌合系統或新的共生復合體。

總而言之，本文以變分能原理為基礎，提出了一種新的生命起源和人工生命研究模型，強調環境在自組織過程中的主導作用，并為未來的研究提供了新的方向和實驗策略。

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