生命起源和人工生命研究模型的调节发育

原标题：生命起源和人工生命研究模型的调节发育
文章来源：人工智能学家
内容字数：42672字

生命起源和人工生命研究：调节发育模型

本文探讨了利用调节发育模型研究生命起源和人工生命的新视角，该模型基于变分能原理（FEP），将生命起源和人工生命视为环境驱动下的自组织过程，其中环境通过“工程化”系统来增加其形态复杂性，从而提高对系统行为的预测能力。

1. 多尺度能力架构（MCA）与变分能原理（FEP）

生物系统呈现出多尺度能力架构（MCA），各尺度组件执行功能，并受上下层级影响。FEP提供了一个精确的“能力”定义：系统最小化其环境变分能（VFE）的程度，即最大化对环境行为的可预测性，这被称为“主动推断”。FEP将进化和发育视为VFE最小化的单一过程，适用于不同组织层次，甚至可扩展到前生物、非生物或外星生物情景。

2. 调节发育与从头自组织的类比

文章将调节发育（细胞自组织成多细胞生物）与从头自组织（分子自组织成细胞）进行比较，认为后者可视为前者的类比。这挑战了两个观点：首先，它质疑了从头模型必须导致自我复制系统的假设，提出环境过程生成所需“部件”的模型同样重要；其次，它挑战了自组织的概念本身，强调环境在自组织过程中的指导作用。

3. 信息对称性与认知不对称性

系统与环境之间的信息交换在物理上是对称的，但双方如何使用信息则不同。系统通过主动推断，利用环境信息来增加其未来预测能力，而环境也作为一个活跃主体，通过影响系统来最小化其自身的VFE。形态的几何化提供了一种克服系统与环境之间热力学不对称性的方法。

4. 自我表征与记忆资源的权衡

自我表征依赖于记忆，维持其能成本与实时感知和行动处理之间存在权衡。认知光锥的体积限制了记忆的数量，从而限制了自我表征的不同情境。高实时任务需求可能导致自我表征被“关闭”。所有心智都是“平的”，系统无法完全预测自己的未来行为，这与框架问题（Frame Problem）有关。

5. 学习的主动性和被动性

文章指出，学习既不是完全被动的，也不是完全自主的，而是两者兼具。环境通过选择过程“训练”系统，但这个过程环境本身也无法完全预测。所有系统都具有一定程度的自主性，但没有任何系统具有完全的自主性。

6. “混合和匹配”实验策略

文章建议了一种“混合和匹配”的实验策略，即混合不同类型的细胞或生物部件，观察它们在不同环境中的行为，以探索生命的多样性，例如创造多起源嵌合系统或新的共生复合体。

总而言之，本文以变分能原理为基础，提出了一种新的生命起源和人工生命研究模型，强调环境在自组织过程中的主导作用，并为未来的研究提供了新的方向和实验策略。

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