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生命是什么?圣塔菲研究所提出“个体信息理论”,重新定义个体生命_一分快三注册

2020-04-29 新闻来源:双子塔首页 围观:40
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个体之于群体,如滴水之于百川。但在对生命本质探索中,科学上个体的看法一直模糊不清,既没有通用界说,也没有明确划分尺度。最近圣塔菲研究所现任所长 David Krakauer 揭晓了一篇文章,基于历程哲学和演化花样塔方式,他以为个体是一种能将自身信息从已往流传到未来、并保持一定时间完整性器量的聚集体,并用信息论给出了看法的形式化界说。

从公式中可以推导出原则上差别的三种个体:有机个体、群落个体和环境驱动个体,每种在环境依赖和信息继续水平方面都有所差别。纵然没有体细胞等明确物理界线,在合适的考察者和丈量下,从分子到文化,一些多条理、高漫衍的顺应性系统,也可以被识别成一个生命个体。文章关于个体和环境关系的描绘也为定量研究生命提供了新的理论基础。

目录

一、从生命到个体:信息论的建构

二、形式化个体

三、个体器量:一个可视化例子

四、个体信息理论的展望与意义

结语:人类个体与社会

生命自己让人充满惊异,无数个生命更是云云。

在生物学上,人类和大猩猩、海豚、狮子、蜜蜂、蚂蚁等一样都是社会性动物,群居利他,不能独存,存在极其重大的群体行为模式。在有着重大而悠久历史的种群眼前,个体生命似乎微不足道,甚至人们一谈起生命,都默认至少是一个物种,或者爽性逾越所有物种之上的某个整体。

图 1:作为典型社会化动物的猫鼬家族(狐�)

但有趣的是,同样作为生命,一种社会化动物,只管对人类是否是具有像蜜蜂和蚂蚁那样高度的社会性另有争议,但似乎从来没有哪一种动物能像人类那样注重个体价值。不管公权力怎么诠释,追求个体自由和自我实现都已成为这个具有共识想象力的物种越来越普世价值的一部门。对许多现代科学家,如动物行为学家和社会心理学家而言,人类就是一种“互助的物种”,在深处甚至会牵扯到重大的演化博弈论和经济学研究视角解读。

着实远不止在生物学和心理学层面。之于社会学和政治学,对人类个性的追问,也往往在个体和群体二者之间睁开。亚里士多德早就说过“人是城邦的动物”。先有个体(individuality),照样先有社会?这一历史之问,让现在人类社会政治理念之争的焦点,更是在自由主义和社群主义之间猛烈而持久睁开,从政治、经济、文化到生态全方位影响着整个人类生长前景。

可以看到,只管个体与群体、甚至生命的关系云云主要,但关乎个体最基本一些问题依然还没有被解答,甚至基本没有认真人追问这个问题:

――事实是什么才是个体?

对这个问题的回覆不仅关乎个体,关乎人类整体,更是关乎生命意义自己。

在生物学中通常存在的个体性假设,就像经典时空观一样,往往只是基于自然的生物学特征,不仅没有共识,也没有严酷的量化方式来识别。

最近,圣塔菲研究所现任所长 David Krakauer 在Theory in Biosciences期刊领衔揭晓了一篇文章,对个体本质举行了回覆。他以为个体是一种能将自身信息从已往流传到未来,并保持一定时间完整性器量的聚集体,并用信息论和图示给出了看法的形式化界说。个体信息理论从信息熵和互信息公式中可以推导出原则上差别的三种怪异形式个体:有机个体、群落个体和环境驱动个体,每一种在环境依赖水平和信息继续方面都有所差别。

这种新型的进化花样塔方式允许扩大生命的界说局限,纵然没有细胞壁或体细胞等物理界线组织,在合适的考察者和丈量原理下,从分子到文化的所有组织条理,一些可以通过粗粒化削减不确定性的多层级、多尺度、高漫衍顺应性系统,也可以被看作是一个生命个体。

图 2:论文通讯作者、进化生物学家、圣塔菲研究所所长 David Krakauer

01

从生命到个体:信息论的建构

虽然没有任何物理或化学理论能直接展望生物行为,但若是不把生物系统剖析成更基本组成部门,我们就很难明白生命。从物质还原论和涌现论角度研究生命,会遇到计算重大性问题(Defranceschi & Le Bris,2000),事实还原到什么水平,才气更有用从聚合体展望生命体行为,也至今是一个难明之谜(Anderson, 1972; Krakauer & Flack, 2010a; Flack, 2017b)。

但显然,个体是生命一个不能忽视的条理。我们险些无法想象,若是没有单元或个体的看法,怎么能确立起一门生物科学来,若是不知道怎么考察和丈量个体,又怎么可能去研究新陈代谢、行为或基因组的纪律。

对生命本质的科学研究,始于二十世纪著名的物理学家薛定谔(Erwin Schr dinger)。他在名著《生命是什么?》中,试图通过普遍的物理规则尤其是以信息视角来探索生命的延续性。然而和大多数人一致,他对单个生物体的存在依然默认了强烈的先验假设。具有外部组织界线、能够新陈代谢、能够自顺应环境、通过遗传变异延续自身……等等这些被归纳的可见外部特质,都默以为个体的基本属性,好像不证自明。

图 3:以”薛定谔的猫“闻名世界的物理学家薛定谔,同时也是现代生物学的奠基者

但这些归纳特征都很容易找出反例。例如对社会性昆虫以及一些植物、真菌和原核生物等物种的研究注释,个体可同存于多个组织层级。具有差别组织界线的差别的蚂蚁形成称为群落的聚团体,其中大多数工蚁并不举行自我复制,整个蚁群也不举行复制,只是存在局部复制。但从已往到未来这个群落依然具有某种延续特征,好像一个智能整体,甚至计算机科学家都从中学到了一种最优路径算法――蚁群算法。

此外,在微观层面连是生物与否都一直存有争议的病毒,却能够自我复制、顺应、甚至变异,具有某种持久性身份,从而与“宿主”环境区离开来。最近一些研究注释,这些病毒能像微生物一样形成团体单元以促进熏染(Andreu-Moreno & Sanjuán, 2018),因此单个病毒并非传统意义个体生命,但整体却似乎是一种“梦想个体”(chimerical individuals)(Krakauer & Zanotto, 2006)。

对比对的生命研究,例如前面薛定谔以为生命本质在于信息,是一个基于分子和化学之上的负熵系统(甚至我们还能联想到关于意识本质的整合信息论),上面关于个体的假设和形貌显然过于主观和外面了。

若是我们想识别所有可能的个体的话,就需要捉住个体的更本质的特征。就像一个外星人刚刚降临地球时,对地球生命形式一无所知一样。

华裔科幻作家刘宇坤在短篇《异世图鉴》曾记载了许多新颖的外星生命个体,例如通过蛋白质链纪录交流头脑、甚至原子链式反映衰变的轴基生命;而科幻大师阿瑟・克拉克在《童年的终结》中也形貌了一个作为团体宇宙生命的人类未来。

这些都是科学幻想。然而纵然是现代科学家们也确着实面临诸多类似棘手问题:一些生态聚合体如微生物垫(Microbial mat)算不算一个个体?人类缔造和数字生命和生物装置艺术算不算个体?甚至,人类的文化和手艺这些松散的聚集体算不算个体?――若是是,对后者的回覆,就会发生手艺伦理问题,也许人类看待机器人就需要像宠物那样了。

退一步讲,人类自身就是与包罗险些与体细胞一样多的共生微生物的聚合体(Andreu-Moreno&Sanjuán, 2018),但直到最近”共生总体“(holobiont)看法的泛起(Gilbert, 2012)之前,人类细胞生态系统中的微生物部门通常都不被以为是人类个体中的一部门。

图 4:海绵的共微生物体

既然个体的生物学组织特征云云重大,在任何组织条理上都可能泛起,可以相互嵌套和漫衍出现,那就要求我们放弃对单一条理或工具的偏好,以及对种种生物特征的依赖,而专注与个体自身的信息形式的特征。

因此以下问题显得尤为主要:若何依不赖于细胞膜之类的生物特征有用识别出个体?

David Krakauer 等人以为,个体是将信息从已往”流传“到未来的聚合体,具有时间上的完整性,因此差别个体类型只是一个水平问题。于是前面问题就变成了:若何将个体形式化?

这就需要基于信息论和数学的第一原理举行构建和推演了。

02

形式化个体

信息的起源

传统的个体看法是从已存的客观工具静态建构的,先有实体,再枚举实体种种属性,这是一种历史悠久”形而上学着实论“。然而在真实的自然征象动力历程中,工具属性只是历程信息的遗留的痕迹。因此作者采取了与以往差别“历程哲学”观(Rescher, 2007),将个体视为一个一样平常的随机历程。这一头脑最早始于著名哲学家和数学家怀特海。

一个随机历程可能是一个随时间转变的化学浓度的矢量,种种细胞类型的丰度,或与考察相关行为的概率。然而对于个体系统来说,它照样一个已往流传到未来、具有时间完整性的信息聚合体,因此这一相符实用主义的操作型界说,就可以和信息论对于熵的注释联系起来。

在信息论的起源和生长历程中克劳修斯、玻尔兹曼、冯・诺依曼做过突出孝敬,但最焦点的奠基人是克劳德・香农,他通过类比热力学熵对信息的研究可以说为我们整个信息时代奠基理论基础。

图 5:信息论创始人克劳德・香农

香农在器量信息时采用了下面最简形式的界说:对随机变量 ,信息熵 H 权衡它处在可能状态的不确定性水平,即 的信息量:

其中 i 是系统可能的状态,P(si) 是这些状态的概率。系统不确定性越大,确定系统状态所需的信息量就越大。例如一枚正常硬币有正反两个可能状态,概率都是0.5,测得信息熵巨细就是 1;若是硬币一面概率更大,那么所需要的信息就小于 1 比特了。

在确定信息量后,为了获取信息通讯历程中的价值,香农引入了发送-接收者(Signaler�Receiver)模子,用两个随机变量 和 示意。信号发送方和接收方之间传输的最大信息是由互信息(Mutual Information)I 给出的:

其中其中 H() 和 H() 是信号的熵,H(;) 是两个变量的团结熵:

当 和 不相关时,团结熵最大。因此当互信息在 和 都很大时,这时它们是高耦合的,团结熵 H(;) 很低。

互信息 I 丈量在 和 之间通过通讯信道共享的信息,可见由- 模子, 中结构的唯一泉源被假定来自 。

互信息 I 另一种的表达方式是:

其中 H(|) 是 的条件熵,或 中不在 中的信息量。因此若是 中的所有信息都来自 ,那么有:H(|)=0 ,且 I(;) = H()

假设一个作为随机变量的发送者 由两部门组成 = ,那么可以用链式法则剖析互信息(Cover & Thomas, 1991):

其中第二项的条件互信息界说为:(2;|1) := (|1) (|1,2)(上面等式中符号“:=”代表界说)

有了以上信息论基础后,要对系统与环境之间的交互作用举行建模,还必须思量更重大的情形,由于对个体系统研究要涉及个体和环境两个信道。

让 和 ε 划分代表个体系统和环境的状态集,个体的动态历程受自身状态的影响,但也可能受到环境状态的影响,对个体和环境信道建模就是 φ:ε × 和 ψ: × ε ε。

其中 φ(e,s;s') 示意当前系统和环境状态处于 s 和 e 时,下一个系统状态 s' 的概率。

ψ(s,e;e') 示意系统在当前状态 s 和给定环境 e 下,环境下一个状态 e′ 的概率。

约束假定假定对所有 e,s,s',有 φ(e,s;s') ≥ 0 且 Σφ(e,s;s') = 1, ψ 同理。

可见 φ 和 ψ 构成了系统-环境交互机制模子的焦点。若是选择一个概率漫衍 μ 以状态 s 和 e 最先这个交互历程,则获得状态集(k,k),k=1,2,3…,显然在 × ε 知足:

固然,我们可以从历程的漫衍(k,k)获得:

以上,在将信息器量,如互信息,应用于历程的变量(k,k)后,就能量化系统和环境之间的信息流。这个历程的因果结构如图 6 所示,它蕴含了许多自力条件,例如,n+1 条件自力于给定 n-1,n-1下的 n,n。

图 6:系统环境作用因果图

信息型个体

从前面个体形式化信息论的讨论中可以看出,它与道金斯的复制子看法差别,关注的并非是个体允许复制的基本特征,而是个体在促进复制中能起到什么作用。作者的基本看法是信息个体随着时间向前流传,并不停削减不确定性,这也是玻尔兹曼和冯・诺依曼头脑的自然延伸。

在增添数学约束后,个体的形式界说的性子和内在可以更进一步形貌如下:

系统-环境剖析:类比于花样塔心理学的图形-靠山关系,一个动态的可测聚集,可以大略划分为个体系统和环境两部门(主体-环境)。这种划分可允许种种系统条理存在,如自然和生物上细胞器、细胞体,甚至生物体、种群、文化。

信息个体:一个一样平常离散的随机历程,未来状态由当前状态的子集决议的。当所有状态分为个体和环境两部门、并划分具有状态 和 时,就足以展望下一个个体状态 +1,形式上可以用互信息来量化:

这个公式表达在时间 +1 时,个体 +1 有若干信息来上一个时间段的系统自身(前代) 和 环境信息 。其中程的互信息可以有两种方式剖析:

每一种剖析都可以注释为在系统和环境之间考察到差别纪律漫衍的一种设置,并允许界说出差别形式的个体:

先从第一种剖析生物体内源决议(Endogenous determination)思量:

第一项 (+1;) + (+1;|) 是系统对自身状态影响(下代或下一时间)的一种器量,在所存在时间距离中,延续系统状态之间所有考察到的依赖关系都归于系统自身。Krakauer 和 Zanotto (2006) 将量 (+1;) 称 为自主性(autonomy),下面用 = (+1;) 示意。当个体能控制自身时,它应该是高的。

(+1;|) 则可以明白从环境流向个体的新信息。若无则说明一个系统是信息封锁的,因此这个量权衡了个体受环境控制的水平, 用 nC = (+1;|) 示意。注重,封锁性并不要求因果自力,只是说明所有来自环境的影响都是个体可以展望的。

与内源决议相对的是第二种剖析,环境驱动(Environmentally driven),即环境通过结构梯度驱动个体系统。换句话说,个体自身履历并不像环境那样,会对界线条件施加那么强有力的影响。在剖析 (+1;) + (+1;|) 中,考察到的影响主要归结为环境因素 (+1;) ,只有余下的 (+1;|) 才是由于个体自身的影响,这可以明白为系统自主性的另一种看法 (Bertschinger et al.,, 2008),下面将用 A 示意。在假定个体状态与环境之间的所有依赖关系都归于环境控制的前提下,它是有用的。

以上这些属性确定的三个量,每个量都可以对应一种个体类型。

群落个体 := (+1;|)(Colonial Individuality)

有机个体 :=(+1;)(Organismal Individuality)

环境驱动个体 nC := (+1;|) (Environmental Determined Individuality)

不外,为了严酷形式化差别类型个体,还需要在更细粒的尺度上(Fine-grained decomposition)思量它们。

在使用互信息的链式法则,将影响归因于环境或系统时会遇到了一个模糊的问题:部门信息剖析问题(Williams & Beer, 2010; Bertschinger et al., 2013)。通过引入独占信息、共享信息和交互信息的看法可以解决这点[1]。

在时间 n+1 的未来个体状态与时间 n 个体与环境的团结状态之间的互信息,可以可以被剖析为四项:

这四项泛起在前面从链式法则中获得成对的互信息和条件互信息中:

在本文研究界说的语境中,这四个词划分寄义如下:

a 个体信息 (+1; ):只来自个体自身并由系统自身维持;

b 共享信息 (+1,,):个体和环境之间共享的信息;

c 环境信息 (+1; ):环境对个体影响的信息,狭义上即感官的信息流;

d 交互信息 (+1;,):协同信息,只存于个体系统和环境的交互作用中。

这些剖析只是作者视角下一种形式,在 Journal Entropy 中可以看到其他替换性看法(Lizier et al., 2018)。但基于此,接下来就可以严酷界说三种差别形式的个体了,并且能量化每种信息的对差别类型个体的怪异孝敬。

例如,系统和环境共享的信息(如自顺应信息)、个体或环境独占的信息(二者差别的的存储器)以及以某种重大方式依赖于二者交互作用的信息(如控制信息)。

有机个体

= (+1;,) + (+1; )

当生物体能通过顺应或学习与所处的环境共享主要信息时,它们就具有优越的顺应性。此外有机个体还包罗了有用运作时所需要的大量私有信息。通过最大化这种器量,我们能够在环境中识别出重大的有机个体。

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群落个体 A

= (+1;,) + (+1; )

许多生物体,如微生物,只与它们所处的环境共享少量的信息。它们含有调治机制,与生物和非生物环境之间的连续交互作用来实现顺应。通过最大化这种器量,我们能够识别出这种 "环境调治的聚合体",即群落个体。

环境驱动个体 nC

= (+1;|) = (+1;,) + (+1; )

这个指标量化了个体在时间演化中被环境决议的水平。当器量降到最低时,个体对环境完全不敏感,因此既不具有有机体的形式,也不具有群落个体的形式,没有任何实质意义上顺应性。它通过与天生结构的系统的 交互作用,表征了环境影象的持久性,例如发生漩涡的流体中的温度梯度。

环境编码

= (+1;,) - (+1;,)

这一器量尺度背后的直觉是量化群落和有机体个体之间的差异,由个体与环境的共享信息(例如顺应性信息)和交互(例如,控制信息)之间的差异来捕捉。

思索这个问题的一种方式是,在系统中,有若干信息是被编码针对环境的先天信息(如遗传信息),有若干信息需要通过与环境连续交互作用来编码。

当尺度较大的时刻,自然性占主导职位。当器量下降时,修养(nurture)则最先主导自然。

03

个体器量:一个可视化例子

为了更好明白这些个体器量,原文举了一个可视化例子举行量化研究。

遵照前面个体形式信息界说和图 6 中先容的一样平常结构,思量两个初始状态为 {-1,+1} 的二进制聚集 和 ,其中状态根据指定的条件条件漫衍同步举行更新。系统状态 +1 初始条件包罗 、 、 三个耦合参数,环境参数状态则是 、、。

:个体系统状态与自身其前一状态 的耦合参数,如生物种种内部调治系统。

:个体与环境交互作用的耦合参数。如生物的自顺应性。

:调治原个体系统与环境状态综合影响的参数。是一种高阶相关性。如并非直接和生物交互作用的自然选择或种种有时因素。

把每一种个体器量尺度都用到这个随机历程上。对随机环境剖析效果如图 7 所示,对有影象环境效果如图 9 所示。

随机环境下三种个体

在随机环境中,环境状态和个体状态、自己之前状态都不相关,故有 = = = 0。如图 7 所示,展示了两步时长的互信息、信息熵,与群落、有机和环境驱动三种差别个体在差别 、 、 下的状态图示。

图 7:随机环境 = = = 0 下,系统互信息(Total_MI),系统熵(H_sys),群落个体 (A) ,有机个体(A_star)和环境驱动个体 (nC))对 , 和 图示,下标 在图中已省略。其中的系统信息值指针:越偏向蓝色越低,越偏向黄色越高

当 =0 时,个体和环境时间序列之间没有任何分外高阶相关性(如个体不能改变环境)。这时当 和 较高时,理论上最容易检测到群落个体和有机个体。当也正由于和环境没有高阶相互作用,这两个参数就都代表了系统状态唯一信息,因此两种个体类型此时变得不能区分。只有随着更多信息不停通报到未来,它们之间的区分才会变得更显著。

例如,最近海洋生物学家们在澳大利亚西海岸的 Ningaloo 区域出海考察,发现一只长达 47 米的伟大水母(Apolemia)[3]。但它着实不是一个简朴的自力的有机个体,而是由数百万个无性滋生的个虫(zooids)相互毗邻组成的巨型生物群落,每个部门都卖力差别的事情,有的卖力捕食、就的卖力消化、另有其它的个体掌管感知、运动、滋生等等差别功效。

图 8:长达 47 米的水母群

显然,若是这一生物存于与外部没有交互的环境中,例如在博物馆或小说中,我们是很难分清它事实是一个有机个体,照样一个群落个体的。但以现在尺度判断,它是一只典型的群落个体。

有影象环境下的三种个体

所谓非随机有相关性的环境,即有规则和影象的环境下,个体和环境存在着连续交互作用。

在图 3 中,环境耦合参数 =2, = = 0,同样展示了互信息、信息熵,与群落、有机和环境驱动三种差别个体在差别 、 、 下的状态图示。

图 9:有影象环境。两步时长的互信息(Total_MI),系统熵(H_sys),群落个体 (A)),有机个体(A_star)和环境驱动(nC)。在具有相关性环境 = 2, = = 0 下,对差别的 , 和

由于此时个体能够顺应环境,在较高的 || 和较低的 下,环境不由于生物改变但会连续举行交互作用的情形下,即可以考察到较高值的有机个体 A*,以及较低值的群落个体 A 和环境驱动个体 nC。(换句话说,正由于存在交互,是在随机环境情形下由高 nC 值代表的环境中信息流到了个体系统、并被内化到个体系统中去了。)

图 10:(图 9 局部)低 下,具有较高值的有机个体 A*,较低值的群落个体 A 和环境驱动个体 nC

但随着 值增添,有机个体和群落个体特征发生了分歧。

在低值 和低值 时,群落个体最显著,大部门持久性信息来自于系统和环境之间的连续互动。大部门具有社会化属性的动物,纵然很弱社会性的独居动物,只要是具备最小两性生殖互动的生物,都属于这种情形。

而一样平常的有机个体则在高 时,由于自主性损失信息最先消逝。只有在只有在高 的情形下,也就是说环境对它险些没有影响的情形下、只和自身相关的情形下,才会被保留下来。这不由得有让人想起能在极为苛刻条件如-272℃低温顺151℃高温、数千米海拔和很低、甚至外太空下能生计的水熊虫(Water Bear),生物学家一直很好奇它事实有什么生理机制、靠自己就能活的云云顽强。

图 11:被誉为地表最强生物的水熊虫

至于环境驱动个体 nC 的信息,在低 时转变为群落个体,到高值 时险些难以区分。这是由于,当个体和环境变得强耦适时,交互信息(complementary)将占有主导,环境自己对个体未来状态的展望性就会降低。

显然, 的作用是通过在信息通道中确立系统的相关性和纪律性,降低系统的总熵(H_sys),并在时间序列中连续反转总互信息的模式。

在低 和低 时,H_sys 划分在 =0 和 =5 时取得最小值和最大值。

从前面实证例子中,可以发现一个在更普遍在环境中识别差别形式信息个体的历程。当高阶耦合度(higher-order coupling)较低时,个体-环境的区别随着自力影象的参数(,)而增添(即 和 增添划分意味着个体系统自我维持,和与环境举行交互作用的水平增添)。

然而,当高阶耦合度参数连续增添时,有机个体趋于消逝,群落个体随着自力影象削减而泛起。

这就意味着,当生物与环境存在高阶相关性的时,物种为了在更广漠环境下具有更高的顺应性,成为群落个体将是一个必然趋势。这一趋势会伴随着有机个体特征的消逝,包罗自身自力影象信息的削减。

显然,我们在蜜蜂和蚂蚁这些具有真社会性的生物中,就看到了这种趋势。它们从一生下来就作为团体的一部门而存活,被划定好了分工,不用对比人类,纵然相对大猩猩或老虎这样群居甚至独居动物,单独个体就险些已经失去了自身影象和生计能力。

图 12:作为真社会性生物整体的蚁群,个体险些没有意义,在协调整体和路径计算上却具有很高的智能

04

个体信息理论的展望与意义

选择的要求和条理

Krakauer 这篇论文将自顺应个体的讨论确立在了坚实的逻辑和概率基础之上,为此席卷了随便粒度尺度和有意义时间长度能力。但同时因忽略了如生物细胞膜之类的特定层级功效,默认生物个体是在无偏假设下历久存在、具有复制能力的聚合体,作为选择的运作的个体条理。这相符大多数人看法中生物个体性的隐含(Okasha, 2006)假设。

然而,显然在差别时空尺度、尺度和选择条理下,作为信息个体的界线将是极大差别的。

为此论文作者讨论了识别前个体(低自主性)和完全成熟个体(高自主性)的一些原则和需要进一步研究的事情:

划分性要求(The partitioning requirement)

例如在一篇科幻小说中,天外来物如石头一样平常一动不动,人类甚至对其举行了敲击,也没有丝毫反映。但过了上千年,它竟然最先流动了。原来是它只是反映时间极长的一种生命体。可见时间长度选择的主要 。在异常短或异常长的时间尺度上,不太可能考察到个体特征的量化纪律,包罗自主性( autonomy)、封锁性(closure)和充实性(sufficiency)等。在空间尺度的选择也类似,例如在盖亚假说中,就以为地球自己就是一个伟大的有机生物体。甚至有人以为宇宙自己,或者基本粒子都可能具备生命某些特征。

鲁棒性要求(The robustness requirement)

鲁棒性要求除了确定系统嵌套或层级之外,还需要对发生时间序列的天生器机制自己举行一定的规范。这等同于对个体具备一定水平的鲁棒性或纠错特征的要求。究竟个体的自顺应系统中与自顺应平衡机制,即监测内部状态并确保误差最小化有关。正是个体这种自我珍爱特征,能让人们在不强调动态差异的情形下对物理和生物征象作出一些有用的区分。

选择的条理(The levels of selection)

在以往许多叙述中,已有人提出个体具有特殊的进化职位的看法:即在一定选择层级上,较粗粒的聚合体与环境协调具有了持久性属性后,再将个体视为了自力的选择性单元。

对这个历程最盛行的形式化方式是演化生物学中的普莱斯方程(Price Equation):该方程形貌了一个特征的平均值是若何随着与之前性状的值、以与及顺应度的协方差而转变的。它将性状特征的值分成若干个组,并试图以最好的方式来形貌性状均值在种群中的演变。对此,若是确实存在一些演化的底层结构和动力学历程(见附录, Nowak et al., 2010),该方程的准确性将取决于对分类的选择(Krakauer & Flack, 2010b),而 ITI 正好可以为建模提供这样一个基础性的平台。

图 13:使用Price方程剖析表型转变的迭代演化,显示了影响每个组成部门机制的例子[4]

相关理论研究和关系

对与其他以数学丈量作为方式的相关研究举行总结,有益对作者理论有更好的明白。

作者的研究方式与 Maturana(Maturana, 1975)生长的自创生(autopoiesis)看法有关,他强调在自主性方面,从事自我生产的历程网络的“统一”(Maturana, 1980),以及花样塔感知的看法,在这些看法中,人物考察到的跨越其各部门的综合,并与这些部门有差别的实质基础。

另一个相关的事情是对模块化网络科学的研究。对于静态结构,有合理的模块化界说,大多都与将微观数据划分为更具慎密约束的群集(如群落)历程有关。例如,在网络中,量化模块器量往往追求对节点和边的聚集划分,与适当的空模子相比,这些聚集在数据统计中是被过示意的(overrepresented)(Newman, 2016)。至于生长性的模块界说,例如那些应用于胚胎发育、器官形成的理论,也为明白个体性提供了一个视角 (Davidson et al., 2004) ,只是它们还没有像网络科学中那样以定量丈量的形式识别出现。

本文的研究与 Karl Friston 和同事 Ramstead 等人(2018)提出的自由能量原理(FEP)也有联系。与个体信息理论一样,FEP 也继续了薛定谔头脑从第一原理出发,以注释自顺应系统若何跨越时间抵制衰变以实现持久性。它也强调削减不确定性,只不外是通过最小化自由能的视角来举行。自由能量原理的基本头脑是,自顺应系统将总在可能相空间中占有一个较小的有界状态集。此外,自顺应系统通过建构将生物体与环境离开的区隔来实现自由能最小化――在自由能量原理的表述中,这个“过滤器”是一个马尔可夫毯(Markov blanket),它划定了内部和外部状态的条件自力性:内部状态只通过马尔可夫过滤来感知外部状态。

个体信息理论(ITI,the information theory of individuality)是基于第一原理的数学形式理论,通过捕捉从已往到未来的信息流,从而能够严酷界说差别形式的个体。基于此,许多现有的生物看法(例如,协调的的复制体、发育中的个体),都将通过这个历程被识别为可感知的个体。如前所述,不仅包罗更大时空尺度,许多在社会层面被贬低为低级形式衍生或表象的新颖 "个体 "也可能会被识别出来。此外,对于非生物征象,如而那些相对于自身动态历史、履历了相对较长的环境历史迅速涌现的预顺应组织(如自组织结构,如被环境决议丈量所决议的漩涡),这项研究也有很大借鉴意义。

但研究现在只是刚刚最先,一方面在选择尺度和条理上需要进一步探讨,另一方面缺少系统间的成本函数确立一个终止的阈值以获得确切界线,还没有找到一个最优的个体归纳算法, David Krakauer 示意这个问题将留给以后的事情来解决。

05

结语:人类个体与社会

对几种差别类型个体和性子的仔细探讨,有助于我们明白人类和自然之间的关系,尤其是人类社会中个体的怪异意义。

回到前面临个体与环境之间三个耦合参数讨论: 代表个体自身系统状态之间耦合参数,如生物种种内部调治系统。 代表个体与环境交互作用的耦合参数,如生物的自顺应性能力。至于,则是调治原个体系统与环境状态综合影响的参数。是一种高阶相关性。如并非直接和生物交互作用的自然选择。

在原文中,对于 ,只暗含了一种情形,即个体系统与环境状态之间的高级相关性,是环境调治个体系统,最典型是自然选择,好像一只看不见、神秘莫测的手,主宰所有生物的演化。

然而对于人类而言,不管地球是不是已经进入所谓人类影响地球地质演化的人类世,有一点是可以一定的,那就是地球上已经存在了另一种高阶相关性,即人类文化对自然的认知和影响。这种人类对环境反向作用,自从智人最先诞生就已经存在了。

可能是由于新冠病毒的影响,今年初在 Nature Reviews Earth & Environment [5]揭晓了几篇有关地球系统科学文章,讲了整个学科历史和确立。其中有一篇给出了最新版本的地球系统内外部结构作用图。

图 14:地球系统作用图

从图中我们可以看到,以三种颜色划分代表的地圈、生物圈、人类圈处于相互作用中。人类的基础设施建设、能源行使等流动都直接与地球系统相互作用并施加影响,在间接上则泉源于人类的文化,包罗科学与手艺、人类价值以及政治、经济流动等。

连系前面的剖析,一样平常的有机生物体,仅仅维持高 ,即试图以自身状态主导自身生长时,必然会趋于消亡,为此唯有提高与自然的顺应性的 以及 ,而这会势必导致群落个体的泛起,即社会属性增添。

然而,由于人类制作了都市,从而能让自身维持高 情形下与自然环境不再直接相关,在新环境下让个体一定水平制止上了大自然的弱肉强食(固然种内社会竞争是另一回事),能够继续自身主导自身。甚至在某种意义上说,网络社会和虚拟现实依然相符这个趋势。这就意味着,人类的演化是只管保留有机个体特征的偏向的。

但同时人类和自然环境又是具有高阶相关性,人类文化对自然的认知和影响,泛起了另一种情形下的 增添的高耦合,从而导致了人类的群落化。

这种群落个体的特征,即所谓的全球化历程,让人类能在面临更广漠自然环境时,如宇宙尺度的空间和时间时,具有更强的顺应性。当 增添时,生命体为了生计,无论是个体系统照样环境哪方为主高耦合都市泛起群落个体,然而这两种群落个体实质上是不一样的:若是自然环境下自然选择占有主导,就会泛起如蜜蜂和蚂蚁那样的真社会性,因顺应环境变得高耦合;而但若是物种自身占有主导,例如人类的知识和文化,能通过科学和手艺探索和革新环境,甚至诗歌艺术吟唱大自然的隐秘,就会是另一种高耦合下的――是人类以自己的精神给物质自然赋予意义的意义下的高耦合。

科学发现自然规则,诗歌为人类立法――在这种情形下,不仅需要保留有机个体特征,珍视个体价值,甚至可以说具有自力自主性的个体,是人类这种新型群落个体的条件也是充实条件。

由此可见,人类是保留了有机个体自主性的新型群落个体。用社会生物学来说,即既非前社会性(独居,Presociality),也非真社会性(Eusociality),在人类组织形式历史中,往往是漫衍颠簸在亚社会性到准社会性之间,在全球化之前,国家的发生和壮大只是历程一部门。

亚里士多德说「喜好伶仃者,非神即兽」,真社会性在某种意义上就是一个更高条理的大神(大兽,利维坦)。但如前所述,由于人类个体极高的重大度(人脑、意识),对自然探索和文化缔造自己的需要,以自动姿态和自然杀青高耦合,像蚂蚁那样完全确定分工和阶级的真社会性和人类群落个体的社会性并不相同。

图 15:社群主义 VS. 自由主义

至于自由主义和社群主义之争,现在我们也有了全新明白。从对人类个体和新型群落个体的剖析可以看出,注重个体价值不是意味着要滑向唯我论和相对主义,而是让人类具有选择从非前社会性到真社会性的能力,从而具有逾越南北极最大的顺应性:在保证个体价值性特殊的情形下,让人类具有了从每一个个体思索预演整个人类运气的能力,都介入到人类这个整体生命历程中来。

――区别于所有其它动物,人类是同时向所有可能性门路敞开探索,只要不是所有个体都是错误的,人类在宇宙延续就总有希望。每个人都是希望的一部门,体贴自己,就是体贴他人,体贴人类自己。

这可能就是人类作为个体生命最特殊的意义。

参考文献:

[1] 部门信息剖析(the partial information decomposition)(Williams & Beer, 2010) 这个术语,是从一组普遍正义中推到出来的。但这些正义并没有为特定术语界说其详细的器量。我们需要对这四个术语中的一个举行分外界说。Williams 和 Beer 最初的研究建议(2010)被批评为反直觉,厥后有一系列其他的研究建议 (Harder et al., 2013; Bertschinger et al., 2014; Finn and Lizier 2018; James et al., 2017),不外尚未杀青共识。在本文中,把“剖析”作为一个看法框架,来注释经典信息论的器量。

[2] https://globalnews.ca/news/6799525/jellyfish-string-creature/

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