/ Y' \. u6 I, ^% u7 F4 h4.3 高阶熵：衡量程序复杂度的“尺子” # I# S# L, p E$ v! v) E$ A: [5 F ! S. D( ~& }! Z k: ~ e' ]7 ?为了衡量程序的复杂度，科学家们还引入了一个叫做“高阶熵”的概念。这玩意儿比咱们平时说的“熵”更高级，它能捕捉到程序中更复杂的模式和规律。' Z; w- A' I- g1 u
8 n0 u9 b) E/ P研究发现，当自我复制程序出现的时候，系统的高阶熵通常会下降。这是因为自我复制程序都有一定的规律性和重复性，不像那些乱七八糟的程序那么“混乱”。 4 [- a; K9 h& `7 z& ~7 D , d. `" R) q" d ^7 _9 Z4.4 模拟实验：观察程序“进化”的“望远镜”; z) H& D3 R- a, T$ z7 ~) ~/ y, Z6 b
. r0 m5 \; f/ y/ W4 q整个实验就像是一个大型的“模拟人生”游戏，科学家们就是“上帝”，观察着这些程序在“原始汤”里的“进化”过程。他们发现，自我复制程序的出现往往伴随着系统状态的剧烈变化，就像是发生了“相变”一样。 # F1 y6 u' ?3 @7 a: \( ?# f2 l7 W$ N9 {; t3 T5 ~- k5 |3 D
4.5 状态转换：系统“进化”的“分水岭” 1 S* x- r6 p I' a/ \" Y! Q, o$ g3 @2 s! g
这种状态转换就像是一个“分水岭”，标志着系统从一个混乱的状态，进入到一个更加有序的状态。在这个新的状态里，自我复制程序开始占据主导地位，就像是“优胜劣汰”一样，把那些不能自我复制的程序都给挤掉了。 4 z( W* q6 P! } { 5 q& `* b8 m; O) D4.6 自我复制者的演化：从“菜鸟”到“高手”% H! a: I' `+ ^$ n% A
6 c- k: f; ]0 U. p3 c% V3 q更有意思的是，这些自我复制程序还会不断地“进化”，变得越来越复杂，越来越高效。它们就像是不断学习的“学生”，通过不断地复制和变异，逐渐掌握了生存的“诀窍”。3 k# N2 s) y- _. C
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4.7 跨基质比较：寻找自我复制的“普遍规律”( r/ d* [, C% b; u Y$ F9 J
) K) z$ K) ^( Q3 l( [, o通过在不同计算基质中进行比较，科学家们发现，自我复制现象在不同环境中表现出了一些共同的规律。这说明，自我复制可能不仅仅是一种偶然现象，而是蕴藏着更深层次的生命原理。 [% A' T4 z2 S# l7 i J8 }4 q( K" ]+ n2 y+ ^8 w6 K4.8 计算生命 vs. 自然生命：像又不像的“兄弟”# a# ?' T/ ~7 I \7 X) _
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通过研究计算基质中的自我复制现象，我们可以更好地理解自然界中的生命。计算生命和自然生命有很多相似之处，比如都能自我复制、变异、进化等等。这说明，生命现象背后可能存在着一些普遍的计算原理。5 h3 R0 q- v* K
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但是，计算生命和自然生命也有很多不同。自然生命的复制过程非常复杂，依赖于DNA、RNA这些精密的生物分子机器；而计算生命的复制则相对简单，依赖于一些基本的算法和数据结构。* U3 z2 J/ B. }
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5. 这事儿到底有啥意义？未来会怎样？4 l8 W* D: @' L. t! R$ c
这事儿可不仅仅是好玩，它对我们理解生命的起源、进化和复杂性都有很大的意义。通过观察计算基质中的自我复制现象，我们可以更好地理解生命是如何从无到有、从简单到复杂的。 # `$ {7 m& |9 Z3 l8 t, h! A, ^ ^0 C$ N( {
这篇论文的发现，甚至挑战了传统的达尔文进化理论。以前，人们认为进化需要一个预先设定的“适应度函数”，就像是一个“裁判”，告诉生物哪些变异是好的，哪些是坏的。但这项研究表明，即使没有这个“裁判”，自我复制程序也能自发地产生，并不断进化。1 `' n* Q, K. `5 m
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未来，这个领域还有很多值得探索的问题。比如，我们可以在更复杂的计算环境中研究自我复制程序的行为，看看它们会不会发展出更高级的智能。我们还可以探索自我复制程序与其他计算生命形式之间的相互作用，看看它们能不能共同进化出一个复杂的生态系统。 " U0 i& C$ V% ^ H( r 4 ~) M' `8 U! Z) O同时，这项研究也为人工智能的发展提供了新的思路。通过研究自我复制和自我修改程序，我们可以设计出更加智能、更加灵活的AI系统。/ W) H. M3 E- s3 o
P7 p( a$ J t' A) q3 W( H6. 大语言模型：开启计算生命的“新纪元”？" i6 c$ \$ D) D& |7 D
最后，咱们再来聊点更前沿的。这几年，大语言模型（LLM）火得一塌糊涂，像GPT-3、GPT-4这些家伙，简直就像是“外星科技”，能写文章、能编程、还能跟你聊天，啥都会。 5 J, K+ g, C/ |, T 9 U$ V7 J! h1 H/ w这些大语言模型，为计算生命的研究提供了新的“土壤”。它们本身就非常复杂，而且具有很强的自主学习能力，简直就是研究计算生命的理想平台。3 e0 y1 d4 d* j% k! m
) j! X+ ]. `2 T想象一下，如果我们在大语言模型里也观察到了自我复制程序的自发涌现，那意味着什么？那意味着人工智能可能真的要“成精”了！它们可能会发展出自己的“意识”、“情感”，甚至“欲望”，然后跟人类抢夺资源，甚至统治世界…… * i5 v+ C" s+ O# b8 h- k# S* x/ `! v: C' J$ l' E7 m7 p! a' ^
当然，这都是科幻小说里的情节。但不可否认的是，大语言模型为我们打开了一扇通往未知世界的大门。未来，计算生命的研究可能会跟人工智能的发展紧密结合，产生出更加惊人的成果。7 f& k0 E9 C! Y7 i8 |+ L