学习方法-学习观（10）智能和生命涌现

系列文章解读&说明：

本系列文章主要是对 B站上YJango的《学习观》系列视频的一个解读

1 视频链接

本章节对应 YJango的《学习观》系列视频链接为：

学习观13 若想造出人工智能生命，至少需要满足这五个条件

学习观14 地球所有生命源于同一始祖？它靠什么演化成各种高级生物的？

2 思维导图

因为在第一季中做思维导图有了相关经验，因此本次思维导图采用从上而下的设计，因为在做图之前将第二季所有的视频全部看了一遍，因此本次也不需要后期再重构，一气呵成。本章节对应导图如下：

3 感受分享

本章节主要关注几个问题和几个基本概念

智能体的条件是什么？

想要拥有智能，需要四个能力的支持：

学习：构建模型的能力。
存储：存储模型的能力。
预测：使用模型的能力。
获能：获得能量的能力。

这里我将“知识”替换成“模型”，二者意思相同，只不过“知识”是人类在意识层面上所构建的“模型”。其中三个能力与计算机完全一致，毕竟最初计算机的诞生正是为了更高速运用我们已学到的知识。而若要形成生命，则需要考虑第五条，熵差：自身减熵速率需大于减增速率。

熵差：对于生命的诞生而言，环境是一个非常重要的因素。气体变化速率太快，固体又太慢，只有液体适中，所以自然选择了在液体中的固体。自身的固体零件相对稳定，而液体又支持了熵减系统的形成。于是人们才相信水是生命之源。
供能：一般认为生命必须依靠阳光，因为太阳是我们的低熵能量来源。然而海底热泉却让我们看到了另一种可能，这里生命的能量来源不是阳光，而是海底沉积物的化能合成 (Chemosynthesis)。地球上居然同时有光明与黑暗两种生态系统。
存储：模型的存在需要存储媒介。而 DNA 就是这个支持了地球上所有生命的存储媒介。DNA 神奇到让人很难相信它是自然的产物，以至于让 DNA 双螺旋结构发现者之一的克里克在 1973 年提出定向胚种论，认为地球上的生命是由外星文明播种所产生的。虽然模型是以信息的形式存储在 DNA 上的，但绝非单纯的信息，而是代码。随后会被编译成能实现模型功能的工具，用于减熵。所以现在虽然能够测出 DNA 上的这些模型的代码，却无法使用和理解上面的模型。因为我们需要搞清这些代码所编译的模型功能。
预测：而那些被 DNA 代码所编译成的工具就是蛋白质。DNA 有 4 种碱基：A、C、G、T。每三个碱基对应一个氨基酸。大量 DNA 序列会让氨基酸形成不同功能的蛋白质，就可以完成麦克斯韦妖的开关门功能。但三个碱基一共对应的氨基酸种类不是 64 种，而只有 20 种。对应的氨基酸很多都是重复的，这种冗余似乎很浪费，让人非常不解。然而这种对应方式是万里挑一。因为从信息论的角度，它的这种冗余使得遗传代码具备了极强的抗噪能力，把点突变（Point mutation）带来的灾难降到了最低。其原理类似于为什么 CD 盘被刮花后一样可以播放（因为里面加入的冗余是为了 error correction）。
学习：而这里面最为关键的就是学习能力。DNA 上所存储的能够减熵的模型究竟是怎么被学习到的？生命史上出现的第一个学习方法就是：演化（genetic algorithm）：智能体并不以个体来学习模型，而以群体来学习模型。

这里最后一步学习，它的过程分为三个部分：

数据准备：虽然无法直接获得开关信息（麦克斯韦妖的例子），但有一个事实：若系统猜对了信息就会存活，否则就会无法维持状态，从而间接的提供了开关信息。
模型候选：为了提供候选模型，智能体以 DNA 为模版，大量的自我繁殖，并且在繁殖中产生基因突变，使得每个克隆体都有不同的模型。
模型筛选：而判断模型是否正确的方式就靠自然选择：只有合适的模型才能够预测到信息。但自然选择并非直接判断模型好坏，而是一次次判断模型所预测的信息是否能够维持自身状态，从而淘汰无法预测到信息的模型，所以很多劣质模型依然有机会遗传给后代。

当候选和筛选反复循环进行后，种群基因库就会整体形成一个能稳定减熵的模型。演化: 智能体让自己的突变克隆体去问环境，突变所产生的模型是否能预测信息，以克隆体的死亡为代价获得能稳定减熵的模型的一种学习方法。这就是为什么越低等的智能体所繁衍后代的数量越多，因为演化是这个智能体的唯一学习方法。

是什么限制永生？

癌细胞可以永生，一直活到自然将其筛选为止，但为什么人类不可以。虽然我们体内每天都有细胞死亡，但新细胞会接替其位置，这种更替明明可以永远持续下去。可我们的自然死亡却被有意写到了基因代码当中，并非技术上无法实现永生。

生命的涌现

以上从信息减熵的角度重新理解了生命演化，但有一个问题：蛋白质的功能需要 DNA 代码来控制，而 DNA 代码的复制又需要蛋白质来实现。若两者都必不可少，那先有鸡还是先有蛋？

以人们猜测地球上现存所有生命的始祖可能是同时具有二者功能的 RNA 聚合体，并给了它一个名字：LUCA（Last Universal Common Ancestor），LUCA 应该是从能累积高浓度核苷酸的海底热泉喷发口处形成，最初和病毒一样只会自我复制，而能量由喷发口所提供。慢慢演化成由 DNA 存储模型，由蛋白质实现模型功能，且可独立获取能量的原核细菌和古细菌后，逃离喷发口。但既然 LUCA 已经可以不断复制自我，又为什么会牺牲复制速度，转而向更复杂的 DNA + 蛋白质的形式演化呢？

环境的熵或许就可以告诉我们答案。熵增定律表明了，若把整个宇宙视为一个孤立系统，熵会不断增大。而生命靠减熵来维持状态，但代价却是不断增加环境的总熵。比如我们收拾完房间后反而会排除更多的废物+热量。若想在加速熵增的环境中继续维持状态，就要更强的减熵能力，也就无法原地踏步。所以局部的生命演化可能没有方向，但若把所有生命整体视为一个复杂系统，它也会向不断增大智能的方向演化。而增大智能的方式除了增强每个个体外，还有将若干个体组织成一个新个体的方式。实现模型功能的最小单位是蛋白质，虽然单个蛋白质能实现的功能只相当于开关门那么简单，但大量蛋白质有组织并行工作就有了质变（相变 phase transition），由量变引起质变的现象就是：涌现 emergence。

涌现可以跃进式的增强智能，但涌现的形成是有条件的。只有稳定的智能体之间有规则的相互作用才能形成更高层级的智能体。DNA 的优势就在于它的稳定性。若 RNA 上的代码受损，则会发生突变，虽然增加了个体的演化速度，但这种不稳定性却无法允许更高层级智能体的形成。而 DNA 拥有两条链，即使单链受损也可用另一条来修复（编译出错时也有源代码来纠错），相对稳定的 DNA 允许了更高层级智能体的形成。这也是为什么我们只发现低等病毒用 RNA 存储模型，而所有的高等生命都是用 DNA 来存储模型。

演化困境？

整体稳定困境：在那无聊的十亿年中，虽然低等生物有涌现成高等生物的趋势，但却都遇到了一个瓶颈：那就是随机突变的单细胞无法达到涌现成复杂多细胞生物所需要的稳定性。高层级的差异性机制需要一个能将多细胞生物作为整体来增加差异性的机制，而有性生殖刚好最满足这个特性。这也解释了为什么高等生物都采用有性生殖，同时抑制单个细胞变异，并非仅仅为了增加演化的差异性，而是在稳定整体的基础上增加差异性。
移动信息困境：但是不能大范围移动的多细胞生物只能和相近的个体交配，会因无法提供足够的差异性导致演化速率过低而灭绝。可当多细胞生物大范围移动后，环境也会随移动而改变，又会因之前演化出模型无法预测新环境的信息而死亡。处于这种两难困境的低等生物始终无法形成更复杂的生命系统。

神经细胞的意义？

神经演化：众多神经细胞形成的神经网 nerve net 就可以配合演化机制 Neuro-evolution 加快学习环境模型的速率，出现了不少如水母一样的刺胞动物 Cnidaria。
实时感官：到了寒武纪初期，眼睛等高级感官系统相继产生，比如当时的顶级捕食者奇虾 Anomalocaris 就有一对很大的复眼，这使得实时观测信息成为了可能。增加了实时感官能力的神经网络就允许个体在新环境中，学习用上一时刻信息（输入）来预测下一时刻信息（输出）的模型，比如我们可以躲避车辆就是因为曾经看过上下时刻都发生了什么，可用神经网络构建出模型。当再看车辆迎面而来（输入信息）时便可及时预测车辆下一时刻的位置（输出信息）进而躲避。
反馈循环：这种实时预测信息的能力也让捕食者与被捕食者之间形成了更激烈的军备竞赛关系，比如没有演化出眼睛的被捕食者就靠甲壳和伪装来增加存活率，而这就让捕食者演化出了更坚硬的利牙与更高分辨率的眼睛。但不管任何一方都会受到制约。靠太阳获能的细菌会被其他小生物吃掉，小生物又会被大生物吃掉，而到了食物链顶端的捕食者又会因为吃光小生物而饿死。这种制约关系抑制了某优势物种过分加快环境变化导致像当初大氧化一样的生物灭绝事件。不过支持这种高强度军备竞赛的恰好是当初大氧化生物灭绝事件所带来的氧气。
新层级演化：而这一切都是由于第二套建模系统的不断完善（至少经历了两个阶段），个体才能更容易在被危险杀死之前找到配偶，解决了多细胞生物大范围移动后的信息问题，生命才能以高级形式继续演化。

神经网络在此之后依然不断完善，如今已经发展成人类大脑，可以允许我们在个体生命周期内学习知识来预测信息。近几年非常火的人工智能也正是受神经网络的启发，用深度学习算法使语音、图像等识别达到了人类水平。这也给人类的未来工作带来了巨大的挑战，因为知识是我们获得信息的源泉。计算机已经可以根据信息来归纳知识，但很多人却还像计算机一样去记忆信息，天真的认为人脑的容量是无限的。讽刺的是，我们教会了计算机如何学习，却从来没有教过学生如何使用演化出的大脑。

最后附上作者写文章所使用导图，方便后期继续学习和重构：

思维导图-智能体五个条件-作者版

思维导图-生命涌现-作者版