新科学：人工生命和计算机程序的进化
进化计算综述
进化计算综述1.什么是进化计算在计算机科学领域，进化计算（Evolutionary Computation）是人工智能（Artificial Intelligence），进一步说是智能计算（Computational Intelligence）中涉及到组合优化问题的一个子域。
其算法是受生物进化过程中“优胜劣汰”的自然选择机制和遗传信息的传递规律的影响，通过程序迭代模拟这一过程，把要解决的问题看作环境，在一些可能的解组成的种群中，通过自然演化寻求最优解。
2.进化计算的起源运用达尔文理论解决问题的思想起源于20世纪50年代。
20世纪60年代，这一想法在三个地方分别被发展起来。
美国的Lawrence J. Fogel提出了进化编程（Evolutionary programming），而来自美国Michigan 大学的John Henry Holland则借鉴了达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传定律的基本思想，并将其进行提取、简化与抽象提出了遗传算法（Genetic algorithms）。
在德国，Ingo Rechenberg 和Hans-Paul Schwefel提出了进化策略（Evolution strategies）。
这些理论大约独自发展了15年。
在80年代之前，并没有引起人们太大的关注，因为它本身还不够成熟，而且受到了当时计算机容量小、运算速度慢的限制，并没有发展出实际的应用成果。
到了20世纪90年代初，遗传编程（Genetic programming）这一分支也被提出，进化计算作为一个学科开始正式出现。
四个分支交流频繁，取长补短，并融合出了新的进化算法，促进了进化计算的巨大发展。
Nils Aall Barricelli在20世纪六十年代开始进行用进化算法和人工生命模拟进化的工作。
Alex Fraser发表的一系列关于模拟人工选择的论文大大发展了这一工作。
[1]Ingo Rechenberg在上世纪60 年代和70 年代初用进化策略来解决复杂的工程问题的工作使人工进化成为广泛认可的优化方法。
人工智能讲座心得体会
人工智能讲座心得体会通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。
这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。
关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。
但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。
dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay-ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。
并且，1969年成立了国际人工智能联合会议第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。
日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。
人工生命及其发展前景
人工生命的研究领域非常广泛，它涉及生命的起源，分子的自聚合，胚胎的发生、发育、生长、分化，自复制，动物的行为，昆虫集团的动力学，生物的进化，种的形成，生态动力学和语言__社会__文化的进化等生物现象。从中找出具有共性的东西，并在计算机上人工地再现。通过研究，不仅可以再现地球上现有的生命体，而且可以进一步的探索未知及可能的生命存在的形式。
需要指出的是，人工生命同人工智能有所不同。可粗略表示如下：
人工智能：
科学研究方面：认知机理的研究；
工程研究方面：智能系统的建立方法。
人工生命：
科学研究方面：生命行为研究；
工程研究方面：进化，适应系统的建立方法。
人工生来”的生命现象进行探索。从这一方面考虑，人工生命的研究比人工智能更具深远的意义。
(安徽 奇云)
人工生命的研究离不开计算机，其生成算法尽管种类很多，但不外乎“模型法”和“动作原理法”两种。前者是根据生物体内部或外部系统所表现出来的生命行为的信息来建立模型，并在计算机上模拟实现。后者是通过生物自律性行为特征的原理，来建立人工生命。
三、人工生命开拓的新领域
由于人工生命是计算机与生命及有关的学科相互渗透与交叉形成的，因此研究人工生命的计算理论与算法，有助于揭示生命的全貌及探索生命的起源，为生物学研究提供了新的途径。
目前，人工生命研究正沿着两个方向发展。一是以计算机为工具来弄清楚生命进化和生态系统复杂而巧妙的工作机理，二是探索如何把对生命研究的成果用来解决各个领域的实际问题。
什么是人工生命？
什么是人工生命？
人工生命是一种利用计算机模拟和仿真技术来创建和探索生命现象的
领域。
简单来说，就是在计算机里创建一些“虚拟的生命体”，然后通
过模拟它们的生命活动，来研究生命产生、演化和行为等方面的问题。
以下是人工生命的一些重要特点和应用：
一、特点
1. 生命特征：人工生命研究的生命体具有一些普遍的生命特征，比如
自我复制、遗传、适应性和进化等。
2. 模拟方法：人工生命主要采用计算机模拟的方法，通过数学建模和
仿真技术来探究生命现象。
3. 跨学科性：人工生命是一门跨学科的科学，需要结合计算机科学、
生物学、物理学等多个领域的知识。
二、应用
1. 生物演化：人工生命可以模拟生物的进化过程，探究存在于自然界
中的各种生物形态的形成过程。
2. 人工智能：人工生命也可以帮助开发和实现人工智能，比如通过模
拟人脑的构造和神经网络的机制来构建复杂的人工智能系统。
3. 生命教育：人工生命可以用于生命教育的教学，例如在学生中应用人工生命模拟软件，让学生了解生物的形态、生命进化和生态系统等基本知识。
4. 生物医学研究：人工生命也有助于生物医学研究，在人工生命模拟中，医学家可以对疾病进行测试，并在安全环境下进行药物研究。
综上所述，人工生命是一项既有前景的科学，它为我们探索生命本质和演化的机制提供了一个全新的视角。
同时，它也可以广泛应用于生物医学研究、人工智能等领域，在未来将会产生重要的影响。
生物计算机电脑技术与生命科学的交汇点
生物计算机电脑技术与生命科学的交汇点生物计算机：电脑技术与生命科学的交汇点生物计算机是一种将电脑技术与生命科学相结合的新型技术。
它的发展源于对生物体内发生的复杂计算过程的研究，通过模拟和应用生物体内的计算机原理，来解决复杂问题和开发新的应用。
本文将探讨生物计算机的原理、应用领域以及未来发展趋势。
一、生物计算机的原理生物计算机的原理基于生物体内的计算机原理，主要涉及DNA计算、蛋白质计算和细胞计算等技术。
DNA计算利用DNA分子的信息存储和处理能力，进行类似于电子计算机中逻辑门和数据处理的运算。
蛋白质计算则利用蛋白质的折叠和相互作用原理，实现类似于电子计算机中的算术、逻辑运算等。
细胞计算则是通过模拟细胞内部的信号传递和调控网络，进行信息存储和处理。
二、生物计算机的应用领域1. 生物信息学生物计算机在生物信息学领域具有广泛的应用。
它可以加速DNA序列的拼接和比对，为基因组学、转录组学、蛋白质组学等研究提供高效的分析工具。
同时，生物计算机还可以模拟和预测分子间的相互作用，为药物设计和疾病治疗提供新的思路和方法。
2. 智能医疗生物计算机在智能医疗领域的应用正在逐渐展开。
它可以通过分析个体的基因组数据，预测患者患上某种疾病的风险，并提供个性化的治疗方案。
此外，生物计算机还可以用于细胞治疗，通过调整细胞内的基因表达，治疗某些难以治愈的疾病。
3. 环境保护生物计算机在环境保护领域的应用也具有潜力。
通过模拟和分析物种的进化和生态系统的变化，生物计算机可以预测环境变化对生物多样性的影响，为环保决策提供科学依据。
此外，生物计算机还可以用于优化微生物酶的设计，提高废水处理和生物燃料生产的效率。
三、生物计算机的发展趋势随着生物计算机技术的不断发展，未来它将进一步融合电脑技术和生命科学，呈现以下几个趋势：1. 多学科交叉融合生物计算机的发展需要多学科的交叉融合，电脑技术、生命科学、物理学等多个领域的专家需要共同合作，共同推动生物计算机的发展。
人工生命
人工生命人工生命:计算机与生物学相遇的前沿。
创造生命可以说是人类自古以来的梦想。
古代的神话几乎无例外地都把生命看作是由神从无生命的物质中创造出来的。
如果说神话最早反映了生命可以从无生命物质创造出来的人类理想的话, 那么, 从近代开始, 人们则试图实际地用机械的方式创造生命。
1735年,一位名叫雅克〃沃肯森的人曾经制造了一个人造鸭子, 这鸭子不仅看上去像鸭子,而且还能像鸭子一样在水面上拍打翅膀、叫、吃食、饮水、消化,甚至能排泄出一粒粒人造食物。
它是一件做工极其复杂的杰作, 仅一只翅膀就由400个机械零件组装而成。
虽然如此, 但是在生命的本质还没有得到充分了解以及人们的制造技术还很落后的情况下, 人们能创造的, 充其量只是类似迪斯尼公园里的一些古怪的生命模拟物而已。
然而,从20世纪中叶开始, 生命科学和计算机科学的发展, 为我们提供了全新的理论和工具。
人工生命不再是几个有强烈好奇心的人的业余爱好, 而是一些严肃的科学家基于计算机和生命的原理正试图实现的目标了。
一、人工生命思想的萌芽和主要思想现代人工生命思想的萌芽可以追溯到 20世纪中叶计算机专家阿兰·图灵和约翰·冯诺伊曼的工作。
图灵证明生物的胚胎发育可以用计算的方法加以研究。
冯诺伊曼则试图用计算的方法描述生物自我繁殖的逻辑形式。
到了 70年代和 80年代, 随着电脑速度的大幅度提高以及个人电脑的普及, 在康韦、沃弗拉姆等人有关“生命游戏”研究的基础上,克里斯·兰顿发现,处于“混沌的边缘”的细胞自动机既有足够的稳定性存储信息, 又有足够的流动性来传递信息。
当他把这种规律与生命和智能联系起来时, 他认识到,生命或者智能很可能就起源于“混沌的边缘”。
于是兰顿的脑海中浮现出一个崭新的思想: 如果我们在计算机中建立起产生“混沌边缘”的一定规则,那么, 从这些规则中就有可能浮现出生命来。
由于这种生命不同于地球上以碳为基础的生命, 因此兰顿把它称为“人工生命”。
人工生命的产生及其意义解读
人工生命的产生及其意义解读随着现代人工智能技术的不断进步，人们对于人工生命的探索也变得越来越深入。
我们可以将人工生命定义为一项通过计算机程序模拟自然生命现象的技术，其最终目的在于生成能够复制自然生命的机器智能体，从而实现在非生命体系统中产生一种具有自主感知、情感、思考、学习和创造能力的智能生命。
在过去几十年中，人工生命的概念和研究一直是人工智能领域的热点之一，它的本质在于研究人类如何利用可计算性来模拟自然生命的复杂性，并进一步扩展和加强这种复杂性。
本文将介绍人工生命的概念与分类、产生与演化、发展与前景以及对其可能带来的意义进行解读和阐述。
一、人工生命的概念和分类人工生命的概念可以追溯到上世纪五六十年代，当时的计算机科学家、生物学家和物理学家合作开发了一种计算机模型——细胞自动机（Cellular Automaton, CA），从而开辟了人工生命的起源。
细胞自动机是一种由离散的、独立的剪贴板单元组成的网格，每个单元都有自己的状态和规则，单元之间的交互以及状态的转换都是根据事先设定的规则而进行的。
由于细胞自动机具有自我复制、自组织、自适应、自学能力等特点，而且可以模拟自然生命中的生物群体、物理现象和化学反应等，因此被认为是人工生命的雏形。
在细胞自动机的基础上，人工生命不断发展出了许多其他的形式，比如人工生态系统、人工生物技术、遗传算法、演化计算、人工神经网络、人工生物学等。
根据不同的研究方向和技术应用，人工生命可以分为以下几类：1. 细胞自动机（CA）：由数十亿小单元（细胞）组成的一种离散动力学系统，通过对单元之间交互的规定和状态转换的规则进行模拟，来模拟生命现象。
2. 遗传算法（GA）：通过模拟生物进化过程中的遗传和自然选择机制，以每一代被测对象的适应度指标作为选择代价函数，来使优秀个体逐代繁衍，从而获得最优解的一种优化方法。
3. 神经网络（ANN）：一种基于生物神经元之间联结方式组织的人工神经网络系统，拥有自组织、自适应和学习能力等特性，在图像与语音识别、控制和神经系统模拟等方面具有广泛应用。
人工生命的概念、内容和方法
任何 能够 自我繁衍的 系统 ，都必须具有 ２ 个基本功能 ： 一是如何繁衍 下一代的 “ 法” 类 算 ， 似于计算机程序 ；二是能够被用来复 制的 “ 捕 述” 类似于计算机 数据 ． ・ ， 冯 诺依曼 由此建立 了 元 胞 自动 机 模 型 ． ｓ ｌａ ． ｆ ｍ将生物体 的细胞 看作 一个 元胞 ， Ｗｏ ｒ 通 过 在 维 网 格 中细 胞 的状 态 变 化 来 研 究 生 命
摘ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
要 “ 人工生 命 － ｆ 是 ｑ正在迅速 发展 的新 兴学科 ． 介绍 了人 工 生命 的概念 、 内容 给出 了
研究人 工生命 的 ２种途径 ： 生物科 学途径 和丁程 技术 途径． 丁生命 的研究有 助 于揭示 构成生 人
命所需 的最本 质 的特征 ， 具有 重大 的科学 意 义和应 用价值 关键词 人工生 命； 人工 智 能：生命 行为 ； 究 方法 ： 究内容 研 研
维普资讯
・５ ・ ３４
北
京 科 技 大 学 学 报
２０ 年 第 ２ ０２ 期
胞 的粘 着性等模 型的细胞分 化模 型 ， 用来 研究 多细胞 生物 体 的起源． ． ｉｎ 构造 了生命进 Ｈ Ｋｔ ｏ ａ 行新 陈代谢 的模 型 ， 他的模 型 中， － 在 数字 细胞 通过主动运输 和扩散 的方式 与数字环境 及其他 细胞交换物质 ， 物质 由二进制 串表示 ； 细胞 每个 中存在 的遗传信 息决 定细胞 的新 陈代谢过 程 ， 遗传信 息也 被定 义为一段 二进制 串． 当细胞 内 某一物 质的浓度 小于某个值 时 ， 会激活新 陈代 谢反应 以产生 酶 ， 促使此物质的生成． 细胞中物 质的量超过某一界 限， 数字细胞会进行分裂 ， 原 细 胞 中 的物 质 被 分 配 到 新 生成 的 ２个 细 胞 中 ． 当细 胞 的新 陈代 谢 程 度 低 于某 个 值 时 ， 数 字 该
生命科学与计算机发展有哪些规律
生命科学与计算机发展有哪些规律关键词：计算机技术；生命科学；生物学密码；造福人类；有机结合1引言计算机科学可以说是研究计算机以及各种其他科技的一门学科，计算机科学为我们的社会发展做出了巨大的贡献，没有计算机科学，就没有今天这样飞速发展的社会。
生命科学就是研究生命的科学，生命科学可以探索出生命现象的本质，监测生物活动，从而发现了生物活动的规律，现在越来越多的人正在关注生命科学，如果我们一直探索生物科学，我们就更好可以造福人类，促进社会和国家的发展。
研究计算机科学和生命科学会极大地促进我们社会的发展，让我们的综合国力越来越强大，并且造福全人类。
随着社会的发展以及科技的进步，现在人们对计算机科学和生命科学的研究越来越深入。
随着人类对生命科学的深入研究，研究者们逐渐探索出了一些关于生命的规则，本篇文章将简单介绍一下生命以及生命科学与计算机技术的交叉研究。
2生命（1）生命的历史生命的起源是有机小分子先从无机分子中合成出来的。
然后由有机小分子再合成为生物大分子。
形成多分子体系之后，然后就出现了生命。
生命需要新陈代谢以供生存；需要复杂的调节机制来维持自身的生存，生命在面对刺激的时候，会有所对应和保护自己，还会繁殖后代、生长和发育，并且有进化的能力。
我们可以认为，生命是蛋白质、核酸的运动形态。
是有生命力与无生命力的一种相对的状态。
生命是有特殊属性的，每一个生命都是独一无二，各不相同的，不同的生命的属性都各不相同，而这些属性就共同概括了生命。
细胞是生命最基本的单位。
细胞学说包含以下三个基本理论：①每个生物都是由一个或者多个细胞构成的；②单细胞生物是最小的生物，多细胞生物是由多个细胞共同组成的生物。
细胞是单细胞生物最小功能的单位；③全部的细胞都是从已经存在了的细胞中衍生出来的。
在我们生活的地球上，所有生命体都是由原核细胞和真核细胞所组成的。
原核细胞没有细胞核。
原核细胞组成了细菌或者古生菌，原核细胞是非常简单的生命。
进化的新篇章人工智能与生物进化的关联
进化的新篇章人工智能与生物进化的关联进化的新篇章：人工智能与生物进化的关联人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项新兴技术，在近几十年来迅猛发展，并逐渐成为改变人类社会的重要力量。
同时，生物进化对于物种的适应性和生存能力也起到至关重要的作用。
本文将探讨人工智能与生物进化之间的关联，以及人工智能在模拟生物进化中的应用。
一、人工智能与生物进化的相似之处人工智能的发展离不开对生物进化的借鉴。
生物进化通过基因的变异和自然选择的机制，使物种具备更好的适应性和适应环境的能力。
类似地，人工智能通过机器学习、遗传算法等技术手段，实现了对数据的学习和优化，以达到改进算法和性能的目的。
1.1 基因和算法的比较基因是生物进化的基本单位，储存着物种适应环境的信息。
而在人工智能中，算法起到了相似的作用。
算法的设计和优化可以帮助人工智能系统更好地适应环境和解决问题。
人工智能的算法可以看作是“人工基因”，通过对算法的不断改进和优化，使得系统逐渐具备了更高的智能和能力。
1.2 适应性和生存竞争生物进化中的适应性和生存竞争是推动物种演化的关键因素。
类似地，人工智能中也存在着适应性和竞争。
在人工智能领域，不同的算法和模型会经过评估和竞争，只有最适应和最优秀的算法才能在各个领域取得成功。
这种竞争的过程也可以视为一种“进化”，只是其时间尺度相对较短。
二、人工智能在模拟生物进化中的应用基于人工智能技术的模拟生物进化已成为研究的热点领域。
通过模拟生物进化的过程和机制，可以帮助我们更好地理解生物进化的原理，并应用于人工智能系统的设计与优化。
2.1 遗传算法遗传算法是模拟生物进化的一种常用方法。
通过对候选解（即个体）进行编码、交叉、变异等操作，模拟生物进化中的基因变异和遗传传递过程。
通过不断迭代，让算法自动搜索到最优解。
遗传算法已经在优化问题、机器学习等领域得到广泛应用。
2.2 神经进化神经进化是将神经网络与进化算法相结合的方法。
活在电脑上的“人工生命”
例 ｈｍ ｓ ａ 提 ． 征 的系统 ， 以及他们对人工生命的理解 。 这 象 ， 如 Ｔｏ ａＲ ｙ 出的数字生命 系统 的研究 。 一个 “ 生命” 被设计为适合在 这样
个会吸引 了计算机科学 、 生命科学 、 系统科 Ｔｅｒ； ｉｒ 或者 ， 们试 图把从 生命 现象 得到 的环境 中生存 的某种数字代码程序 。这个 ａ 他 学及人工智能等方面 １０多人 参加 ，著名 的启 示运用于开发具有类似 于生命特征 的 程 序能 够 自我复制 ，并且 直接 被 Ｃ Ｕ执 ６ Ｐ 学 者 Ｈ ｌｎ ｏｌ ｄ Ｊ及 Ｌｎ ｅｍａｅ 也 参加 了 复杂的信息处理系统 ， ａ ｉｄ ｎ ｙ ｒ 比如说 “ 人工脑 ” 和 行 ， 这些机 器代码能够 直接触发 Ｃ Ｕ的指 Ｐ
当前 国际上人工生命 的基本 研究仍然
人工生命
摘要人工生命是一个正在迅速发展的新兴研究领域，它主要通过对自然界生命现象的模拟，在不同层次上揭示生命现象和进化规律，为复杂系统的复杂行为建模与仿真提供了新的思路。
本文首先引进人工生命的基本理念以及它的主要思想，继而探讨在研究人工生命的过程中所出现的促进人工生命发展的模型和算法等关键技术，从而对其在社会中的引用及未来的发展进行一定程度的阐述。
关键字：人工生命,算法，应用一、引言人工生命(Artificial Life) 的概念[1]是在1987 年由ngton首先提出来的,它是以研究具有自然生命特征和生命现象的人造系统为对象的一门新兴学科。
人工生命作为一门新兴的交叉科学,其研究领域涵盖了计算机科学、生物学、自动控制、系统科学、机器人科学、物理学、化学、经济学、哲学等多种学科。
人工生命的研究基本上分为两种，一种是对生物自身的仿真和模拟，这些生物学模型不仅具备着生物体的几何特征和物理特征，还拥有着生物所特有的生、老、病、死及感知等行为，如20世纪90年代中期后发展起来的进行细胞研究用的电子细胞；另一种是借助于对人工生命的模拟，为解决复杂问题提供新思路，像细胞神经网络算法及遗传算法等。
近些年来，人工生命的研究重点在于人造系统的模型生成方法、关键算法和实现技术。
自从人工生命作为一门独立的学科后，研究者提出了各种基于人工生命的智能算法和实现技术。
本文主要从人工生命的基本思想、实现的关键算法以及对人工生命的应用和发展前景等几个方面来进行探讨。
二、人工生命的基本思想在1987 年人工生命的首届国际研讨会上,兰顿指出“人工生命就是尽力像人工智能抓住和模仿神经心理学一样抓住和模仿进化。
我不是要准确模仿爬行动物的进化,而是想在计算机上抓住进化的抽象模型,为此展开实验。
”他的老师荷兰德进一步解释道:人工生命类似人工智能,区别仅在于:人工生命是用计算机来模拟进化的基本生物机制和生命本身,而人工智能是用计算机来模拟思维过程。
人工智能心得总结 人工智能心得体会3篇
人工智能心得总结人工智能心得体会3篇一、研究领域在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。
在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。
在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统;例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。
人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。
因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。
参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。
哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。
人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。
人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
二、各领域国内外研究现状(进展成果)近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。
在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。
这些新领域有分布式人工智能与艾真体(agent)、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。
下面逐一加以概略介绍。
1、分布式人工智能与艾真体分布式人工智能(distributedai，dai)是分布式计算与人工智能结合的结果。
dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
生命进化与人工智能——对生命3.0的质疑
生命进化与人工智能 对生命３．０的质疑蔡曙山摘㊀要：㊀２０１６年ＡｌｐｈａＧｏ战胜李世石以后，人工智能战胜人类的神话已成为现实，２０１７年泰格马克的奇书‘生命３．０“对人工智能赋予生命，２０１８年霍金对人工智能的发展提出警告：彻底开发人工智能可能导致人类灭亡㊂这些 大问题 应该从生命进化㊁人类心智和人工智能的发展以及人与自然的关系中寻找答案㊂在达尔文物种进化论和现代综合进化论（基因进化论）的基础上，根据人类认知五层级理论，本文创立心智进化论，对生命３．０提出质疑，最后得出结论：生命是自然进化的产物，人造生命违背了自然法则；心智和意识是生命的唯一标准，不存在其他的标准和定义；迄今为止，人工智能只是人类智能的一种表现形式；人类永远不能也不可能充当上帝，更不可能是宇宙万物的主宰㊂关键词：㊀人工智能；生命３．０；生命进化；人类心智；心智进化论中图分类号：ＴＰ１８㊀㊀文献标识码：Ａ㊀㊀文章编号：１００４⁃８６３４（２０２０）０３⁃００８３⁃（１７）ＤＯＩ：１０．１３８５２／Ｊ．ＣＮＫＩ．ＪＳＨＮＵ．２０２０．０３．００８人类历史进入倒计时？当前的人工智能神话，最强的告诫莫过于 霍金警告 ㊂霍金多次表示， 彻底开发人工智能可能导致人类灭亡 ㊂他说： 到目前为止开发的原始形式的人工智能被证明非常有用，我却害怕创造出匹配或超越人类的某种东西的后果㊂我担心的是，ＡＩ会自己起飞并不断加速重新设计自己㊂人类受到缓慢的生物进化的限制，无法竞争，将会被超越㊂ ①科学界把人工智能超越人类智慧的转折点命名为 奇点 正如宇宙大爆炸也起源于这样一个奇点㊂②在人生最后的时间里，霍金频繁地回答科学家㊁科技企业家㊁高级商业人士㊁政治领袖及公众问及的一些 大问题 ㊂这些回答形成了一份巨大的个人档案㊂霍金去世后，他的学术同事㊁家人和遗产管理机构合作，根据这份档案出版了‘十问：霍金沉思录“（ＢｒｉｅｆＡｎｓｗｅｒｓｔｏｔｈｅＢｉｇＱｕｅｓｔｉｏｎｓｂｙＳｔｅｐｈｅｎＨａｗｋ⁃３８①②基金项目：国家社会科学基金重大项目 语言㊁思维㊁文化层级的高阶认知研究 （１５ＺＤＢ０１７）；国家社会科学基金重大项目： 汉语非字面大脑加工的神经机制研究 （１４ＺＤＢ１５４）作者简介：蔡曙山，贵州民族大学民族文化与认知科学学院教授，清华大学心理学与认知科学研究中心主任，教授，博士生导师（北京１０００９１）㊂史蒂芬∙霍金：‘十问：霍金沉思录“，吴忠超译，湖南科学技术出版社２０１９年版，第１５８页㊂奇点（Ｓｉｎｇｕｌａｒｉｔｙ）是宇宙大爆炸之前宇宙存在的一种形式㊂它具有一系列奇异的性质，无限大的物质密度㊁无限弯曲的时空和无限趋近于０的熵值等㊂ｉｎｇ）㊂在该书 人工智能是否会以计谋打败我们 （ＷｉｌｌＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅＯｕｔｓｍａｒｔＵｓ）一章中，霍金最后警告说： 计算机能力正在增长，量子计算机正在迅速实现㊂这将以指数方式的更快速度革新人工智能㊂量子电脑将改变一切，甚至人类生物学㊂ ①智能机器是否会成为人类 终结者 ？人类历史是否已经进入倒计时？对于这些 大问题 ，本文将从生命进化㊁人类心智的进化和人工智能的发展以及人与自然的关系中寻找答案㊂人类心智的进化生命是宇宙和地球演化以及生命进化的产物㊂基因和心智是地球演化和生命进化的两个重要结果，心智的进化依次产生了神经㊁心理㊁语言㊁思维与文化五个层级的心智和认知形式㊂宇宙的历史１５０亿年，地球的历史４６亿年，生命的历史３４亿年㊂在生命的漫长进化中，直立行走㊁火的使用和语言的发明三大事件最终使人类进化为人㊂关于生命的进化，迄今有两种基本的理论和解释：达尔文进化论（Ｄａｒｗｉｎ ｓＴｈｅｏｒｙｏｆＥｖｏｌｕｔｉｏｎ）和现代综合进化论（ＭｏｄｅｒｎＣｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅＥｖｏｌｕｔｉｏｎ）㊂在此基础上，我们建立认知科学的心智进化论（ＴｈｅｏｒｙｏｆＭｉｎｄＥｖｏｌｕｔｉｏｎ）㊂１ 达尔文进化论（物种进化论）１８５９年，达尔文（ＣｈａｒｌｅｓＲｏｂｅｒｔＤａｒｗｉｎ，１８０９－１８８２）发表‘物种起源“，标志着进化论的诞生㊂达尔文认为，生物之间存在着生存竞争，适应者会生存下来，不适者则会被淘汰，这就是自然的选择㊂生物通过遗传㊁变异和自然选择，从低级到高级，从简单到复杂，种类由少到多地进化和发展㊂达尔文进化论的四个成分一是进化论，即物种是可变的，现有的物种是从别的物种变来的，一个物种可以变成新的物种；二是共同祖先学说，即认为所有的生物都来自共同的祖先㊂分子生物学发现了所有的生物都使用同一套遗传密码，生物化学揭示了所有生物在分子水平上有高度的一致性；三是自然选择，即优胜劣汰是进化的主要机制；四是渐变论，即认为生物进化的步调是渐变式的，而不是跃变式的，它是一个在自然选择作用下，累积微小的优势变异的演化过程㊂２ 现代综合进化论（基因进化论）综合进化论是对达尔文进化论的发展，它应用现代基因科学的理论和研究成果，充分重视基因的变异在生命进化中的作用，以此建立了新的生命进化理论，其主要之点是：第一，基因突变㊁染色体畸变和通过有性杂交实现的基因重组是生物进化的表现形式；第二，进化的基本单位是群体而不是个体，进化是由于群体中基因频率发生了重大的变化；第三，自然选择决定进化的方向，生物对环境的适应性是长期自然选择的结果；第四，隔离导致新种的形成㊂长期的地理隔离常使一个种群分成许多亚种，亚种在各自不同的环境条件下进一步发生变异就可能出现生殖隔离，形成新种㊂现代综合进化论彻底否定了获得性的遗传，强调进化的渐进性，认为进化现象是群体现象并重新肯定了自然选择压倒一切的重要性㊂３ 认知科学进化论（心智进化论）以上两种关于生命与进化的理论和解释，共同的缺陷是只看到生命的表现形态和基因的表现形态，而没有看到心智（Ｍｉｎｄ）的表现形态，没有看到心智在生命进化中的作用㊂２０世纪７０年代以来，认知科学的发展取得了一系列重要的研究成果，根据认知科学的理论，我们可以对生命的进化提出新的解释，这就是认知科学的进化论，即心智进化论㊂认知科学将心智看作是生４８㊀㊀上海师范大学学报（哲学社会科学版）㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０２０年第３期㊀㊀①史蒂芬∙霍金：‘十问：霍金沉思录“，第１５８页㊂命进化的依据，并以心智为研究对象㊂认知科学是研究心智与认知现象及规律的科学㊂①认知科学的进化论或心智进化论，是根据认知科学的理论㊁方法和研究成果，对生命进化提出新的解释㊂根据认知科学的基本原理，将生命的进化过程看作是心智的进化过程㊂由于心智决定认知，因此，心智和认知从低级到高级的发展决定了生命从低级到高级的发展㊂图１㊀动物心智进化图（蔡曙山：‘认知科学基础“２０１５）根据心智进化论，我们将生命３５亿年的演化过程，看作是一个心智的进化过程，心智的进化水平决定了动物的种性和形态㊂动物心智的进化可以简略地用图１来表示㊂综上可以看出，达尔文进化论看到内在条件（遗传和变异）和外在条件（自然选择）对物种进化的作用，但看不到基因在生命进化中的作用㊂综合进化论看到基因在生命进化中的作用，但却没有看到心智在生命进化中的作用㊂心智进化论重视心智在生命进化中的作用，超越了达尔文的物种进化论和基因进化论，对生命的进化提出了新的解释㊂这里涉及古老的 心身问题 （Ｍｉｎｄ－ｂｏｄｙＰｒｏｂｌｅｍ），即心智和身体究竟谁是第一性的大问题，我们将这个问题留待后文讨论㊂人类认知的五个层级认知科学的科学和学科特征可以归纳为两句话：五层级贯通㊁多学科综合㊂五层级是科学结构， ６＋１ 是学科框架㊂１ 人类认知的五个层级按照心智进化论，动物心智的发展和进化经历了神经㊁心理㊁语言㊁思维和文化五个发展阶段，形成五个层级的心智能力㊂人类继承了全部五个层级的心智和认知能力，而非人类的动物只具有神经和心理两个层级的心智和认知㊂对心智的进化进行结构的分析，我们建立了人类认知五层级理论㊂②在认知科学中，认知是用心智来定义的㊂心智是认知主体对环境信息进行加工，得出有用信息，并用以指导自身行为的一种能力㊂人类在进化中获得的五种心智使人类具备五种认知能力，这就是神经认知能力㊁心理认知能力㊁语言认知能力㊁思维认知能力和文化认知能力㊂五种心智和认知是具有层次结构的，我们称之为 人类认知的五个层级 ，五层级认知的关系如下：５８蔡曙山：生命进化与人工智能①②蔡曙山：‘认知科学框架下心理学㊁逻辑学的交叉融合与发展“，‘中国社会科学“２００９年第２期㊂蔡曙山：‘论人类认知的五个层级“，‘学术界“２０１５年第１２期㊂（１）五个层级的认知首先被区分为非人类动物的低阶认知和人类特有的高阶认知㊂非人类动物仅具有的神经认知和心理认知称为低阶认知，人类所特有的语言认知㊁思维认知和文化认知称为高阶认知㊂人类认知涵盖所有五个层级，包括高阶认知和低阶认知㊂从神经认知㊁心理认知㊁语言认知㊁思维认知到文化认知的发展，是动物和人类认知进化方向的体现；人类认知的五个层级的存在，是心智和认知进化各阶段能力的遗留㊂（２）每一种初级认知依次成为高级认知的基础㊂神经认知是心理认知的基础；心理认知是语言认知的基础；语言认知是思维认知的基础；思维认知是文化认知的基础㊂当然我们也可以说，神经认知和心理认知是语言认知的基础；神经认知㊁心理认知和语言认知是思维认知的基础；神经认知㊁心理认知㊁语言认知和思维认知是文化认知的基础㊂（３）由于高级认知向下包含了较初级的认知，所以较高级的认知形式会对它所包含的初级认知形式产生影响㊂文化认知会对思维认知㊁语言认知㊁心理认知和神经认知产生影响；思维认知会对语言认知㊁心理认知和神经认知产生影响；语言认知会对心理认知和神经认知产生影响，等等㊂２ 人类心智的进化与高阶认知在生命进化的漫长进程中，三件大事最终完成了人类的进化，这三件大事是：直立行走㊁火的使用和语言的发明㊂直立行走使猿的一支人猿走出丛林，走向平原，扩大了活动范围，并腾出前肢进行采摘和捕猎㊂火的使用使人类能够加工熟食，增强体魄，并能大量摄入异体蛋白，脑容量爆发式增大㊂①语言的发明使人类通过特有的抽象符号语言（概念语言）进行思想交流和行为交际，协调更大范围的群体行为，使人类从相对弱小的个体形成强大的群体㊂在抽象符号语言（概念语言）的基础上，人类能够进行抽象思维，语言和思维建构出理性逻辑的知识体系，知识积淀为文化㊂从此，人类的进化不再是或者主要地不是基因层次的进化，而是语言㊁思维和文化的进化，即人类心智的进化㊂②高阶认知的三种形式语言㊁思维和文化，是人类特有的三种认知能力㊂由语言认知㊁思维认知和文化认知构成的高阶认知是人类特有的认知形式，非人类的动物并不具有这种认知形式㊂因此，高阶认知也就是人类认知㊂（１）语言认知６００万年至２００万年前，南方古猿首先发明出抽象表意的符号语言，据此，他们协调了更大范围的群体行为，战胜比他们更强大的猿类，走出非洲，把自己的基因撒播到全世界㊂在人类认知的五个层级中，语言认知是核心㊂在高阶认知中，语言认知是基础㊂语言的发明，使人类脱离非人类动物而最终进化为人㊂人类的存在，不过就是语言的存在㊂我言，故我在㊂③２０世纪的语言学革命最终导致认知科学的建立㊂首先是２０世纪５０年代以乔姆斯基句法结构理论为标志的语言学革命，这一革命成为认知科学革命的先声绝非偶然㊂从人类认知五个层级我们知道，语言是全部人类认知即高阶认知的基础，所以，认知科学革命从语言领域爆发是必然的㊂然后是相继发生的以蒙太格（Ｒ．Ｍｏｎｔａｇｕｅ）为代表的语义学革命和奥斯汀（Ｊ．Ｌ．Ａｕｓｔｉｎ）㊁塞尔（Ｊ．Ｒ．Ｓｅａｒｌｅ）为代表的语用学革命㊂语言学的这些成就引发了语言与心智研究㊁④先天语言能力的研究㊁⑤言语行为的研究㊁⑥６８㊀㊀上海师范大学学报（哲学社会科学版）㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０２０年第３期㊀㊀①②③④⑤⑥考古证据表明，人类脑容量的爆发式增大与火的使用处于同一进化年代㊂媒母（ｍｅｍｅ）亦称文化基因，是衡量人类心智的一个根本指标㊂基因（ｇｅｎｅ）则是衡量生理状态的指标，两者关系是心身问题的现代版本㊂蔡曙山：‘论语言在人类认知中的地位和作用“，‘北京大学学报（哲学社会科学版）“２０２０年第１期㊂Ｎ．Ｃｈｏｍｓｋｙ，ＬａｎｇｕａｇｅａｎｄＭｉｎｄ，ＮｅｗＹｏｒｋ：Ｈａｒｃｏｕｒｔ，Ｂｒａｃｅ＆Ｗｏｒｌｄ，１９６８．Ｎ．Ｃｈｏｍｓｋｙ，ＬａｎｇｕａｇｅａｎｄＭｉｎｄ．Ｊ．Ｒ．Ｓｅａｒｌｅ，ＳｐｅｅｃｈＡｃｔｓ：ＡｎＥｓｓａｙｉｎｔｈｅＰｈｉｌｏｓｏｐｈｙｏｆＬａｎｇｕａｇｅ，Ｌｏｎｄｏｎ：ＣａｍｂｒｉｄｇｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，１９６９．语用学的研究㊁①意向性的研究㊁②语言哲学和心智哲学的研究，③这些研究指向一个共同的目标：人类心智，这些发展最终导致２０世纪７０年代中期认知科学的建立㊂（２）思维认知在抽象的概念语言的基础上，人类产生了抽象思维㊂这是人类进化中重要的一步，语言和思维建构了全部的人类知识体系㊂所以说，人类认知是以语言为基础，以思维为特征的㊂笛卡尔尽人皆知的名言是：我思，故我在㊂笔者著文指出： 人类的存在，包括作为认知主体的存在，作为思维主体的存在和作为文化主体的存在，不过是语言的存在㊂ 我思，故我在 这个经典的哲学命题，在认知科学发展的今天，应该被 我言，故我在 这个更深刻的命题所取代㊂ ④２０世纪初，为解决第三次数学危机即数学基础的危机而建立的数学逻辑（ＭａｔｈｅｍａｔｉｃＬｏｇｉｃ），在形式语言的基础上建立逻辑分析的形式系统，即一阶逻辑，将数学的基础奠定在形式语言和形式逻辑系统之上㊂１９３０年，哥德尔证明这个系统是一致的，即系统内所有可证的公式（定理）都是真的㊂这样，罗素悖论所引起的数学危机就解决了㊂同时，他还证明这个系统是完全的，即系统内所有的真公式都是可证的㊂尽管在历史上也曾经产生过如欧氏几何和亚氏三段论那样的公理系统，但在形式语言的基础上建立形式系统并证明系统的一致性和完全性，这在人类历史上还是第一次，意义重大㊂１９３１年，哥德尔证明了一个更加伟大的定理：形式系统的不完全性定理，这个非凡的定理后来以他的名字命名：哥德尔定理㊂⑤哥德尔定理分为两部分：第一不完全性定理和第二不完全性定理㊂第一不完全性定理说，如果一个至少包含算术系统的形式系统是一致的，那么，它就是不完全的；第二不完全性定理说，如果这个形式系统是一致的，那么，它的一致性在系统内是不能证明的㊂哥德尔定理在一致性和完全性之间建立关系：在一个形式系统内，一致性和完全性是不可得兼的㊂一致性是一个逻辑系统必须满足的，如果这样的话，则这个系统是不完全的，即系统内存在真而不可证的命题㊂并且，系统的一致性是系统本身无法证明的㊂哥德尔定理粉碎了人类可以全知全能的梦想，也粉碎了人类试图穷尽一切真理的梦想㊂哥德尔定理告诉我们，人类的理性是有限的㊂哥德尔定理是人类理智结出的最灿烂的花朵㊂（３）文化认知语言和思维形成知识，知识积累为文化㊂人类发明语言∙∙∙∙∙∙㊁建立思维∙∙∙∙㊁形成知识∙∙∙∙㊁产生文化∙∙∙∙，此后∙∙，人类∙∙的发展不再是或者说主要的不是基因层级的进化∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙，而是语言和思维的发展以及文化的进化∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙，这是６００万年前人类发明语言以后的发展历程㊂文化是人类认知的最高形式，文化认知是人类认知的最高层级㊂文化的内涵丰富，文化就是人化，是人所创造的一切存在物，包括物质的存在和精神的存在㊂文化的城邦化就是文明㊂另一方面，还要万分注意自然与文化的关系，人类文化连同人自身归根到底是自然进化的产物，离开自然，人类和文化都将不复存在㊂近代以来，文化和文明越来越成为自然的对立物和异己的力量，正如马克思和恩格斯所警告的，人类正在遭到大自然越来越严重的报复㊂⑥文化的内涵丰富㊁结构复杂㊂我们可以将其分为三个层级：科学㊁哲学和宗教㊂⑦还可以把文化按７８蔡曙山：生命进化与人工智能①②③④⑤⑥⑦Ｎ．Ｋａｄｍｏｎ，ＦｏｒｍａｌＰｒａｇｍａｔｉｃｓ：Ｓｅｍａｎｔｉｃｓ，Ｐｒａｇｍａｔｉｃｓ，ＰｒｅｓｕｐｐｏｗｉｔｉｏｎａｎｄＦｏｃｕｓ，ＢｌａｃｋｗｅｌｌＰｕｌｌｉｓｈｅｒｓ，２００１．Ｊ．Ｒ．Ｓｅａｒｌｅ，Ｉｎｔｅｎｔｉｏｎａｌｉｔｙ：ＡｎＥｓｓａｙｉｎｔｈｅＰｈｉｌｏｓｏｐｈｙｏｆＭｉｎｄ，Ｌｏｎｄｏｎ：ＣａｍｂｒｉｄｇｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，１９８３．Ｊ．Ｒ．Ｓｅａｒｌｅ，ＳｐｅｅｃｈＡｃｔｓ：ＡｎＥｓｓａｙｉｎｔｈｅＰｈｉｌｏｓｏｐｈｙｏｆＬａｎｇｕａｇｅ；Ｊ．Ｒ．Ｓｅａｒｌｅ，Ｍｉｎｄ：ＡＢｒｉｅｆＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ＮｅｗＹｏｒｋ：ＯｘｆｏｒｄＵｎｉｖｅｒ⁃ｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，２００４．蔡曙山：‘论语言在人类认知中的地位和作用“㊂Ｇöｄｅｌ，Ｋｕｒｔ．ＯｎＦｏｒｍａｌｌｙＵｎｄｅｃｉｄａｂｌｅＰｒｏｐｏｓｉｔｉｏｎｓｏｆＰｒｉｎｃｉｐｉａＭａｔｈｅｍａｔｉｃａａｎｄＲｅｌａｔｅｄＳｙｓｔｅｍｓ，ｔｒａｎｓｌａｔｅｄｂｙＢ．Ｍｅｌｔｚｅｒ，ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｂｙＲ．Ｂ．Ｂｒａｉｔｈｗａｉｔｅ，ＮｅｗＹｏｒｋ：ＤｏｖｅｒＰｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ，Ｉｎｃ．，１９６２．恩格斯：‘自然辩证法“，参见‘马克思恩格斯选集“（第４卷），人民出版社１９７２年版，第２８４页；马克思：‘资本论“（第３卷），人民出版社２００４年版，第２５１页㊂蔡曙山：‘自然与文化 认知科学三个层次的自然文化观“，‘学术界“２０１６年第４期㊂照七要素进行分类，即经济㊁政治㊁科学㊁宗教㊁道德㊁文学和艺术㊂①文化的每一个方面都包含十分丰富的内容，都是人类知识的积淀和结晶㊂人类文化是自然进化的结果，所以，由联合国发起㊁联合国教育科学文化组织负责执行的世界遗产分为世界文化遗产㊁世界文化与自然双重遗产㊁世界自然遗产３类，足以彰显自然的价值㊁文化的价值㊁自然与文化的共同价值及自然与文化的关系㊂文化最重要的特征是创造㊂科学㊁哲学㊁宗教㊁经济㊁政治㊁道德㊁文学㊁艺术无一不是人类的创造，而且是人类以语言为基础㊁以思维为工具的创造㊂哥德尔从形式语言和形式系统创造了不完全性定理，揭示人类理性的有限性，揭示系统内存在真而不可证的命题，揭示系统无法证明自身的一致性㊂爱因斯坦从光速有限和坐标表决权两个前提创造了狭义相对论，推导出爱因斯坦公式，释放出原子能㊂２０世纪的科学家从谱线红移这个物理现象，推导出宇宙膨胀的结论，建立了宇宙大爆炸论，等等㊂所有这些，说到底都是自然进化和人类心智发展的结果㊂那么，是否存在自然进化系统之外的生命？机器会不会进化？人工智能是否具有生命？人工智能是否最终会超过人类智能？人工智能会不会危及人类的生存？对于这些 大问题 ，我们将通过对‘生命３．０“一书的质疑做出回答㊂对 生命３．０ 的质疑近年， 语不惊人死不休 的一部奇书恐怕要数泰格马克（ＭａｘＴｅｇｍａｒｋ）著的‘生命３．０“，此书一出，轰动天下㊂泰格马克，毕业于斯德哥尔摩经济学院与瑞典皇家理工学院物理系，获美国加州大学伯克利分校物理系博士学位，现任麻省理工学院物理系终身教授，在物理学上创立了平行宇宙论和数学宇宙假说㊂他认为，我们所看到的物理实在其实都是数学结构 我们不仅可以用数学描述所处的宇宙，甚至可以说宇宙本身就是数学㊂他关于星团的研究获得‘科学“杂志 ２００３年度突破奖 第一名，他被誉为 当今最具原创力的物理学家之一 ㊂顶着这样的光环，２０１４年他与Ｓｋｙｐｅ创始人杨塔里安（ＪａａｎＴａｌｌｉｎｎ）共同创立了 未来生命研究所 （ＦｕｔｕｒｅｏｆＬｉｆｅＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＦＬＩ）㊂ＦＬＩ的目标很简单：保证生命有未来，会继续存在下去，并尽可能地兴旺发达㊂②泰格马克关于未来生命的设想要点如下：生命１．０发源于约４０亿年前的生物阶段，在它的有生之年都无法重新设计自己的硬件和软件，二者皆由它的ＤＮＡ决定，只有进化才能带来改变，而进化则需要许多世代才会发生㊂生命２．０大约产生于１０万年前，也就是人类诞生以后的生命形式㊂生命２．０虽然不能更新硬件，但可以更新软件，即可以重新设计自身软件的一大部分：人类可以学习复杂的新技能，如语言㊁运动和职业技能，并且能够从根本上更新自己的世界观和目标㊂生命３．０是一种预言，目前在地球上尚不存在，它不仅能最大限度地重新设计自己的软件，还能够重新设计自己的硬件，而不用等诸多世代的缓慢进化㊂③对于泰格马克的这个奇思妙想，并不是所有人都同意㊂特别是对于 生命３．０何时出现 这个问题，泰格马克本人也承认 这个问题极富争议，而且争议得十分精彩 ㊂ 人工智能何时会超过人类 如果超人类水平的人工智能出现了，会是一件好事吗 这两个问题的不同意见见图２㊂在是非对错的判断上（横轴），卢德主义者（Ｌｕｄｄｉｔｅｓ）④相信，人工智能的发展结果一定是坏的，所以反对人工智能㊂数字乌托邦主义者（ＤｉｇｉｔａｌＵｔｏｐｉａｎ）不仅认为超过人类水平的人工智能肯定会发生，而８８㊀㊀上海师范大学学报（哲学社会科学版）㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０２０年第３期㊀㊀①②③④钱穆：‘文化学大义“，九州出版社２０１１年版，第３３ ５７页㊂Ｍ．泰格马克：‘生命３．０“，汪婕舒译，浙江教育出版社２０１８年版，第ｖ页㊂Ｍ．泰格马克：‘生命３．０“，第３３页㊂卢德主义出现于工业革命初期，那时候的手工业工人对于大机器生产的出现非常愤恨，他们认为机械化和自动化使他们的工资降到了很低的水平，新技术迫使劣质产品进入市场㊂于是憎恨大机器，开始破坏这些新出现的机器设备，以换取就业㊂卢德主义者用来指代那些反对技术进步的人㊂图２㊀各个学派关于强人工智能的争议且认为那绝对是一件好事㊂大多数人是人工智能有益运动的支持者，他们对人工智能的态度在卢德主义和数字乌托邦主义之间，对于超人类人工智能的出现，他们的态度是高度不确定，认为可能是好事，也可能是坏事㊂在时间早晚的判断上（纵轴），几年后出现超过人类水平的人工智能基本上没有人相信㊂但卢德主义者㊁人工智能有益运动的支持者和数字乌托邦主义者这三类人尽管对超级人工智能的价值判断有差异，但却一致认为超过人类水平的人工智能在今后一百年内一定会实现㊂只有技术怀疑主义者认为，建造超过人类水平的人工智能实在是太困难了，没有几百年时间，根本无法实现，因此，没有必要杞人忧天㊂泰格马克说，他曾当面向机器人制造专家罗德尼㊃布鲁克斯（ＲｏｄｎｅｙＢｒｏｏｋｓ）求证， 奇点 有无可能发生？①布鲁克斯回答： 百分之百地肯定，奇点不会发生在我的有生之年 ㊂泰格马克追问： 你确定你的意思不是９９％？ 布鲁克斯回答说： 不是没用的９９％，就是１００％㊂奇点根本不会发生㊂ ②泰格马克是一位严肃的科学家，他提出的思想㊁理论和观点值得严肃对待㊂下面是几个值得严肃认真思考的大问题㊂１ 有无进化系统之外的生命对这个问题，虽然泰格马克没有给出明确的是或否的回答，但从‘生命３．０“一书的论述仍然可以清晰地看出，作者对这个问题的回答是肯定的㊂首先来看作者对生命的定义㊂泰格马克说： 生命最早是在何时何地㊁以何种方式出现在我们宇宙中的呢？这个问题依然没有答案㊂不过，有力的证据表明，地球上的生命最早出现在大约４０亿年前㊂不久之后，我们的地球上就充满了各种各样的生命形态㊂那些最成功的生命很快便从中胜出，并具备了某种与环境共生的能力㊂具体而言，它们就是被计算机科学家称为 智能体 （ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＡｇｅｎｔ）的东西：这种实体用感应部件收集关于环境的信息，然后对这些信息进行处理，以决定如何对环境做出回应㊂可９８蔡曙山：生命进化与人工智能①②此处借指通用人工智能出现的转折点㊂Ｍ．泰格马克：‘生命３．０“，第４２页㊂。
人工智能心得总结2022三篇
人工智能心得总结2022三篇人，没有熊一样的力量，却能把熊关进笼子，这笼子的钥匙，叫智慧。
人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用，而不是只想着如何获取食物来填饱肚子，人类之所以会凌驾于食物链顶端，就在于对于资源的使用。
为了减轻胃的消化负担，人类开始学会使用火，让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。
经历了漫长的手工制造业历程，为了提高生产效率，也为了减轻工人手工劳作的负担，人们开始了工业革命，无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力，也正是从此刻起，人类使用资源的能力有了质的发展，由使用已有资源，到创造新的资源。
第一台计算机应运而生，人类开启了无限创造的时代。
时至今日，计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域，甚至成了人们的生活必需品。
计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算，但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。
人们不光需要计算机做人类做不了的计算，还渐渐开始要求计算机做人类能做的事，这便催生了人工智能。
人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。
人工智能目前还没有在人们生活中普及，但是已经出现萌芽。
最典型是的一些语音识别系统，如苹果公司的Siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品，相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。
在社会生活方面，与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别，而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。
一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。
谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询，但这款搜索引擎推出的初衷，就是为了帮助人工智能的深度学习，通过上亿的用户一次又一次地查询，来锻炼人工智能的学习能力，由于我的水平还很低，对于深度学习还不敢妄自拽测。
但是，近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项，为人们熟知的便是智能汽车。
《生命科学导论》重要知识点汇总一
《生命科学导论》重要知识点汇总一1.生命的基本特征1.化学成分的同一性2.新陈代谢作用新陈代谢是指生物体不断地吸收外界物质,在生物体内发生一系列变化,最后成为代谢最终产物而被排出体外的过程。
包括合成代谢和分解代谢两个过程。
合成代谢(anabolism)是指从外界摄取物质和能量,将它们转化为生命本身的物质和储存于化学键中的化学能。
分解代谢(catabolism)是指分解生命物质,将能量释放出来,供生命活动之用。
3.有序性(order)所有的有机体由一个或多个细胞组成，细胞具有高度有序的结构:原子组成分子,分子构筑细胞内的细胞器。
4.应激性(sensitivity)所有的生物体都会对刺激产生反应，如植物会朝着有光的方向生长,当你走进黑暗的房间时,你的瞳孔会扩张。
5.生长、发育和繁殖所有生物体的形成都要经历从小到大的变化过程，这就是生长。
有性生殖的生物，从生殖细胞形成.卵受精、受精卵分裂,再经过一系列形态、结构和功能的变化,才能形成一个成熟的个体,这一过程称为发育。
当生物生长发育到一定大小和一定程度时，就可能产生后代,使个体数目增多，种族得以延续，这种生命功能称为生殖。
6.遗传、变异与进化生物生殖所产生的后代常常与亲代相似,这种现象称为遗传。
后代与亲代之间,后代各个体之间，也有不同之处,这种现象叫做变异。
遗传、变异,加上自然选择的长期作用,导致了整个生物界的向上发展,即由低等到高等,由简单到复杂逐渐演变,这就是生物的进化。
7.自稳态( homeostasis)所有的生物体都具有相对恒定的内环境,而区别于它们所在的外环境,这个过程叫做自稳态。
2.生命科学生命科学是研究生物体的生命现象和生命活动规律的科学,即研究自然界所有生物的起源、演化、生长发育、遗传变异等生命活动的规律和生命现象的本质,以及各种生物之间、生物与环境之间的相互联系。
生命科学(life science)原称生物学(biology),它是自然科学的基础学科之一。
模拟生命现象的人工生命模型
模拟生命现象的人工生命模型人工生命模型是指通过计算机程序模拟生物生命现象的模型。
这些模型基于生命科学的研究成果，将生命现象中的基本规律和原理转化为数字模型，并在计算机中进行模拟和演化。
这种模拟的方式让我们更好地理解生命现象的本质，也可以导入到各个领域中，如人工智能、生物医学等等。
人工生命模型主要分为两类：基于生命现象的模拟和基于生命现象的构造。
基于生命现象的模拟模型主要研究生命现象的本质和规律。
其中最著名的模型是细胞自动机。
细胞自动机是指由无数个细胞组成，每个细胞具有多种状态，如活、死、感染等等。
细胞自动机的更新规则根据给定的邻域规则，使得每个细胞根据周围细胞的状态决定自身状态的变化。
这种更新规则称为元胞自动机规则。
元胞自动机可以模拟很多生物行为，如群体运动、细胞分裂等等。
此外，还有蚁群算法、人工免疫系统、神经网络等模型，它们主要研究动物行为、免疫系统、人类思维等方面。
基于生命现象的构造模型则是将生物学中的结构和功能转化为计算机程序中的函数和类等封装组件。
这些封装组件通过计算和交互，实现复杂的生物学功能和行为。
其中最著名的模型是人工细胞。
人工细胞是由计算机程序模拟的细胞，通过各种功能模块实现各种信号传递、膜电位变化、离子通道开合等过程。
这些人工细胞可以进一步组装成组织，形成人工生物体。
此外，还有遗传算法、机器学习等模型，它们主要研究如何从数据中学习规律，实现智能决策。
人工生命模型的应用非常广泛，如计算机图形学和虚拟现实中的人物建模、动画、游戏设计等都用到了人工生命模型。
在生物医学中，人工生命模型可以用于模拟药物作用、疾病发展过程、生物细胞和组织结构等方面。
在生命科学中，人工生命模型可以用于模拟生物行为、生态环境、进化和遗传等课题。
总之，人工生命模型是一种模拟生物生命现象的计算机模型，它通过数字仿真的方式模拟、分析和探索生命的本质和规律。
这种模型不仅可以帮助我们更好地理解生物学方面的问题，还可以应用于各个领域，如人工智能、生物医学等等，开辟了新的领域和新的研究方向，为人类的发展提供了新的思路和进步。
细胞自动化与人工生命的发展前景
细胞自动化与人工生命的发展前景近年来，伴随着科技的不断进步，生命科学领域的研究突飞猛进。
其中一个备受关注的领域就是细胞自动化。
细胞自动化作为一种模拟细胞和组织等生命系统的数学模型，被广泛应用于计算机科学、控制论等领域。
同时，人们也逐渐将这个模型与人工生命相联系，探索未来人工生命的发展前景。
一、细胞自动化的发展历程细胞自动化最先由英国数学家冯诺依曼提出，他在20世纪50年代发表了著名的《细胞自动机》论文，该论文首次提出了细胞自动化的概念。
冯诺依曼的细胞自动机是由一些规则组成的格点模型，可以在有限的空间和时间内模拟生命现象。
这种模型启发了后人的研究，尤其是日本学者辻井伸行于20世纪60年代提出了元胞自动机，使得细胞自动化得到了更为广泛的应用。
元胞自动机模型由一个二维的网格组成，每一个单元格对应着一个细胞，每个细胞都有一个状态，可以是活着或死了。
同时，细胞之间也有着特定的规则和相互作用，根据这些规则，细胞之间可以自动地转换状态，从而模拟出一部分生命现象，比如生长和繁殖。
二、细胞自动化在人工生命中的应用随着计算机技术的不断发展，研究者们开始将细胞自动化的模型应用于人工生命的领域。
比如，人们可以通过模拟元胞自动机模型，制造出具有类似生命体的行为模式的程序或机器。
其中最为著名的就是康威生命游戏。
这个游戏是由英国数学家约翰·康威在1970年提出的。
康威生命游戏模拟的是一个生命系统，由一个二维的网格组成，其中每个单元格可以是活着或死了。
游戏的规则是：如果一个单元格有三个相邻的单元格是活的，那么该单元格会变成活的；如果一个单元格有两个相邻的单元格是活着的，那么该单元格的状态不变；如果一个单元格相邻的活单元格不足两个或超过三个，那么该单元格会变为死亡状态。
康威生命游戏看似简单，但是却包含了许多非常有趣的生命现象，比如演化和自我组织等，吸引了许多科学爱好者研究。
康威生命游戏不仅能够模拟生命现象，而且还会演化出一些类似生物的、规律性的结构。
数字生命的本质和意义
数字生命的本质和意义【内容提要】数字生命是用计算机媒介来创造的新的生命形式，是具有自然生命特征或行为的人工系统。
数字生命研究是指那些以计算机为媒介，以计算机程序为生命个体的人工生命研究。
数字生命遵循着遗传和进化的规律，从而为深入考察生物的进化现象和复杂生命系统的研究提供了一个实验手段。
数字生命研究为我们深入探讨生命的本质提供了新的思路。
这种研究可以为自然生命生长发育和进化规律的研究提供计算机模型和网络支持环境。
利用这种研究方法，探索人类生殖、遗传、进化的机制，有助于人类的计划生育、优生优育的研究和实施，进而有助于解决物种爆炸、人口爆炸、环境污染等一系列现实问题。
【关键词】人工生命/数字生命/数字生命的本质20世纪80年代以来，国际上兴起了一股用非生物媒介创造新的生命形式的研究热潮。
这种新的生命形式就是所谓“人工生命”(Artificial Life)。
对人工生命概念和人工生命其他问题的探讨逐渐形成了一个独立的研究领域。
这一研究领域的兴起，引出了有关人工智能、生命科学、认知科学、计算机科学、哲学以及伦理学等方面的许多新问题。
这些问题是：人工生命如何定义？人工生命与人工智能的关系如何？人工生命研究包括哪些研究领域？什么是数字生命？数字生命的本质是什么？数字生命研究有何意义？如此等等。
以下我们将对人工生命的一个主要研究领域――数字生命的本质及其发展进行分析，以揭示其理论意义和实际意义。
数字生命的本质是什么呢？数字生命就是人造的生命，而不是由碳水化合物有机形成的自然生命。
它是具有自然生命特征或行为的人工系统。
数字生命研究是用非生物的计算机媒介来创造新的生命形式，是不是把自然界的生命分解成各个单元。
它采用的是一种合成的方法而不是还原的方法。
数字生命的开拓者把地球上的生命仅仅看作是具有特定载体的特定生命形式。
他们认为完全可以用别的物质（例如计算机）作为载体来构造新的生命形式，赋予其生命的特征，使其具有进化、遗传、生殖等功能。
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新科学：人工生命和计算机程序的进化
第一章人工生命的兴起生命是什么?这个古老而深邃的问题一直激励着哲人智士的思考，在信息时代的今天，它催化了人工生命学科的诞生。
同时，本书的第一章恰恰以此问题开始了科学新领域的探索。
第二章创造人工生命的方法论综合的方法、从局部到整体、从简单到复杂、基于主体的计算机模拟、程序的进化被认为是人工生命中普遍使用的几种方
法。
有了计算机，人们可以把以前打碎的有关生物的规则重新综合起来。
不仅可以对真实世界的生物规则进行模拟，我们还可以探索更广泛的可能规则会产生何种的涌现现象。
基于主体的计算机仿真与其他的计算机应用方法有很大的不同，它把计算机不再看为一个机器，而是一个包含着时间、空间、生命的虚拟宇宙。
除了数据处理、数值计算，计算机利用基于主体的模拟方法还可以模仿宇宙的运行。
愚蠢的上帝事无巨细地设计世界的每个细节，聪明的上帝则制定一条进化原则，剩下的就是该原则的自动执行。
人类面对计算机等同于上帝面对我们这个世界，所以最聪明的程序是可以自己进化的程序。
遗传算法和遗传编程是两种最主要的计算机程序的进化方法。
本章介绍了几个简单程序创造复杂行为的实例，读者可以直接观察这些程序：
L系统
很多有关分形的著作都介绍过L系统，目前，这种方法已经被广泛地应用于计算机游戏、三维动画等领域。
生命游戏
生命游戏是一款最著名的简单规则产生复杂行为的程序。
虽然它的底层仅仅有3条规则，然而蕴藏在这个方格世界中的规律和现象却是用语言描述不尽的。
有很多本著作专门论述该简单程序中蕴藏的深奥规律，包括《Game of Life》、《The discrete universe》
Life32是一款最好的运行“生命游戏”的平台，
多体运动
基于个体的计算机仿真的思想基本思路就是将每个个体视作一个对象，它们可以对外界环境进行反应。
在书中，我们以撞球为例子来说明，在这个示例程序中，我们将每个球个体看作一个行星，任意两个行星之间能够发生万有引力相互作用。
这群球体就会形成复杂的集体动态。