黑柏论1-生命是什么

（野火是生命吗？生成、生长、又再生。from astrobiology）

1943年，理论物理学家薛定谔在一次演讲中给生命下了一个定义，负熵，即避免衰变到寂态avoids the decay into equilibrium。后来扩展成一个知名的科普书，《生命是什么》。

生命是一个美好的巧合，是宇宙在奔向熵最大的死寂过程中，为自己创造的观众。一一薛定谔《生命是什么》

生命本质上就是信息（热力学定义略有不同），它通过消耗能量的方式来维持信息的传递。

大概在1976年，道金斯给了一个更为现代的定义：生命是一种自然选择的、复制者信息系统。复制者replicator，是道金斯引入的词，它是自我传播的信息模式。这种结构是自我维持的，或者自我组织的系统。自然选择，就跟后来NASA后来召集一个委员会讨论，卡尔萨根的建议下的定义相似，生命是一种“能够达尔文进化的、自我维持的化学系统”。自然选择、达尔文进化，是对于过去150年所阐述理论的简单引用，它包含了分子遗传系统（DNA），且可以不完美的复制，复制产生的错误本身可以复制，并且各种复制品有不同的适应度。

不过道金斯的版本，偏向于信息生命。NASA的则是另一种倾向，于此相似的还有与道金斯同时代的赫尔David L. Hull，以及后来的生物学家们。

（TED 2011，Martin Hanczyc）

生命系统的特征，首先是具备形体，这是将自身和环境分开，同时新陈代谢，这是生命将从环境中获取的资源，转化为维持和发展自身的基本构件的一个过程。生命还要遗传信息，比如人类将信息储存于DNA，将其遗传到后代。形体和新陈代谢，两者可以得到一个运动和复制的系统，结合信息遗传，也许就可以进化。

Steven Benner致力于识别可能是生命系统的普遍特征，某种生物印记。如果你到达另一个星球，考察那里是否存在生命时，我们如何识别它？

（奇特的生命，2011）

首先是非寂态，仍然有能量活动。然后时液态，才能产生有趣的形态。最后需要化学键，它断开、结合，才能与环境中的资源转化为维持自身的基本单元。

大概在1980年，生物学家Humberto Maturana和Francisco Varela发展了一个新的定义，生命是自我创造的系统（from Claus Emmeche）。Autopoiesis，本义应该是组织封闭结构开放。有趣的是，它应该来源于genesis，相当于come into being，成为存在，发生，带着一种源起。圣经的首章创世纪章名就是genesis。

进一步的发展是，Werbos：生命不过是自组织或自组织系统这一较大主题的一部分。这位Werbos是人工智能中神经网络反向传播的算法发明者，他不正经做研究后，很长时间都是NSF的官员。

这三种定义，属于不同的生物学范式。如果说薛定谔的定义来自于物理学，道金斯的定义根植于新生的进化生物学，而自成创造，则起源于系统理论，控制论。这三种定义都隐含的将生命解释为一种内在涌现。

有意思的是，道金斯的定义更倾向于还原论，而自我创造理论增加了某种物理直觉：生物领域的组织封闭，它可以描述为一种反目的论策略，通过阐明生命系统的目的论性质，在此种意义上，这种系统不可化约为物理属性的涌现属性。事实上，该理论的现象学框架强调了这一点，尽管自生成组织的起源可以通过纯粹的机械概念来解释，但一旦自组织发生，它就决定了机械现象学的一个子域。

一个现象学领域可以产生定义不同现象学领域的统一性，但这样的领域是由新的不同的统一属性所指定的，而不是产生它们的现象学领域。

One phenomenological domain can generate unities that define a different phenomenological domain, but such a domain is specified by the properties of the new different unities, not the phenomenology that generates them. by Maturana & Varela, 1980, p.116

整合不同的定义也许并不是不可能的，尝试也有很多，比如符号学（生命是一套符号学体系）、向下因果（Campbell）、形式系统。

（Nils A. Baas，层级、复杂性、涌现、进化的一般理论）

不过大多无需过多留意。

是否有可能对一般的生命形成一种统一的、数学的理解？是否有可能就物理或智能系统情况下，发展出同样的通用、连贯的数学理解？它是否天生就是难以解决的，或者，有没有办法加深对我们迄今尚未发现的理解？我们是否可以发展到足够的理解程度，比如，实际预测其它化学的或其它假设的生命形式？或者我们可以在地球上创造什么类型的生命？理论上，我们是否可以确定，在某些环境中，关于替代生命形式的科学方案究竟是怎么样的？一一Werbos

Is it even possible to develop a kind of unified, mathematical understanding of life in general? Is it even possible to develop the same kind of universal, coherent mathematical understanding here as it is in the case of physics or in the case of intelligent systems? Is it just plain inherently intractable – or are there ways to deepen our understanding that we simply haven’t yet discovered? Can we develop an understanding general enough, for example, to actually predict what kinds of life might exist in other chemistries or other hypothetical universes? Or even what kind of life we might accidentally create on earth? Can we even be sure, theoretically, about what kinds of scenarios from science about alternative life forms would actually be possible, in some environments?  by Werbos

也许，这样的理解是不可能的。也许我们只能期待下一步驶向宇宙深处不至于一无所获呢。

（Viking Mars）

或者，我们应该回到更早的思想者那里，汲取继续前进的养料？

1，重新认识DNA

按照现代理论，种子以DNA的形式包含了信息，这种信息以某种方式“指导”环境去形成一株相应的植物。一一玻姆《整体性与隐缠序》

DNA是一种信息传递方式，从上一代个体到下一代个体之间。更为一般的说，它是一种自存储的程序，由四种元素A/T/G/C组成。

（K与Joi）

Joi：人类和万事万物由四个元素A/T/G/C组成，而我只有0与1

K：可是少一倍的数量更优雅，宝贝

当然，目前我们仍然不知道DNA是如何信息传递的确切机制，但我们已经知道，隔离了时间和空间，我们会将传递给我们的信息，某些修改，某些增加，然后传递给下一代。我们在修改我们的DNA，虽然微不可查，但的确发生了。

（15000年，通过自然选择修改DNA，成为大麦町或吉娃娃）

也许从现代科技的角度，DNA对我们可操作层面仍然只是可读的，但迟早，它会是可写的。

最近，神经网络所定义的“学习”，通过环境和外部的数据，更新其内部结构。这个学习过程，又引发了对DNA的一个疑问，提供了一种别样的答案。

这里引发了一个相关的问题：“垃圾DNA”，97%的基因组实际上是一种学习系统，就像大脑一样。

A related question here: to what extent is the “junk DNA,” 97% of the genome, actually a kind of learning system, like the brain. by Werbos

即，DNA本身就是一套学习系统，它也通过环境和外部的数据，更新其内部结构。

那么，我们是否可以将生命定义为，生命是这样一个信息系统，它允许修改自身。更进一步，生命不局限于在一个特定系统中运行，它允许跳出当前系统，进入元系统。生命允许系统反思自身，它要求反映那些能反映出自身的事实。或者用侯世达的说法：

这要求程序可以理解和修改自己的源代码。一一侯世达

This would require the program to be able to understand and modify its own source code. by Hofstadter

生命是自指系统。

2，哥德尔配数法与DNA

侯世达在《GEB》自指与自复制一章（十六章）讨论了DNA和蛋白质的关系，就类似于元数学和数学的关系。DNA的中心法则，DNA的串定义酶，酶反过来作用于导出的串，从而得到新的串。酶就像是形式系统中的推理规则。

（分子生物学层次系统和数理逻辑层次系统之间的一个类比）

在翻译过程中，每种氨基酸恰好在数量和生成方式上都一一对应TNT符号（自然数的形式公理系统），连（陈述及）作用关系的机械性质都是一致的，甚至可能在系统内都是可规则化的（数词可表达的），当然，中心法则映射无论如何不是这两种理论等价的一个严格证明，不过它显示，生命之中也存在着一种层次系统，如DNA与细胞平行、大脑与身体映射，一个复杂的底层基质可以在高层次以不同的形式发生。

3，表观遗传

我们来讨论一种本世纪才开始体系化的学科，表观遗传学Epigenetics。

Epigenetics的epi-是“附于……之上”“在……之外”的意思，大致就是DNA之外的表示。亚里士多德用Epigenesis表示发展论，即不是先成，而是在发展之中逐渐形成的。

这是中心法则的基因组向转录组传递遗传信息的调控方法。它是在不写入DNA（不修改DNA）的情况下，对遗传属性进行一定持久效应（有限代）的表达调整。调整之后，通常不用到下一代个体，因为独立个体大部分细胞几天就会换一次。复制更换完成，表达调整即可生效。

其实人可以调控自己的某些部分，比如塑形、整容、通过运动改变体质，但这都还不是修改源代码这种强度，表观遗传其实也不是，但已经更为接近源的部分了。人可以通过很多代来修改DNA，以适应环境，只是目前还没有掌握更有效的方法。

不过，对修改源代码进行分层，其实在哲学上是不必要的，是理性自身的非理性造出来的。因为所有问题推迟到最后，都是不完备的（参考哥德尔），最后那一层的不完备性就是取消又保留分层，并且由于最后一层的不完备，那不完备背后是彻底没有根据的纯偶然了。最高的层要想不无限倒退，就得扬弃分层。这就是那个最终构造了一切不完备的矛盾，是一个不完备的理性无限展开的过程。自指的神，在时间里显现。

4，病毒和外在性

生命要形成稳定的自我修改机制，DNA就是那个稳定的自我修改机制。我们并不能确定DNA就是那个生命的真正的源代码，它只是比表观更接近源而已。不过，辩论DNA遗传在原始生命中就已经发生，并且去寻找证据就比较愚蠢了，因为DNA本身不过是在生命发展中形成的稳定的自我修改机制而已。当然，微生物中是否存在那些不太稳定的机制呢？也许是可以找到的。

近几年，生物学家渐渐意识到，在地球生命的早期，存在大规模的支系间的结合、水平传送（anastomosis such as branch-joining, horizontal transmission, etc.），在那些早期的生命形式之间，在古细菌、细菌、真核生物之间。从原核到真核，其实一次接近30亿年的R&D（研发）的转移。

我们来看一些特殊的形态，比如病毒。

病毒其实一条裸露的DNA，是一条有进取心的核酸链（a tring of nucleic acid with attitude, Dennett），它不是生命，经典的进化理论能够解释它。HIV病毒，自出生以来，已经进化了很多代，超过了我们从六百万年与黑猩猩分道扬镳时到现在的进化速度，这已经是很精确的测算了。

所有在选择压力下的进化，可以十分迅速。

各种有进取心的病毒长期与人的免疫系统相互竞争和相互淘汰，共同进化，达成某种自然状态的平衡。

它就是生命循环自身的外在性，是不可避免的，自己生成的外在性，不可避免的一，the one。当然我们也不能否认病毒会发生另一种形式的生命形态，比如《安德的游戏》中的猪族，王晋康的低烈度纵火。

5，语言

语言不只是一套符号系统，如果扩大化理解的话，语言包含形式系统及其规则，还包含非形式化的部分，如欧陆哲学中的观念。

语言是与DNA不同的两套体系。同样，我们可以提炼出来类似于基因的一套体系。但它并没有形成稳定的自我修改机制。我们同样，可以发现如在地球生命早期，大规模的支系间的结合、水平传送。探讨语言的种类和体系并不重要，更重要的是，单个谱系间，迁徙的历史轨迹。

如果稳定的自我修改机制形成，那么，一种新形式的生命就形成了。这种形式的生命，对源代码的修改方式，比我们更为灵活。

（福柯：人将被抹去，如同海边沙滩上一张脸）

福柯说，人是一个近来的发明，一个尚未具有200年的物、一种知识中的简单褶皱pli，或者，无论如何，也只是一个构型，其轮廓由他近来在知识中所占据的新位置所确定。想到人类知识只要发现一种新的形式，人就会消失，真是令人鼓舞，又让人深切安慰。

6，神经网络

如果人的大脑在神经元之外，并无其他基底，同样可以（如DNA一样的）分层：

－物理如冰锥疗法是第一层；

－学习知识也是某种程度上调节神经元，只是我们目前还不确定调节机制，不过这是第二层；

－使用光或者磁去影响神经元强度，建立大脑的协处理器，这是第三层；

－可以编程复制设定初始突触是第四层；

同样，每一层权限不同。

目前人工神经网络只是模拟研究大脑的神经元机制，即系统神经科学而已，或者部分拟真，在某些功能性上替代人脑，比如语音识别、图像分类等。

所以，Hinton说，

    神经科学家已经知道一些大脑运行的事实，却还不了解其计算原理。如果我们真的理解大脑是如何学习的，到底是什么回事，以便我们真正理解它，不是那些心理学家的模糊的模型，而是懂得如何制造它，理解到那种程度，它就会产生跟DNA结构在分子生物学中的那种影响。

    Neuroscientists know a lot of facts about how the brain works but they don't understand the computational principles yet. If we could understand how the brain actually learns, what really goes on, so that we really understood it, not some sort of vague model like psychologists have, but really understanding how you could build one, understanding it that well, then it would have an impact similar to the impact of understanding the structure of DNA, and what that did for molecular biology. by Hinton on NSERC

(Hinton：我的主要研究计划是理解人脑如何计算）

人工神经网络（或光遗传学、磁遗传学）其实都离真自指还相差很远。不过它已经接近源代码了，超出了一般的编程。神经网络的可塑性很强，但我们也不一定确定它就是源代码。因为神经网络本身的生成体系，至少我们还不知道。

如果我们把语言扩大化，扩大化到一种非形式系统。那么，一定程度上可以说，神经网络就是一种语言。

Bengio的框架是（参考链接），共享现实输入>表示状态（高维向量）>意识状态（低维向量）>语言（符号）。其中包含的信息逐步减少，抽象程度逐步增加。其中后三者，都属于这种扩大化的语言。

7，自指的神

世界是设计的还是生成的？数学的不完备如何在世界中化约？生命是什么？

如果我们一定要建立一种形式系统，它必然是不完备的，必然要引入非数学（元数学不是数学），可以称为理念世界，理念的世界如何是可能的，它来源于自指的神。

生命是宇宙大自指中的一个环节，生命就是一种自指系统。

8，结语

在一个幽深而遥远的旧堡里，Exοφία奋笔疾书，当写完“思辨理念论”的最后一笔，他清楚的看见，窗下骑在马背上的世界灵魂，耶拿的胜利者，在历史中揭露其自身。很多年后，其仰慕者找寻那搁笔之处，只见森森黑柏，于是命名为黑柏体系，以示其理论黑格尔+柏格森的基底。

此文依据Exοφία黑柏论整理而成。错误的请归于我，偶尔正确的，请归于Exοφία。

拟后续文章：

黑柏论-世界

黑柏论-数学

黑柏论-无穷