信息、生命與智能

內(nèi)容概要

　　《信息、生命與智能》是作者從事十多年生物信息學(xué)研究過程中，對信息與生命和智能的關(guān)系進行思考的一些結(jié)果。　　《信息、生命與智能》開始是從人在生物系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)都是重要的組成部分的思考出發(fā)，從信息的角度，探問生物系統(tǒng)與互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)在的統(tǒng)一性是什么。其實，和互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)字設(shè)備一樣，人的功能也是由其內(nèi)部的編碼信息序列（DNA）所決定的，但是，生物有生命而數(shù)字設(shè)備沒有，這兩者是否存在本質(zhì)的差別？書中討論了生物與機器的調(diào)控原理是否相同，生物的自組織機理和復(fù)雜系統(tǒng)性質(zhì)對生物的意義，生物內(nèi)部的競爭與生物進化的關(guān)系等。對于人有智能，機器能否有智能這一問題，書中回顧了機器能否有智能的爭論，指出關(guān)鍵在于智能產(chǎn)生的機理是什么，提出了從信息處理的角度看，計算機與人腦具有相同的機理，這是回答機器能否有智能的關(guān)鍵。為了回答計算機與人腦是否具有相同的作用機理，作者還提出了新的圖靈測驗的設(shè)想。　　李衍達編著的《信息生命與智能》中還進一步討論了為什么計算機的智能這么低以及進化對智能的作用，從而提山作者對機器能否有智能的看法?！缎畔⑸c智能》中不僅討論了生物與機器從信息角度看的內(nèi)在統(tǒng)一性，也討論了兩者的重要的不同點。由上述討論，作者提出了兩個重要的推想以及對人工智能和計算機研究的一些新穎的意見。　　通過這些探索，作者發(fā)現(xiàn)：對于生命、智能這些復(fù)雜系統(tǒng)的高級性能方面。信息特征起著比物質(zhì)形式更為重要的作用，也可以說更具“本質(zhì)”性。

書籍目錄

從信息角度觀察世界，使我們有一個新的視野兩大復(fù)雜系統(tǒng)及其內(nèi)在的統(tǒng)一性從信息的角度看數(shù)字設(shè)備人的功能也是由人內(nèi)部的編碼信息序列所決定的嗎？生物內(nèi)部有一個編碼信息本生物有生命，而數(shù)字設(shè)備沒有，兩者是否有本質(zhì)的區(qū)別？生物和機器還有什么共同點嗎？生物的奇妙之處還來自大自然的自組織和復(fù)雜系統(tǒng)的“涌現(xiàn)”從信息的角度看生物的進化生物內(nèi)部的競爭與生物演化人有智能，機器有智能嗎？為什么計算機的智能這么低？生物和機器有無重要的不同？兩個有意思的推想如果把生物看成一個信息系統(tǒng)，我們會看到什么？生物信息學(xué)對生物學(xué)研究的意義參考資料致謝

章節(jié)摘錄

　　因為生物在演化過程中采用了向聚集中心變異的偏好性，這使得生物能更快、更好地產(chǎn)生環(huán)境的適應(yīng)性，因而，生物就采用了這樣的策略從而使其更適于生存——這是自然選擇的結(jié)果。從BA模型的研究中，我們可以看到，采用“偏好”連接的網(wǎng)絡(luò)最終會形成與尺度無關(guān)特性的網(wǎng)絡(luò)。由于采取偏好向聚集中心變異的自組織方式，生物實際上是由生物分子組成的一個具有自組織特性的復(fù)雜系統(tǒng)?，F(xiàn)在，也許我們可以解釋為什么人有的一些特性而機器人現(xiàn)在還沒有。因為人是由生物分子組成的復(fù)雜系統(tǒng)，而復(fù)雜系統(tǒng)在一定條件下，可以產(chǎn)生“涌現(xiàn)”，出現(xiàn)一些新的特性，這些特性是非復(fù)雜系統(tǒng)所沒有的，即使是復(fù)雜系統(tǒng)也不是都能有這些特性，只有在某些條件下，復(fù)雜系統(tǒng)才能出現(xiàn)“涌現(xiàn)”。所以，人有思想、意識，而機器人現(xiàn)在沒有，因為機器人目前并不是由機器部件組成的復(fù)雜系統(tǒng)。從上面的討論，可以看出生物的演化是先隨機的產(chǎn)生生物分子的變異，而變異又會形成某種聚集中心，而對聚集中心的偏好變異又導(dǎo)致新的變異概率，從而產(chǎn)生性能的優(yōu)化。我常常會想，生物到底是按什么方式演化的？是不是按某種固有的方式演化還是按某種最優(yōu)方式演化？從上面的聚集中心的產(chǎn)生和對聚集中心的偏好性這兩點的優(yōu)化過程，我覺得演化過程既不是按某種固有的模式，也不是按最優(yōu)方式演化的。首先，聚集中心的產(chǎn)生是基于某種概率的變異的結(jié)果，具有偶然性，其結(jié)果并不一定是最優(yōu)的，因而是不可預(yù)測的。但一旦形成聚集中心，通過與鄰近聚集中心的競爭，逐漸形成某種趨勢，這時的演化在某種意義上是可預(yù)測的，具有一定的統(tǒng)計特性。由于對新的聚集中心的產(chǎn)生是難以預(yù)測的，所以，用實驗來探索未知，對了解生物而言永遠是需要的。但另一方面，由于其演變具有偏好趨勢，經(jīng)過一段時間的競爭，會形成優(yōu)勢的主流方向，這時的演化不是無序的，而是具有某種模式，具有統(tǒng)計特性的，這時可用統(tǒng)計的方法對其進行分析。這個演化的過程有點像美國司法系統(tǒng)的案例引用，法院對法律上未作規(guī)定的情況，對未遇到過的情況可以援引某一案例，采用該案例的判決。其結(jié)果，產(chǎn)生某種聚集效應(yīng)，從而形成某種趨勢，這就是一種偏好效應(yīng)。

編輯推薦

　　自從信息領(lǐng)域轉(zhuǎn)入到生物信息學(xué)領(lǐng)域研究以來，我一直思考生命與信息的關(guān)系。隨著分子生物學(xué)的迅速發(fā)展，一些具有寬闊視野的分子生物學(xué)家已經(jīng)敏銳地覺察到并且提出信息在生物中起著非常重要、甚至是關(guān)鍵的作用。但是多數(shù)的分子生物學(xué)家只是把生物信息學(xué)當作是幫助他們管理數(shù)據(jù)，以及作為分析生物學(xué)數(shù)據(jù)的工具。而在信息學(xué)家方面，對此也有不同程度的理解，多數(shù)的專家仍是以為生物學(xué)家提供軟件工具或數(shù)據(jù)庫作為主要任務(wù)，即使有深一步認識的，如一些計算機領(lǐng)域的專家把自己在分子生物學(xué)領(lǐng)域的工作稱為“計算生物學(xué)”，即便如此，在我看來仍未真正理解生命與信息的關(guān)系。

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