物理学和生物学有什么区别？ 拿一个高尔夫球和一个炮弹，把它们从比萨塔。 物理定律允许你准确地预测他们的轨迹，如你所愿。
现在再做同样的实验，但用一只鸽子代替炮弹。
生物系统当然不会违反物理定律，但它们似乎都不被他们预测。相反，它们是目标导向的：存活和繁殖。我们可以说，他们有一个目的 - 或者哲学家传统上称为目的论 - 指导他们的行为。
同样，物理学现在让我们预测，从宇宙的状态开始，在大爆炸之后的十亿分之一，今天它看起来像什么。但没有人想象地球上的第一个原始细胞的出现可以预见到人类。法律似乎不决定进化的过程。
进化生物学家Ernst Mayr说，生物学的目的论和历史偶然性使它在科学中独树一帜。这两个特征都来源于生物学唯一的一般指导原则：进化。它取决于机会和随机性，但自然选择给它的意图和目的的外观。动物不是通过一些磁性吸引而是吸引到水中，而是因为他们的本能，他们的意图，生存。腿的目的，除其他外，带我们去水。
Mayr声称这些特征使生物学例外 - 一种自身的法律。但是最近在非平衡物理学，复杂系统科学和信息理论方面的发展对这种观点提出了挑战。
一旦我们把生物作为代理执行计算收集和存储关于不可预测的环境的信息，能力和考虑，如复制，适应，代理，目的和意义可以被理解为不是从进化的即兴产生，而是作为不可避免的物理法律。换句话说，似乎有一种物质的东西做东西，并演变做东西。意义和意图 - 被认为是生命系统的定义特征 - 然后可能通过热力学和统计力学的规律自然地出现。
今年11月，物理学家，数学家和计算机科学家与进化和分子生物学家一起，在新墨西哥的Santa Fe研究所，“复杂系统”科学的麦加研讨会上谈论这些想法。他们问：生物学究竟有多么特殊（或不是）？
这并不奇怪，没有达成共识。但是一个非常清楚的信息是，如果在生物学目的论和代理方面有一种物理学，它与同样的概念有关，似乎已经安装在基本物理本身的核心：信息。
障碍和恶魔
将信息和意图引入热力学定律的第一次尝试是在19世纪中期，当时苏格兰科学家James Clerk Maxwell发明了统计力学。麦克斯韦展示了如何引入这两种成分似乎使得有可能做热力学宣布不可能的事情。
麦克斯韦已经展示了气体压力，体积和温度的性质之间的可预测的和可靠的数学关系可以从随着热能急剧地移动的无数分子的随机和不可知的运动导出。换句话说，热力学 - 热流的新科学，其结合物质的大规模属性，如压力和温度 - 是分子和原子的微观尺度上的统计力学的结果。
根据热力学，从宇宙的能源中提取有用功的能力总是在减少。能量的穴位正在减少，热量的集中被平滑掉。在每个物理过程中，一些能量不可避免地消散为无用的热量，在分子的随机运动中丧失。这种随机性等于称为熵的热力学量 - 无序的测量 - 这总是在增加。这是热力学的第二定律。最终，所有的宇宙将被减少到一个统一的，无聊的混乱：平衡状态，其中熵被最大化，没有什么有意义将再次发生。
我们真的注定了那个沉闷的命运吗？麦克斯韦不愿意相信，在1867年，他开始，正如他所说，“选择一个洞”在第二定律。他的目标是开始一个无序的盒随机分子，然后分离快速分子从慢的分子，减少过程中的熵。
想象一些小生物 - 物理学家威廉·汤姆森后来称为它，而是麦克斯韦的沮丧，一个恶魔，可以看到每个分子在框中。恶魔将盒子分成两个隔间，在它们之间的壁上有一个滑动门。每次他看到一个特别高能的分子从右边的隔间接近门时，他打开它，让它通过。每次一个缓慢，“冷”的分子从左边接近，他也让它通过。最终，他在右边有一个冷气体隔间，在左边有热气体：一个可以用来做功的热库。
这只能有两个原因。首先，恶魔有比我们更多的信息：它可以单独看到所有的分子，而不只是统计平均。第二，它有意图：一个计划，分离热和冷。通过意图利用其知识，它可以违反热力学的规律。
至少，所以它似乎。花了一百年的时间来理解为什么麦克斯韦的恶魔不能实际上击败第二个定律，并避免不可避免的滑向死亡的普遍均衡。原因表明，在热力学和信息处理之间存在着深厚的联系 - 换句话说，就是计算。德国 - 美国物理学家罗尔夫·兰道尔（Rolf Landauer）表明，即使恶魔可以收集信息，并且没有能源成本移动（无摩擦）门，最终还是要付出惩罚。因为它不能具有每个分子运动的无限记忆，它必须偶尔擦拭它的记忆干净 - 忘记它已经看到并开始了 - 在它可以继续收获能量。这种信息擦除的行为具有不可避免的价格：它消耗能量，因此增加熵。 “恶魔的极限”取消了由恶魔的漂亮手法所产生的第二定律的所有收益：信息擦除的有限成本（或更一般地，将信息从一种形式转换成另一种形式）。
生物体似乎更像是麦克斯韦的恶魔。然而充满反应化学物质的烧杯最终会消耗其能量并陷入无聊的停滞和平衡，生命系统共同避免了从三十五亿年前的生命起源开始的无生命平衡状态。他们从周围环境中获取能量以维持这种非平衡状态，并且他们用“意图”来做它。即使简单的细菌也随着“目的”移动到热和营养来源。在他的1944年的“什么是生命？”中，物理学家ErwinSchrödinger表示，生物体以“负熵”为动力。
他们通过捕获和存储信息来实现它，Schrödinger说。这些信息中的一些在它们的基因中被编码并从一代传递到下一代：用于获得负熵的一组指令。 Schrödinger不知道信息在哪里被保存或如何编码，但他的直觉，它被写入他所谓的“非周期性的水晶”灵感弗朗西斯·克里克，自己作为一个物理学家培训和詹姆斯·沃森，当在1953年他们想遗传信息如何在DNA分子的分子结构中编码。
因此，基因组至少部分是有用知识的记录，使有机体的祖先 - 回到遥远的过去 - 能够在我们的星球上生存。根据召集最近研讨会的Santa Fe研究所的数学家和物理学家David Wolpert和他的同事Artemy Kolchinsky所说，关键点是适应性良好的生物与这种环境相关。如果一个细菌在这个方向上有一个食物源时，可靠地向左或向右游动，那么它比在随机方向游动的细菌更好地适应，并且将会繁荣，因此只偶然发现食物。生物的状态与其环境的状态之间的相关性意味着它们共享共同的信息。 Wolpert和Kolchinsky说，这是帮助有机体摆脱平衡的信息 - 因为像麦克斯韦的恶魔，它可以定制其行为，从其周围的波动提取工作。如果它没有获得这个信息，生物体将逐渐恢复到平衡：它会死。
看这样，生活可以被认为是一个计算，旨在优化存储和使用有意义的信息。生活证明是非常好的。兰道尔解决麦克斯韦的恶魔的难题对有限记忆计算所需的能量的量设定了一个绝对的下限：即忘记的能量成本。当今最好的计算机远比浪费能源更多，通常消耗和耗散超过一百万倍。但根据Wolpert，“一个细胞所做的总计算的热力学效率的非常保守的估计是，它只有兰道尔极限的10倍或更多倍。
他说，这意味着“自然选择已经极大地关注于最小化计算的热力学成本。它将尽一切可能减少细胞必须执行的计算总量。“换句话说，生物学（可能除了自己）似乎非常小心，不要过分考虑生存问题。他说，这个问题的计算生命的方式的成本和好处，到目前为止在生物学中几乎被忽略了。
无生命的达尔文主义
因此，活生物体可以被认为是通过使用信息来收获能量和规避平衡来适应其环境的实体。当然，这有点口。但是请注意，它没有说基因和进化，Mayr，像许多生物学家一样，认为生物意图和目的取决于。
这张照片能带给我们多远？通过自然选择珩磨的基因无疑是生物学的中心。但是，自然选择的演变本身是否只是一个更为一般的命令对存在于纯物理宇宙中的功能和表观目的的特殊情况？它开始看起来那样。
适应一直被认为是达尔文进化的标志。但是马萨诸塞理工学院的杰里米·英格兰认为，即使在复杂的非生物系统中，对环境的适应也可能发生。
适应在这里有一个更具体的意义，比通常达尔文的一个有机体生存的生物的图片。达尔文观点的一个困难是，除了回顾以外，没有办法定义一个适应良好的生物。 “适者”是那些在生存和复制方面表现更好的人，但你不能预测什么是健身需要。鲸鱼和浮游生物非常适合海洋生物，但在方式上彼此之间没有明显的关系。
英格兰对“适应”的定义更接近于薛定er，甚至更接近麦克斯韦：一个适应良好的实体可以从不可预测的，波动的环境中有效地吸收能量。这就像一个人站在一个投球船上，而其他人跌倒，因为她更好地适应甲板的波动。使用统计力学的概念和方法在非平衡环境中，英格兰和他的同事认为，这些适应良好的系统是吸收和消耗环境能量，在过程中产生熵的系统。
英国：“热波动的物质经常被自然地打败成有利于从时变环境中吸收工作的形状”。
在这个过程中没有什么涉及通过Darwinian复制，突变和性状遗传的循环机制逐渐适应周围环境。没有复制。 “这是令人兴奋的是，这意味着，当我们对一些适应外观结构的起源的物理帐户，我们看到，他们不一定必须有父母在通常的生物意义，”英格兰。 “你可以使用热力学解释进化适应，即使是在没有自我复制者和达尔文逻辑分裂的有趣的情况下，只要所讨论的系统是复杂，多才多艺和敏感到足以响应其环境的波动。
在这个过程中没有什么涉及通过Darwinian复制，突变和性状遗传的循环机制逐渐适应周围环境。没有复制。 “这是令人兴奋的是，这意味着，当我们对一些适应外观结构的起源的物理帐户，我们看到，他们不一定必须有父母在通常的生物意义，”英格兰。 “你可以使用热力学解释进化适应，即使是在没有自我复制者和达尔文逻辑分裂的有趣的情况下，只要所讨论的系统是复杂，多才多艺和敏感到足以响应其环境的波动。
但是，物理和达尔文适应之间没有任何冲突。事实上，后者可以被看作是前者的特殊情况。如果存在复制，则自然选择成为系统获得从环境吸收工作 - 薛定's的负熵的能力的路线。事实上，自我复制是稳定复杂系统的特别好的机制，所以这并不奇怪，这是生物学所使用的。但在非生命的世界里，复制通常不会发生，良好适应的耗散结构往往是高度组织的，如沙涟漪和沙丘结晶从随风的吹沙沙。看到这种方式，达尔文进化可以被认为是一个更一般物理原理的一个具体实例控制非平衡系统。
预测机器
这种适应波动环境的复杂结构的图片允许我们推导出关于这些结构如何存储信息的东西。简而言之，只要这种结构 - 无论是否存在 - 都被迫有效地利用现有能源，它们很可能成为“预测机器”。
除特别注明外，本站所有文章均为 赢咖4注册 原创，转载请注明出处来自生物作为代理执行计算收集和存储关于不可预测的环境的信息
