"Evolution and Intelligence: inversion and a positive feedback spiral" by Michael Levin

编者按：本文是美国塔夫茨大学生物学教授、Allen 发现中心主任迈克尔·莱文（Michael Levin）以「进化与智能：一次倒置与一个正反馈螺旋」为题所作的演讲。莱文长期研究发育生物电，双头涡虫、异种机器人（xenobot）与人类机器人（anthrobot）等工作均出自其实验室。本文依据现场录音编译整理，仅删去口语枝节，论证、实例与关键细节均按原样保留。

开场：进化与智能的两个论点

我要谈的是进化与智能之间关系的两个方面。第一，我将主张这两者构成一个正反馈螺旋，稍后我会解释。第二，我认为这里有一个值得讨论的倒置：智能其实先于进化，并且是它推动了进化，而不是反过来。

作为铺垫，先说几句我看待这些问题的视角。我的研究组做的是生物学、计算机科学与认知科学的交叉工作。我真正感兴趣的，是我们每个人都走过的那段旅程：从未受精卵母细胞里的一小袋化学物质出发，一路穿过各门科学。我们穿越的是那些我们赋予了名称的学科：化学、发育学、生理学、行为科学、心理学，等等。学科、资助机构、期刊、院系，这些当然彼此分立，但我认为底层的基质是连续的。在我看来，这些学科全都是行为科学，只是不同种类的行为科学而已。这是我出发点的一个方面。

另一个方面是，我想跳出对地球上生物材料与自然进化的惯常聚焦，同时也像在座许多人一样，跳出人类中心的视角。我关心各种不寻常的存在物的地位与属性。我们都知道，无论在进化尺度还是在发育尺度上，我们人类都处于这个谱系的中心。但随着技术的发展，我们正离那个「标准成年人」越来越远。这个「标准成年人」在心灵哲学之类的讨论里占据着显要位置，可如今我们既有技术上的改变，也有生物学上的改变，我们必须认真问自己：我们说的「人」到底指什么？其中有多少是与我们在地球上的起源紧密相关的？

而且我认为，这还不是故事的全部。可能的具身心智的空间是极其广袤的。达尔文说「无尽的、最美的形式」时所指的一切，不过是这个可能空间里的一个小角落。进化出来的材料、工程制造的材料、软件，再加上我在结尾会简短提到的一样东西，也就是来自某个潜在空间（latent space）的模式，这几样东西几乎任何一种组合，很可能都是某种有趣的具身智能。其中许多已经存在了。赛博格、杂合体，还有各种各样不寻常的生物，都将与我们共享这个世界。我认为我们真的需要努力，与这些非常规的心智建立一种伦理上的共生关系。这就是我的来路。

有一件事值得一提。理查德和我最近的一篇论文收到一位审稿人的评语，说发育生物学家不关心心身问题。我认为这从根本上就错了。发育生物学家恰恰是最适合处理心身问题的人，事实上他们不得不处理它。而且持这种看法的不止我一个。艾伦·图灵对智能、具身以及心智的各种载体都思考得很深，当然，他还写过那篇关于胚胎发育中秩序起源的著名论文。我认为他认识到了一个非常重要的事实：身体的自创生（autopoiesis）与心智的自创生之间存在深刻的对称性，这两者以非常重要的方式交汇在一起。

所以我今天讲的是智能与进化的关系。我不会讲的是非随机突变。在座许多人研究这个课题，但无论那里发生了什么，都是在我今天要说的内容之外附加的东西。我今天说的任何一点，都不依赖于非随机突变的存在。

我要试着说服各位相信三件具体的事。第一，基因型到表现型之间的映射是智能的。也就是说，把突变的基质转换成选择的基质的那个过程，即形态发生（morphogenesis），本身就是一个解决问题的创造性过程。坐在中间的这个东西非常重要，它不只是复杂，不只是一团因果相互作用的乱麻，它确实是一个解决问题的创造性过程。这就意味着，我们必须问自己：在这样一种材料上进化，是什么样子？我会主张，在一种多尺度的、有能动性的材料上进化，其运作方式与我们习惯的进化思维大不相同，而且我认为这有重大的含义。这两点都建立在同一个想法之上：能动主体一直向下贯穿到底（autonomous agents all the way down），这使得进化的运作方式发生了改变。

演讲的最后三分之一，我要处理两个问题。一个是提出这样一个议题：全新的存在物，也就是从未在地球进化长河中被专门选择过的存在物，它们的属性从何而来？这一点我没有时间展开，但我会给各位指一个方向，稍微预告一下我本人和许多其他人的一些演讲，涉及一个与此相关的想法：新型存在物，实际上也包括现存的存在物，它们的属性来自同一个潜在空间，而 e 的精确值以及其他数学对象也来自这个空间。这一点我只能点到为止。然后我还会谈我们最近的一些工作：在复制出现之前，究竟是什么启动了进化过程？也就是说，在复制子出现、进而差异化复制开始运作之前，发生了什么？我会介绍一个概念，名字还在斟酌中，目前暂且这么叫它。最后我会讲一些面向未来的、非常思辨性的东西。

可说服性坐标轴与多尺度胜任力

先谈第一个问题。要说服各位相信基因型到表现型的映射是一种智能，我们必须先消解一些假定，具体说，就是「智能与解决问题是有脑子的动物在三维空间里做的事」这个假定。为此我要提出两个主张。第一，多样的智能构成一个连续统。然后我们会谈形态发生究竟在拿基因组信息做什么。

我的研究组采取的一种方法，是从工程学的角度切入这个问题。你可以把它想象成一条可说服性坐标轴（axis of persuadability）。换句话说，一个系统的智能程度、能动性、认知能力，随你怎么叫，本质上是关于你能与它进行何种互动的一个主张。你事先并不知道某个系统落在这个谱系的哪个位置，你必须做实验。也就是说，你不能只是搬出古老的范畴。这不是一个哲学项目，也不是一个语言学项目，这是经验性的。

于是你要问：它是不是那种只能通过硬件重接线来改变的系统？也许它更适合用控制论和控制理论来处理？也许它具有稳态特性，因而你可以谈论它的目标？也许你可以用奖励和惩罚以及其他行为学范式来训练它？又或者，最合适的工具箱是理性沟通、友谊、爱、精神分析，也就是坐标轴右端的那些东西。这个想法的要点在于，对于生物学里我们打交道的任何事物，我们事先都不知道它落在哪里。我认为我们的直觉在这方面并不可靠，我们必须做实验。

对我们来说，有一件很难做到的事，就是在其他空间里识别出智能。比如说，中等大小、以中等速度运动的物体，鸟类、灵长类之类，或许还有鲸和章鱼，它们在三维空间里做出聪明的举动时，我们还算能注意到。但生物在其他尺度上、在各种其他空间里的导航，我们就很难识别了。比如在转录状态空间里的导航，也就是基因表达状态；生理状态空间；解剖形态空间（anatomical morphospace）。我认为生物用同样的策略在所有这些空间里导航，而这早在神经和肌肉登场之前就已经在发生了。

所以我认为，生物学里我们面对的是一种多尺度的胜任力架构（multi-scale competency architecture）：在每一个层级上，都有能自主行动的子单元，各自具备在其空间里导航的某种能力，而所有这些空间又各不相同。事实上，你可以把进化理解为把同一套把戏在许多不同的空间里反复调转使用。你从代谢空间开始，然后有了生理回路，然后基因表达出现了，然后是多细胞性，于是必须在解剖形态空间里导航，然后有了神经和肌肉，于是能在常规的行为空间里导航，最终到了语言空间以及许多其他抽象空间。

这类系统有一点很有意思，稍后我会更深入地讲：每一个层级本质上都在扭曲下面一层子单元的选项空间。子单元尽其所能在自己的空间里导航，但它们的选项空间被上一层扭曲了，以至于它们采取的行动实际上在服务于它们一无所知的目标。

到这里，我需要告诉各位一个观念：形态发生，或者更宽泛地说，各种自创生过程中把基因型转换为表现型的过程，是对基因组的一种即兴诠释。它不是一个机械过程，而是一个诠释过程。原因在于，基因型与最终产生的实际形态和功能之间距离极远，分歧极大。而且这不只是复杂性的问题，不只是多基因性或简并性之类的问题。认知科学与实现这一切的发育生物学之间，确实存在一些非常深刻的平行关系。

通常我会用整整一小时来讲这个，这里只能非常简短地说。我所说的智能，是威廉·詹姆斯谈论的那种东西，一种与基质无关的、控制论式的定义，大致可以概括为「以不同的手段达到同一目标的能力」。也就是说，当情况发生变化时，在某个空间里导航以抵达目标的某种能力。我们追随了约二十五年的假说是：形态发生本质上是一种集体智能。我们所有人都是集体智能，都由一群又一群的子单元组成。而形态发生在解剖形态空间里，也就是在所有可能的解剖构型的空间里，施展它的行为胜任力。要检验这个假说，你就得逐一实验性地检验各种你预期认知存在物能够响应的方案：你得展示目标导向的活动，展示对情境的敏感性，展示穿越该空间的不同路径，展示可被黑入、可学习，等等。这就是我们一直在做的事：把行为科学的工具应用到生物基质上，弄清把遗传学映射到表现型的那个东西究竟有哪些胜任力。下面我给各位看几个例子。

再生实验：目标导向与向下因果

我们都知道调节性发育。胚胎非常可靠地变成它们该变成的样子，而正是这种可靠性掩盖了一个事实：它并不是一个死板的、硬接线的过程。至少在许多物种里，它非常擅长从不同的起始状态到达同一个解剖结构。把一个胚胎切成几块，你得到的不是半个身体，而是完全正常的同卵双胞胎和三胞胎。所以你可以把发育理解为再生：从一个细胞出发的再生。你从一个细胞恢复出整个身体，而这又只是稳态的一个实例，解剖学上的稳态。

最常用来说明这一点的例子是蝾螈。它有一条肢体，你可以沿着这条路径在任何位置截肢，接下来细胞会非常迅速地重建出一模一样的结构，然后停下来。再生最令人惊叹的地方就是它知道什么时候停。什么时候停？当它回到解剖空间中的正确位置时就停。它被偏离了，然后走一段回程，然后停下来。到这里为止，一切都还是解剖稳态：细胞协作，恢复解剖空间中的某个特定位置。

但这里还有更深一层的东西。这不只是关于损伤，而是关于整体秩序以一种向下因果（downward causation）的方式往下渗透。我举个例子。对这类生物你还可以做另一件事：取一条尾巴，把它移植到体侧中部。随着时间推移，这条尾巴会变成一条肢体。请注意尾巴尖端的那些细胞。它们没有受伤，没有损坏，局部没有任何不对劲。它们为什么要变成手指？如果你站在这些细胞的角度想，那就是：我为什么被变成了手指？一切本来都好好的，我们是尾巴尖上的细胞，安安稳稳待在尾巴末端。

这里发生的事情是，身体蓝图应该是什么样与它此刻是什么样之间存在一个全局的差值。没有任何一个细胞知道手指是什么，也不知道应该有几根手指，但集体绝对知道。当机体中部出现这么一个不合适的结构时，它会试图调节回一个更合适的身体蓝图，而这个过程涉及从身体蓝图与器官位置这个非常抽象的空间一路向下过滤，直到分子生物学层面，让这些末端结构经历一种变态，回到它们应该在的位置。

这种大尺度的抽象目标状态向下过滤、指挥化学过程的现象，我们以前见过，就在随意运动里。早上醒来的时候，你有一些非常抽象的目标，可能是社交目标、研究目标、财务目标，随便什么。为了让你起床、走路、执行这些目标，这些高度抽象的结构最终必须让离子穿过你肌肉细胞的膜。我们的身体里确实有这样一套神奇的转导机制，允许各种奇怪空间里的非常抽象的目标去改变化学过程的走向。这不是什么诡异的心身相互作用，也不是什么瑜伽修行，就是日常的随意运动。所以，无论是在随意运动的认知科学这个标准行为学场景里，还是在形态发生里，我们都有这样的例子：大尺度、高层级的目标状态向下传播，让化学过程做出它原本不会做的新事情。我认为这一点非常重要。

生物电提示词：造眼与双头涡虫

这样一个系统的另一个特点当然是，你可以在不同层级上与它沟通。你可以试着开关基因之类的，但你也可以与更高的层级沟通。就像我现在跟各位说话，我不需要操心突触蛋白会在你们大脑里的什么位置落脚，那些你们自己会处理。我只需要给出高层级的提示（prompt），如果我做得好，你们的大脑就会完成所有必要的化学过程，希望能确保你们记住这些内容。

这里有一个我们与这些高层级控制结构沟通的例子。这是一只蝌蚪的侧视图，这里是消化道，这是动物的右眼，脑在上面这里，嘴在这里，腹侧身体在下面。我们做的是注入一些离子通道，以提供一种特定的生物电信号。这又是一个我通常会讲好几个小时的话题：生物电作为认知的黏合剂。就像在我们的大脑里一样，你之所以知道你的神经元不知道、你任何一个神经元都不知道的事情，是因为电生理把它们绑定成了一个特定的网络。而这在身体的每一个部分都成立。所以我们利用了这个接口，通过各种离子通道操控技术、光遗传学之类的手段，发送对周围组织有意义的特定信号。

而我们能做的是谈论器官。不是单个基因的表达，不是干细胞生物学，而是可以说：「在这里造一只眼睛。」这是一个非常简单的高层级提示。当我们说「在这里造一只眼睛」时，细胞就照做了，它们造出一只眼睛。这只眼睛形状正确，组件正确，从切片上看，它有晶状体、视网膜、视神经，所有这些都有。我们完全不知道如何微观管理这件事，正如我不知道如何调整你们的突触蛋白来促进我们的对话。我们知道怎么发送提示，而这就够了，因为材料是有胜任力的。

事实上，如果我们只影响了这里的少数几个细胞，这是那个部位的一张横截面，蓝色的细胞是我们注入过的，那么只要我们的信息足够有说服力，这些细胞接下来就会指示它们所有的邻居一起参与眼睛的形成。至于信息什么时候有说服力、什么时候没有，那是另一个可以单独展开的话题。如果我们说服它们相信这里真的应该是一只眼睛，这并不容易，因为邻近的细胞其实在阻止它们这么做，这是一种癌症抑制机制，这里存在一场关于可能的未来的拔河。但如果我们有说服力，这些细胞就会指示邻居参与进来。这是二级指令。我们没有教它们这么做，它们本来就知道怎么做。

所以再说一遍，这就是你在其上进化的那种材料。这种材料是高度可重编程的。请看这些涡虫（planaria），它们是扁形动物，有头有尾。你可以把它们切成几段，稍后再详谈。每一段都确切地知道自己应该有几个头。你可能以为这是基因决定的，但事实证明，遗传学真正给你的是一个电路，这个电路在默认状态下呈现一种非常特定的模式，说的是「一个头，一条尾」。各位看到的这张图是用电压敏感染料拍的。一个头，一条尾。

我们能做的是拿这只动物来改写那个电信号，让两端都呈现出头的模式。请注意，这么做之后，分子生物学层面还没有任何改变，前端标志物依然只在头部，不在尾部；解剖结构也没有任何变化。所以这是一只完全正常的、解剖上正常的单头涡虫，分子生物学正常。不正常的是，它携带了一个模式记忆，记录着如果将来受伤它应该怎么做。这是一个反事实。这些非神经系统甚至能做简单的反事实推演。它是关于一只正确的涡虫应该长什么样的一个表征，而且它是潜伏的，是一段潜伏的记忆，直到你来把中段切下来，它才去查询这段记忆，造出双头的形态。

所以，一个身体，一个正常的涡虫身体，至少能存储两种不同的「一只虫应该长什么样」的表征之一。我称之为记忆，是因为如果你不断切割这些双头虫，它们会持续产生双头的动物。换句话说，一旦你改变了那个模式，它就保持不变，除非你去把它改回去，而这我们也能做到。

在我们谈遗传学和进化的时候，还有一点要记住：我们没有做任何遗传改变。基因组没有任何问题。事实上，不存在任何一种在遗传上不同于单头虫的涡虫品系。所以这是一种完全不同的做法。基因组完全正常，但幸运的是，基因组编码了一种可兴奋介质的电学组件，这种介质可以存储多种不同的模式。单头模式是默认值，但它是可重编程的。

植物系统也是可重编程的。它们同样容易用可靠性来蒙蔽我们。这是一颗橡子，每一年，在地球各处，它数以亿计次地造出一模一样的这种叶子。于是你会想：好吧，这就是橡树基因组会做的事，它知道怎么做出这种扁平的、绿色的、具有特定结构的东西。但基因组与表现型之间的那一层，同样具有各种有趣的性质，包括可重编程性和可被黑入性。于是来了这样一位生物工程师，一只小小的寄生虫，它造出了这种虫瘿（gall）。这些是在各种叶片上形成的令人难以置信的植物虫瘿。它并不是像造巢那样，像 3D 打印机一样一层层铺材料来造它。它实际上做的是留下一些提示，给植物细胞留下一些提示。正因为这种材料如此可重编程，如果不是有这个小东西，我们永远不会知道这些扁平的绿色细胞居然能造出这样一种不可思议的结构。

异位眼与巨型细胞：材料的创造力

这种可重编程性，这种类似软件的一面，有许多含义。其中一个含义是，当你对材料做出激进的改变时，它几乎总是会做出某种相当适应、相当融贯的东西。比如，我们造了这些蝌蚪，现在是俯视图。你会注意到原生的眼睛没有了，但我们在它尾巴上放了一只异位的眼睛。这么做之后，这只异位的眼睛会长出一根视神经。这根视神经不通往大脑，通常在脊髓上的某处终止，有时什么地方也不通。而这些动物能看见。我们知道它们能看见，因为我们造了一台自动化装置来训练和测试它们对视觉线索的反应。它们绝对能够利用自己唯一的一只眼睛，也就是尾巴上这只甚至不连接大脑的眼睛，运行有用的行为程序。

这就提出了一个有意思的问题：为什么不需要一轮又一轮的适应、选择、突变去重新调整动物的其余部分，这个全新的感觉运动架构就能运转？为什么它开箱即用？为什么不需要适应？在我提出一个关于这一切为什么行得通的想法之前，我再给各位看一样东西。这是我最喜欢的例子之一，我认为它展示了解剖空间里的创造性问题解决。

这是蝾螈肾小管的一个横截面。通常有八到十个细胞协作构建这样一个结构。你可以制造多倍体的蝾螈，它们有额外的遗传物质，细胞也更大，以容纳更大的细胞核。这么做之后，蝾螈的体型居然还是一样。这怎么可能？因为现在被调用来构建同一结构的细胞数量减少了。当你把细胞做得真正巨大，比如六倍体之类的蝾螈，一个细胞会自己绕着自己卷起来，在中间留出一个空腔，仍然给你同样的结构。

请注意这里发生了什么。有几件事同时在发生。首先，你看到的又是一种自上而下的因果：为了服务于一个大尺度的结构，不同的分子机制被调用了起来。这个例子里用的是细胞间通讯，那个例子里用的是细胞骨架的弯曲。这差不多就是每一份智商测验都在考的东西：给你一套标准工具，但给你一个与你熟悉的情况很不一样的问题，问你怎么用手头这些日常可用的手段去解决一个不同的问题。所以，我们可以找到不同的分子组件来解决这个问题。

但请从一个来到世上的生物的视角想想这意味着什么。我们已经知道，你不能真正指望你的环境，你不知道自我组装之后会发生什么。可你甚至不能指望你自己的零件。你不知道你会有几份基因组拷贝，不知道你的细胞会有多大。你唯一知道的、唯一能指望的，是变化。这就是变化的悖论：事情一定会变。你会被突变，你的零件会不一样，外部世界会不一样。我认为，进化过程实际做的，就是认定这一点。这是一种「初心」的概念：你真正在创造的是一个解决问题的主体，而不是针对特定问题的固定解法。这就是为什么虫瘿、蝌蚪屁股上的眼睛之类的东西真的能用：它们能用，是因为发育的每一个实例都是创造性的问题解决。它们从来没有真正执着于把眼睛放在正确的位置，它们每一次都得重新把事情弄妥。

记忆即重建：基因组需要被诠释

让我们退一步，看看这件事的认知版本。想想我们每个人在任何一个时刻的处境：你无法触及过去。你能触及的，是过去的你留在你大脑和身体里的记忆印迹（engram），它们是关于以前发生了什么的压缩表征。所以，从一个重要的意义上说，你的记忆是你过去的自己发来的信息。而你每时每刻都必须为自己主动建构一个故事：你是谁，你有哪些可能性，你接下来要做什么。这个故事必须现在建构。

想想这种领结架构。我们生活在领结的中心，也就是「此刻」。之前发生的一切可以是算法式的，因为我们可以扔掉不重要的细节，把具体的实例压缩成泛化的表征，作为过去的压缩印迹。那一部分可以是算法式的。但这一部分不能，因为你已经扔掉了许多相关性，扔掉了许多细节。这一部分必须是创造性的。你必须拿起那些印迹，把它们重新充气。这是一个诠释的过程。你不可能直接知道你的记忆意味着什么，你必须主动去诠释它们。这就是为什么神经科学家现在会告诉你，回忆其实是重建。不存在无损的读取。没有哪段记忆痕迹会自己说话，你必须主动诠释那段记忆意味着什么，而你的诠释未必与过去的你的诠释相同。

我认为生物学里发生的正是这样的事。这一切都在这篇论文里讨论过了，我们在里面谈的是同样的事情在进化尺度上发生。换句话说，当你是一个胚胎，或者任何一种形态发生系统时，你得到的是一些以 DNA 形式存在的印迹，但至少对大多数物种而言，我认为你并不只是照着它们说的做。你必须诠释它们。你可以把它们诠释成一棵橡树，也可以把它们诠释成一个虫瘿，还有一些我稍后会展示的更奇怪的东西。

所以，我认为发生的事情是这样的：生物学从根本上假定硬件是不可靠的。你知道它会突变，你永远不知道任何东西你到底有几份拷贝。硬件从根本上说是一种不可靠的计算。你自己的零件会变，这意味着在先验上过度训练是没有帮助的。你不是单纯去维持这些信息以前的含义，你必须即时地重新诠释。当下与未来才是全部。你必须擅长重新诠释。我认为这是一个特性，而不是一个缺陷。正是这一点驱动着进化的可塑性与问题解决能力。

毕加索蝌蚪与进化的正反馈棘轮

那么，在一种有能动性的材料上进化究竟是什么样子？实际会发生什么？让我举个例子。这是一只蝌蚪，两只眼睛、两个鼻孔、一张嘴。为了变成一只青蛙，这只蝌蚪必须重新排布它的颅面器官：嘴要往前移，眼睛要挪位置，一切都要移动。曾经有一种看法认为这就是一个硬接线的过程。毕竟每只蝌蚪长得都一样，每只青蛙长得也都一样，只要你把所有部件按正确方向移动正确的距离，你就会得到一只正常的青蛙。

于是我们决定检验这一点。正如我说的，我认为所有这些都必须经过实验检验。我们造出了所谓的「毕加索蝌蚪」：我们把一切都打乱了，眼睛放在后脑，嘴歪到一侧，全都乱了。我们发现，它们基本上都长成了看起来相当正常的青蛙，因为所有这些部件都会沿着新奇的路径移动，到达它们该去的地方，然后停下来。

想想这种有胜任力的材料意味着什么。当材料本身会自行重新调整，我已经展示了它从不同起始位置把事情弄妥的各种可塑性，这就意味着，当选择看到这只漂亮的青蛙时，它无从得知初始状态究竟是真的好，还是初始状态其实挺糟糕、只是修复过程和再生的可塑性把它收拾好了。选择变得难以看见基因组。它能做的，只是在最后挑出成功者。

我们做了大量的模拟，全都在这篇论文里。我们发现的基本上是一个这样运作的棘轮，一个正反馈环路。一旦这种现象出现，进化就开始把更多的时间花在微调可塑性上，把更少的时间花在完善初始状态、也就是结构性信息上。但你越是这么做，结构性信息就越难被看见，于是进化又把更多的时间花在加码可塑性上。这样一来，一切都变了：第一，整个过程变快了；第二，它最终把越来越多的力气用在产生那些真正擅长解决问题的形态发生算法上，那些能在一种根本无法被完善的不可靠材料上进行创造性问题解决的算法。

涡虫悖论：垃圾基因组的完美算法

对我来说，这方面最令人印象深刻的例子是涡虫。涡虫的特别之处在于，至少我们研究的这个物种是无性繁殖的：它们把自己撕成两半，然后再生。这意味着，在我们身上发生的那种基因组清理，也就是体细胞突变不会传给下一代这件事，在它们身上不会发生。任何没有杀死干细胞的突变，基本上都会随着它们的再生被扩散到下一代。所以它们积累了数量惊人的突变。它们是混倍体的，细胞携带的染色体数目各不相同，简直是一团乱麻。

然而，这些家伙抗癌。它们抗记忆丧失，因为连它们的尾巴都保留着它们学到的东西的记忆。它们抗分解，至今没有任何涡虫的细胞系。它们不死，不衰老，涡虫身上没有任何衰老的证据。它们抗突变，不存在涡虫的遗传品系，也不存在转基因的涡虫品系。我认为发生的事情基本上是这样的：由于它们的基质极度不可靠，不断地被突变，进化把全部力气都用在打磨一个惊人的算法上，这个算法无论底层硬件出了什么状况，都会努力造出一只完美的虫子。而真正有效地做出永久改变的唯一途径，是在更高的组织层级上，比如我们的双头虫，以及我们用生物电做的另外一些事。

我第一次把这些讲给学生听的时候，感觉有点惊世骇俗。当我告诉你有一种生物具有惊人的再生能力、不衰老、抗癌，你会以为它们拥有世界上最干净的基因组，对吧？我们受的教育都说基因组是所有这些事情的负责人。而事实恰恰相反。拥有最垃圾的基因组的那种动物，正是拥有所有这些能力的那一种。我认为原因就在于这个螺旋：不得不有创造性，不得不在结果层面、而不是在硬件本身上做各种纠错。

所以我认为这里发生的事情是，底层材料的胜任力真正地平滑了进化的景观。它给了这个过程耐心。举个例子，如果那只蝌蚪有一个突变把嘴移到了一侧，但同时在尾巴上做了一件真正有益的事，那么在一种不能自我修复的材料里，你永远看不到那件有益的事，因为那个生物会饿死，你永远看不到那个突变的好处。但在这种情况下，嘴会自己找路回到它该去的地方。于是，许多潜在有害的突变变成了中性突变，因为存在补偿它们的胜任力。这真正改变了进化过程能够施展的耐心的量，从而提高了可进化性。

而从根本上说，它创造出来的是解决问题的系统，因为每一个尺度上的每一个生物系统都必须辨认自己的边界，必须选择哪些输入是要紧的，必须对自己的环境做粗粒化处理。即便没有任何扰动，正常的发育已经是一个解决问题的过程。我认为，每一次都必须创造性地诠释信息，既包括环境信息，也包括你自己的遗传信息，这种必要性让进化快得多，也强大得多。因为从基因型到表现型的映射，不是一个直接的映射，甚至也不只是一个复杂的映射。它是一个解决问题的过程。

异种机器人与人类机器人

接下来还有两件事要讲。我们谈了自然进化出来的系统的属性。那么新型的存在物呢？它们的属性从何而来？我想给各位介绍两种这样的生物。

第一种我们称为异种机器人（xenobot）。我们做的是从蛙胚的动物极释放出一些上皮细胞，把它们放在一边。它们可以做很多事：可以死掉，可以彼此爬开，可以像细胞培养那样形成一层单层。但它们做的却是聚在一起。我给各位看一个例子。这里每一个东西都是单个细胞。我觉得很有趣的是，这一个看起来像一匹小马。它们并不都长这样，有很多不同的形状。但它们作为一个集体移动，基本上开始聚拢，各位在这里可以看到，它们相互作用时有小小的钙闪光。然后它们自组装成这个能运动的小构造体。它在这个迷宫里游动，转弯时不用撞到对面的墙。它有自发的行为变化，不知为什么，它会掉头回到来的地方。它们有许多有趣的行为，我没时间一一展示。

它们做的事情之一是运动学自复制（kinematic self-replication）。如果你给它们一堆松散的上皮细胞，它们会集体地和单个地跑来跑去，把这些细胞打磨成小球。而这本身就是一种有能动性的材料，猜猜会发生什么？这些小球成熟为下一代异种机器人，下一代再制造下一代，再制造下一代。这里没有强遗传，但有复制，有运动学自复制。而且我们不用教它们这么做。这是完全标准的蛙细胞，没有合成生物学回路，没有支架，没有奇怪的药物。这是材料的原生胜任力。

你可能会问，这些家伙表达了哪些正常蛙胚不表达的基因？它们有大约六百个差异表达基因。我只展示其中一个。有意思的会有很多，但我只举一个例子：有一簇基因与声音和机械刺激的感觉知觉有关。于是我们问自己，它们有没有可能听得见？结果发现，它们确实对声音有反应。这是它们拥有的一种新能力，正常的胚胎并不具备。

到这里，你可能在想，好吧，这是青蛙、是两栖动物的特殊之处。那我要问各位：如果我们把你们的细胞从你们身体的其余部分释放出来，它们会做什么？请允许我介绍人类机器人（anthrobot）。如果你给这个小生物测序，你会发现它拥有百分之百正常的智人基因组。我们取的是成年人的细胞，不是胚胎的，来自成年人气管上皮的捐献者。这些细胞自组装成这个能运动的小型原始生物体。它跑来跑去，可能是在试图收集这些细胞，就像异种机器人那样，我们不知道，它们在这方面不太擅长。但它们有许多其他有趣的能力。

比如，我们取一批人类神经元铺在培养板上，像这样划一道大口子。人类机器人在这里是绿色的，它们会过来，停在这一簇里，然后开始在缺口上编织，开始愈合。这里各位可以看到神经元，它们开始把神经元愈合起来。谁能想到，你们的气管上皮细胞，几十年来安安静静地待在你们的气道里，一旦我们把它们从你们身体里取出来，就会形成一个能游来游去的小生物，而且顺便一提，遇到神经元的伤口还会去愈合它们？

这些家伙有九千个差异表达基因，大约半个基因组的表达完全不同。再说一遍，我们没有碰过基因组。这里没有合成回路，没有什么奇怪的纳米之类的东西，什么都没有。只是不同的生活方式，不同的环境。九千个差异表达基因。它们有四种不同的行为，我们可以为它们做出带转移概率的行为谱。不是十二种，不是一种，而是四种。

追问：新生物的属性从哪来

于是你会问：这些特定的属性从何而来？特定的基因表达，特定类型的行为。更宽泛地说，我们知道蛙的基因组学会了做这个：它学会了造出特定的发育阶段，最终造出蝌蚪。但显然，它也能做这个。这是一个异种机器人，一个八十三天大的异种机器人。它正在变成某种东西，我完全不知道它在变成什么。

所以我们得问几个有意思的问题。从来没有过异种机器人，从来没有过人类机器人。从来没有过针对运动学复制的选择，据我们所知，没有任何其他生物做运动学复制。所有这些都从来没有被选择过。它们为什么知道怎么做？它们特定的转录组、生理状态、行为、形状，这些从何而来？尤其是，我们知道进化出所有这些东西的计算成本是在什么时候支付的：是在这个基因组与环境相互撞击的漫长选择岁月里。可我们是什么时候支付了获得这些东西的计算成本？

当我问别人时，他们常常说：「哦，那是涌现的。」我说，那是什么意思？他们说：「我想意思大概是，在选择让它成为青蛙的那段时间里，它也学会了成为异种机器人和人类机器人。」我当然觉得这非常令人不安，因为我认为标准的进化论期望一个生物的历史与它现在的属性之间存在某种程度的特定对应关系。这本该是整件事的要点：我们本应能够根据你经历过的环境和选择的历史，讲出你为什么是现在这个样子的故事。而这种「啊，那大概是涌现的，这些东西就是在那儿」的说法，我认为远远不够。

分子网络学习与因果涌现回路

接下来我要谈的，然后给出几点结论就结束，是几件有趣的事情，关于在差异化复制之前、在选择之前、在所有这些之前发生了什么。

首先我要介绍这样一个想法：即便是分子通路，可以用常微分方程描述的非常小的分子通路网络，事实证明它们也能学习。你不需要神经元，甚至不需要细胞。只要有相互开关的耦合系统，这与理查德早先谈的东西非常相似，仅凭这一点，你就可以得到六种不同类型的学习：习惯化、敏化、联想条件反射，等等。全都已经在这种分子基质里了，已经内嵌在这些网络的性质之中。我们正把它用于生物医学目的，比如药物条件化，我们可以训练分子网络对特定刺激做出反应，等等。

但我想请各位注意下面这件有趣的事。假设你有一只大鼠，你训练它按压杠杆以获得奖励。没有任何一个细胞同时拥有这两种经验：脚底的细胞按压杠杆，肠道里的细胞得到美味的糖。这段联想记忆归谁所有？归大鼠所有，对吧？所以这又是一个集体智能，由一些各自都不知道全部信息的组件构成，但作为集体的大鼠知道。我们知道的是，这类学习需要某种程度的整合，而量化整合的一种方式，是借助信息论在因果涌现（causal emergence）等方面的进展。

于是我们问：反过来是否也成立？我们知道你必须是一个整合的主体才能学习，但学习的过程会对你作为整合主体的地位做什么？结果我们发现了一件惊人的事，很快会有几篇论文发表：当你训练分子网络时，它们的因果涌现上升了。不是全部，但是相当大的一部分，尤其包括一些随机网络。换句话说，这不是大海捞针的过程，而是即便随机网络也相当普遍地具有的一种性质。是的，进化绝对会把它优化到极致，但即便随机网络也能做到。

所以我们有三个组成部分。更高的因果涌现带来更好的学习。反过来，学习提高因果涌现。而最惊人的是遗忘：当你强迫这些网络遗忘时，它们并不会失去从学习中获得的因果涌现增益。这是一个惊人的正反馈环路，其中带有一种根本的不对称性：它指向上方。换句话说，学习与因果涌现之间、智能与「大于部分之和」的地位之间，存在一个正反馈环路。这是很早就发生的事情。它不需要生物学，不需要任何特殊的物理性质。它从哪里来？它是数学送来的一份免费礼物。它是相互开关的网络的性质，是因果涌现的性质，是调控这一切的数学。这就是它的来源，而且它内嵌在最底层。

我们下一篇论文考察的是地球上现实的、或者至少是合理可信的前生物化学体系，以展示学习与因果涌现之间的这种正反馈环路。在这个东西启动之后，你才能得到复制子，然后差异化复制以及所有那些东西才能开始运作。但仅凭随机网络的性质，这个正反馈环路就已经启动了。

再非常简短地提一件事。如果你对囚徒困境建模，让子单元除了合作与背叛之外还能合并与分裂，你实际发现的是一种偏向：偏向合并成越来越大的主体，而它们的因果涌现同样上升。这又只是数学本身的性质。它不依赖于生物学、物理学或选择的任何具体事实。这一切都远远早于任何复制子和选择的登场。我认为，这正是驱动我们在进化中所见的许多现象的东西。

结论：认知比生命更广

我再说几句就结束。我不会把这整面文字墙念一遍，如果有人感兴趣，我会分发幻灯片。我认为我们在这里得到的是这样一个观念：无论在哪个尺度上，从分子组件到整个进化过程本身，智能都不必是魔法，不必是神秘的。我们现在有工具来研究这类事物的动力学。在一种能动性一直贯穿到底的多尺度材料上进化，打破了许多关于进化能做什么、不能做什么的假定。我认为这极其强大。而且，通过这些生物机器人、嵌合体，这些以前从未存在过的东西，我们现在有能力去追问一些深刻的问题：对于生命与认知来说，无论在什么基质上，什么是本质性的，而哪些又是地球上特有的具体特征。

所以我想提出以下看法。传统的观点是这样的：你有大量的死物质，其中某个区域我们称之为生命。其中大部分算不上有智能，但有少数几种有脑子的生命形式，心智就在那里。我认为这是一种非常流行的传统观点。而我认为我们现在看到的，尤其是我最后展示的那些东西，暗示了某种相当不同的图景。这是我目前的信念，我知道它显然有争议。我认为认知系统的集合不仅比生命系统的集合更宽，实际上比所有物理具身系统的集合都更宽。我认为在这张图里，认知是最大的那个集合。在它之内，有一些无脑的智能，也有一些非常有脑子的智能。特别是，一旦你有了一个需要照料的、会复制的身体，我们才注意到它，并称之为生命，但事情其实比这深得多。我认为对于认知与进化而言，有趣的事情早在你得到细胞、通路、复制子之前就已经发生了。

我基本上就讲到这里，只再预告一下。如果有人对「这些模式从何而来」这个想法感兴趣，可以去看我们的研讨会，我们在这个平台上有一个关于柏拉图空间的研讨会。那里有各种各样的人的演讲，有我的，也有许多非常优秀的同行的，他们谈的都是那些既不来自生物学历史、也不来自物理学历史的信息从何而来。这非常有意思，它指出了一些非常有趣的知识缺口。

论文很多，如果有人对这些东西感兴趣，我可以寄送抽印本。最重要的是，我要感谢完成了所有这些工作的学生和博士后，还有与我们合作这些课题的出色合作者。我必须做利益披露：有三家公司获得了我今天展示的部分成果的许可，这是我的商业利益所在。最后，也是最重要的，是所有这些生物系统，是它们完成了这项工作中全部的重活。谢谢大家，我来回答问题。