地球上生命出现之前是否存在集体智能？

### 地球上生命出现之前是否存在集体智能？ #### 1. 引言 我们常常会思考：“生命与智能之间究竟存在着怎样的关系？”如今，我们能够制造出在国际象棋比赛中击败顶级大师的计算机，它们也能模拟动物或人类解决问题的智能行为，但我们并不会认为这样的人工智能计算机具有生命。尽管有诸多研究致力于解决这一问题，例如通过分析生命的复杂性来研究生命，或是尝试定义和模拟人造生命，但“生命与智能究竟是如何关联的”这一问题仍然悬而未决。 集体智能的形式化定义为解决这一问题带来了新的曙光。集体智能的正式定义仅需满足三个要求：首先，信息分子必须在特定的计算空间（CS）中出现，这个计算空间可以是化学分子、软件代理、蚂蚁、人类，甚至是像合作村庄这样的社会结构；其次，计算空间之间需要产生相互作用，这种相互作用能使它们在特定环境中解决特定问题；最后，集体智能的出现可从特定推理结果的概率角度来考量。基于这些有限的要求，我们不仅可以分析人类社会结构中的集体智能问题，还能将研究范围拓展到生命的边缘，比如细菌菌落中相互作用的生物膜，它们也被认为具有集体智能。 虽然目前我们无法直接证明病毒或朊病毒能够合作并形成集体智能，但通过参考 DNA 计算机，我们可以间接得出这一结论。在 DNA 计算机系统中，分子能够像数字计算机运行专家系统一样进行推理（计算），然而这些分子本身并没有生命。而且，DNA 计算机中的“结论”是活跃的化学分子，能够输出并实现对问题的解决方案。从我们目前对生命和智能的认知来看，生命和智能是一个动态交织的系统，问题在于它们是如何交织在一起的。为此，我们提出以下假设以供进一步探讨： - **优先假设**：集体智能最初可能是地球上化学分子相互作用的偶然结果。 - **起源假设**：生命可能是在集体智能活动寻求稳定、发展和传播自身的过程中逐渐出现的。 - **循环假设**：生命（不同复杂程度）与智能（个体和集体）之间的依赖关系是当时启动并至今仍在发挥作用的进化螺旋（发展周期）的连续结果。 接下来，我们将简要介绍集体智能的计算模型，并给出生命的定义。在此基础上，我们将尝试证明集体智能相对简单，因此更有可能在原始地球上率先出现，同时也会给出优先假设的初步证明。 #### 2. 计算集体智能 相较于单个个体的智能，集体智能更容易进行形式化定义和测量。个体智能通常只能通过现实生活中的行为外部结果或智商测试来评估，这就需要基于神经心理学假设创建抽象模型活动，或者使用人工智能等模型。而集体智能活动的更多元素可以被观察、测量和评估，例如我们可以观察生物的位移、行动以及它们之间的信息交换（如语言、蚂蚁的信息素通信系统、蜜蜂的舞蹈语言、细菌之间的基因交换导致对抗生素的特定抗性传播等）。此外，个体智能和行为在集体智能中所占的比重相对较小。 在集体智能的形式化定义和建模过程中，有以下基本观察结果： - 在社会合作结构中，很难区分会思考和不会思考的生物，因此需要引入抽象逻辑实体，如消息。 - 观察社会结构中的生物时，我们可以提取、标记并定义社会行为规则，例如信息素的使用。但在进行详细研究之前，生物的真实目标、方法和解释大多是隐藏的。因此，建议使用数学逻辑来描述和模拟集体智能，暂时搁置对标记社会行为元素的条款的解释。 - 社会结构中的个体通常以混乱但不连续的方式进行合作。即使某些生物之间存在敌对行为，在一定程度上也可能会提高它们所属社会结构的整体集体智能。在社会结构中，生物会因现实生活的需求和机会而随机移动，推理过程也是随机进行的，大多数推理过程甚至无法完成。这表明可以使用准布朗运动来模拟社会结构的行为，因此解决特定问题域中问题的概率可作为衡量社会结构集体智能的指标。 - 推理所需的资源在空间、时间和生物之间分布。事实、规则和目标可能会形成不一致的交错系统，并且允许存在多个副本。 - 大多数人类智商测试的概念与文化、认知、沟通、解决问题的技巧和合成答案的方法相关。因此，有必要提出一种全新的、与观点无关的集体智能测试概念。 - 上述条件可以通过 N 元素推理的效率来满足，同时需要为测试的所有形式元素分别给出实际推理或生产过程的解释。借助这一概念，我们可以以统一的方式模拟社会结构中的推理过程和生产过程。这一点非常重要，因为某些推理过程只能通过最终的生产过程来观察，例如蚂蚁聚集起来搬运重物。将 N 元素推理与解释分离，使我们能够通过为生物构建测试环境来测试它们的智能，在这个环境中，我们已知唯一的解决方案是给定的 N 元素推理。 - 人类的推理方式多种多样，包括正向推理、反向推理和归纳推理。本模型中模拟的 N 元素推理能够清晰地反映这些情况。 ##### 2.1 集体智能的计算模型 第一级计算空间 CS 包含准随机移动的事实、规则和目标 $c_i$，用多重集 $CS_1 = \{ c_1, \cdots, c_n \}$ 表示。事实、规则和目标的子句本身属于 0 级计算空间。对于给定的计算空间 CS，我们定义一个类似于膜的结构 $| \cdot |$ 来包含其内部子句，显然 $CS_1 = \{ c_1, \cdots, c_n \} = \{ | c_1, \cdots, c_n | \}$。对于特定类型的膜 $| \cdot |$，我们用 $| \cdot |_{p_i}$ 表示其类型，以定义哪些信息分子可以通过它，这种行为被视为给定计算空间 CS 的输入/输出操作。此外，我们还允许定义退化膜，标记为 $\cdot |$ 或 $| \cdot$，这意味着对于所有类型的信息分子，都能找到一条从膜外部到内部的无碰撞路径。退化膜最简单的应用是用于划分街道或其他边界。 如果计算空间 CS 包含其他计算空间，则根据内部计算空间的级别，它被视为更高级别的计算空间。内部计算空间会用 $v_j$ 进行标记，例如： $CS' = \{ \cdots CS_j' \cdots c_n | \cdots CS_k' = \{ | b_1, \cdots, b_m | \}$，其中 $b_i$（$i = 1 \cdots m$）和 $c_j$（$j = 1 \cdots n$）是子句。 每个 $c_i$ 都可以用 $v_i$ 标记，以表示其个体准随机位移的特征。通常，较高级别的计算空间会占据固定位置，形成结构，而较低级别的计算空间则会进行位移。对于给定的计算空间 CS，存在一个定义好的位置函数 $pos$： $pos: O_i \to$（位置描述）$\cup$ 未定义，其中 $O_i \in CS$。 如果给定计算空间 CS 中有两个内部计算空间对象 $O_i$ 和 $O_j$，则存在一个定义好的距离函数 $D(pos(O_i), pos(O_j)) \to \mathbb{R}$ 和一个会合距离 $d$。当且仅当 $D(pos(O_i), pos(O_j)) \leq d$ 时，我们称在计算过程中的任何时间 $t$ 或时间段 $\Delta t$ 内，两个对象 $O_i$ 和 $O_j$ 会合，会合行为用会合关系 $\otimes$ 表示，例如 $O_i \otimes O_j$，该关系具有自反性和对称性，但不具有传递性。 计算空间 CS 的计算过程被定义为一系列由 $t$ 或 $\Delta t$ 标记的帧 $F$，这些帧被解释为具有明确开始和结束的时间（以标准时间单位或模拟周期表示），例如 $F_{t_1}, \cdots, F_{t_n}$。