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      物理學再也無法忽視的真相

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      ? Anna Ruch

      利維坦按:

      當我們說,“原子有內在體驗嗎”,相信很多人會說:當然沒有。那么,如此眾多的、沒有體驗的原子組成了我們的大腦,為什么就具備了意識的主觀體驗了呢?

      盡管我們不甚了解意識和復雜人類經驗如何從物質大腦中產生的,但我們已知的許多現象,在其中,復雜系統的行為通常在系統的個體物質層面并不顯著,且無法被理解。這種行為被稱為“涌現現象”(emergent phenomena),比如天空中椋鳥群的飛行模式:


      ? Pinterest

      我們可以將我們的大腦想象成是擁有1000億只椋鳥般的神經元集群。我們可以完全了解單個神經元的工作原理,例如電離子如何通過神經元細胞膜進行交換的,電流又是如何通過神經元傳輸的,以及兩個神經元之間如何通過化學方式連接的,但我們仍然無法填補所有關于神經元集合如何產生我們稱之為“意識”這個感覺的空白。

      不過,神經科學向我們表明,意識在人類大腦這樣高級大腦中的涌現,雖然遠比椋鳥群復雜,但它們卻沒有實質區別。尤其是:意識是從數以億計的神經元的集體交互中涌現的,而非受到了任何“特異”功能或是超自然力量的加持。


      2024年10月8日,物理學界陷入了一場爭議。當天,諾貝爾物理學獎頒給了與黑洞、宇宙學或奇異的新亞原子粒子無關的發現,而是關于人工智能的研究。這個學科的最高獎項怎么能頒給旨在模仿人腦的機器研究呢?這其中又有什么物理學可言呢?

      在20世紀的大部分時間里,物理學家們基本上忽略了生命系統。他們將生物體理解為機器,盡管這些機器是由黏糊糊的分子部件構成的。一個名為生物物理學(Biophysics)的分支領域揭示了這些分子機器背后的具體物理機制。然而,生物體作為一個整體,卻并非他們關注的重點。


      1933年中國醫學海報中,將人體比作機械般的工廠。? flickr

      但如今,我的許多物理學同行已經不再認同這種輕率的否定。相反,我們逐漸相信,在每一種微生物、動物和人類身上,都蘊藏著一個謎團——它挑戰著物理學家幾個世紀以來秉持的基本假設,并可能解答關于人工智能的關鍵問題。它甚至可能有助于為下一代重新定義這個領域。

      長期以來,物理學的核心傲慢在于這樣一種觀念:它是所有科學中最“基礎”的那一門。物理專業的學生學習關于現實最基本的內容——空間與時間、能量與物質——并被告知,所有其他科學學科最終都必須被還原為物理學所提出的基本粒子和定律。這種哲學被稱為“還原論”(Reductionism)。從牛頓定律開始,到20世紀的大部分時間里,隨著電子、夸克、相對論等發現的出現,還原論運作得相當成功。但在過去幾十年中,物理學中最具還原主義色彩的分支,其進展已經放緩。例如,長期被寄予厚望的“萬有理論”,如弦理論,并未結出實質性的成果[1]。

      然而,在宇宙中思考“什么是基礎的”,并非只有還原論這一條路徑。從20世紀80年代開始,物理學家(以及其他領域的研究者)開始發展新的數學工具,用來研究所謂的“復雜性”(Complexity)——整體遠遠大于其各部分之和的系統。還原論的最終目標,是將宇宙中的一切解釋為粒子及其相互作用的結果;而復雜性則承認,當大量粒子聚集在一起,形成諸如生物體這樣的宏觀事物時,僅僅了解粒子本身,并不足以理解現實。


      物理學家菲利普·W·安德森(1923-2020)。? Santa Fe Institute

      這一方法的早期先驅之一是物理學家菲利普·W·安德森(Philip W. Anderson),他用一句簡潔的話概括了這種新興的反還原主義視角:“多即不同”(More is different)。復雜系統科學在21世紀迅速發展,該領域的研究者也于2021年獲得了諾貝爾物理學獎。

      從物理學家的角度來看,沒有任何復雜系統比生命更古怪、也更具挑戰性。首先,生命物質的組織方式違背了物理學家對宇宙的通常預期。你的身體由物質構成,和宇宙中的一切其他事物并無不同;但你今天所由之構成的原子,一年后將不再是同一批原子。這意味著,你和所有其他生命體都不是像巖石那樣的惰性物體,而是一種在時間中展開的動態模式。


      ? Imgur

      然而,對物理學而言,真正的挑戰在于:構成生命的這些模式是自組織的。生命系統以一種奇異的循環方式同時創造并維持自身,這是任何現有機器都無法復制的。以細胞膜為例,它通過允許某些化學物質進入、阻止另一些進入,使細胞得以存活。細胞創造并持續維持著細胞膜,但細胞膜本身又是一種“過程”,正是這一過程構成了細胞本身。

      這種“先有雞還是先有蛋”的問題,挑戰了舊物理學的夢想:一旦宇宙中的基本粒子被全部編目,其他一切就都可以被明確描述并加以預測。給我一顆年輕的恒星,我就可以運用還原論的物理定律來預測它的未來:它將存活100萬年而不是10億年;它會以黑洞的形式終結,而不是成為一顆白矮星。

      但生命體的組成部分卻會產生全新的、出乎意料的東西,這種現象被稱為“涌現”(emergence)。給我一顆來自地球早期歷史的簡單細胞,我永遠無法預測,在大約40億年之后,它會進化成一只能夠朝你臉上揮拳的巨型兔子。袋鼠——和人類一樣——是生命演化中不可預測的、涌現性的結果。

      支配物質和能量的基本定律,無法預測生命的另一項基本屬性:生命是宇宙中唯一一個會為了自身目的而使用信息的系統。植物向著光生長,微生物朝著富含養分的食物源游動,動物躲避捕食者,人類把巨大的金屬裝置送入外太空。當然,人們可以編程讓一個機器人在電量不足時去尋找墻上的插座,但必須由某個生命體(例如一名人類程序員)將這種需求硬編碼進機器中。相比之下,生命本身既具有行動主體性,又是自主的。從微生物到螃蟹再到人類,所有生命體都有各自想要滿足的需求。

      要真正理解生命系統作為自組織、自主主體的本質,物理學家需要摒棄“只關注粒子”的思維模式。物理學家的一項偉大才能——從簡單組成部分(如原子)的定律出發,一路推演到復雜整體——無法完全解釋細胞、動物或人類。幸運的是,這一領域還有另一項基本技能可以提供幫助:一種提出問題并構建模型以作出預測的獨特方式。物理學家一向擅長抓住系統的本質特征,并將這些本質用數學語言表達出來。通過細胞膜流動的有用能量有多少?哪種神經元排列方式,能夠最大化扁形蟲神經系統中的信息量?如今,這些技能必須被用于一個古老的問題——一個直到現在才真正獲得應有重視的問題:什么是生命?


      ? GIPHY

      運用這些技能,物理學家——與構成復雜性科學的所有其他學科的研究者共同合作——或許能夠揭開這樣的問題:生命在數十億年前是如何在地球上形成的,以及生命如何在如今我們能夠借助尖端望遠鏡探索的遙遠外星世界中形成。同樣重要的是,理解生命作為一種有組織的系統,為何在根本層面上不同于宇宙中的其他一切,可能會幫助天文學家設計出新的策略,在那些與地球幾乎毫不相似的地方尋找生命。將生命——無論多么陌生——分析為一種自組織、由信息驅動的系統,或許將成為在數百光年之外的行星上探測生命跡象的關鍵。

      在更貼近我們自身的層面上,研究生命的本質,很可能也是充分理解智能——并構建人工版本的智能——所必不可少的。在當前這場人工智能熱潮中,研究者和哲學家一直在爭論:大型語言模型是否、以及何時,能夠實現通用智能[2],甚至獲得意識[3]——或者事實上,它們是否已經達到了這一點。要恰當地評估這些主張,唯一的辦法是以一切可能的方式研究那個唯一被普遍認可的通用智能來源:生命。將關于生命的新物理學引入人工智能問題,不僅可能幫助研究者預測軟件工程師能夠構建什么;它還可能揭示,試圖在硅中捕捉生命本質特征的努力,其極限究竟在哪里。

      隨著21世紀的繼續展開,我的物理學同行無疑將繼續推進對黑洞、量子力學以及其他傳統領域的研究。然而,對生命的研究將把我們帶到前所未想之地,為這一學科的未來開辟一條新道路——而這一次,它將與生物學家、生態學家、神經科學家和社會學家站在真正平等的起跑線上。在最佳情況下,對生命本質這一根本問題的追求,可能不僅會引領物理學家發現新的科學奇觀,還可能帶來一種全新的科學實踐方式。

      參考文獻:

      [1]www.math.columbia.edu/~woit/wordpress/?p=14200

      [2]www.theatlantic.com/technology/2025/12/neurips-ai-bubble-agi/685250/

      [3]www.theatlantic.com/technology/2025/10/ai-consciousness/683983/

      文/Adam Frank

      譯/天婦羅

      校對/兔子的凌波微步

      原文/www.theatlantic.com/science/2025/12/physics-life-reductionism-complexity/685257/

      本文基于創作共享協議(BY-NC),由天婦羅在利維坦發布

      文章僅為作者觀點,未必代表利維坦立場





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