<aside> <img src="/icons/apple_red.svg" alt="/icons/apple_red.svg" width="40px" /> 生命复杂性 | 集智斑图 (swarma.org)
复杂性：网络化 + 随机性 + 涌现性[非加和，非还原，层次性]
生命区别于非生命：携带信息，利用信息
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任何一个在化学层面上整合如下三个过程的化学系统都可被视为一个人工细胞 。首先是组装某种容器（如脂质囊泡）并在其中生存的过程。其次是修复和再生容器及其内部包含物，使整个系统得以维持的新陈代谢过程。这些化学过程由第三个化学过程形成和引导，该过程涉及对该系统的信息（“基因”）编码并在系统内部加以存储；当这些信息被复制时可能会发生错误（“突变”），因此系统可以通过自然选择进化。这种三位一体的生命视角需要容纳、新陈代谢及进化这三种化学过程相互支持、相互促进，从而形成三者之间功能上的反馈。这种将原细胞生命视为一个完整的功能三元组的观点将任何一个完整包含这三种过程的生化实现都视作真正的生命。[**生命是什么？]**
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🍐 **人工生命（Artificial Life, Alife）：试图模拟和复制地球上已知的生命形式，尝试创造全新的、可能存在的生命形式 → 扩展我们对“生命”这一概念的理解**
▷Alife研究方法：抽象模型、模拟仿真、数字进化、生化实验、实地研究，体现了从抽象模型到现实嵌入、以及软、硬、湿、混合范式的发展历程
▷Alife研究方法：抽象模型、模拟仿真、数字进化、生化实验、实地研究，体现了从抽象模型到现实嵌入、以及软、硬、湿、混合范式的发展历程
总得来看，我们可以把Alife发展分为两个轴，横轴是技术实现的方式，从软件计算模拟（软）→物理硬件实现（硬）→生物化学实验（湿）→仿生混合系统（混合），纵轴是研究焦点，从人工生物体 → 人工生态 → 开放式演化 → 共生。
三次浪潮：
第一次（20世纪50-60年代）：自复制探索期
主要关注自复制、自组织和进化等生命维持和产生结构的基本原理。涉及的领域包括控制论、图灵机、形态发生学、神经网络模型和遗传算法 —— 将生命视为一种逻辑形式，主要强调信息处理的抽象模型
第二波（20世纪70-90年代）：计算模拟期
大量利用计算模拟技术，包括元胞自动机、神经网络、数字进化系统等，来研究适应性、涌现等生命系统特性
第三波（20世纪90年代后期至今）：嵌入式演化期
更加关注人工生命与现实环境的关系，强调生命在真实世界的嵌入性、具身性、交互性和涌现性 —— 研究范围从人工生命物发展到人工生态系统和社会，重点放在数字具身形式和数字生态上
如达尔文言，“无尽之形最美”，开放式演化（Open-Ended Evolution, OEE）[24]，是ALife的一个重要研究领域。它不仅捕捉了现有生命系统各种属性、包括与环境作用关系的根本特征，同时提供了一个框架来探索和模拟潜在生命形式的可能性空间。在研究过程中，这有助于启发各种优化、学习和进化等算法。因此，实现开放式演化也可以说是人工生命的终极目标。
生命从起源起就是一种共生现象，并且横跨了不同种类的复制子。从基因到文化（模因），到以技术作为扩展表型（技因），未来，生物与数字的融合可能进入一个人机共生的新时代
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