Scale-Free Cognition

The Computational Boundary of a “Self”: Developmental Bioelectricity Drives Multicellularity and Scale-Free Cognition

Michael Levin

目录：

1 abs

2 简介

3 what is a self? defining “individuals”

4 body patterning and cognition: a common origin

5 defining individuation from a cognitive perspective

6 the agent’s evolutionary backstory: scaling of information by bioelectricity

7 无标度认知的主要观点总结：12点

8 未来研究方向：12点

根据文中内容推理出一个已知的结论：人类个体之间的高效语言信息交流而超越其他物种。

团队间高效沟通的公司胜出。

全文约11000字，已经粗体了部分重点内容，略去了论文中部分案例细节。

1 abs:

所有的认知主体在物理上由一些部分组成,这些部分必须以某种方式构成一个完整的认知自我。生物个体由亚单位(器官、细胞和分子网络)组成,这些亚单位在它们自己的自然环境中是复杂和有能力的。

连贯的生物个体是如何从更小的子智能体的活动中产生的?为了理解后生动物的身体和思想的进化和功能,有必要从概念上探索多细胞的起源以及将单个细胞的基本认知扩展为一个连贯的更大的有机体。

在这篇文章中,我综合了认知科学、进化生物学和发育生理学的观点,提出了一个关于个体起源的假设 :“无尺度认知”。我提出了一个基于在适当的规模和组织水平上追求目标的能力的个体的基本定义,并提出了一种定义和比较不同类型的主体的认知能力高度的形式主义。

任何自我都是由一个计算表面界定的——它可以测量、建模并试图影响的事件的时空边界。这个表面设置了一个功能边界——一个认知的“光锥”,它定义了认知的范围和界限。我假设,更高层次的目标导向的活动和代理,导致更大的认知边界,从生物的原始稳态驱动进化而来,以减少压力——当前条件和生活最佳条件之间的差异。

发育生物电的机制——所有细胞形成处理信息的电网络的能力——提出了一套合理的渐进进化步骤,通过扩大信息趋向性的基本驱动力,从单细胞的生理稳态自然导向记忆、预测和最终复杂的认知代理。

关于前神经生物电的分子机制的最新数据表明了一个模型,即日益复杂的认知功能是如何从用于指导胚胎发生和再生的细胞间通信中顺利出现的。这组假设为许多现象提供了一个新的视角,如癌症,并为跨学科研究做出了几个独特的,可测试的预测,这些预测不仅对进化发育生物学有影响, 而且对生物医学,也许还有人工智能和外层生物学有影响。

2 简介:有着基本共同点的深层问题

为什么一些有能力的单细胞生物体结合在一起形成复合体,它们在高度健壮的胚胎发生和解剖结构再生过程中如何合作?

为什么这个过程会在致癌物质脱离人体计划时中断?我们如何才能最好地理解和控制由许多嵌套层次的组织组成的生物系统,如细菌和生物膜,它们可以在功能上与宿主的细胞、组织和器官相互作用?

在调节发展和适应新的应激源的过程中,低水平(分子和细胞)活动是如何被用于适应系统水平的结果的?

细胞实现不变的器官水平形态发生目标状态的能力和大脑有目的的活动之间有什么关系?

是什么动力使得认知能力从细菌中发现的简单记忆功能扩展到复杂思维的能力?

所有这些基本的生物学问题都有一个共同点:需要理解和形式化什么是一致的个体或主体,以一种与思想和身体的逐渐共同进化相兼容的方式(Tarnita et al.,2013).

虽然大量工作从进化角度解决了这一问题,但我建议采用一种不同的补充观点,称为无标度认知,综合计算和控制理论的观点,以识别发生在组织多个层面的常见信息处理事件。

我提出了一个基于系统测量并试图控制的事件的时空边界的半定量度量,它可以用来定义和比较高度多样化类型的代理(可能是生物的、外星生物的或人工智能的)的认知边界。

来自原始认知、发展生物物理学和信息论领域的观点为理解各种生命系统的进化、发展、生理和行为提供了一个新的视角。

对信息处理和决策的关注使生物系统中目标导向的统一概念成为可能,它通过进化上古老的细胞间通讯的生理机制,自然地从简单的体内平衡途径扩展到复杂的认知。

在这里,我从发展生物电的角度阐述了这些假设,进化有力地利用了生物电来衡量认知;然而,同样的一般方案适用于任何类似的机制,无论是化学、物理或其他。

这里从以下三个核心假设的角度来探讨这些想法。

首先是对进化的承诺:每种能力都有一个自然历史,都是从更简单的变体中产生的。与之密切相关的是,认知,就像“有机体状态”(Child, 1915 ; Queller and Strassmann,2009),并不是只存在于高等生物中的二元能力(Figure 1).因此,从根本上来说,看待诸如记忆、预测、目标导向等功能能力是不正确的。作为全新的功能, 只适用于高级生命形式,或查看认知的描述原始生物或非整倍体生物的能力作为类别错误 (Baluška and Levin, 2016).事实上,在一个本可以改善预测和控制的 系 统 中 , 未 能 理 解 认 知 过 程 是 一 种 “ 消 极 拟 人 谬误”——这是一种与挥霍的拟人推理一样不利于实证研究的第一类错误。这是一种“有意的姿态”(Dennett, 1987) 的方法,广义的超越大脑和行为。因此,这里假设不存在人类领域的神奇“真实认知”这种东西,没有更简单形式的前驱能力的平稳历史,可以追溯到生命之树的基础(Dennett,2017;Ginsburg et al., 2019).

第二,假设所有的隐喻都是由它们在推动科学进步中的效用来判断的, 并且不存在科学图片的二元分类,这种分类应该是字面上的还是非字面上的,可以先验地决定。因此,对一个系统的思考方式是正确的还是仅仅是转喻,将取决于特定的隐喻是否会产生新的、强大的研究项目——这是一个需要及时回答的经验性问题,其基础是与其他现有的隐喻相比, 某个特定的隐喻是否会改善对新案件的预测和控制。

第三,大部分讨论围绕着“目标”,与目的论有关,这是一个激 烈辩 论的 话题 (Nagel,1979; Ruse, 1989 ;Teufel, 2011;McShea, 2012,2013,2016; Kolchinsky and Wolpert, 2018):在这里,目标导向是在反馈系统的非魔法、控制论、工程和控制理论意义上采取的,该反馈系统操作以最大化某些特定的事件状态(其可以被建模为在其状态空间中具有吸引子的动态系统)。最后, 除了最后的一些简短的评论,没有关于意识的主张(第一人称经验或作为感受性的自我意识):所有的例子都涉及功能,第三人称,客观能力,计算和行为。

3 WHAT IS A SELF? DEFINING “INDIVIDUALS”

认识论需要一个主体(不管是谁,知道还是不知道某事),这不仅对人类哲学家,而且对许多动物都是至关重要的。生存依赖于进化中的微调机构探测器

这允许他们将他们的世界解析成追求可识别目标的代理, 并且可以以不同于他们的部分(Mar et al., 2007).

除了进化的/自然的智能体,人工智能领域已经(或很快将)产生许多可以代表各种自我的结构。因此,我们的目标不是试图画一条清晰的线,而是理解在给定的背景下,以经验有用的方式划分个体的因素。

就对特定主体在各种情况下的起源和行为进行预测和优化控制策略而言,对于什么构成认知主体,可能有不止一个有用的定义。正如下面将要看到的,以信息为中心的自我定义在处理生物圈中观察到的嵌套(多尺度)结构和理解自我与环境之间的移动(不固定)边界方面具有特殊的优势,这种边界可以在单个个体的时间线内改变(不仅仅是在进化的时间尺度上)。

4 BODY PATTERNING AND COGNITION: A COMMON ORIGIN

生物圈是一套嵌套的玩偶(Smythies, 2015).

生态系统由生物组成的群体组成,而生物又由组织组成的器官组成,组织由生化网络组成的细胞组成。

值得注意的是,灵活和适应性的行为在每一个层次上都可以找到,这为从最广泛的意义上思考个体的尺度不变的基本特征提供了重要的背景。整合的自我是否只存在于“有机体”(身体)的层次上,或者它们能否在组织的多个层次上产生和共存,并在新的环境和实现中被认识?在准备将自我定义为目标导向的计算代理而不考虑实现时, 从考虑通常与大脑相关的能力的新体现开始是有帮助的

被称为“基础认知”的新兴领域追踪学习和决策过程的进化史,从细胞和亚细胞形式的动态问题解决能力开始(Lyon, 2006,2015;Ginsburget al., 2019).从酵母和细菌到植物和体细胞,生物体都展示了许多记忆、预期、依赖上下文的决策和学习的例子 Lyon, 2006,2015;Baluška and Levin, 2016)].这甚至适用于亚细胞水平的组件,例如,基因调控网络可以执行与神经网络类似的学习和计算属性,细胞骨架网络、细胞信号通路、反应扩散化学和代谢 网 络

我们之前已经指出,离子通道和神经递质机制的深度进化保守性突出了发育和行为过程之间的基本同构。与此一致,膜兴奋性被认为是心理学的祖先基础(Grossberg, 1978;Cook et al., 2014; Pezzulo and Levin, 2015).因此,高级大脑的认知能力很可能依赖于一个连续体,并从更简单的计算过程进化而来,这些计算过程在功能和机制(分子)水平上都广泛保守。构建和再生复杂身体所需的信息处理和时空整合来自单细胞的能力,这种进化作为复杂神经系统的行为储备而扩展和扩大,而复杂神经系统是我们熟悉的自我例子的基础。对发育生物学这些方面的理解模糊了大脑和身体之间的区别——这是软体机器人领域已经在探索的方向

MULTICELLULARITY VS. CANCER: THE SHIFTING BOUNDARY OF THE SELF

略...

5 DEFINING INDIVIDUATION FROM A COGNITIVE PERSPECTIVE

I propose a definition of an Individual based on its information-processing structure (Barandiaran et al., 2009): the scale and types of goals that a system can pursue defines (determines) the boundaries and content of the putative “agent.” On this view, what defines a coherent, unified Self out of its constituent components and the surrounding environment is the set of parts that operate toward reaching specific goal states.

Like a theorem, which has a holistic nature not shared by any of the axioms alone, a functional individual is more than the sum of its parts in the sense that goal-directed capacity emerges only from the integrated activity of all of the components (Weiss, 1967)

This definition is orthogonal to other definitions, e.g., evolutionary or genetic ones, but having bigger goals (such as organ morphogenesis instead of singlecell proliferation) de-Darwinises cells and Darwinises groups, shifting the locus of selection and competition (Michod, 2007; Godfrey-Smith, 2009)

I propose a working definition for the degree to which a system is a coherent Self, in terms of the goals (in the cybernetic sense) that the system seeks to achieve.

Thus, a system’s ability to operate toward specific counterfactuals (future states that are not true right now but can be brought about through specific actions) is central to defining, understanding, and communicating with an arbitrary Individual, which might consist of many levels of organized components.

复杂的认知系统可以有非常大和多方面的目标,这是通过进化和个体发育的扩大和原始目标的阐述而产生的,原始目标产生于热力学和体内平衡的约束。一个生命系统最初、最原始的特征是偏好——世界上有些状态比其他状态的福利更好。这使得从积极和消极的强化中学习成为可能,从而导致计算和行为能力的爆炸。偏好进化为目标,达到这样的程度,即系统在复杂性和因果能力方面增长,并能够以可能使其朝着其状态空间的偏好区域移动的方式在世界上行动(最初,专注于简单的代谢生存,但一直到复杂的人类心理需求,甚至更远)。很可能我们今天观察到的任何生命(已经通过了选择的过滤器)都有偏好,并且善于为它们优化(使这一标准成为生命定义的有用部分), 但是有可能我们在人工生命方面的最初努力可能会构建一些真正原始的、过渡的案例,这些案例可以在没有有效的环境保护的实验室环境中保持一定程度的一致性目标寻求能力。

6 THE AGENT’S EVOLUTIONARY BACKSTORY: SCALING OF INFORMATION BY BIOELECTRICITY

什么样的进化压力导致认知边界扩大,导致生物圈中观察到各种各样的代理人?可以假设一系列的阶段(抛开具有反馈的化学系统的非生物起源)。我提出这个认知层次的“原子”是体内平衡(Bernard, 1865;Cannon, 1932;Wiener, 1961;Man and Damasio, 2019).生命形式的古老起源是基于一些简单系统的能力,这些系统通过确保某些参数保持在特定范围内来实现与外部环境的一致性和区别,抵抗扰动 , 维 持 空 间 和 代 谢 的 完 整 性 (Maturana and Varela, 1980;Luisi, 2014).这种稳态持续性是认知目标的起源——亚细胞生化回路的设定点以维持参数范围的方式对扰动做出反应,是整合目标寻求系统的第一个微小例子。稳态设定点(实际上是整体,而不是单点)由生物物理属性编码,这些属性指导活动实现这些状态。对状态空间中的区域进行操作的能力可能是复杂认知系统的原始起源如反事实

更高级的生物拥有更丰富的网络,允许复杂形式的学习,其中记忆和目标状态通过内部机制的设置(配置)来实现,这些内部机制与所讨论的实际状态相距几个生化步骤(可能是更复杂的头脑中符号表示的起源)。反应性体内平衡 发 展 成 预 测 性 体 内 平 衡 (Schulkin and Sterling, 2019),在预测来自环境和生物圈其他元素的信号的压力下(Seoaneand Sole, 2018).重要的是,记忆可以作为模块化的开始,因为学习本质上是将不同的刺激分组为压缩的表征:复杂的事件状态被记忆为紧凑的生物物理印记——当简单的生物物理事件启动复杂的形态发生级联的形成时,这就是模块化的本质,例如在胚胎发生中构建“手”。

在联想学习中,一些复杂的状态在功能上“挂钩”到一个触发刺激;这种刺激可能比它所代表的状态或它将启动的活动简单得多(就信息内容而言)。在躯体控制网络中,这被实现为发育模块——由单个驱动程序启动的复杂下游形态发生活动。人们经常注意到,模块化为可进化性带来了好处(Schlosserand Wagner, 2004;Wagner et al., 2007), 但人们并不总是意识到,像上述许多其他关键方面一样, 它的起源与最简单的生命体的控制和原始认知能力是连续的(并受其驱动)。最近发现,非常简单的生物电状态可以触发复杂的器官形成,例如在动物的各个部分诱导完整的眼睛(Pai et al., 2012),与生物电信号在学习和形态发生控制机制中的主要作用是一致的(Levin, 2012).

多细胞生物的出现被认为是最小化惊奇的驱动力的结果: 一个细胞只需要用它的后代包围它自己,以确保一个更可预测的环境(世界上最不令人惊奇的物体是你自己的副本) (Fields and Levin, 2019).如果这些“前线步兵”保持在原位,并抑制其增殖(和分化),人们就会立即获得在生物学中看到的那种排列,从干细胞/体细胞系统到昆虫群落中的蜂王/工蜂动态。周围的身体成为干细胞的信息屏障(马尔科夫毯(Friston,2013);增加上皮和间充质细胞层可以实现一种类似神经的网络,其中每一层都提供了对环境刺激的更高抽象水平,使深层组织不仅可以感知原始信号,还可以感知高度处理、维度降低、压缩的数据,这些数据形成了一种关于外部世界模式的原始“知识”。

这种从单细胞状态到多细胞组织的转变是认知边界扩展和创造具有更大目标的更复杂代理(Figures 3,4).通过接收来自邻居的信息,组织中心的细胞可以获得(过滤的)关于在相当远的距离发生的事件的数据。由于信号在组织中的有限传播和网络的预测能力,这扩大了细胞在空间和时间上的认知范围。至关重要的是,通过组织成(部分)电化学和信息池或合胞体,所有细胞都能够测量和检测在同一边界内发生的事件,从集体中产生更大的个体。

新个体是一个完整的整体,因为它的子单元不再仅仅拥有自己局部的、独特的微环境(以及世界的内部模型),而是由于信息的传播和它们之间的影响而被迫分享一个更大的、共同的现实。这样的集体个体可以比他们的成员具有更高的解决问题的能力,因为他们可以支持具有依赖于经验的通信信道(广义定义的突触)的分层架构,具有关于控制能力的有益属性的“虚拟管理者”的出现(Dewan, 1976),以及具有更多吸引子的更复杂的状态空间,因此可以计算单个代理不可访问的元系统属性(Hofstadter, 1979;Crutchfield et al., 1998;Cenek, 2011).

有人提出,形态学的复杂性和多细胞性是由贪婪的信息趋向性(Infotaxis Vergassola et al.,2007)–从尽可能远的地方(空间和时间)收集尽可能多的信息,以最大限度地减少意外并优化预测。一个细胞与网络中的其他细胞连接得越多,处理能力就越强,复合个体潜在感知、记忆和存储的范围就越大(Crutchfield et al., 1998).融合到通信网络中还可以实现更高的噪声容忍度和鲁棒性

CONCLUSION AND FUTURE OUTLOOK

来自认知神经科学、信息论、计算机科学、控制论和工程学的许多观点汇聚在生物学中关于身体结构和精神之间多尺度界面的关键问题上。上述方案旨在:

(1)以一种有助于分类、比较以及与进化的、创造的、生物的、人工的和外来生物制剂交流的方式来定义个体和自我,

( 2)提出一个合理的自然主义框架,用于从最早的生命起源开始认知的进化放大,假设驱动认知的力量以及连续体中的主要转变。这个研究项目的目标是展示复杂的能动性和目标导向性是如何从古老的机制中自然进化而来的。在充满挑战的世界中生存的进化压力导致(按顺序)从简单的体内平衡到信息趋向、记忆、预期、测量和预测的时空放大以及大规模的全球目标(系统级机构)。这些假设的含义超越了哲学和进化生物学。再生医学的实践策略(对体内细胞群体朝着“健康结构和功能”等宏观状态的控制)、外星生物学和机器人/人工智能受到我们对连贯自我定义的看法的影响

7 无标度认知的主要观点总结

1. 一个统一的、完整的认知自我或个体可以被定义为通过一个抵抗扰动的稳态过程来追求特定目标的综合能力。目标还定义了该代理的积极和消极强化,从而能够与高度多样化的智能进行交流/训练。追求目标的能力是进化的一个主要棘轮,因为它平滑了选择景观 :个体突变的潜在破坏性影响通常由其他机制的调节能力来弥补,以实现特定的结果,尽管环境发生了变化(例如,当诱导新的手骨时,细胞提供血管和肌腱以形成连贯的手指)。

2. 一个主体的认知世界可以被量化和特征化,通过估计其关注领域的时空边界,使其能够与他人进行比较 (不考虑他们的具体实现):主体能够进行测量、施加影响和功能性链接不同事件(学习、关联)的空间和时间的体积。

3. 一个给定系统能够测量和行动的时空事件的边界绘制出一个“认知光锥”——大脑信息空间的边界。在进化或个体发生的时间尺度上,随着代理的组织变化,这些边界可以增长或收缩。关键是通过“突触”实现选择性信息共享的平衡,这些“突触”是任意物理结构的结构,它们具有共同的特征,即它们可以根据其他此类元素的状态来调节信号的传递。太少的分享会导致无法将亚单位绑定到新自我中。过多的共享导致同质的汤,没有足够的模块区分和跨不同层的信息抽象。

4. 癌症是生物系统计算边界的(可逆)收缩:通过将自身与周围组织的生理信号隔离,细胞的认知边界收缩到多细胞之前的小尺寸。癌细胞并不比体细胞后生动物细胞更自私——它们同样自私,但它们的自我现在缩小到单个细胞 (它将尽可能多地繁殖和迁移),而健康组织中的正常生理结合将每个细胞与大网络所代表的共同目标相结合——构建和修复特定的大型解剖结构。这些想法自然地联系到基因水平的自私观点 (Dawkins, 1989);如果将基因视为自私的代理人是有用的,那么将细胞和组织视为自私的代理人也是合理的,因为后者具有更大的活动和计算能力。在个体发育和进化的背景下,未来的工作将发展如何在生物组织的许多尺度上同时优化特定的事务状态(追求目标——自私或其他)。

5. 代理通过从基本的稳态循环进化而扩大规模,通过增加延迟(记忆)、预期(推理)和网络(空间分布式处理,能够从数据中学习和渐进抽象/概括)由主动推理(惊奇最小化)驱动。聚集成具有最佳信息结构的更大的集体 (Klein and Hoel, 2019)提高了计算(预测)能力,并产生了存在于任何单个成员之上的功能关系 (记忆、编码的目标状态、测试-操作-测试-退出循环)Miller et al., 1960).这些层次共存,使得众多不同尺度的连贯自我能够被任何一群生命物质实现。

6. 信息趋向(对世界规律/模式以及主体自身机制的更好的可操作情报的驱动)鼓励细胞通过信号在群体中连接。在细胞水平上,这是通过扩散(细菌生物膜原体)或经由缝隙连接或神经元的直接连接来实现的。

7. 收集到合胞体中使得所有细胞能够共享相同的数据并访问相同的记忆(例如,通过经训练的黏菌通过融合将信息传递给幼稚宿主的能力来说明。[Vogel and Dussutour, 2016)],这种共享的信息结构延伸到了大集体的边缘,大集体将小的、个体的有能力的子代理绑定成一个更大的统一的自我。这些原理可能不仅适用于器官中的细胞,还适用于成群的完整有机体,例如蜜蜂和白蚁(Seeley, 2009;Turner, 2011),就像在例如癌症和群居昆虫群落之间共享重要相似性的协调破坏的动力学一样(Amdam and Seehuus, 2006).

8. 无标度认知假说本身并不依赖于合作——它建立了自私代理人的表面合作,最小化他们的压力(惊喜)和竞争信息。在单细胞水平上,对信息的贪婪(信息轴)驱动着合作性,因为每个单位都扩大了它的测量边界(与邻居的交流),从而不可避免地成为更大自我的一部分,更大的设定点充当稳态吸引子。它只是从一个更高层次的角度看起来像是合作,因为更高层次的组织显示了一个完整的自我,它必然是合作的。

9. 解剖控制机制和认知机制之间存在基本的对称性。共同进化和排斥驱动了控制模式和行为目标的机制的相互扩大。同样的动力学在单细胞系统、多细胞系统和群体/群体生物中运作,从记忆到癌症的大多数概念在生物学的每个组织层次上都可以找到,从转录网络中的记忆到白蚁巢穴结构的再生。

10. 神经元利用生物电计算策略,这些策略早在细菌进化时就被发现和利用了。神经网络和非神经躯体生物电网络之间没有明显的区别(尽管它们在不同的时间尺度上起作用)。模式和认知过程之间的功能同构也反映在古老的分子守恒机制中:离子通道和神经递质分子在生命之树中无处不在。生物电整合有助于从化学网络到人类思维的连续统一体中进化出控制策略和认知内容——它说明了早期进化的一个重要机制。但是很明显,物理学的许多方面(从压力到化学物质/信息素的扩散)都被进化所利用,或者可以被工程师利用,跨越广泛的可能系统。

11. 在构建身体结构的细胞决策、昆虫群体的工作和人类“人”的整体行为之间存在着深刻的功能尺度不变性:这些是学习和参数优化的控制论过程,由大量追求信息趋向和稳态目标的单位在感觉通道允许的任何尺度上实现。

12. 一个概念上的统一，无尺度认知:一个主要的控制旋钮是自我和世界的界限。这些界限是有延展性的,可以在不同的时间尺度上移动,其大小受到底层硬件支持的限制。这个参数决定了自我的范围,实现了从细胞->身体->虫群平滑引导的连续体。生态系统中动物之间的信号传递(Pais-Vieira et al., 2013;Kingsbury et al., 2019;Zhang and Yartsev, 2019)与大脑内部的信号传递没有本质上的不同——两者都是通过本地胜任的微代理网络传播信息的例子。其他人指出了癌症和生态系统退化之间的相似之处(Degregori and Eldredge, 2019).因此,研究生命系统的多层次方法在理论上是同等有效的,在最低(分子)层次上没有任何特权, 在这一层次上,一切看起来都像是一种机制。在任何给定的生物学或人工生命的例子中,最合适的分析或描述水平都是由经验决定的:它以最少的努力(由实验者或系统本身)促进预测和控制,并产生统一的理解,推动最新颖、最稳健的研究计划。

8 本综述特别建议的未来研究方向包括: 1. 生物系统在细胞和组织水平上对新的扰动的快速和成功的适应应该被认为与推断激活哪些基因(微尺度)来处理生理应激物(宏观状态)的认知任务有关(Elgart et al., 2015,2016 ; Soen et al., 2015 ; Schreieret al., 2017).生物系统在模拟自身时有没有一种可量化的感觉?信息理论或其他方法等工具能否用于识别基因调控和生物电网络试图粗粒度化自身的调控事件的时间序列数据中的特征——以发现它们自身的因果结构,从而实现最有效的自我控制?

2. 能否建立一个包含遗传和生理成分的计算机进化系统, 模拟上述模式(体内平衡和信息趋向)并说明不同认知水平的出现时间?我们能从具有单细胞稳态目标的代理网络中直接观察多细胞目标的进化吗?

3. 因为认知和模式之间的机制和功能的共性,神经递质是古老的控制机制,在真菌、植物和动物的神经系统之外也起作用。众所周知,对这些途径的干扰会导致低水平的影响[干扰发育模式(Buznikov and Shmukler, 1981; Hernandez-Diaz and Levin, 2014 ; Sullivan and Levin, 2016)]但是,长期以来,迷幻药一直被认为会扩大“超个人界限”或导致“自我死亡”,暴露于迷幻药可能会对体内认知子代理的生理界限产生更高水平的影响 Bousoet al., 2015 ; Carhart-Harris et al., 2016)?具体而言,由驱动器实现多单元以最小化预测误差(Fields and Levin, 2019)表明细胞需要一种方法来保持其他细胞在附近。这表明了一个可验证的假设,即鸦片制剂和类似分子的成瘾性来源于这些古老的根。针对成瘾途径的功能实验可以很容易地在早期多细胞模型和体外体细胞/干细胞共培养中进行,以确定或否定成瘾神经化学物质在这一过程中的古老作用。

4. 开始用来自真实生物体和可用人工智能试剂的行为数据,以及体外和体内的单个癌细胞和肿瘤来充实认知光锥图将是有益的。在这个空间中可能需要添加额外的概念,例如守恒原理;例如,人类用于关心事物和做决定的“精神能量”的数量肯定是有限的(Weippert et al., 2018);我们能测量和定义基础认知决策的热力学/代谢成本吗?更广泛地说,几何空间和认知空间之间的类比需要进一步探索,正如通过几何信息论开始做的那样(Balduzzi and Tononi, 2009;Oizumi et al.,2016; Sengupta et al., 2016;Calcagni, 2018).事实上,具有不同几何形状的空间的概念已经在感知和表现的神经科学(Zhou et al.,2018b;Gilead et al., 2019)和模式的 发 育 生 物 学 (Jaeger et al., 2008 ; Jaeger and Monk, 2014).甚至有可能倒退,问什么样的认知结构伴随着特定的时空几何——这一概念可能已经被牛顿的空间是“上帝的感官”的概念所预示。

5. 人工智能的一个主要问题是动机(McShea, 2013)–复杂的工程系统会设定新的目标吗?如果会,如何设定?如何消极地激励一个活的有机体通常是非常明显的,但是一个人如何惩罚一个人造的代理人呢?可能直到我们有了人工构造,它们的核心是稳态目标寻找系统,像生物一样容易被激发,重要的通用人工智能将是不可能的。

虽然生物学在每个尺度上都有胜任的代理人(McShea, 2012),大多数人类人工制品都不是这样——机器人通常由可靠但非常愚蠢的部件制成[尽管带有子目标的模块化设计已经被证明是一种有用的策略(Cudhea and Brooks, 1986)].这是对适应性的、有用的机器人将需要本身有能力和追求目标的组成部分。机器人、癌症在今天并不是一个已知的问题,这一事实很可能与我们没有高度适应性的健壮机器人的原因相同:活动选择(基于对局部目标的积极和消极强化的反馈)只在一个层面上应用。

丰富到足以构成良好认知自我的亚单位,偶尔会像人类细胞有时所做的那样,出现缺陷并脱离保留区。这为工程代理人提供了一个路线图,这些代理人从根本上是基于多层次组织的稳态目标和自私的信息偏好。

6. 长期以来,人们已经知道生理连接在保持细胞朝向全球身体计划和远离癌症方面的重要性。缺乏多细胞信息是一个强有力的致癌物;例如,放置在细胞之间的塑料屏障(但不是相同的塑料粉末)诱导肿瘤,间隙连接阻断剂(Oppenheimer et al.,1953 ; Bischoff and Bryson, 1964;Yamasaki et al., 1995).两栖动物的数据已经表明,生物电状态的调节和细胞网络的连通性可以预防和逆转肿瘤发生(Chernet et al., 2015,2016);因此,该子领域的下一步工作应该集中在生物电通讯诱导技术的发现上[无论是通过缝隙连接开放剂药物还是生物电纳米材料(Jayaram et al., 2017)用于癌症重编程作为化疗的替代方案】。另一种可能性是,压力(生理或信息——细胞无法预测的信号)可能是促使细胞减少其感觉/动作表面和收缩的因素,当它开始产生比其存在通过保护作用减少的压力更多的压力时,实际上放弃了生物体成员资格。目前关于压力与癌症关系的研究 (Benndorf and Bielka, 1997)可以从惊奇最小化的角度来建模。

7. 生物电在多细胞生物中的重要作用预示着,通过强制表达适当的产电蛋白和缝隙连接,有可能在单细胞生物中诱导类后生动物体的形成。同样,通过生物电动力学的适当变化,也有可能诱导整个后生动物体的溶解。

8. 生物电应该在跨王国的再生中被广泛保存;从受损的细菌生物膜到植物再到肢体和器官再生的后生动物模型, 再生事件的转录组学分析都应该显示在事件中产电蛋白的一致使用,这些事件能够合作实现自限性形态发生级联。同样,神经递质信号(生物电变化的关键下游反应模块)应该是高度保守的,这揭示了认知调节剂药物对细菌生 物 膜 和 原 始 认 知 模 型 如 绒 泡 菌 属 (Maier et al., 2018).

9. 神经控制系统从前神经形态发生机制的进化表明,在发育过程中这些系统之间应该有很多相互作用。有效器官再生对功能性中枢神经系统的要求(Brockes, 1987)并且为了在显影中正确构图(Herrera-Rincon et al., 2017; Herrera-Rincon and Levin, 2018) 已经在一系列模式物种中显示,并且光遗传学的工具现在可以用于剖析神经介导的信号的信息内容,作为正常形态发生和调节发育的指导性线索,其中身体适应结构的主要变化(Oviedo et al., 2010).

10. 认知的连续体观点认为,从经验中学习并采取行动最大化特定参数以增加福利的认知能力在各种尺度上都是普遍 的 。仍 有 许 多 工 作 要 表 征 和 利 用 诸 如 心 脏 记 忆(Chakravarthy and Ghosh, 1997;Zoghi,2004),而学在 骨 (Turner et al., 2002 ; Spencerand Genever, 2003) 和 基 因 调 控 网 络 (Herrera-Delgado et al., 2018). 实 时 闭 环 控 制 的 新 兴 技 术 (Bugaj et al., 2017;Perkins et al., 2019)现在能够在离体的各种躯体环境中询问细胞认知。我们以前建议使用行为塑造和训练范例作为合成形态学和再生医学的策略,在分子水平上补充自下而上的重新布线(Pezzulo and Levin, 2015,2016;Mathews and Levin, 2017).

11. 同样,应该可以和(训练)群体生物交流。此外,无尺度认知假说认为多人系统可能有他们自己的认知程度。我们非正式地这样说(最高法院有意见,一个城镇可能会给特定的人发信,国家在政治规划中经常被描绘成有意图和行为特质)。信息理论和强化学习技术的工具可以在人类社会群体的行为上进行测试,以确定是否存在整合自我的真实心理,可以作为连贯的目标寻求个体进行预测和管理。有趣的是,群体认知,在一个新的附带自我做出选择并收获结果的意义上,是很久以前在关于认知的前科学思想中提出的概念(Hutchinson and Sharp, 2008).

12. 确定一个给定系统的功能设定点(目标)对外星生物学和人工生命中的开放性问题有意义。首先,它有助于识别系统的边界——关于复杂生物圈的哪个子集适合考虑一个统一的个体的经验假说。这在地球生物学领域有时是显而易见的,但这是生命研究中可能遇到的重要潜在问题(Langton, 1995).第二,它使我们能够与高度多样化的智能(进化的或构建的)交流,我们可能与他们没有语言和很少的精神结构。给定一种新的生命形式,人们如何知道成功的交流何时发生?沟通的一种基本形式是行为塑造:如果一个系统可以通过积极和消极的强化以预先确定的方式行动,那么就可以肯定至少有一件事已经被沟通了:期望的活动。当然,这是一个非常简单的交流概念,但在生物学或工程学非常新颖的情况下,这是一个实用而有用的起点。这需要理解系统的动机是什么(即, 它寻求什么条件与避免什么条件),并利用其天生的目标寻求行为。

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