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什么是生命？大部分的時間，我們看生命這個定義的時候，我們不是非常清楚這個定義，我們只是大概知道生命具有什么樣的特征。我們回憶高中時候學的，一般來說生命是指什么樣的信息，但從來沒有真正意義上的定義什么叫生命。

所以，對于生命，我們先要來提三個問題。

我們來看三張圖，中間這個是神經元，左邊這張圖也是非常復雜的河流網絡，右邊這張圖是波士頓區域的交通熱點，主要是反映手機的信號。哪一個是生命？我們仔細看一看，這三個圖都有可能是某種意義上的生命形態。神經元在生長的時候，它的突觸一直是受周圍環境的引導；河流之所以會形成這樣的結構是因為地質的原因；波士頓不同的區域，對于人群的吸引，商業或者住處是不一樣的。這是我們對生命第一個形態上的認識。

大部分生命是由DNA轉錄成RNA，RNA有部分會翻譯成蛋白質執行細胞的功能和生命活動，從根本上來講，每個人實際上是有一個屬性，DNA用4種元素，它實際上存儲了生命中的絕大部分信息，并且它可以發育成一個人。這在生物上是四進制，在計算器里面都是0和1。我們真正看這個問題的時候，你認為生命是一個生命，還是某種意義上是信息流呢？

先來看一個圖。左邊是比較簡單的生命，就是細菌；而右邊是Linux操作系統。生命在使用信息和功能的時候，它以非常相似于操作系統的形式進行表達，形成對不同環境的適應和對后代的繁衍。但是實際上，如果我們仔細看看細菌的調控網絡，它比人工設計出來的Linux系統還要復雜，因為不僅能調控到最上面這一層，還能調控到最底下這一層。從這樣的層次來看，生命本身在信息上是非常多層次的。

    

為什么有的東西是有生命的，為什么有的東西是沒有生命的？

這里面最經典的案例是DNA以及RNA是怎么編碼氨基酸的。在最開始的時候，DNA分子和RNA分子怎么知道這幾個在物理化學信息上和氨基酸的物態完全不一樣的時候，它是如何固定這樣的編碼規則？因為在這里面所有氨基酸的排列純粹是序列的編碼，它并不能用物理化學上面的相關性來分析，但它就是在這樣的演化當中形成相對穩定的核酸和蛋白質的結構，這就是我們今天看到的結果，這也是典型的人擇的情況。

我們在今天能夠看見的生命體，我們今天能夠定義出來的生命，在當時那個歷史環境條件下并不一定是必然，很可能是偶然。隨機的結果，我們今天認為它是生命。宇宙很大，在這么多的星球里面為什么只在地球上看到生命形態呢？我們忘記了，當有無限的時間和空間尺度的時候，這就有可能變成一個必然。

我們今天研究生命的形態，并不是研究生命背后內在真實的規則，而是我們到底能不能夠理解自己。生物目前產生的數據非常大，已經遠遠超過其他的學科。如果我們真的能夠理解生命的話，我們是不是有可能寫出生物學，相對物理學的三大定理，我們能不能寫出相對于相對論和量子力學的理論。HIV病毒的復雜度，如果它達到這樣的復雜度的話是不是也是一種生命的形態呢？是不是也是需要我們了解的生命活動的規律之一呢？是不是也可以稱為某種意義上的生命呢？

科學是有邊界的。你發現一個新知識的成本遠遠要高于驗證一個新知識的成本，以及學習這個知識的成本。如果我發現的結果和以往的不一致的時候，我是相信我的結果還是相信他的結果呢？這時候科學就不存在是與非了，只存在著你相信還是不相信，這個就是科學的邊界。

    

當然我們可以想一些辦法，我們可以用人工智能，可以用群集式和分布式的方法來解決這些問題。當你構造了一個復雜度更高的人工智能系統來解決一個復雜度相對低的，比如說人體的生物信息系統以后，請問人工智能系統本身可以理解嗎？如果自身頭腦的復雜度已經不能夠理解我們自己，我們為什么會去理解未來更加復雜的人工智能系統呢？這也是科學邊界的問題。

未來是知其然不知其所以然的系統，我真的不知道為什么是這樣，因為那個時候所有科學的邊界被高復雜性的體系推過去了，人類本身的復雜度不足以理解群體的智慧或者分布式的智慧，或者未來的人工智能。科學不再是第一生產力，組織宏觀效率將取代科技成為第一生產力。智慧本身從今天的認知將會發展觸發式智慧，我們在觸發的過程當中得到智慧。

從創業者的角度來講，做入口、連接和平臺的組織將比做技術和產品的組織對社會有更大的貢獻，催化劑這時候比底物和反映物更重要。但是文明依然有夢想，我們仍然可以考慮統一生物圈的基本法則，我們仍然可以考慮統一時間尺度和復雜度，我們仍然可以考慮統一有機和無機，我們可以統一宇宙的傳承。