生命的定义一直是科学界争论的焦点。传统上生命被定义为具有新陈代谢、增长、反应和繁殖能力的系统。然而随着科学技术的发展，特别是在计算和信息科学领域，生命的定义变得更加复杂和多样化。

在生命起源（Origin of Life，简称OoL）和人工生命的研究中，一个关键问题是如何从“前生命”动态中出现生命。前生命动态指的是在生命出现之前的各种物理和化学过程。这些过程虽然复杂，但并不具备生命的特征。研究人员试图理解在什么条件下，这些前生命动态会转变为具有自我复制能力的生命系统。

自我复制（Self-replication）被认为是生命出现的一个重要标志。自我复制是指一个系统能够在没有外部干预的情况下，产生与自身相似的副本。这一特性在生物系统中广泛存在，例如DNA和RNA的复制过程。

在计算基质上，自我复制的出现同样具有重要意义。研究表明，在某些计算环境中，随机的非自我复制程序通过自我修改和随机突变，可以自发地生成自我复制者。这一现象表明，自我复制可能是生命出现的一个普遍特征，而不仅仅局限于生物系统。

6 月 27 日发布于 arXiv的研究论文《Computational Life: How Well-formed, Self-replicating Programs Emerge from Simple Interaction》由来自Google Paradigms of Intelligence谷歌智能范式团队和芝加哥大学的研究人员共同完成。研究团队成员包括Blaise Agüera y Arcas、Jyrki Alakuijala、James Evans、Ben Laurie、Alexander Mordvintsev、Eyvind Niklasson、Ettore Randazzo和Luca Versari。

Google Paradigms of Intelligence谷歌智能范式团队致力于探索智能系统的基本原理和应用，涵盖了从机器学习到人工生命的广泛研究领域。芝加哥大学的James Evans教授则专注于社会科学与计算科学的交叉研究，特别是科学知识的生成和传播。

研究团队的多学科背景和丰富的研究经验，为论文的研究提供了坚实的基础。他们通过结合计算科学、信息理论和生物学的知识，深入探讨了自我复制程序在计算基质上的生成和演化机制。

生命起源与人工生命的基本问题

生命起源（Origin of Life，简称OoL）和人工生命（Artificial Life，简称ALife）是两个紧密相关的研究领域，旨在探索生命的本质及其在不同基质上的表现形式。生命起源研究主要关注在自然环境中生命是如何从无机物质中自发产生的，而人工生命则更广泛地涵盖了在计算机、化学和物理系统中模拟和研究生命现象的尝试。

在生命起源研究中，科学家们试图理解生命从简单的化学反应到复杂的生物系统的演化过程。这个领域的研究涉及到化学、物理、生物学等多个学科，旨在揭示生命的基本原理和机制。人工生命研究则利用计算机模拟和实验方法，探索生命的定义和边界，试图在不同的基质上重现生命现象。

自我复制（Self-replication）被认为是生命出现的一个重要标志。自我复制是指一个系统能够在没有外部干预的情况下，产生与自身相似的副本。这一特性在生物系统中广泛存在，例如DNA和RNA的复制过程。在计算基质上，自我复制的出现同样具有重要意义。

在自然界中，自我复制的出现通常标志着从“前生命”动态到“生命”动态的显著变化。前生命动态指的是在生命出现之前的各种物理和化学过程，这些过程虽然复杂，但并不具备生命的特征。当自我复制者出现时，这些动态发生了根本性的转变，开始表现出生命的特征。

在计算基质上，研究表明，随机的非自我复制程序通过自我修改和随机突变，可以自发地生成自我复制者。这一现象表明，自我复制可能是生命出现的一个普遍特征，而不仅仅局限于生物系统。自我复制的出现不仅标志着动态的显著变化，还可能引发更复杂的行为和结构的出现。

论文的研究通过研究几种基于简单编程语言和机器指令集的计算基质，探索了自我复制者的生成和演化机制。研究团队选择了几种不同的计算基质，包括简单的编程语言和机器指令集，来模拟和观察自我复制者的出现和行为。

1.Brainfuck语言：Brainfuck是一种极简的编程语言，只有八个基本命令。研究团队扩展了Brainfuck语言，使其能够在一个自包含的宇宙中运行，数据和指令带是相同的，程序可以自我修改。实验表明，在这种环境中，自我复制者可以通过随机交互和自我修改自发地出现。

2.Forth语言：Forth是一种基于堆栈的编程语言，输入命令要么将值推入堆栈，要么对堆栈上的值进行操作。研究团队使用了Forth语言的变体，展示了在不同的设置中，自我复制者的出现和行为。

3.Z80和8080指令集：研究团队还使用了Z80和8080 CPU架构的模拟，观察了自我复制者的出现和复杂行为。这些自我复制者形成了类似生态系统的结构，并经历了多次状态转变。

4.SUBLEQ语言：SUBLEQ是一种极简的图灵完备语言，只有一个指令。尽管进行了大量实验，但研究团队未能观察到自我复制者的自发出现。这可能是由于自我复制者的最小长度要求较高。

通过对这些不同计算基质的研究，论文揭示了自我复制者在计算环境中的生成和演化机制。这些研究不仅有助于理解生命的基本原理，还可能为未来的技术创新提供灵感。

组合逻辑与人工化学

在探索生命起源和人工生命的过程中，研究人员使用了多种方法来模拟和理解生命现象。其中一种方法是使用组合逻辑创建“人工化学”。组合逻辑是一种数学模型，用于描述和分析逻辑电路的行为。在论文中，研究团队利用组合逻辑构建了一个基于基本构建块的“人工化学”系统。

这个系统保留了“质量”，即操作既不会创造也不会破坏构建块，从而导致简单的自催化行为、不断增长的结构以及短暂的自我复制者的出现。尽管lambda演算和组合逻辑与编程语言有关，但它们代表了不同的计算基质。例如，创建类似RNA的结构以自我复制任意有效载荷可能涉及不同的方法，具体取决于基质。

研究团队通过研究基于各种编程语言构建的计算基质，进一步理解了自我复制者如何在没有显式适应度景观的环境中出现。他们展示了在初始化随机程序的环境中，自我复制者如何通过自我修改和随机突变自发地出现。

在这些实验中，研究团队主要关注对“Brainfuck”语言的扩展。Brainfuck是一种极简的编程语言，只有八个基本命令。研究团队扩展了Brainfuck语言，使其能够在一个自包含的宇宙中运行，数据和指令带是相同的，程序可以自我修改。通过这种方式，他们展示了自我复制者如何在没有显式适应度景观的环境中，通过随机交互和自我修改自发地出现。

研究团队对Brainfuck语言进行了多种扩展，以便更好地模拟和观察自我复制者的行为。这些扩展包括：

1.自包含宇宙：在这个扩展中，数据和指令带是相同的，程序可以自我修改。输入和输出流被替换为从一个头复制到另一个头的操作。指令指针、读取头和写入头都在同一条带上操作。

2.原始汤模拟：在这种模拟中，大量程序（通常为2^17个）形成一个“原始汤”。每个程序由64个1字节字符组成，这些字符从均匀分布中随机初始化。在每个周期中，程序通过选择随机有序对进行交互，连接它们并执行生成的代码。由于编程语言在同一条带上读取和写入，这些执行通常会修改初始程序。

3.空间扩展：研究团队还研究了空间扩展如何导致自我复制者之间的竞争行为。在二维环境中，程序只能与其邻居交互，导致自我复制者的传播速度较慢，但有助于观察其演化和行为。

图 2研究者们强调了自我复制器在计算生态系统中的重要作用，以及它们在推动系统从简单到复杂状态转变中的作用。这些发现对于理解生命起源和演化过程中的关键步骤具有重要意义。

通过图 3可以看出自我复制器在计算生态系统中的重要性，它们不仅能够自我复制，还能在系统中传播和演化，从而推动系统的复杂性和多样性。这些观察结果为研究生命起源和人工生命提供了宝贵的见解。

研究团队展示了自我复制者如何在没有显式适应度景观的环境中，通过随机交互和自我修改自发地出现。这些研究不仅揭示了自我复制者在计算基质中的生成和演化机制，还为理解生命的基本原理提供了新的视角。

程序交互与自我复制者的生成

在研究自我复制者的生成过程中，程序之间的交互被类比为不可逆的化学反应。这种类比帮助我们理解程序如何通过相互作用产生新的行为和结构。在化学反应中，反应物通过化学键的断裂和形成，转变为产物。同样，在计算基质中，程序通过执行和修改代码，生成新的程序状态。

具体来说，研究团队将两个程序（A和B）的交互视为一种不可逆的化学反应，其中顺序很重要。这种交互可以描述为具有均匀分布的催化剂a和b，它们与A和B相互作用，如下所示：

其中，exec运行连接的程序，split将结果分成两个64字节的字符串。即使没有背景噪声，这种交互也足以生成自我复制者。在最简单的形式中，自我复制者可以看作是程序S和食物F的即时自催化反应，如下所示：

这是因为自我复制者不受其他程序中代码的影响，并且它被重新用作可用的空间。尽管这种催化剂b的行为未定义，但当池中充满自我复制者时，这将导致两个字符串中的一个随机自我复制。

引入新的复杂性度量标准“高阶熵”

为了更好地理解和量化自我复制者的生成过程，研究团队引入了一种新的复杂性度量标准，称为“高阶熵”。理论上，高阶熵定义为长度为n的字符串的香农熵（基于单个字节计算）与其“归一化”柯尔莫哥洛夫复杂度（即柯尔莫哥洛夫复杂度除以n）之间的差异。

直观上，这种复杂性定义旨在捕捉只能通过不同字符之间的关系来解释的信息量。高阶熵与复杂性和有效复杂性有相似之处，因为它试图“排除”字符串中来自独立同分布变量的信息。然而，目前尚无有效的方法来估计这些度量标准，这促使研究团队构建了这种新的度量标准。

高阶熵的性质包括：

这两个性质结合起来，确保了随机噪声没有可测量的复杂性，而由同一字符串的多个副本（可能由自我复制者占据）获得的汤将具有显著的非零复杂性。

尽管高阶熵具有良好的理论性质，但计算它需要知道字符串的柯尔莫哥洛夫复杂度，而这仍然是不可计算的。因此，研究团队使用了最先进的文本压缩器来近似柯尔莫哥洛夫复杂度。这种近似结果在计算上非常快速。

研究团队通过一系列模拟实验展示了自我复制者的出现过程，并使用标记分析技术追踪了自我复制者的起源。实验结果表明，自我复制者的出现与复杂性状态的转变密切相关。

图 5可以得出结论 dass 自我复制器在计算生态系统中的产生和扩散是一个普遍且复杂的过程，它受到随机突变和初始条件的影响。

在这些实验中，研究团队使用了“原始汤”模拟，这是一种变体的图灵气体模拟。在这种模拟中，大量程序（通常为2^17个）形成一个“原始汤”。每个程序由64个1字节字符组成，这些字符从均匀分布中随机初始化。在每个周期中，程序通过选择随机有序对进行交互，连接它们并执行生成的代码。由于编程语言在同一条带上读取和写入，这些执行通常会修改初始程序。

通过这些实验研究团队观察到自我复制者的出现过程，并使用标记分析技术追踪了自我复制者的起源。实验结果表明，自我复制者的出现与复杂性状态的转变密切相关。具体来说，当自我复制者出现时，汤中的唯一标记数量急剧下降，而汤被少数最流行的标记所主导。这与复杂性状态的转变完全一致，进一步证实了使用高阶熵检测自我复制者出现的有效性。

空间模拟与长带模拟

在研究自我复制者的生成和传播过程中，空间模拟提供了一个重要的视角。空间模拟可以看作是一个多维环境，其中程序只能与其邻居进行交互。这种局部交互的限制使得自我复制者的传播速度较慢，但有助于观察其演化和行为。

研究团队在二维环境中进行了实验，设置了一个包含32,400个Brainfuck程序的“汤”，这些程序排列在一个240×135的网格中。程序只能与其距离不超过2的邻居进行交互。在每个周期中，程序以随机顺序进行交互，并执行生成的代码。由于程序在同一条带上读取和写入，这些执行通常会修改初始程序。

图 8证明 dass 自我复制器在计算生态系统中的空间扩散是一个由局部交互驱动的过程，这个过程涉及到自我复制器之间的竞争和协同，并且随着时间的推移，这些自我复制器能够在整个系统中建立起一个新的、更加有序的状态。

实验结果表明，自我复制者在二维环境中仍然会出现。与通常的设置相比，自我复制者的传播速度较慢，因为在二维网格中，自我复制者的传播需要的周期数与网格的边长成正比，而在通常的“汤”中，自我复制者的传播速度与对数n成正比。

二维网格实验非常有助于可视化自我复制者的演化和行为。它还提供了一个肥沃的环境，使得多个自我复制者变体能够共存和竞争。例如，在实验中，研究团队观察到一个自我复制者从随机程序中出现，并迅速占据整个空间，随后程序之间出现长期的差异化和竞争。

除了空间模拟，研究团队还探索了长带模拟中的自我复制者生成和传播。在长带模拟中，所有代码和数据都在同一条带上执行，这种环境被称为“长带模拟”。在每次迭代中，选择带中的一个随机初始位置，并顺序执行指令，直到达到设定的操作限制或发生错误。

在这种模拟中，由于没有“个体字符串”可以确定一个原子自我复制者，因此更明显的是，自我复制者是一个子字符串。研究团队确认，Brainfuck变体在长带设置中也能生成自我复制者。一个关键区别是需要决定head0和head1的初始位置。如果这些位置与初始PC相同，非循环自我复制者会迅速占据整个宇宙。通过添加一个偏移量，可以允许循环自我复制者出现。

实验结果表明，“长带模拟”中的自我复制者通常由一个较长的非功能性头部和一个较短的功能性复制尾部组成。这种结构的解释可能是，开始执行自我复制者的一部分通常会导致错误，因此在复制器之前添加非功能性代码可以减少这种情况的发生概率。然而，这也降低了复制器的效率，导致在这两种压力之间的权衡。

研究团队还比较了不同计算基质上的自我复制者行为，包括Brainfuck、Forth、Z80和8080指令集以及SUBLEQ语言。

1.Brainfuck语言：在Brainfuck语言的扩展中，自我复制者通过随机交互和自我修改自发地出现。实验表明，自我复制者的出现与复杂性状态的转变密切相关。

2.Forth语言：在Forth语言环境中，自我复制者的出现和行为与Brainfuck类似。研究团队展示了在二维网格和长带环境中，Forth语言的自我复制者如何生成和传播。

3.Z80和8080指令集：在Z80和8080 CPU架构的模拟中，观察到自我复制者的出现和复杂行为。这些自我复制者形成了类似生态系统的结构，并经历了多次状态转变。

4.SUBLEQ语言：尽管进行了大量实验，但研究团队未能观察到SUBLEQ语言中的自我复制者的自发出现。这可能是由于自我复制者的最小长度要求较高。

Forth语言中的自我复制者

Forth是一种基于堆栈的编程语言，其独特的结构使其在研究自我复制者时具有特别的优势。Forth语言的指令集允许程序通过堆栈操作来控制数据的读取和写入，这与Brainfuck语言中的头指针操作类似。研究团队使用了Forth语言的变体，展示了在不同的设置中，自我复制者的出现和行为。

在Forth语言环境中，自我复制者的出现和行为与Brainfuck类似。研究团队设计了一种Forth变体，其指令集包括跳转指令和堆栈操作指令。这种变体允许程序通过堆栈操作来实现自我复制。例如，一个简单的自我复制者可以通过将值推入堆栈，然后将其写入另一个位置来实现复制。

实验结果表明，Forth语言中的自我复制者能够在没有显式适应度景观的环境中，通过自我修改和随机突变自发地出现。这些自我复制者的行为与Brainfuck中的自我复制者类似，表现出复杂的动态和演化过程。

在二维原始汤模拟中，研究团队设置了一个包含大量Forth程序的“汤”，这些程序排列在一个二维网格中。程序只能与其邻居进行交互，这种局部交互的限制使得自我复制者的传播速度较慢，但有助于观察其演化和行为。

实验结果表明，自我复制者在二维环境中仍然会出现。与通常的设置相比，自我复制者的传播速度较慢，因为在二维网格中，自我复制者的传播需要的周期数与网格的边长成正比，而在通常的“汤”中，自我复制者的传播速度与对数n成正比。

二维网格实验非常有助于可视化自我复制者的演化和行为。它还提供了一个肥沃的环境，使得多个自我复制者变体能够共存和竞争。例如，在实验中，研究团队观察到一个自我复制者从随机程序中出现，并迅速占据整个空间，随后程序之间出现长期的差异化和竞争。

除了二维原始汤模拟，研究团队还探索了长带模拟中的自我复制者生成和传播。在长带模拟中，所有代码和数据都在同一条带上执行，这种环境被称为“长带模拟”。在每次迭代中，选择带中的一个随机初始位置，并顺序执行指令，直到达到设定的操作限制或发生错误。

在这种模拟中，由于没有“个体字符串”可以确定一个原子自我复制者，因此更明显的是，自我复制者是一个子字符串。研究团队确认，Forth变体在长带设置中也能生成自我复制者。一个关键区别是需要决定堆栈指针的初始位置。如果这些位置与初始PC相同，非循环自我复制者会迅速占据整个宇宙。通过添加一个偏移量，可以允许循环自我复制者出现。

实验结果表明，“长带模拟”中的自我复制者通常由一个较长的非功能性头部和一个较短的功能性复制尾部组成。这种结构的解释可能是，开始执行自我复制者的一部分通常会导致错误，因此在复制器之前添加非功能性代码可以减少这种情况的发生概率。然而，这也降低了复制器的效率，导致在这两种压力之间的权衡。

通过图 10可以得出结论， dass 自我复制器在 Forth 原始汤中的出现和演化是一个动态的过程，涉及到自组织、多样性、竞争和长期演化。

研究团队还比较了不同Forth变体中的自我复制者行为，包括二维原始汤模拟和长带模拟。实验结果表明，在这两种环境中，自我复制者的出现和行为具有相似的特征，但也存在一些差异。

在二维原始汤模拟中，自我复制者的传播速度较慢，但有助于观察其演化和行为。多个自我复制者变体能够共存和竞争，形成复杂的动态和生态系统。

在长带模拟中，自我复制者的生成和传播更加直接和迅速。由于所有代码和数据都在同一条带上执行，自我复制者的行为更加明显和可预测。然而，这种环境也带来了新的挑战，例如如何处理堆栈指针的初始位置和非功能性代码的影响。

自我复制者的变化与稳定性

在研究自我复制者的过程中，研究团队观察到了一些非常短的自我复制者。这些短自我复制者通常非常稳定，能够在较长时间内保持其结构和功能。例如，一个典型的短自我复制者可能只包含几条指令，但这些指令足以实现自我复制的基本功能。

短自我复制者的稳定性可以归因于其简单性和高效性，由于这些复制者的结构较为简单，它们更容易避免在执行过程中出现错误。此外，短自我复制者的高效性使得它们能够迅速占据计算基质中的资源，从而在竞争中占据优势。

然而，短自我复制者的简单性也限制了其复杂性和多样性，尽管它们能够在短期内保持稳定，但在长期演化过程中，它们可能会被更复杂和多样化的自我复制者所取代。这种动态平衡在计算基质中形成了一个复杂的生态系统，其中不同类型的自我复制者相互竞争和共存。

SUBLEQ是一种极简的图灵完备语言，只有一个指令：*a -= *b; if (*a <= 0) { goto c; } else { goto pc + 3; }。尽管进行了大量实验，研究团队未能观察到SUBLEQ语言中的自我复制者的自发出现。这可能是由于自我复制者的最小长度要求较高。

为了进一步探讨这个问题，研究团队构建了一个不同的SUBLEQ变体，称为RSUBLEQ。在RSUBLEQ中，每条指令读取四个值（a, b, c, d），并执行以下操作：*(pc + a) = *(pc + b) - *(pc + c); if (*a <= 0) { goto pc + d; } else { goto pc + 4; }。这种变体允许更短的自我复制者出现。

实验结果表明，即使在RSUBLEQ变体中，自我复制者的自发出现仍然非常罕见。尽管研究团队能够通过手工编写自我复制者并将其引入系统，观察到自我复制者的传播，但在随机初始化的情况下，系统仍然保持几乎完全的随机性。这表明，自我复制者的生成可能需要满足某些特定的条件，例如足够的长度和复杂性。

除了研究极简编程语言，研究团队还在真实世界的指令集中观察了自我复制者的行为。具体来说，他们使用了Z80和8080 CPU架构的模拟，观察了自我复制者的出现和复杂行为。

在Z80 CPU的二维网格模拟中，研究团队观察到了一系列自我复制者的生成和演化。这些自我复制者利用了Z80指令集中的不同特性，例如堆栈操作和内存复制指令。最初，栈基自我复制者形成了一个共存的变体生态系统，随后更强大的使用内存复制指令的自我复制者占据了整个网格。

这种生态系统的形成和演化展示了自我复制者在复杂环境中的动态行为。不同类型的自我复制者相互竞争和共存，形成了一个多样化和动态平衡的生态系统。这种现象不仅揭示了自我复制者在计算基质中的生成和演化机制，还为理解生命的基本原理提供了新的视角。

在8080 CPU的长带模拟中，研究团队观察到了一些非循环自我复制者的生成和传播。这些自我复制者通常由两个字节重复组成，例如01 c5。这些非循环自我复制者能够在长带环境中有效地传播，但其复杂性和多样性较低。

自我复制者生态系统

在研究自我复制者的过程中，研究团队使用了Z80 CPU架构的模拟，观察了自我复制者在二维网格上的生成和演化。Z80是一种经典的8位微处理器，其指令集和架构为研究自我复制者提供了一个理想的平台。

在实验中，研究团队设置了一个二维网格，每个网格单元包含一个16字节的程序。这些程序最初是随机初始化的，并且只能与其邻居进行交互。在每个模拟步骤中，随机选择一对相邻的单元，将它们的程序连接起来，并在Z80模拟器中运行256个指令步骤。所有内存读写请求地址都通过连接带长度（32字节）的模运算计算，以防止随机程序的越界访问。

实验结果显示，自我复制者在这种环境中能够自发地出现并形成复杂的生态系统。最初，栈基自我复制者形成了一个共存的变体生态系统，随后更强大的使用内存复制指令的自我复制者占据了整个网格。这些自我复制者利用了Z80指令集中的不同特性，例如堆栈操作和内存复制指令。

在Z80 CPU的二维网格模拟中，自我复制者的形成和演化展示了一个复杂的生态系统结构。最初，简单的自我复制者通过堆栈操作实现自我复制，并在网格中传播。这些自我复制者形成了一个初级生态系统，其中多个变体共存并相互竞争。

随着时间的推移，更复杂和高效的自我复制者开始出现。这些自我复制者利用了Z80指令集中的高级特性，例如内存复制指令（LDIR和LDDR），能够更快速和高效地复制自身。这些高级自我复制者逐渐取代了初级自我复制者，占据了整个网格。

这种状态转变展示了自我复制者在复杂环境中的动态行为。不同类型的自我复制者相互竞争和共存，形成了一个多样化和动态平衡的生态系统。每当一个新的、更高效的自我复制者出现时，整个生态系统都会经历一次状态转变，从而形成新的平衡。

图 12：在 Z80 CPU 的二维网格环境中，自我复制器能够自然地产生和演化，形成一个复杂的生态系统。这个生态系统中的自我复制器之间的竞争和替代是一个动态的过程，涉及到不同代的自我复制器以及它们的适应和优化策略。

通过对Z80 CPU架构的模拟，研究团队展示了计算基质中生命的发现和实现新方式。这些研究揭示了自我复制者在计算环境中的生成和演化机制，并展示了计算基质如何成为生命现象的一个重要平台。

与传统的生物系统不同，计算基质中的生命现象展示了独特的特性和动态行为。例如，自我复制者的生成和演化不仅依赖于随机突变和自然选择，还受到计算基质中程序交互和自我修改的影响。这种独特的动态行为为理解生命的基本原理提供了新的视角。

计算基质中的生命现象还展示了生命的多样性和复杂性。不同类型的自我复制者在计算基质中共存和竞争，形成了一个多样化和动态平衡的生态系统。这种多样性和复杂性不仅揭示了生命现象的基本特性，还为未来的技术创新提供了灵感。

总结与展望

在论文的研究中，我们探讨了自我复制者在计算基质中的生成和演化机制，并展示了计算基质如何成为生命现象的一个重要平台。与传统的生物系统不同，计算基质中的生命现象展示了独特的特性和动态行为。

首先，计算基质中的生命现象依赖于程序之间的交互和自我修改，而不仅仅是随机突变和自然选择。这种独特的动态行为使得自我复制者能够在没有显式适应度景观的环境中自发地出现和演化。通过对Brainfuck、Forth、Z80和8080指令集以及SUBLEQ语言的研究，我们观察到自我复制者在不同计算基质中的生成和传播过程。

其次，计算基质中的生命现象展示了生命的多样性和复杂性。不同类型的自我复制者在计算基质中共存和竞争，形成了一个多样化和动态平衡的生态系统。这种多样性和复杂性不仅揭示了生命现象的基本特性，还为理解生命的基本原理提供了新的视角。

尽管论文的研究揭示了自我复制者在计算基质中的生成和演化机制，但仍有许多开放性问题需要进一步探讨。

1.复杂性和开放性演化：在开放式计算系统中，可以自发产生多少复杂性？这些系统能否演化出越来越复杂的功能和行为？未来的研究可以进一步探讨这些问题，并尝试引导这些系统的发展。

2.系统特性的影响：哪些系统特性促进或抑制自我复制者的出现？不同的计算基质和编程语言对自我复制者的生成和演化有何影响？这些问题的答案可以帮助我们更好地理解生命现象的基本原理。

3.进化的相似性和差异性：计算基质中的进化现象是否与自然界中的进化相似？如果存在显著差异，这些差异对理解生命的定义和边界有何启示？未来的研究可以通过比较不同系统中的进化现象，揭示生命现象的普遍性和特殊性。

4.实际应用和技术创新：计算基质中的生命现象是否可以应用于实际技术创新？例如，自我复制程序是否可以用于开发自适应算法、自我修复系统或智能机器人？这些应用的探索可以为未来的技术发展提供新的思路和方法。

论文的研究对计算生命和人工生命领域做出了重要贡献。通过研究自我复制者在计算基质中的生成和演化机制，我们揭示了生命现象的基本特性和动态行为。这些研究不仅有助于理解生命的基本原理，还为未来的技术创新提供了新的视角。

论文展示了计算基质如何成为生命现象的一个重要平台。通过对不同计算基质和编程语言的研究，我们观察到自我复制者在这些环境中的生成和传播过程。这些研究揭示了计算基质中的生命现象具有独特的特性和动态行为，为理解生命的定义和边界提供了新的视角。

论文的研究展示了生命现象的多样性和复杂性。不同类型的自我复制者在计算基质中共存和竞争，形成了一个多样化和动态平衡的生态系统。这种多样性和复杂性不仅揭示了生命现象的基本特性，还为理解生命的基本原理提供了新的视角。

论文的研究为未来的技术创新提供了新的思路和方法。通过探索自我复制程序在计算基质中的生成和演化机制，我们可以开发出自适应算法、自我修复系统和智能机器人等新技术。这些技术的应用不仅可以提高系统的效率和可靠性，还可以为未来的技术发展提供新的方向。（END）

参考资料：https://arxiv.org/pdf/2406.19108

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