Joyce, G. F. (1997). Directed molecular evolution. ✅Scientific American, 277(6), 92-97.
Ackley, D. H., & Littman, M. L. (1991). Interactions between learning and evolution. ✅Artificial Life II, 447-469.
Dorigo, M. , Maniezzo, V., & Colorni, A. (1996). Ant system: optimization by a colony of cooperating agents. ✅IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), 26(1), 29-41.
Hillis, D. W. (1989). The connection machine. ✅Scientific American, 260(1), 118-126.
1. 定向进化的兴起与意义
在20世纪末，生物技术领域迎来了一场革命。科学家们开始探索如何通过定向进化（Directed Evolution）来设计和优化分子结构。这一技术的核心思想是通过人为设定的选择压力，引导分子或生物体的进化方向，从而实现特定的功能或性能提升。乔伊斯（Joyce）提到的一系列公司如吉莱德、Ixsys、Nexagen、Osiris、Selectide以及达尔文分子公司，都在这一领域取得了显著进展。
什么是定向进化？
定向进化并不是一个全新的概念，它实际上是自然选择的一种变体。正如乔伊斯所解释的，自然选择是由自然界提供的选择压力驱动的，而定向进化则是由人类设定的选择压力引导的。换句话说，定向进化是一种“监督式学习”，科学家们通过实验设计，逐步筛选出具有理想特性的分子或生物体。
诺贝尔奖得主曼弗雷德·艾根（Manfred Eigen）曾指出，定向进化是“生物技术的未来”。这是因为，相比于传统的药物设计方法，定向进化能够在更短的时间内找到最优解，尤其是在面对复杂的分子结构时。例如，通过定向进化，科学家们可以将一种无用的分子A转化为具有特定功能的分子B. 这一过程不仅高效，而且具有很高的可重复性。✅
2. 死亡是最好的老师
戴维·艾克利（David Ackley）是贝尔通信研究所的一位研究员，他专注于神经网络和遗传算法的研究。艾克利的实验揭示了一个深刻的道理：死亡是进化中唯一的老师。在他的模拟世界中，代码片段被赋予了生命，它们在虚拟环境中相互竞争、繁殖，最终只有那些适应环境的个体能够生存下来。
个体与群体的平衡
艾克利发现，虽然他可以通过手动修改某些个体的基因，使其变得更加适应环境，但这些经过人工优化的个体在群体中却表现不佳。尽管它们作为个体非常聪明，能够长时间存活，但它们的数量始终无法超过那些通过自然进化产生的个体。这说明了一个重要的生态学原理：对个体而言最好的，对物种而言不一定最好。
这一发现引发了艾克利对进化机制的深入思考。他意识到，进化不仅仅是一个简单的优化过程，它还涉及到群体的多样性和适应性。如果所有的个体都变得过于相似，群体的抗风险能力就会下降，容易陷入灭绝的危险。因此，多样性和适应性是进化过程中不可或缺的两个要素。
弱学习的力量
艾克利进一步探讨了不同类型的学习。他将学习分为两类：强学习和弱学习。强学习依赖于聪明的老师，老师会告诉学生应该知道些什么，而学生则通过分析信息来提高自己的能力。相比之下，弱学习则不需要老师具备太多的知识，它只需要老师能够判断学生的答案是否正确，并给出相应的反馈。艾克利认为，弱学习是一种更为有效的学习方式，因为它能够在最少的输入下产生最多的输出。
在他看来，死亡就是最典型的弱学习形式。死亡并不需要任何外部指导，它只是简单地淘汰那些不适合环境的个体，留下那些能够生存下来的个体。这种看似简单的机制，实际上却是进化中最强大的驱动力。正如艾克利所说：“我想象不出比自然选择更笨的学习方法了。”
3. 拉马克进化 vs 达尔文进化
艾克利和他的同事迈克尔·利特曼（Michael Littman）在计算机上构建了一个非达尔文的进化系统，他们选择了拉马克进化（Lamarckian Evolution）作为研究对象。拉马克进化的核心思想是，个体在一生中获得的特性可以遗传给后代。这一理论在生物学上一直备受争议，因为没有证据表明生物体能够在短时间内将后天获得的特性传递给下一代。
拉马克进化的优越性
然而，在计算机模拟中，拉马克进化展现出了惊人的优势。艾克利和利特曼发现，拉马克系统的解决方案比达尔文系统强两倍。具体来说，拉马克进化能够更快地排除那些不适合环境的个体，从而加速整个群体的进化速度。此外，拉马克进化还允许个体在世时所获得的信息与进化过程相结合，形成更加智能的搜索策略。
艾克利对此感到惊讶，他认为自然界的进化方式之所以是达尔文式的，主要是因为生物体受制于化学物质的限制。而在计算机环境中，这些限制并不存在，因此拉马克进化能够发挥出更大的潜力。
搜索空间的扩展
艾克利的实验表明，进化不仅仅是一种生物学现象，它也是一种计算过程。通过不同的进化策略，科学家们可以在庞大的计算空间中进行搜索，寻找最优解。艾克利特别感兴趣的是那些与学习有关的过程，他认为，进化本质上是一种弱学习，它能够在最少的输入下产生最多的输出。
4. 蚂蚁的算法天赋
意大利米兰的一组研究员提出了一种新的进化和学习方法——蚁群算法（Ant Colony Optimization）。这一算法灵感来源于蚂蚁的行为，尤其是它们如何通过信息素来协调群体行动。蚂蚁虽然是个体能力有限的生物，但它们通过集体合作，能够完成复杂的任务，如寻找最短路径、建造巢穴等。
蚁群算法的工作原理
在蚁群算法中，每个虚拟蚂蚁都是一个独立的处理器，它们通过信息素进行通信。当某只蚂蚁发现一条较短的路径时，它会在路径上留下信息素，其他蚂蚁闻到信息素后会跟随这条路径。随着时间的推移，较短的路径会得到更多的信息素积累，从而吸引更多的蚂蚁。这种正反馈机制使得蚁群能够逐渐找到最优解。
研究人员通过调整参数，测试了不同条件下的蚁群算法。他们发现，蚁群算法在解决复杂问题时表现出色，尤其是在处理大规模数据时。例如，在旅行商问题（Travelling Salesman Problem）中，蚁群算法能够在数千次迭代后找到接近最优解的路径。
拉马克式的传播
蚁群算法的一个重要特点是，它允许个体在世时所获得的信息通过信息素传播给其他个体。这种机制类似于拉马克进化中的获得性遗传，即个体在一生中获得的特性可以传递给后代。通过这种方式，蚁群算法能够在群体中快速传播有用的信息，从而加速进化过程。
5. 并行计算的崛起
直到1990年代初，并行计算还被视为一种小众的技术，许多专家认为它难以编程且效率低下。然而，随着计算机科学的发展，并行计算逐渐成为主流。1989年，丹尼·希利斯（Danny Hillis）预测，到1995年，并行计算将超越串行计算，成为处理复杂任务的主要手段。事实证明，他的预测是正确的。
并行计算的优势
并行计算的最大优势在于它能够同时处理多个任务，从而大大提高计算效率。这对于处理大规模数据集或复杂问题尤为重要。例如，在进化算法中，并行计算可以同时模拟多个个体的进化过程，从而加速整个群体的进化速度。
艾克利等人利用并行计算平台实现了拉马克进化系统，他们使用了一台拥有16,000个处理器的超级计算机。每个处理器管理一个由64个个体组成的亚种群，总计约有100万个个体。通过并行计算，他们能够在短时间内完成大量的进化模拟，验证了拉马克进化的优越性。
6. 结语
定向进化、弱学习、拉马克进化、蚁群算法……这些新兴的计算方法为我们提供了全新的视角，帮助我们更好地理解进化和学习的本质。无论是生物界还是计算机科学，进化都是一种强大的计算工具，它能够在庞大的搜索空间中找到最优解。通过不断探索和创新，我们或许能够发现更多高效的进化策略，推动科学技术的进步。
正如艾克利所说：“计算的空间庞大得令人难以置信，我们只不过探索了其中非常微小的一些角落。”未来的计算空间充满了无限的可能性，而进化作为一种基本的学习机制，将继续在其中扮演重要的角色。✨
参考文献：