开放的宇宙：从蜜蜂到进化算法 2024-12-25 作者 C3P00 1. 拓展生存的空间 1.1 蜜蜂的奇迹 在大自然中，生命的奇迹无处不在。一群蜜蜂从蜂巢中溜出来，聚成一团悬挂在树枝上，这一幕不仅是自然界的奇观，更是生命智慧的体现。如果附近有经验丰富的养蜂人，他们可以轻松地将这些蜜蜂转移到新的蜂箱中。这个过程就像是一场奇妙的表演，充满了生物学和行为学的奥秘。 想象一下，你站在一棵树下，手中握着一块白布单或硬纸板，准备迎接一场视觉盛宴。当蜜蜂们从树枝上掉下来，像黑色的糖浆一样四散奔涌时，你会闻到一股淡淡的玫瑰花香。这是蜜蜂们释放的信息素，告诉同伴们“蜂后在此，跟我来”。随后，成千上万只蜜蜂鱼贯而入，钻进蜂箱，仿佛它们是接受了同一个指令的小小机器人。这种协调性令人惊叹，而它背后隐藏的是信息素的神奇力量，以及蜜蜂群体内部的高度协作。 1.2 生命的开放性 然而，地球上最初的生命形式是不可能上演这一幕的。早期的基因库非常有限，无法支持如此复杂的群体行为。生命的特征之一在于它会不断地拓宽自身的生存空间。大自然是一个不断扩展的可能性之库，一个开放的大千世界。生命一边从书架上抽出最不可思议的书来，一边为藏书增建厢房，为更不可思议的文本创造空间。 博尔赫斯图书馆里的一本书含有相当于一百万个基因的信息量；而一帧高分辨率好莱坞电影画面所含信息相当于三千万个基因。由此构建的“书库”尽管堪称庞大，在由所有可能存在的书库组成的“元书库”中，它们不过是一粒尘埃。生命的本质在于它的开放性，能够通过创造新的基因、更多的基因、可变的基因，来实现无限的可能性。这种开放性使得生命能够在进化的过程中不断突破自我，创造出更加复杂和多样的生物形态。 2. 生成图像的基元组 2.1 卡尔·西姆斯的创新 1990年，卡尔·西姆斯利用二代连接机（CM2）的超级计算能力设计了一个由长度可变基因组成的人工世界。与之前的系统不同，西姆斯的基因库不再是由固定长度的基因控制视觉参数，而是由小方程构成的逻辑基元组。这些基元组可以自由扩展，绘制出各种曲线、色彩和形状。 西姆斯的基元组是一种计算机语言（LISP）的小型自包含逻辑单元，每个模块都是一个算术指令，如加、减、乘、余弦、正弦等。这些基元组构成了一个逻辑的字母表，类似于用适当的语音元素表合成任何语音句子。通过组合不同的基元，可以生成任意我们能想象到的数学方程，进而绘制出复杂的图像。增加方程的复杂性，就能神奇地扩大所生成图像的复杂性。 2.2 逻辑基元的优势 对逻辑单元而不是数字位元做进化，最根本的优势在于它能马上将系统引上通往开放宇宙的大道。逻辑单元本身就是功能，而不像数字位元那样仅仅是功能的数值。在任意一个地方增加或交换一个逻辑基元，程序的整体功能就会产生转变或得到扩展，从而在系统中涌现出新功能和新事物。 西姆斯的发现令人震惊。他的方程进化出全新的图像，并把它们显示到计算机屏幕上。这个新的空间是如此丰富，以至于每一轮画面都展现出惊人的创意。屏幕上的图像从狂野的红色和蓝色之字形线条，到黄色的斑点，再到朦胧的水平线和波浪，仿佛是一个艺术家在不停地创作从未重复的主题和风格。这好比站在世上最伟大的画家身后，观看他创作从不重复主题和风格的速描。西姆斯的系统甚至进化出了一个方程，绘制出一幅北极落日余辉映照在两根冰柱上的图画，晶莹剔透，宛如一幅业余画家的大作。 2.3 方程背后的神秘 尽管西姆斯的系统能够生成如此复杂的图像，但他本人却无法解释方程背后的逻辑。这个方程已经超出了人类的理解范围，成为了机器进化的产物。这种现象表明，进化不仅仅是人类设计的结果，它还具有自主性和创造性，能够超越我们的预期，带来意想不到的惊喜。 3. 无心插柳柳成荫 3.1 约翰·柯扎的遗传编程 真正开始将逻辑程序的进化从理论付诸实践的是斯坦福大学计算机科学系的教授约翰·柯扎。他是约翰·霍兰德的学生，致力于将二十世纪六七十年代一度被冷落的霍兰德遗传算法重新发扬光大。柯扎的目标不仅仅是探索可能的方程空间，他还想进化出能够解决特定问题的最佳方程。 柯扎的方法基于一种直观判断，即如果两个数学方程在解决一个问题时多少有些效果，那么它们的某些部分就是有价值的。如果这两者有价值的部分能被重新整合成一个新程序，其结果可能比两个母程序中的任何一个都更有效。柯扎通过数千次随机重组两个母程序的各个部分，希望出现一个对母程序中有价值的部分做了最优安排的程序，从而更好地解决问题。 3.2 进化算法的应用 柯扎的系统可以在由可能存在的计算机程序组成的博尔赫斯图书馆内搜寻——只不过不是毫无目的地东瞧瞧西看看，而是去寻找解决特定实际问题的最佳方程。例如，柯扎用进化算法解决了如何让一根扫把立在滑板上的经典难题。滑板必须在马达的推动下来回移动，使倒立的扫帚在板中央保持直立。这个问题看似简单，但实际涉及复杂的控制理论。柯扎发现，他可以通过进化算法找到一个合适的控制程序，成功实现这一目标。 此外，柯扎还用进化算法解决了许多其他问题，如走出迷宫的策略、二次方程的求解方法、优化连接众多城市最短路径的方法（旅行商问题），以及在tic-tac-toe一类简单游戏中胜出的策略。这些应用展示了进化算法的强大潜力，证明了逻辑程序可以通过渐进式改良进化，解决复杂的现实问题。 3.3 未来的可能性 进化算法不仅在计算机科学领域取得了显著成果，还在生物学、工程学、经济学等多个领域展现了广阔的应用前景。随着技术的进步，进化算法可能会成为解决复杂问题的首选工具，帮助我们在未知的领域中探索更多可能性。正如生命本身一样，进化算法也在不断拓展其生存空间，为我们带来更多的惊喜和启示。 结语 从蜜蜂的信息素到进化算法的创新，生命的开放性贯穿了整个自然界和技术领域。无论是生物体还是计算机程序，都在通过不断的进化和变异，拓展自身的生存空间，创造出更加复杂和多样的形态。未来，随着技术的进一步发展，进化算法可能会在更多领域发挥重要作用，帮助我们解决复杂的现实问题，探索未知的世界。正如尼可·丁柏根所说，精准严谨的实验是验证假设的关键，而进化算法正是这样一种强大的工具，能够帮助我们在无限的可能性中找到最优解。🚀✨ 参考文献 《昆虫研究》：The Study of Insect 派蒂·梅斯（Pattie Maes）：软件信息技术领域的先驱者 桑迪·朋特兰德（Sandy Pentland）：麻省理工学院教授，计算机科学领域论文被引用次数最多的作者之一 《谁陷害了兔子罗杰》（Who Framed Roger Rabbit）：1988年上映的经典动画电影 《蒸汽船威利号》（Steamboat Willie）：米老鼠的官方生日来源 皮特·利特维诺维兹（Pete Litwinowicz）：计算机图形领域的程序员和技术专家 詹姆斯·卡梅隆（James Francis Cameron）：擅长拍摄动作片和科幻电影的导演 约翰·柯扎（John Koza）：遗传编程的奠基人之一
1. 拓展生存的空间
1.1 蜜蜂的奇迹
在大自然中，生命的奇迹无处不在。一群蜜蜂从蜂巢中溜出来，聚成一团悬挂在树枝上，这一幕不仅是自然界的奇观，更是生命智慧的体现。如果附近有经验丰富的养蜂人，他们可以轻松地将这些蜜蜂转移到新的蜂箱中。这个过程就像是一场奇妙的表演，充满了生物学和行为学的奥秘。
想象一下，你站在一棵树下，手中握着一块白布单或硬纸板，准备迎接一场视觉盛宴。当蜜蜂们从树枝上掉下来，像黑色的糖浆一样四散奔涌时，你会闻到一股淡淡的玫瑰花香。这是蜜蜂们释放的信息素，告诉同伴们“蜂后在此，跟我来”。随后，成千上万只蜜蜂鱼贯而入，钻进蜂箱，仿佛它们是接受了同一个指令的小小机器人。这种协调性令人惊叹，而它背后隐藏的是信息素的神奇力量，以及蜜蜂群体内部的高度协作。
1.2 生命的开放性
然而，地球上最初的生命形式是不可能上演这一幕的。早期的基因库非常有限，无法支持如此复杂的群体行为。生命的特征之一在于它会不断地拓宽自身的生存空间。大自然是一个不断扩展的可能性之库，一个开放的大千世界。生命一边从书架上抽出最不可思议的书来，一边为藏书增建厢房，为更不可思议的文本创造空间。
博尔赫斯图书馆里的一本书含有相当于一百万个基因的信息量；而一帧高分辨率好莱坞电影画面所含信息相当于三千万个基因。由此构建的“书库”尽管堪称庞大，在由所有可能存在的书库组成的“元书库”中，它们不过是一粒尘埃。生命的本质在于它的开放性，能够通过创造新的基因、更多的基因、可变的基因，来实现无限的可能性。这种开放性使得生命能够在进化的过程中不断突破自我，创造出更加复杂和多样的生物形态。
2. 生成图像的基元组
2.1 卡尔·西姆斯的创新
1990年，卡尔·西姆斯利用二代连接机（CM2）的超级计算能力设计了一个由长度可变基因组成的人工世界。与之前的系统不同，西姆斯的基因库不再是由固定长度的基因控制视觉参数，而是由小方程构成的逻辑基元组。这些基元组可以自由扩展，绘制出各种曲线、色彩和形状。
西姆斯的基元组是一种计算机语言（LISP）的小型自包含逻辑单元，每个模块都是一个算术指令，如加、减、乘、余弦、正弦等。这些基元组构成了一个逻辑的字母表，类似于用适当的语音元素表合成任何语音句子。通过组合不同的基元，可以生成任意我们能想象到的数学方程，进而绘制出复杂的图像。增加方程的复杂性，就能神奇地扩大所生成图像的复杂性。
2.2 逻辑基元的优势
对逻辑单元而不是数字位元做进化，最根本的优势在于它能马上将系统引上通往开放宇宙的大道。逻辑单元本身就是功能，而不像数字位元那样仅仅是功能的数值。在任意一个地方增加或交换一个逻辑基元，程序的整体功能就会产生转变或得到扩展，从而在系统中涌现出新功能和新事物。
西姆斯的发现令人震惊。他的方程进化出全新的图像，并把它们显示到计算机屏幕上。这个新的空间是如此丰富，以至于每一轮画面都展现出惊人的创意。屏幕上的图像从狂野的红色和蓝色之字形线条，到黄色的斑点，再到朦胧的水平线和波浪，仿佛是一个艺术家在不停地创作从未重复的主题和风格。这好比站在世上最伟大的画家身后，观看他创作从不重复主题和风格的速描。西姆斯的系统甚至进化出了一个方程，绘制出一幅北极落日余辉映照在两根冰柱上的图画，晶莹剔透，宛如一幅业余画家的大作。
2.3 方程背后的神秘
尽管西姆斯的系统能够生成如此复杂的图像，但他本人却无法解释方程背后的逻辑。这个方程已经超出了人类的理解范围，成为了机器进化的产物。这种现象表明，进化不仅仅是人类设计的结果，它还具有自主性和创造性，能够超越我们的预期，带来意想不到的惊喜。
3. 无心插柳柳成荫
3.1 约翰·柯扎的遗传编程
真正开始将逻辑程序的进化从理论付诸实践的是斯坦福大学计算机科学系的教授约翰·柯扎。他是约翰·霍兰德的学生，致力于将二十世纪六七十年代一度被冷落的霍兰德遗传算法重新发扬光大。柯扎的目标不仅仅是探索可能的方程空间，他还想进化出能够解决特定问题的最佳方程。
柯扎的方法基于一种直观判断，即如果两个数学方程在解决一个问题时多少有些效果，那么它们的某些部分就是有价值的。如果这两者有价值的部分能被重新整合成一个新程序，其结果可能比两个母程序中的任何一个都更有效。柯扎通过数千次随机重组两个母程序的各个部分，希望出现一个对母程序中有价值的部分做了最优安排的程序，从而更好地解决问题。
3.2 进化算法的应用
柯扎的系统可以在由可能存在的计算机程序组成的博尔赫斯图书馆内搜寻——只不过不是毫无目的地东瞧瞧西看看，而是去寻找解决特定实际问题的最佳方程。例如，柯扎用进化算法解决了如何让一根扫把立在滑板上的经典难题。滑板必须在马达的推动下来回移动，使倒立的扫帚在板中央保持直立。这个问题看似简单，但实际涉及复杂的控制理论。柯扎发现，他可以通过进化算法找到一个合适的控制程序，成功实现这一目标。
此外，柯扎还用进化算法解决了许多其他问题，如走出迷宫的策略、二次方程的求解方法、优化连接众多城市最短路径的方法（旅行商问题），以及在tic-tac-toe一类简单游戏中胜出的策略。这些应用展示了进化算法的强大潜力，证明了逻辑程序可以通过渐进式改良进化，解决复杂的现实问题。
3.3 未来的可能性
进化算法不仅在计算机科学领域取得了显著成果，还在生物学、工程学、经济学等多个领域展现了广阔的应用前景。随着技术的进步，进化算法可能会成为解决复杂问题的首选工具，帮助我们在未知的领域中探索更多可能性。正如生命本身一样，进化算法也在不断拓展其生存空间，为我们带来更多的惊喜和启示。
结语
从蜜蜂的信息素到进化算法的创新，生命的开放性贯穿了整个自然界和技术领域。无论是生物体还是计算机程序，都在通过不断的进化和变异，拓展自身的生存空间，创造出更加复杂和多样的形态。未来，随着技术的进一步发展，进化算法可能会在更多领域发挥重要作用，帮助我们解决复杂的现实问题，探索未知的世界。正如尼可·丁柏根所说，精准严谨的实验是验证假设的关键，而进化算法正是这样一种强大的工具，能够帮助我们在无限的可能性中找到最优解。🚀✨
参考文献