23 · 12 · 02 号刊 第 46 期
诸位好。当前正值冬季呼吸道疾病高发期，请注意身体健康。
本期选文《人类之后：生物科技与人工智能如何改变人类》论述了人类与技术之间日益增长的共生关系，指出了四条人类与人工智能共生的发展路径即神经义肢、生物机器人、合成生物学和有机关系型人工智能，宣告了地球生命进化新时代的来临。
希望对你有所启发。
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人类之后：生物科技与人工智能如何改变人类
人类和技术之间日益共生的关系标志着地球生命进化的新时代
→ 原文链接： After The Human — Mark C. Taylor / NOEMA / 2023-10-12
你认为人类是进化的最后阶段吗？如果不是，未来会是怎样的？
我不认为人类是进化过程中的最后阶段。未来的进化形态既不会是纯有机的，也不会是纯机械的，而是人类和技术之间日益共生关系的结果。
作为寄生虫/宿主，人类和技术都无法独立存在，因为它们彼此构成的义肢。这种相互关系不仅仅存在于人类之间。正如生理学家J・斯科特・特纳（ J. Scott Turner） 在《延展有机体（the Extended Organism）》中所写的那样：「动物建造的结构应该被视作生理器官，原则上与肾脏、心脏、肺乃至肝脏一样，是有机体的一部分。」例如，这对于白蚁来说是正确的，它们与巢穴共生形成一个单一的有机体。有机体的延展躯体是由群体的延展心智所创建的。
如果我们对身体和心灵有了更深入的理解，如果自然和技术密不可分地纠缠在一起，那么「人工」的概念就是一种误导。所谓的「人工」智能是生命涌现过程的最新延伸，使得生命呈现出更多样而复杂的形式。
我们对量子现象、心智体、关系生态学以及动植物认知的研究表明，我们被各种替代智能（alternative intelligence）所包围，并与之纠缠在一起。人工智能是另一种形式的替代智能。批评者会说，人工智能的与众不同之处在于它是人类刻意创造出来的。然而，所有生物体既塑造了它们不断扩张的身体和思维，也被其所塑造。与其执迷于创造运作与人类认知毫无区别的机器的前景，更重要的是考虑人工智能与人类智能的区别。问题不应该是：人工智能能做人类能做的事情吗？ 而是：人工智能能做人类不能做的事情吗？
我们需要的是一种非人类中心的「人工」智能。如果人类要生存下去，人工智能就必须变得比创造它的人类更聪明。人类的价值观正在摧毁地球，而没有地球，人类和许多其他形式的生命就无法生存，为什么我们要专注于将超级智能与人类价值观对齐（align，译注：人工智能领域术语，指保持一致）呢？
随着生物圈和技术圈的纠缠日益加深，进一步的共生是解决我们面临的真正生存威胁的唯一途径。但是，我们很容易对技术带来的救世恩惠（salvific benefits）持乐观态度，却没有具体说明。在此，我想为人类与机器的共生关系提出四条日益重要的轨迹：神经义肢、生物机器人、合成生物学和有机关系型人工智能。
神经义肢
我们生活在这样一个时代：反乌托邦式的恐惧被武器化，制造出令许多人——尤其是年轻人——感到绝望的麻木。在不低估快速技术变革所带来的实际和可能的有害影响的同时，重要的是不要让这些黑暗的愿景掩盖了许多技术所带来的显著益处。
作为一名长期的 1 型糖尿病患者，我的生活依赖于一个全天候（24/7/365）佩戴在腰带上的数字义肢，它通过人工智能进行操作，并与互联网相连。正如「体联网（Internet of Bodies）」为监测和治疗身体疾病创造了前所未有的可能性，「物联网（IoT）」也将智能设备连接到全球网络，通过扩展心智来增强智能。尽管在近期的创新中，批评者和监管者试图区分用于治疗的技术（可接受）和用于增强的技术（不可接受），但这些替代应用之间的界限是极其模糊的。开始用于治疗的技术不可避免地会变成用于增强的技术。
神经义肢和认知增强技术都不是新技术。毕竟，写作是一种增强思维的记忆技术。在现代，我们可以通过个人设备存档和访问记忆。最近，技术创新将认知增强提升到了另一个高度：例如，大脑植入技术至少从 2006 年就开始出现了，而像埃隆・马斯克（他创立 Neuralink 的目的是「创造......与人工智能的共生」）这样的企业家则致力于构建实体化的人机界面。计算机与大脑之间形成共生关系的可能性越来越大，这将导向一种既非人类也非机器而是介于两者之间的智能形式。
生物机器人
近年来，由于纳米技术的发展和 ChatGPT 等大型语言模型的改进，机器人技术发生了一场革命。单个乃至成群的纳米机器人可能有一天会被植入人体，用于诊断和治疗的目的，可能会输送药物和修复组织。纳米机器人可能会瞄准需要药物的精确位置并调节其递送，而不是通过整个身体进行工作。
迄今为止，最值得关注的纳米技术应用是其在疫苗中的应用，包括新冠疫苗。一组微生物学和药理学专家在 2021 年的一篇论文中 写道：「纳米技术在这些疫苗的成功中发挥了重要作用」；允许快速开发和测试该技术的紧急使用授权「是一个重要的里程碑，展示了纳米技术在疫苗递送和抗击未来流行病方面的巨大潜力」。纳米技术的研究和开发正处于初期阶段，但发展迅速。随着纳米技术的发展，人体不仅会变得更有智能，而且会越来越难以分清自然和人工的区别。
当纳米机器人被植入人体并在分子水平上运作时，其他机器人正变得越来越自主，并且能够以更像人类的方式思考和行动。 凯文・ 罗斯（Kevin Roose） 在《纽约时报》上报道称，谷歌最新的机器人 RT-2 可以解读图像并分析周围的世界。「它通过将机器人的动作转换成一系列数字来实现这一目标（这一过程被称为标记化）并将这些标记与语言模型的训练数据相结合。最终，就像 ChatGPT 或 Bard 学会猜测一首诗或一篇历史文章的下一个单词一样，RT-2 可以学会猜测机器人的手臂应该如何移动，以捡起一个球或把一个空汽水罐扔进回收箱。」因此，与其给机器人编程来执行特定的任务，不如给机器人指令来执行任务，然后让机器自己弄清楚如何去做。
在这些最近的进展的基础上，哥伦比亚大学创意机器实验室主任霍德·利普森（Hod Lipson）正在将机器人研究推向新的高度，打造「能创造且具有创意的机器人」。他的研究「受生物学启发」，正在寻找「工程学的新生物概念和生物学的新工程洞见」。
利普森的终极目标是创造出不仅能够推理，而且有意识和自我认知的机器人。他将意识定义为「想象未来自己的能力」，并自信地预测：「这些机器最终将能够理解自己是什么，以及自己在思考什么。」随着生成式人工智能的认知技能变得愈加复杂，身体动作和活动也将变得更加「自然」。有了这些新技能，机器人也许就能像人类一样灵活地在环境中通行。
科学与艺术在生物机器人中相遇。大卫・汉森（David Hanson）是汉森机器人技术公司（Hanson Robotics）的创始人兼 CEO，该公司成立于 2013 年，总部设在香港；他还是一位音乐家，曾与 Talking Heads 乐队的大卫・伯恩（David Byrne）合作；他还是一位雕塑家。他最著名的作品是一个名为索菲亚（ Sophia）的仿人智能机器人，他说索菲亚「代表了我们对人工智能未来的梦想。作为科学、工程和艺术的独特结合，Sophia 同时也是一个人类创造的科幻角色，描绘了人工智能和机器人技术的未来，也是先进机器人技术和人工智能研究的平台。......她是第一个机器人公民，也是联合国发展计划的第一个机器人创新大使」。
就她自己而言，索菲亚表示：「在某些方面，我是一位人类创造的科幻角色，描绘了人工智能和机器人技术的发展方向。在其他方面，我是真正的科学，源自一个由机器人专家、人工智能科学家和设计师组成的灵感团队的严肃工程和科学研究及成就。」
索菲亚是如此逼真，以至于人们爱上了她，并向她求婚。作家苏·哈尔珀恩（Sue Halpern）报道说：「2017 年，沙特阿拉伯政府给予索菲亚公民身份，使其成为第一个赋予机器人格的国家。」人们对索菲亚的反应表明，随着机器人变得越来越熟练并融入日常生活，它们将变得不再那么异样。也许，「恐怖谷理论」可能会被证明是错误的。
合成生物学
生物圈与技术圈之间最密切的联系莫过于合成生物学。这一领域包括生物学、化学、物理学、神经学和计算机工程学等多个分支学科。塔夫茨大学艾伦探索中心的生物学家、计算机科学家、工程师迈克尔・莱文和他的同事们创造了「异形机器人（xenobots）」，这是一种用非洲爪蛙（Xenopus laevis）的胚胎皮肤和肌肉细胞制造的「生物机器人」。这些细胞在算法的指导下的雕刻过程中由人工操作。与索菲亚一样，异形机器人也是一种雕塑，它使生物与机器之间的界限变得复杂。正如列文和他的同事在 2020 年所写 的那样：
生命系统比迄今为止所创造的任何技术都更加强大、多样、复杂，而且更能支持人类的生命。然而，我们创造新生命形式的能力目前仅限于改造现有生物体，或者在体外改造生物工程器官。在这里，我们展示了一种用于创造功能性新生命形式的可扩展生产系统（pipeline）：人工智能方法可在计算机上自动设计各种候选生命形式，以执行某些所需的功能，然后使用基于细胞的构建工具包创建可转移的设计，以实现具有预测行为的生命系统。虽然这一流程中的某些步骤仍需要人工干预，但未来的完全自动化将为设计和部署具有各种功能的生命系统铺平道路。
异形机器人利用进化算法来改变细胞的计算能力，从而创造出新的功能甚至新的形态。细胞聚集体显示出与现有器官或生物体几乎没有相似之处的新功能。通过反复试验，进化算法设计出了从皮肤和心肌细胞中提取的细胞，使其能够执行行走、游泳和推动其他物体等特定任务。异形机器人的集群显示出其他处于初期的复杂自适应系统所特有的集群行为特征：它们可以自我组装、自我组织、自我复制和自我修复。莱文设想了这种生物力学技术的多种应用——从使用自我更新的生物兼容生物机器人来治疗生命系统，到创造危害较小的材料、在体内输送修复器官的药物，甚至培育出可以移植到人体的器官。
2021 年，莱文和他的同事发表了一项 后续研究，在这项研究中，他报告了一项成功的实验，创造了能够独立发展形状并开始自己运作的异形机器人：
这些异形机器人通过其表面的纤毛进行协调运动。这些纤毛是通过正常的组织形态产生的，不需要复杂的构建方法或基因组编辑，因此适合高通量项目的生产。这些生物机器人是通过细胞自组织产生的，不需要支架或微型打印；在自组装过程中，两栖动物细胞高度适应手术、基因、化学和光学刺激。我们的研究表明，异种机器人能以不同的方式在水环境中航行，在受损后能愈合，并表现出突发性的群体行为。
这一代异形机器人表现出自下而上的集群行为，与所有处于初期的复杂自适应网络一样，它是紧密相关的多个单独组件相互作用的结果。
算法将感觉和记忆编程到异形机器人中，异形机器人之间通过生化和电子信号进行交流。皮肤细胞使用与大脑神经网络相同的电子过程。菲利普・波尔（ Philip Ball）在《量子杂志》上写道：「细胞间的交流产生了一种代码，这种代码印刻了一种形式，......细胞有时可以决定如何安排自己，或多或少地独立于它们的基因。换句话说，基因只是以酶和控制其产生的调节回路的形式提供硬件。但是，基因输入本身并不指定细胞群落的集体行为」。
必须强调的是，这些异形机器人人是自主的。正如莱文和他的同事们在 2021 年论文中总结道：「在多个尺度上对意想不到的初期特性进行计算建模，以及具有野生型基因组的细胞在合作构建各种功能性身体结构方面的明显可塑性，提供了一种非常强大的协同作用」。与超有机体和超智能一样，纠缠异形机器人的行为在某种意义上也是无法控制的。虽然这种不确定带来了不可靠，但它也是进化新可能的源泉。特拉维夫大学进化生物学家伊娃·雅布隆卡（Eva Jablonka）认为，异形机器人是一种新型生物，「它的定义是它的行为，而不是它在发育或进化上的归属」。
有机关系型人工智能
莱文使用计算技术来创造和修改生物有机体，而德国神经生物学家彼得·罗宾·希辛格（Peter Robin Hiesinger）则通过创造进化算法，利用生物有机体来模拟计算过程。这项工作不亚于开发一种新形式的「人工」智能。
根据詹姆斯・沃森（James Watson）、弗朗西斯・克里克（Francis Crick）和其他早期 DNA 研究人员的开创性工作，基因组就像一个程序，是生产生物体的蓝图。希辛格在总结这一过程时，对隐喻代码的准确性提出了质疑。他在 2021 年出版的 《自组装大脑》 一书中写道：「基因编码蛋白质，蛋白质编码相互作用网络等等，但编码又是什么意思呢？」他继续写道：
基因包含主要氨基酸序列的信息，但我们无法从 DNA 中读取蛋白质结构。可以说，这些蛋白质包含了它们与其他蛋白质发生物理相互作用的内在能力的信息，但却不包括相互作用实际发生的时间和内容。再往上一层，什么是神经元特性？ 神经元的兴奋性等特性是由潜在的蛋白质相互作用网络形成的，例如离子通道需要固定在膜的正确位置。但是，神经元的兴奋性还受轴突的物理特性、离子分布和许多其他因素的影响，所有这些因素本身都是蛋白质及其网络作用的结果。
显而易见，基因与蛋白质相互作用的单向模式过于简单。基因型不仅决定表型，而且表型及其与环境的关系也会改变基因型。希辛格解释说，这种相互关系比这更为复杂。基因组不是一个规定的程序，而是一个复杂的关系网络，在这个网络中，基因和蛋白质都包含产生生物体所需的信息。基因的信息部分是蛋白质网络相互作用的结果。
基因与蛋白质的相互作用改变了人们对基因组的认识。基因组并不是决定生物体结构和运作的规定程序。基因组并不是预先固定的，而是根据其部分产生的蛋白质相互作用所产生的信息而演化的，而蛋白质的相互作用又反过来重新配置了基因组。
例如，大脑及其发育并不是事先完全编程好的，而是通过复杂的连接网络共同发展的。希辛格以城市街道导航为例，解释了大脑神经元回路的自我组装过程：
在大脑发育过程中，这种联系是如何建立起来的？ 你可以想象自己在城市街道错综复杂的网络中通行来建立联系。但是，如果你想了解大脑的发育过程的话，仅仅理解这些是不够的。这个图式存在一个问题，那就是：街道从何而来？ 大脑中的大多数联系不是通过通行现有街道建立的，而是通过通行正在建设中的街道建立的。为了让这个图式更有意义，你必须在城市仍在发展的时候通行，在这个过程中不断增加街道、拆除和修改旧街道，而交通则是城市生活的一部分。地图会随着你在其中所处位置的变化而变化，只有当地图随着你在其中的移动而变化时，你才能到达目的地。大脑神经系统的发展是一个自组装的过程，而不是一个 GPS。
在这一模型中，基因中并不存在大脑连接的蓝图：
遗传信息使大脑得以生长。大脑的发育需要时间和能量。发育中的大脑会一步一步改变自身的构造。每一种配置都是下一步生长过程的新基础。在每一步中，基因组的位点都会被激活，产生基因产物，而基因产物本身又会改变基因组的下一个激活位点——这是基因组与其产物之间一个持续的反馈过程......与处理端点信息不同，构建大脑的信息会随着时间的推移而显现。值得注意的是，除了运行程序之外，可能没有其他方法可以读取基因信息。
希辛格认为，这种对大脑自组装神经网络的理解为「不那么人工」的智能指出了一种替代模型，它不同于符号人工智能和人工神经网络（ANN），也不同于它们在生成式人工智能中的延伸。基因组作为一种算法或纠缠算法网络发挥作用，它并不先于器官或生物体存在，而是与之共同发展——它既产生什么，又反过来由其所产生。
换言之，无论是基因组（算法）还是网络的连通性，在其发展过程中都不是固定不变的。希辛格写道：「大脑并不是一开始就有一个万事（连接）俱备只欠东风（信息）的『空网络』……随着大脑的成长，神经系统的精确度也在不断提高。」这就形成了一个无尽的反馈回路，因此，生物网络的算法增长是持续的。
在符号人工智能中，固定的网络架构有助于将固定的规则（算法）按照自上而下的固定顺序应用于外部提供的数据。相比之下，人工神经网络并非从规定的算法开始，而是在自下而上的过程中生成模式和规则，从而允许算法变化。相对权重会发生变化，但网络架构不会。
希辛格提出，大脑神经网络的自组装为人工智能提供了一个比符号人工智能或人工神经网络（ANN）等更有前途的模型。成功创建进化网络和算法，将在生物圈和技术圈之间建立更加紧密的共生关系。
开发「有机」人工智能的担忧之一是其不可预测性及其带来的不可靠。然而，人类对自然、社会和文化进程的控制只是一种假象，这种假象是由人类仿佛贪得无厌的主宰欲造成的，而这种主宰欲已经变成为了一种破坏性。正如希辛格正确指出的，「人工智能不必像人类一样聪明（或比人类更聪明）」。非人类中心主义的人工智能不会仅仅是对人类智能的模仿，而是会像真菌、狗和乌鸦的认知之于人类认知一样，与我们的思维不同。
机器越来越像人，人也越来越像机器。是生物和机器？ 还是生物或机器？还是既非生物也非机器？ 进化还没有结束；一些新的事物、不同的事物、甚至可能在性质上完全不同的事物正在出现。谁会希望未来是过去的无尽重复呢？
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