What is Life? Blaise Agüera y Arcas Книга: https://mitpress.mit.edu/9780262554091/what-is-life/ Прочитал книгу “What is Life? Evolution as Computation” от Blaise Agüera y Arcas, одного из соавторов работы про вычислительную жизнь (https://t.me/gonzo_ML/4369), которую мы разбирали недавно. Книга прикольная, больше популярная, чем научная, довольно сильно построена вокруг результатов той самой статьи, и здесь автор позволяет себе порассуждать намного шире в разные стороны. Сама книга в свою очередь является частью ещё более широкой книги “What is Intelligence”. Matryoshkas are everywhere. Что приятно, последняя книга доступна в открытом доступе и “What is Life” там можно прочитать как первую главу. В целом книга фокусируется на вопросе про связь жизни и вычислений, и начинает она издалека, с абиогенеза, а также обратного цикла Креббса, который мог синтезировать первую нужную органику. Далее автор переходит к симбиогенезу, который даёт эволюции гораздо более широкое поле для действия, чем базовые мутации -- они могут файнтюнить, оптимизировать и добавлять разнообразия, но симбиогенез открывает новые комбинаторные пространства и вносит в эволюцию революционность. По мнению автора, computer science занимает значимое место в понимании жизни. И Тьюринг, и фон Нейман, изначально видели много параллелей между компьютерами и мозгами, а к концу жизни оба пришли ещё ближе к биологии -- морфогенез и паттерны реакции-диффузии у Тьюринга, и самореплицирующиеся автоматы и универсальный конструктор у фон Неймана. Интересный факт, который я не знал -- что Тьюринг настоял на включении в компьютер Ferranti Mark I инструкции для случайных чисел. Фон Нейману, понятное дело, мы среди прочего обязаны архитектурой современных компьютеров имени его же. Глава про Artificial Life рассказывает про результаты той статьи с Brainfuck (bff). Здесь есть новые картинки, которых не было в оригинальной статье: про скачкообразный рост количества вычислений и про количество кодирующих байт на ленте. Термодинамика, которая долгое время была чисто практической дисциплиной, далеко не сразу получила научный аппарат, описывающий и объясняющий работу тепловых машин. Современный ИИ, кажется, в похожей ситуации. Для изучения искусственной жизни bff, возможно, является подходящим модельным объектом, аналогично бильярдным шарам, выступавшим моделью столкновений молекул идеального газа. Про бильярдные шары, кстати, вышла недавно прикольная статья, бахну автообзор скоро. Почему происходит усложнение в среде? Это как бы нарушает второй закон термодинамики. Репликаторы возникают в bff потому, что сущность, которая репродуцируется, является более динамически стабильной. Пассивный объект, каким бы крепким он не был, является хрупким (в смысле fragile), в то время как репродуцируемый паттерн -- anti-fragile. Пока ДНК или ещё что-то может реплицироваться, паттерн вечен. Дарвиновский отбор в термодинамических терминах является эквивалентом Второго закона, если рассматривать популяции репликаторов -- более эффективный репликатор более стабилен, чем менее эффективный. Унификация термодинамики с теорией вычислений может помочь понять жизнь как предсказуемый исход статистического процесса. В нашей модельной среде, если возможны вычисления, то репликаторы будут динамическим атрактором, потому что они более динамически стабильны. Симбиогенез приводит к усложнению репликаторов. В статье репликатор собрался из более простых кусочков кода в результате симбиотических событий. Судя по по графикам, в супе случился exponential takeoff. С появлением настоящего репликатора приходит и существенный прогресс в evolvability. Теперь всё, что не ломает код копирования, наследуется, и классический Дарвиновский отбор имеет возможность запуститься.