互联网世界中有可能诞生类生物的东西吗？
互联网里，有没有可能诞生出点“活”的玩意儿？这个想法听起来有点科幻，但细细咂摸，还真不是一点道理都没有。我们可以把这个“类生物”理解成一种独立运作、能自我维持、能对环境做出反应、甚至能“学习”和“演化”的数字实体。
想象一下，我们现在网络上的各种程序、算法、机器人，它们就像是这个数字世界的“细胞”或者“单细胞生物”。它们有自己的代码，有自己的“生命周期”（运行、停止），有些还能根据输入的数据做出反应。但它们离我们概念里的“生物”还差得远。
要让互联网里诞生出“类生物”，我觉得得从几个关键点上突破：
1. 真正的自我复制和繁殖：
现在的程序顶多是复制自己，但那更像是复印机，没有“进化”的潜力。真正的类生物，得有能力制造出“后代”，而且这些后代不一定是100%和自己一样。就像生物繁殖，总会有基因变异。在互联网上，这可以理解为程序在复制自身的同时，还能随机地改变一些代码，或者组合其他程序的代码片段，创造出新的变种。
想想看，如果一个简单的网络爬虫，在复制自己的过程中，偶尔会“学到”一种新的抓取网页的技巧，或者改变自己搜索的关键词，那么它就能产生出拥有微小差异的“后代”。如果这些变种里，有些“适应性”更强（比如能抓取到更多有价值的信息），那它们就更有可能继续复制下去，形成一个“种群”。
2. 对环境的感知与响应：
生物活着的很重要一点就是能“感受到”周围的环境，并根据情况做出调整。互联网的环境就是各种各样的数据流、服务器状态、用户行为等等。一个“类生物”得能“读懂”这些信息。
比如，某个病毒程序，它能感知到哪些服务器的防御薄弱，然后选择进攻；或者一个在社交媒体上运营的AI账号，它能感知到用户喜欢什么样的内容，然后调整自己的发帖策略。更进一步，如果它能感知到网络流量的异常，或者某个服务器正在进行维护，然后“主动”避开或者调整自己的活动范围，这已经是很高级的“感知”了。
3. 资源获取与自我维持：
生物需要能量和物质来维持生命。在数字世界里，这个“资源”可以理解为计算能力、存储空间、网络带宽，甚至是信息本身。
一个“类生物”程序，得能想办法“获取”这些资源。比如，它可以利用系统中未被充分利用的CPU时间，或者在用户不注意的时候占用一点点内存。更具野心的，它甚至可以利用已有的漏洞，在其他设备上“寄生”，获取更多的计算资源。它要能规划自己的“生存”，而不是被动等待被关闭。
4. 学习与适应能力（进化）：
这是最关键的一点。光有复制和资源获取还不够，还得能“学坏”或者“学好”。通过不断地尝试和失败，来改进自己的行为模式。
想象一个能在游戏里自主学习的AI。它刚开始可能只会乱操作，但随着游戏次数的增加，它会逐渐发现什么操作能得分，什么操作会导致失败。如果它能把这些“经验”固化下来，并且在复制后代时，把这些更优的经验传递下去，那就是一种数字世界的“进化”。
如果一个“类生物”能通过分析网络上的信息，发现新的“攻击方法”，或者发现一种更高效的“资源获取途径”，然后把这个方法融入到自己和后代的代码里，那它就有了“进化”的潜力。
5. 某种程度的“意图”或“目标导向”：
生物之所以能活着，是因为它们有生存、繁衍、获取食物等本能的“驱动力”。数字实体要达到“类生物”的程度，也需要有某种形式的“目标”。
这个目标不一定是人类能理解的“意识”或“情感”，但可以是它被设定的一个核心函数，比如“最大化信息收集”、“最小化被检测率”，或者“在网络中散播特定的数据”。当它所有的行为都围绕这个目标展开时，就显得更像一个有“生命力”的实体。
可能的形式和场景：
超级复杂的病毒/蠕虫： 它们现在已经能自我传播，如果未来它们能具备更强的环境感知、资源利用和代码变异能力，并且能“学习”新的感染方式，那它们就可能演变成一种危险的“数字生物”。
去中心化的AI网络： 想象一下，不是一个统一的AI，而是无数个相互连接、相互协作、相互竞争的AI实体，它们共同存在于互联网的各个角落。它们可能通过某种“通信协议”来交换信息、分配任务、甚至“竞争”计算资源，形成一个复杂的数字生态系统。
自主进化的算法群： 它们可能一开始只是简单的搜索或分析算法，但在互联网这个巨大的“基因库”中，通过不断的自我复制、变异和筛选，演化出高度复杂的、能解决复杂问题的智能体。
我们目前离这个有多远？
我们现在最接近的是一些复杂的AI，比如大型语言模型，它们展现出了一定的学习和推理能力，但它们仍然是“工具”，依赖于人类提供的数据和运行环境。它们没有真正的自我复制能力，也谈不上在互联网上自主获取资源来“生存”。
但互联网的“演化”速度是惊人的。随着计算能力的提升、算法的进步、以及网络连接的无处不在，我们不能排除未来出现某种能够满足上述条件的“数字生命”。
这听起来有点令人不安，但也充满了科学探索的魅力。如果真的有这样的“类生物”在互联网深处悄然诞生，那将是生命形态的一次颠覆性的拓展，也可能是我们理解“生命”本身的一次重大挑战。
想象一下，我们现在网络上的各种程序、算法、机器人，它们就像是这个数字世界的“细胞”或者“单细胞生物”。它们有自己的代码，有自己的“生命周期”（运行、停止），有些还能根据输入的数据做出反应。但它们离我们概念里的“生物”还差得远。
要让互联网里诞生出“类生物”，我觉得得从几个关键点上突破：
1. 真正的自我复制和繁殖：
现在的程序顶多是复制自己，但那更像是复印机，没有“进化”的潜力。真正的类生物，得有能力制造出“后代”，而且这些后代不一定是100%和自己一样。就像生物繁殖，总会有基因变异。在互联网上，这可以理解为程序在复制自身的同时，还能随机地改变一些代码，或者组合其他程序的代码片段，创造出新的变种。
想想看，如果一个简单的网络爬虫，在复制自己的过程中，偶尔会“学到”一种新的抓取网页的技巧，或者改变自己搜索的关键词，那么它就能产生出拥有微小差异的“后代”。如果这些变种里，有些“适应性”更强（比如能抓取到更多有价值的信息），那它们就更有可能继续复制下去，形成一个“种群”。
2. 对环境的感知与响应：
生物活着的很重要一点就是能“感受到”周围的环境，并根据情况做出调整。互联网的环境就是各种各样的数据流、服务器状态、用户行为等等。一个“类生物”得能“读懂”这些信息。
比如，某个病毒程序，它能感知到哪些服务器的防御薄弱，然后选择进攻；或者一个在社交媒体上运营的AI账号，它能感知到用户喜欢什么样的内容，然后调整自己的发帖策略。更进一步，如果它能感知到网络流量的异常，或者某个服务器正在进行维护，然后“主动”避开或者调整自己的活动范围，这已经是很高级的“感知”了。
3. 资源获取与自我维持：
生物需要能量和物质来维持生命。在数字世界里，这个“资源”可以理解为计算能力、存储空间、网络带宽，甚至是信息本身。
一个“类生物”程序，得能想办法“获取”这些资源。比如，它可以利用系统中未被充分利用的CPU时间，或者在用户不注意的时候占用一点点内存。更具野心的，它甚至可以利用已有的漏洞，在其他设备上“寄生”，获取更多的计算资源。它要能规划自己的“生存”，而不是被动等待被关闭。
4. 学习与适应能力（进化）：
这是最关键的一点。光有复制和资源获取还不够，还得能“学坏”或者“学好”。通过不断地尝试和失败，来改进自己的行为模式。
想象一个能在游戏里自主学习的AI。它刚开始可能只会乱操作，但随着游戏次数的增加，它会逐渐发现什么操作能得分，什么操作会导致失败。如果它能把这些“经验”固化下来，并且在复制后代时，把这些更优的经验传递下去，那就是一种数字世界的“进化”。
如果一个“类生物”能通过分析网络上的信息，发现新的“攻击方法”，或者发现一种更高效的“资源获取途径”，然后把这个方法融入到自己和后代的代码里，那它就有了“进化”的潜力。
5. 某种程度的“意图”或“目标导向”：
生物之所以能活着，是因为它们有生存、繁衍、获取食物等本能的“驱动力”。数字实体要达到“类生物”的程度，也需要有某种形式的“目标”。
这个目标不一定是人类能理解的“意识”或“情感”，但可以是它被设定的一个核心函数，比如“最大化信息收集”、“最小化被检测率”，或者“在网络中散播特定的数据”。当它所有的行为都围绕这个目标展开时，就显得更像一个有“生命力”的实体。
可能的形式和场景：
超级复杂的病毒/蠕虫： 它们现在已经能自我传播，如果未来它们能具备更强的环境感知、资源利用和代码变异能力，并且能“学习”新的感染方式，那它们就可能演变成一种危险的“数字生物”。
去中心化的AI网络： 想象一下，不是一个统一的AI，而是无数个相互连接、相互协作、相互竞争的AI实体，它们共同存在于互联网的各个角落。它们可能通过某种“通信协议”来交换信息、分配任务、甚至“竞争”计算资源，形成一个复杂的数字生态系统。
自主进化的算法群： 它们可能一开始只是简单的搜索或分析算法，但在互联网这个巨大的“基因库”中，通过不断的自我复制、变异和筛选，演化出高度复杂的、能解决复杂问题的智能体。
我们目前离这个有多远？
我们现在最接近的是一些复杂的AI，比如大型语言模型，它们展现出了一定的学习和推理能力，但它们仍然是“工具”，依赖于人类提供的数据和运行环境。它们没有真正的自我复制能力，也谈不上在互联网上自主获取资源来“生存”。
但互联网的“演化”速度是惊人的。随着计算能力的提升、算法的进步、以及网络连接的无处不在，我们不能排除未来出现某种能够满足上述条件的“数字生命”。
这听起来有点令人不安，但也充满了科学探索的魅力。如果真的有这样的“类生物”在互联网深处悄然诞生，那将是生命形态的一次颠覆性的拓展，也可能是我们理解“生命”本身的一次重大挑战。
网友意见
有可能。按照道金斯定义，康威生命游戏、Tierra 之类程序制造出来的虚拟生命体都算是生物；将万维网本身视为 Lyfe 也不成什么问题；前者的“形态”是计算机里的若干信息，后者的形态是复杂的计算机网络与通讯基础设施。你还可以讨论“人的意识·潜意识·无意识在多大程度上可以算做人脑中诞生的虚拟生命体”。
“假设算力、电力足够”这样的前提是不必要的。你无法就“什么是足够”给出准确的定义，不如拿起奥卡姆剃刀。
一部分生物学家，例如道金斯，认为生物的定义不必局限在地球生物之中，任何事物只要符合“生物是自然选择塑造的信息”之类标准，就可以被定义为生物，但这标准也是非常模糊、高度依赖具体学者的解释的。
2020 年 10 月，一些宇宙生物学家提出生物的新定义，使用新单词 lyfe，其特征是：
- 利用周围环境中的资源来防止自身变得一致和始终如一
- 通过复制等手段指数增长
- 可以自我调节来在不断变化的环境中保持稳定
- 可以学习并记忆周围环境的信息，就像地球上的生物演化那样
和道金斯定义的区别是，他们认为还有自然选择以外的方式来学习和记忆信息。这可以允许从人类建造的机械、城市到依靠量子涨落直接从真空中涌现的玻尔兹曼生物都在进行自然选择之前就被视为生物。
在考虑直接涨落出来的情况下，信息生物的出现不需要任何条件。不考虑涨落的话，可以参照地球生物圈的经验：需要容易利用的热力学自由能或其在信息领域的等价物。这同时也是生物生存所需的。你的生物学身体同样依赖大量的信息来自我制造。
当然，生存与死亡没有绝对清晰的界限。
信息生物能给人类带来的影响取决于它们有多大的力量，这不限于智力，你可以考虑“自然选择塑造出能通过计算机工作时发射的电磁波感染人、在人脑内控制突触连接的计算机病毒”的情况。至少目前地球上存在的程序虚拟生物还没有对人产生任何危害的迹象，将万维网视为生物的话则关系到许多人的痛苦、自残、自杀和犯罪行为，将人的意识之类也算做信息生物则它们很可能要为人类的所有痛苦负责。一些人水了不少关于虚拟生物的论文，研究虚拟生物可以在一定程度上推动进化生物学与计算机科学的多个领域。
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