大天然可否演變出一臺計算機

原子與分子

按目前的科學解釋,萬物都是由原子和分子組成,大量的原子分子通過不一樣的組合從而造成不一樣的物體。從隨機的角度來看,只要時間足夠長就能夠產生任意的物體。正所謂隨機蘊含着萬物,那麼若是讓大量原子和分子自由組合,通過很長時間是否就能產生一臺計算機呢?算法

從可能到不可能

雖說只要擁有隨機機制並伴隨很長時間就可以產生任意物體,但若是組合的可能數超級龐大,大到看起來就像是不可能了。好比對於不少簡單的事物,若是要經過隨機機制來產生的話,那麼要等待它出現的時間可能比宇宙存在的時間還要長好多倍。從這個角度來看,可能就變爲不可能了。數據結構

狀態與機率

一個事物或一個系統的組成成分的可能狀態越大,則該事物或系統出現的機率則越低。以英語單詞和句子爲例,假設單詞句子中的字母都是獨立事件,則對於26個字母而言,「computer」出現的機率爲1/26 x 1/26 x 1/26 x 1/26 x 1/26 x 1/26 x 1/26 x 1/26,即兩千多億分之一。沒想到一個簡單的單詞,當以獨立事件出現時的機率居然已經如此之低。更進一步,若是是一個上百字母組成的句子,則它可能的組合狀況會比宇宙中全部物質的原子數還多,對應的機率幾乎就是不可能了。機器學習

指引信息

從上面能夠看出不少事物和系統的造成確定是有某些信息進行指引的,不然不可能造成如此複雜的事物和系統。不一樣出現機率的事件須要的指引信息也不一樣,好比單車和飛機出現的機率不一樣,人類創造飛機要比單車須要多得多的信息指引。指引信息能夠以各類信息載體和基因等形式傳承。分佈式

事物系統能夠分爲兩類,一類須要指引信息而另一類則不須要指引信息。須要指引信息的才能造成的事物系統是指除了物理化學定律外還須要額外的指引信息才能造成,好比小到一到菜餚的烹飪大到各類生物和飛機,這些都須要指引信息。不須要指引信息的事物主要指非人類產物,好比大山大海星星月亮。學習

進化演變

事物系統的造成是根據時間不斷進化演變的,須要一種存儲並傳遞信息的機制,它可以對信息修改。進化系統的核心是機率計算,根據隨機事件中將有用的指引信息保留起來。而後又根據新指引信息產生下一代事物,隨着隨機事件可能繼續產生有用的指引信息,從而造成正反饋循環。人工智能

進化過程須要個體(好比各類生物、事物或系統)參與,它們須要具有可遺傳性(將指引信息存儲在個體中),個體須要具備繁殖機制(傳遞指引信息),傳遞過程須要有突變機制(在繁殖過程當中有產生改變的機會),繁殖的成功須要部分取決於個體指引信息鎖描述的特徵。只要遵循上述幾點,事物或系統則能隨着繁殖的進行而產生進步。cdn

總結

進化計算帶來了指引信息並經過一代代遺傳,並且經過突變帶來新的指引信息,其中根據某個標準將帶來好處的變化保留下來,並繼續往下一代傳遞。全部人類創造出來的事物和系統都是須要指引信息的,而不須要指引信息的事物則不具備目的性。大天然也不可能演變出一臺計算機來,計算機的出現是須要指引信息的。blog

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