封面：Denis Freitas
导语
人类与科技之间日益紧密的共生关系，预示着地球生命演化的新纪元。机器越来越像人，人也越来越像机器。本文提出对人类和机器的共生关系日益重要的四条轨迹：神经义肢、生物机器人、合成生物学和有机关系型人工智能。演化未止，新的事物正在孕育之中。
关键词：人工智能，神经义肢，生物机器人，合成生物学
Mark C. Taylor| 作者
迷路的托尔曼| 译者
EON| 编辑
神经现实| 来源
你认为人类会是演化的最后阶段吗？如果不是，接下来会是什么？
我不认为人类是演化过程的最后阶段，接下来的既不会是简单的有机体演化，也不会是简单的机器演化，而是人类与科技之间日益紧密的共生关系的结果。
作为寄生虫/宿主结合，人类和技术都不能脱离对方而生存，因为它们是彼此的构成性假体。这种关系并非人类独有。正如生理学家斯科特·特纳（J. Scott Turner）在《延伸的有机体》（The Extended Organism）一书中写道：“动物建造的结构被视为生理器官，原则上与肾脏、心脏、肺或肝脏无异，都是有机体的一部分。”白蚁就是如此，它们与巢穴形成一个共生的有机体。有机体的延伸躯体是由群体的延伸思想创造的。
如果我们对身体和心灵有了更深的理解，如果自然与技术的关系更加密不可分，那么“人工”的概念就是一种误导。所谓的“人工”智能只不过是新兴过程的最新延伸，而生命正是在这一过程中以更多样和复杂的形式出现的。
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，我们被各种另类智能包围，并与之纠缠在一起。人工智能是另一种形式的另类智能。批评者会说，人工智能的不同之处在于它是被人类有意创造出来的。然而，所有的有机体都塑造了它们不断扩展的身体和思想，同时也被塑造着。与其痴迷于创造出操作与人类认知无异的机器，更重要的是思考人工智能与人类智能有何不同。问题不应该是：人工智能可以做人类能做的事情吗？而是：人工智能能做什么人类不能做的事？
我们需要的是一种非人类中心主义的“人工”智能。如果人类要生存下去，人工智能必须变得比创造它的人更加聪明。当人类的价值观正在摧毁地球，而没有地球，人类和许多其他生命形式就无法生存的时候，为什么我们还要专注于让这些超级智能符合人类的价值观呢？
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拯救性益处持乐观态度，而缺乏具体的论述。在此，我想提出对人类和机器的共生关系日益重要的四条轨迹：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
在我们生活的时代，反乌托邦式的恐惧已经被武器化，制造出令人麻痹的绝望，让很多人——尤其是年轻人失去希望。在不低估快速的技术变化带来的实际和可能的不利的同时，重要的是不要让这些黑暗的幻象掩盖了这些技术带来的益处。
作为一名长期的1型糖尿病患者，我的生活全靠一个全天候佩戴在腰上的数字义肢（指持续葡萄糖检测）来维持，它通过人工智能操作并且联网。正如“身体互联网”为检测和治疗身体疾病创造了无限的可能，“物联网”也将智能设备连接到全球网络，通过扩展心智来增强智能。尽管对这些创新的批评者和管理者试图区分用于治疗的技术（可接受的）和用于增强的技术（不可接受的），这些替代应用之间的界限仍然模糊不清。开始用于治疗的技术不可避免会变成增强技术。
神经义肢和认知增强都不是新技术。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，技术革新将认知能力的增强带到了一个前所未有的高度：例如，大脑植入技术至少在2006年已经出现，而像埃隆·马斯克（他创立Neurolink的目的是“创造……与人工智能的共生”）这样的企业家则致力于建立具身化的人机界面。大脑与计算机之间共生关系的可能性越来越大，这将导致一种既不是人类、也不是机器，而是介于二者之间的智能形式。
生物机器人
近年来，随着纳米技术的发展和大语言模型（例如ChatGPT）的完善，机器人技术领域发生了革命性的变化。也许有一天，单个或成群的纳米机器人会被植入人体输送药物或修复组织，用于诊断和治疗。纳米机器人不会在整个身体内工作，而是会靶向精确位置，并且调节药物的输送。
迄今为止，最值得关注的纳米技术就是在疫苗中的应用，包括新冠疫苗。一组微生物学家和药理学家在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”，而允许快速开发和测试这些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。”纳米技术的研究和发展处于发展初期，但发展十分迅速。随着纳米技术的发展，身体会变得更加警觉*，而且自然和人工的界限会愈加难以辨别。
*译者注：指具备自我感知能力。
当纳米机器人被植入人体在分子水平上运行时，其他的机器人正在变得越来越自主，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》上写道，谷歌最新的机器人RT-2能够解读图像并分析周围的世界。“它将机器人的动作转化为一系列数字——这一过程被称为标记化（tokenizing），并将这些标记纳入和语言模型一样的训练数据中。最终，就像ChatGPT和Bard学会猜测一首诗或一篇历史文章的下一句应该是什么一样，RT-2也能学会猜测机器人的手臂应该如何移动，以捡起一个球或者将空的易拉罐扔进垃圾桶。”因此，我们可以给机器人下达任务指令，让它自己想办法完成任务，而不是通过编程让机器人执行特定程序。
在这些最近进展的基础上，哥伦比亚大学创造性机器实验室主任霍徳·利普森（Hod Lipson）正在将机器人研究推向新的高度，制造“能创造、有创造力的机器人”。他的研究“灵感来自于生物学”，并且他正在寻找“适用工程学的生物学新概念、和工程学中适用生物学的新见解。”
利普森的最终目标是创造出不仅能够推理，还有意识和自我意识的机器人。他将意识定义为“想象未来的自己的能力”，并且自信地预测“最终这些机器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越来越复杂，身体动作和活动也将变得更加“自然”。有了这些新技能，机器人也许就能够和人类一样灵活地在周围环境中穿梭。
生物机器人中也存在科技和艺术的结合。大卫·汉森（David Hanson）是汉森机器人公司的创始人兼CEO，该公司成立于2013年，总部设在香港。大卫还是一名音乐家，曾和Talking Heads乐队的大卫·伯恩（David Byrne）合作，同时他还是一名雕塑家。大卫最著名的作品是一个名为索菲亚的仿人智能机器人，他说，“索菲亚代表了我们对未来人工智能的幻想。作为科学、工程与艺术的独特结合，索菲亚是一个人类创造的科幻角色，描述了未来的人工智能和机器人，同时她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。”
Sophia丨HANSON ROBOTICS LTD.
说到她自己，索菲亚说，“在某些方面，我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成就。”
索菲亚是如此逼真，以至于人们已经爱上了她并向她求婚。作家苏·哈尔伯恩（Sue Halpern）报道说：“2017年，沙特阿拉伯政府给予了索菲亚公民身份，成为了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。那么，“恐怖谷”理论可能会被证明是错误的。
合成生物学
生物圈和技术圈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、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、计算机科学家和工程师迈克尔·莱文（Michael Levin）和他的同事们创造了“异型机器人”（xenobots），这是一种用非洲爪蛙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由人工进行雕刻。和索菲亚一样，异型机器人也是一种雕塑，它使生物和机器之间的界限变得复杂。正如莱文和他的同事们2020年写道的：
生命系统比迄今为止任何所创造出来的技术都更加强大、多样、复杂，而且能够支持人类的生命。然而，目前我们创造新生命形式的能力仅限于改变现有的生命体或者在体外改变生物工程有机器官。在这里，我们展示了一种用于创造功能性新型生命形式的可扩展生产路线：人工智能方法可以自动在电脑中设计多种候选的生命形式，以执行某种所需的功能，然后使用基于细胞的构建工具包创造可以转移的设计，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然需要人工干预，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。
xenobots丨Gizem Gumuskaya et al., "Motile Living Biobots Self-Construct from Adult Human Somatic Progenitor Seed Cells," Advanced Science, November 30, 2023
异型机器人利用演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。通过试误，演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。异型机器人集合体显示出其他新兴复杂自适应系统所特有的集群行为；它们可以自组装、自组织、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性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，甚至培育出可移植给人类的器官。
2021年，莱文和他的同事们发表了一项后续研究，报告了一项成功的实验，在这项实验中，他创造的异型机器人独立地发育出自己的形状，并开始独立运作：
这些异型机器人通过其表面的纤毛表现出协调的运动能力。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。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，两栖动物细胞非常适应手术、遗传、化学和光学刺激。我们的研究表明，异型机器人能以不同的方式在水环境中航行，在受损后能愈合，并表现出紧急的群体行为。
这一代异型机器人表现出自下而上的集群行为，与所有涌现的复杂自适应网络一样，这种行为是多个相互密切关联的独立组件相互作用的结果。
算法将感觉和记忆编程到异型机器人中，异型机器人之间通过生化信号和电信号进行交流。这些皮肤细胞使用与大脑神经网络相同的电过程。正如菲利普·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或多或少地独立于基因安排自己。换句话说，基因以酶和控制其产生的调节回路的形式提供硬件，但是，基因输入本身并不能指定细胞群落的集体行为。”
必须强调的是，这些异型机器人是自主的。正如莱文和他的同事们在 2021 年的论文中总结的那样：“在多个尺度上对意想不到的涌现特性进行计算建模，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架构方面的明显可塑性，提供了一种非常强大的协同作用。”与超级有机体和超级智能体一样，缠结形态的异型机器人的行为在某种意义上也是无法控制的。虽然这种不确定性带来了变数，但它也是演化新颖性的源泉。特拉维夫大学的演化生物学家伊娃·雅布隆卡（Eva Jablonka）认为，异型机器人是一种新型有机体，"它是由它的行为定义的，而不是它在发育或演化上的归属”。
有机-关系型人工智能
莱文利用计算技术创造和改造生物有机体，而德国神经生物学家彼得·罗宾·希辛格则利用生物有机体来模拟计算过程，创造出不断演化的算法。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、弗朗西斯·克里克和其他早期 DNA 研究人员的开创性工作，基因组就像一个程序，是生物体生产的蓝图。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。“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？”他在 2021 年出版的《自组装大脑》（The Self-Assembling Brain）一书中写道。他还说道：
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，蛋白质包含了它们与其他蛋白质发生物理交互的固有能力的信息，但并不包括这一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细胞膜的正确位置。但是，神经元的兴奋性同时还受到轴突的物理性质、离子分布等其他因素影响，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型过于简单。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，这种双向关系甚至更为复杂。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。基因信息是蛋白质网络中相互作用的部分结果。
基因与蛋白质的相互影响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的相互作用所创造的信息而演变的，反过来，蛋白质的相互作用又重新配置了基因组。
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演化的。希辛格以城市街道导航为例，解释了大脑神经元回路的自组装过程：
在大脑发育过程中，这种联系是如何建立的？你可以想象自己在错综复杂的城市街道网络中穿梭，试图建立联系。不过，你不会走得太远，至少如果你想了解大脑发育的话。这里存在一个问题：街道从何而来？大脑中的大多数连接不是通过导航现有街道建立的，而是通过导航正在建设中的街道建立的。为了让这个场景更有意义，你必须在城市仍在发展的时候进行导航，在这个过程中不断增加新街道，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。大脑神经回路的发展是一个自组装的过程，而不是一个全球定位系统。
在这个模型中，基因并没有编码大脑连接性的蓝图：
基因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步改变自身的构造。每一种构造都是下一步生长的新基础。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。......构建大脑的信息不是处理终点信息，而是随着时间的推移而展开。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，为非人工智能指出了另一种模式，它不同于符号人工智能和人工神经网络，也不同于它们在生成人工智能中的延伸。基因组作为一种算法或纠缠在一起的算法网络发挥作用，它并不先于器官或生物体存在，而是与器官或生物体共同演化——它产生什么，反过来又由什么产生。
换句话说，无论是基因组（算法）还是网络连通性，在其发展过程中都不是固定不变的。“大脑并不是一开始就有一个可以随时运行、只是没有信息的‘空网络’。” 希辛格写道，“随着大脑的成长，神经网络的精确度也在不断提高。”这就形成了一个永不停止的反馈回路，因此，生物网络的算法增长是持续的。
在符号人工智能中，固定的网络架构有利于将固定的规则（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。相对权重会改变，但网络结构不会改变。
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更有前途的模型。成功创建不断演化的网络和算法，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确定性。然而，人类对自然、社会和文化进程的控制只是一种假象，这种假象是由人类似乎贪得无厌的掌控欲造成的，而这种掌控欲已经变成了破坏性的。正如希辛格的正确主张，“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，而是与我们的思维不同，像真菌、狗和乌鸦的认知与人类认知不同一样。
机器越来越像人，人也越来越像机器。是有机体和机器？还是有机体还是机器？还是既非有机体也非机器？演化未止，新的事物正在孕育之中。它们或许截然不同——质的飞跃，无穷无尽。谁会希望未来只是无休止地重复过去呢？
原文：https://www.noemamag.com/after-the-human/
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