人生は計算の形ですか？

私n 1994、奇妙なピクセル化されたマシンがコンピューター画面で存続しました。一連の指示を読み、それらをコピーし、それ自体のクローンを構築しました。ハンガリー系アメリカ人のポリマスジョン・フォン・ノイマンが半世紀前に予測していたように。それは深遠なアイデアの印象的なデモンストレーションでした。その核となる人生は計算であるかもしれないということです。

これはめったに完全に評価されることはありませんが、フォンノイマンは、人生と計算の間に深いリンクを確立した最初の人の1人でした。彼によると、計算と同様に、複製は、コード化された命令に従ってマシンによって実行される可能性があります。彼のモデルでは、Alan Turingのユニバーサルマシンに基づいて、DNAのように指示を読んで実行する自己複製システムもし 次の指示はコドンCGAです。 それから 建設中のタンパク質にアルギニンを追加します。」 DNAを「プログラム」と呼ぶことは比phorではありません。これは文字通りです。

もちろん、生物学的コンピューティングと、パーソナルコンピューターまたはスマートフォンによって行われたデジタルコンピューティングの種類には、意味のある違いがあります。 DNAは、エピジェネティクスや遺伝子の近接効果などの現象を含む微妙で多層化されています。細胞DNAもストーリー全体に近いものではありません。私たちの体には、それぞれが独自のコードを実行している無数の細菌とウイルスが含まれています（そして継続的に交換）。

生物学的コンピューティングは、「非常に並行」、分散化されており、騒がしいです。あなたの細胞は300の近くのどこかにあります クインティリオン リボソーム、すべて同時に機能します。これらの絶妙に複雑なフローティングタンパク質工場のそれぞれは、実際には小さなコンピューターであり、確率的なコンピューターであり、完全に予測可能ではありません。

ヒンジ付き成分の動き、より小さな分子の捕獲と放出、および化学結合の操作はすべて、このように駆動され、一定の熱緩衝によって、個別にランダムで、可逆的で、不正確である。統計的非対称性のみが、ある方向を別の方向に支持し、巧妙な折り紙が特定のステップを「ロックイン」する傾向があり、次のステップが発生する可能性が高くなります。

これは、コンピューターでの「ロジックゲート」の操作とは大きく異なります。これは、固定ルールを使用してバイナリ入力を出力に処理する基本コンポーネントです。それらは不可逆的であり、99.99％の信頼性と再現性があると設計されています。

DNAを「プログラム」と呼ぶことは比phorではありません。これは文字通りです。

それにもかかわらず、生物学的コンピューティングはコンピューティングです。ランダム性の使用は機能であり、バグではありません。実際、コンピューターサイエンスの多くの古典的なアルゴリズムには、ランダム性も必要です（さまざまな理由ではあるが）。これは、1951年に設計を支援した初期のコンピューターであるフェランティマークIが乱数指導を含むとチューリングが主張した理由を説明するかもしれません。したがって、ランダム性は元のチューリングマシンの小規模だが重要な概念的拡張ですが、決定論的でランダムに見えるまたは「擬似ランダム」数を計算することでそれをシミュレートできます。

並列性も、今日のコンピューティングにとってますます基本的になっています。たとえば、現代のAIは、両方の大規模な並列性に依存しています そして ランダム性 – 今日のニューラルネットのほとんどのトレーニングに使用される並列化された「確率的勾配降下」（SGD）アルゴリズム、チャットボットで使用される「温度」設定は、生産量にある程度のランダム性を導入し、グラフィックプロセッシングユニット（GPU）の並列性（GPU）の並列性をデータセントで駆動します。

指示の集中順序的な実行に依存している従来のデジタルコンピューティングは、技術的制約の産物でした。最初のコンピューターは、できるだけ少ない部品を使用して長い計算を実行する必要がありました。もともと、それらの部分は薄暗いものでした。たとえば、高価な真空管は燃え尽きる傾向があり、手で頻繁に交換する必要がありました。したがって、自然な設計は、外部メモリから前後に繰り返されるビットのシーケンスで動作する最小限の「中央処理装置」（CPU）でした。これは「フォンノイマンアーキテクチャ」として知られるようになりました。

ただし、チューリングとフォンノイマンは、コンピューティングが他の手段で行われる可能性があることを認識していました。チューリングは、彼の人生の終わり近くで、彼が形態形成と呼ばれる分野で、ヒョウスポットのような生物学的パターンが単純な化学ルールからどのように生じるかを探りました。チューリングの形態形成モデルは、生物学的にインスパイアされた形態の非常に並行した分散計算の形態でした。彼の以前の「組織化されていないマシン」という彼の以前の概念も、乳児の脳をモデルにしたランダムに接続されたニューラルネットです。

これらは、中央プロセッサのないコンピューティングがどのように見えるか、そしてそれがどのようなものであるかのビジョンでした。 します 生きているシステムのように見えます。

また、Von Neumannは、1940年代までの計算に対する非常に並行したアプローチの調査を開始しました。ロスアラモスのポーランドの数学者スタニスワフ・ウラムとの議論で、彼は単純な計算ユニットのピクセルのようなグリッド、すべて同じルールに従い、すべてが近隣の隣人とのみ通信することによって同時に状態を変更する「セルラーオートマトン」のアイデアを考えました。特徴的なBravuraを使用して、Von Neumannは紙の上に、の重要なコンポーネントを設計するまで行きました。 自己複製 セルラーオートマトン。それらを読み取り、コピー、実行するための命令とセルラー「回路」のブロックを含むセルの水平な「テープ」を含む。

すべてのセルまたは「ピクセル」が同時に独自の状態とその環境を変更しているため、セルラーオートマトンの設計は通常のプログラミングよりもはるかに困難です。生物学のように、ランダム性と微妙なフィードバック効果を追加すると、「プログラム」または「デバッグ」について推論するのがさらに難しくなります。

それにもかかわらず、チューリングとフォン・ノイマンは基本的な何かを把握しました。計算は、中央のプロセッサ、ロジックゲート、バイナリ算術、またはシーケンシャルプログラムを必要としません。計算するための無限の方法があり、重要なことに、それらはすべて同等です。この洞察は、理論的なコンピューターサイエンスの最大の成果の1つです。

この「プラットフォームの独立性」または「複数の実現可能性」は、どのコンピューターも他のコンピューターをエミュレートできることを意味します。ただし、コンピューターが異なるデザインの場合、エミュレーションは氷河的に遅い場合があります。そのため、Von Neumannの自己複製セルラーオートマトンは物理的に構築されたことはありませんが、それは見るのが楽しいでしょう！

1994年のそのデモンストレーション – フォンノイマンの自己複製自動化の最初の成功したエミュレーション – は、これまでに早く起こることはなかったでしょう。シリアルコンピューターでは、63を介してオートマトンの6,329セルをループするために深刻な処理能力が必要です。 十億 生殖サイクルの完了に必要な時間ステップ。画面上で、宣伝されているように機能しました。ピクセル化された2次元ルーベゴールドバーグマシンは、145,315セルの長い命令テープにまたがるしゃがみ、テープから情報を送り出し、「腕を書く」と手を伸ばして、元の右上と右側の作業クローンをゆっくりと印刷します。

シリアルコンピューターが、チューリングの「組織化されていないマシン」の相続人である並列ニューラルネットワークをエミュレートすることも同様に非効率的です。その結果、デジタルコンピューターの小型化、速度、並列性の進行中の進歩のおかげで、トランスベースのチャットボットのような大きなニューラルネットを実行することは、最近実用的になりました。

2020年、私の同僚のAlex Mordvintsevは、現代のニューラルネット、チューリングの形態形成、およびフォンノイマンのセルラーオートマトンを「神経細胞オートマトン」（NCA）に組み合わせ、古典的なセルラーオートマトンの単純なピクセルごとのルールをニューラルネットに置き換えました。このネットは、局所モルフォゲン濃度を表すいくつかの値を感知して影響を与えることができ、ゼブラストライプやヒョウスポットだけでなく、望ましいパターンやイメージを「成長させる」ように訓練できます。

実際のセルは文字通り、それらの内部にニューラルネットを持っていませんが、外部刺激と内部状態を考慮して、世界で取る行動を決定するために、高度に進化し、非線形で目的のある「プログラム」を実行します。 NCAは、動きが動きを伴わないが、状態の変化のみ（ここでは色として表される）と化学物質の吸収または放出のみを含む細胞の可能な行動の範囲をモデル化する一般的な方法を提供します。

最初のNCAアレックスが私に示したのはトカゲの絵文字であり、尾だけでなく手足と頭も再生できます！それは、各セル（またはピクセル）が同じプログラムを実行している場合でも、それぞれの細胞が同じDNAを実行している場合でも、複雑な多細胞寿命が「局所的に考える」ことが「グローバルに行動する」ことができるという強力なデモンストレーションでした。これらのようなシミュレーションは、計算がスケール全体でリアルな動作を生成する方法を示しています。 Von Neumannの設計に基づいて、現代の神経細胞オートマトンに拡張された彼らは、生きているシステムの計算基盤を垣間見ることができます。

このストーリーは、MIT Press Readerの許可を得て転載されています。それはから調整されています 「知性とは何ですか？

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最初は計算がありました。 人生はコードであり、コードはテクノロジーのように、自然界では人生です。

世界を論理で償還しようとした男： ウォルター・ピッツは通りからMITに立ち上がったが、自分自身を逃れることができなかった。

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リード画像：o-iahi / shutterstock

• BlaiseAgüeraYArcas

  投稿しました 2025年9月24日

  BlaiseAgüeraYArcasはGoogleのVP/Fellowであり、彼はTechnology＆SocietyのCTOであり、基本的なAI研究に特化した組織であるParadigms of Intelligenceの創設者です。彼はの著者です 知性とは？、 この記事は適応されています。