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热力学视角下的生与去世:物理学定义生物演化

2017-11-19 21:52

热力学视角下的生与去世:物理学定义生物演化

制作:Philip Ball阳光

监制:中国科学院计算机搜集信息中心

很长一段时间里,我们以为,生命遵照着它本人的一套法令,但当简单体系表示出“类生命”行动时,迷信家开始为此争辩--这些不问可知,又难以阐明的景象当面是否都是热力学在作祟?

物理学与生物学之间有何不合呢?

当我们把一个高尔夫球和一颗炮弹同时从比萨斜塔上释放,依据物理学的法则,你可以无比精准地预测它们的轨迹。现在,我们用一只鸽子取代炮弹,重复刚才的试验(鸽子会飞走)。生物学系统不会违背物理学定律,当然,它们似乎也不领有预测的才干。比较之下,它们的目的单刀直入--生活和滋生。

我们可以认为,生物是有目的地领导它们的行为,或者用哲学家常用的话来说--目的论。

出于相同的起因,当初的物理学让我们可以从宇宙大爆炸后的十亿分之一秒来预测来日世界的模样。但是,没有人能设想,地球上的早期最原始的细胞是如何演变成人类。由此看来,物理学定律好像并不克不及主宰生物的退步。

退步生物学家恩斯特?迈尔(Ernst Mayr)认为,目的论和生物学中的历史偶然性让生物学在众多科学中变得独一无二[1]。这两项特性可能也都来源于生物学中的唯一引导法则--退步。

退步的外延诚然依附于机会和随机性,但造作筛选却赋予了它目的和意图的名义。动物们会被水吸引,并不是因为磁力的作用,而是出于它们的本性--求生意图。在这个过程中,腿是目的的表现者,并带着它们达到水源地。

迈尔声称,这些特征让生物学成为特例,即生物学本身就是一个法则。但比来,非平衡物理学中,庞杂系统科学和信息实际的发展对此观点提出挑战。

一旦我们将生命看成可实行的打算代码(即在不可预测的环境中征集和储存信息),并考虑复制、顺应、媒介、目标和意图,那么就可能理解,生物并不是由退步即兴产生,而是因为物理学法则产生的必定结果。

换句话说,似乎是有种物理学的东西在搞事情,并推动事物的演化。那么,一度被认为是定义生命系统特征的目的和意图,兴许会经过热力学统计物理自然产生。

2016年11月,美国新墨西哥州圣菲研究所的一个研究会[2]汇聚了一大批研究“复杂系统”科学的人,物理学家、数学家和计算科学家与退步分子生物学家就这些成绩停止了会谈和争论--毕竟生物学能否特殊?它的特殊之处在哪里?

毫无疑问,他们并没有达成共识。但却释放了一个很清楚的旌旗灯号,如果在生物目的论和前言的背地存在某种物理学机制,那么,它就会与近乎已成为根本物理学核心概念的信息有某种相干性。

无序和麦克斯韦妖

第一次把信息和意图考虑进热力学规律是在19世纪中期,那时候,统计力学的开山鼻祖--苏格兰科学家詹姆斯?克拉克?麦克斯韦(James Clerk Maxwell)正开辟统计力学的时代。麦克斯韦展示了若何引入信息和意图,并去做被热力学认为不可能成功的事情。

那时,麦克斯韦已经证实了气体属性,包括气压、体积和温度,是如何从无数随机和未知的分子热运动中,得出它们之间满足的坚固数学关系。换句话说,热力学是分子和原子在微不雅观尺度统计力学下的产物,这门关于热运动的新科学,它连接着大范畴物质的属性,比如气压和温度。

根据热力学规律,我们从宇宙动力中提取的、有用功的容量总是在减小的。跟着有用的能量一直减小,热浓度老是趋向于变得峻峭。在每个物理过程中,一些能量会通过分子间的随机运动,不可避免地成为无用热量而耗散掉。

这种随机性同即是一个很有意思的热力学量--熵(表征系统的无序性),也即热力学第二定律。最终,一切宇宙中的事物将会变成一种均匀、凌乱无序的状态--热力学平衡态,此中熵会到达最大值,到那时,一切有意义事物都不复存在。

难道我们真的注定是这种苦闷的福气?不,麦克斯韦不愿意去信赖它,正如他后来提到的那样,1867年,他开始着手寻找热力学第二定律中的“漏洞”。他的目的从处理一盒无序并随机运动的分子团开始,接着他把运动快的分子从运动慢的分子中分辨出来,从而增添这一过程中的熵。

想象一些可以看见盒子里每个自力分子的小生物,不像麦克斯韦的那么沮丧,后来的物理学家威廉?汤姆森(William Thomson)称之为妖。这个妖经由一个滑动隔板门把盒子分成两个部分,每当他看到一个具有特定能量的分子从盒子的右方亲热滑板门时,它就会把门打开,并让分子经过;而当它看到一个慢一些、“较冷”的分子从盒子的左侧凑近滑板门时,它也会把门翻开,让分子经过。

最终,它会掉失落一个右侧局部是冷气体而左侧部门是热气体的盒子,这就是储热器义务的原型。

这种情况发生必须具有两个条件:第一,这个妖要比我们占领更多的信息,因为它可以看到每个分子集体的运动状态,而不是统计平均值;第二,妖具有意图性--它可以有盘算的把热分子和冷分子隔离开来。经过利用它有意图的学识,就能忽视热力学定律。

人们花了一百年的时间去懂得为什么麦克斯韦妖无法从现实上克服热力学第二定律,为什么麦克斯韦妖无法避免残酷的滑板门滑向消亡般普适的热平衡状态。

并且,有因由表明,热力学和信息运动过程中存在着更深的关联,也就是运算。美籍德裔物理学家罗尔夫?兰道尔认为[3],即便妖可以在无能量花费的情形下,把信息和光滑(无摩擦)门的运动统一起来,最终总会有其余的东西为此买单。因为在它开始连续收集能量前,www.0177.com,它不可能拥有每个分子运动无限制的记忆,它必须偶尔清除一下记忆,忘失踪那些以前看到的,并开始新的记忆。而这种信息的擦写不可避免的价钱就是需要消耗能量,因此,熵还是会增加。

一切违反热力学第二定律,依靠麦克斯韦妖机着手工作业的努力,都被“兰道尔极限(信息擦除需要无限本钱)”给覆灭了。(更普适一点来讲,信息从一种形式转换成另一种形式是需要成本的。)。

生物体似乎更像麦克斯韦妖。固然一个充满化学反应物质的烧杯,最终会消费掉它的能量并进入到无聊、停止的平衡态,但是从大略35亿年前生命的起源开始,生命系统就开始有组织地防止落入无生命性的平衡态。

他们有“目的”地从周围的非平衡状况环境中获取能量,即使是简单的微生物--细菌,也会有“目的”地朝着热源和营养物质的标的目的运动。埃尔温?薛定谔(Erwin Schr?dinger)在他1944年出版的《生命是什么》中,曾这样表述过:生命体是依附“负熵”为食。

薛定谔说:“经过俘获和储存信息,它们做到了。”其中,有些信息是编码在它们的基因里面,月博文娱城,而且传递给下一代,包括那些获取负熵的指令。

作为一个训练有素的科学家,薛定谔并不知道,信息是如何存储和编码的,但正是这个被他称之为“非周期性晶体”的直觉,却激励[4]了弗朗西斯?克里克(Francis Crick)和詹姆斯?沃森(James Watson)。并于1953年,他们创造了遗传信息是如何编码在DNA分子结构上的。

从那以后,基因组至少可以看作生物体先人(可以追溯到很久以前)在地球上生涯的一种记录。

根据大卫?沃伯特(David Wolpert)(数学和物理学家)和他的同事艾米蒂?科林斯基(Artemy Kolchinsky)在圣菲研所研讨会上的结果,有个关键点被提出来--具有高顺应性的生物与它所生活的环境相关联。如果一个细菌是因为左边或许右边有食品而朝该标的目的游动,那么它就能比那些随意游动、全靠福分寻觅食物的细菌具有更好的顺应性和繁殖能力。这种存在于生物体和它所处的环境之间的关联性,标明它们之间的信息是共享的。

沃伯特和科林斯基认为,恰是这种信息帮助了生命体保持非平衡状态,因为,就像麦克斯韦妖一样,它能从周围环境的稳固中提取信息并判断它的行为,www.0177.com。如果没有把持这些信息,生物体就会慢慢地恢复到平衡状态--逝世亡。

以这种方式来看,生命可以被视为一种最大化储存和利用无效信息的运算[5],并且生命也很好的证明了这一点。兰道尔的结论给麦克斯韦妖的艰苦设定了一个绝对下限--无限记忆的运算需要一定的能量,也就是说遗忘是耗能的。

当今最好的计算机所浪费的能量,要远远高于传统的能量破费和耗散,超了一百万倍还不止!但沃伯特表示:“我们可以对一个细胞完成总盘算所消耗的能量和呼应的热力学效力停滞异样保守的估计,月博文娱城,它仅仅是兰道尔极限值的十倍摆布”。

无生命的退步论

他还说:“天然弃取一直非常关注运算所需的最小化热力学成本。它会竭尽所能地去增长细胞必须履行的运算总量。”换句话说,生物(可能除了人类以外)好像并不会在生活成绩上过度关心。

他还表示,这种关于贯串生物全部生命的能量损耗和运算的成绩,一直都被今朝的生物学所疏忽,www.0177.com

生物体可以被当作一种实体,原因是它们可以经过使用信息来获取能量和躲避平衡态,从而顺应四处环境。当然,这听起来有点绕口。但值得留心的是,这里并不提到基因和退步论,而像迈尔等科学家却假设它们是生物的意图和目的所依附的。

如许的图像能带领我们走多远?被做作抉择过的基因无疑是生物学的核心。但天然取舍过的退步论自身可能是存在于纯物理世界傍边的、一个更具功能性和显明目的性的特例吗?由此看来,这还只是个开始。

顺应性一度被认为是达尔文退步论的特点。但是麻省理工学院的物理学教授杰里米?英格兰[6](Jeremy England)对此表现质疑,他认为,对环境的顺应性也可以产生在复杂的无生命体系里。

比拟普遍认为生物体一切的特色都是为了生活的达尔文主义,此处的顺应性有了更加丰富的内涵。达尔文观念中的一个困难就是,除非停止追溯,否则没有办法界说什么是具备高顺应性的生物体。

那些“最具顺应性”的生物体表现出更好的生活能力和繁殖才能,但是你并不能预测什么样的顺应性是有意思的。好比,鲸鱼和浮游生物都是具有很好顺应性的大陆生物,但是在具体的顺应方式上,彼此之间却没有什么明显的联系。

英格兰对“顺应性”的定义更濒临薛定谔,甚至是麦克斯韦,即一个具有出色顺应性的集体能够从未知、扰动的环境中有效地接受能量。就好比有集团能站在支配摇摆的船上,而其他人却都颠仆了,因为她更能顺应甲板的晃荡。

经过在非平衡条件下运用概念模型和统计力学的措施,英格兰和他的团队认为[7],这些具有良好顺应性的系统应该属于那些能从环境中接收和耗散能量的体系,并在此过程中产生熵。

他还表示:“热扰动的物质经常会自发地酿成那种更容易从随时间演化的环境中获取功的形状。”即复杂系统倾向于以惊人的易用性融入到这些高顺应性的状态中。

这个过程中,没有涉及到对四周环境的逐步顺应(而对周围环境的逐渐顺应却贯穿了全体达尔文机制--繁衍、变异和性状遗传),没有一点对于繁殖的事情!英格兰还说道:“让我感到激动的是--这意味着,当给以我们一定物理数量的可不雅测原始顺应性构造时,我们发明它们并不需要心思意思上的父辈结构。你可以用热动力学去说明退步论中的顺应性,甚至可以更特别一点,不需要自我复制那一套,达尔文的逻辑法则也不再成破”。(只有成就中的系统足够复杂、多变和敏感就可以应答它所处环境中的扰动)

但是,物理学和达尔文的顺应性并没有抵牾。现实上,后者可以看作前者的一种特例。如果复制存在的话,自然选择就成了系统从环境中获取功(即薛定谔的负熵)的门路。自我复制实践上是一种可以使复杂系统愈加稳定的机制。所以不要奇怪,这就是生物学的用途!

但是在非生命的的世界中,自我复制却不会时常发生,那些拥有杰出顺应性的耗散结构倾向于有高度的组织性,比如沙纹和沙丘,它们都是风沙的宏构的结晶。从这种方式来看,达尔文的退步论可以看作一种更普适物理规律的实例,并且这种法则还掌控着非平衡系统。

预言机

这种顺应扰动环境的复杂结构图像,同时也允许我们去揣度这些结构是如何贮存信息的。简而言之,只假如这种结构,不论是有生命的仍是无生命的,城市被迫应用可用的能量,并且它们有可能成为“预言机”。

生物学体系会改变它们的状态来回应一些来自环境的驱动旗帜暗号,这几乎是生命特点的一种定义。只要有事情发生,你就会做出反应。植物会向着阳光生长,也会产生毒素去回应病原体。这些环境信号是典型的不可预测信号,但是,生命体系会根据经验,从它们的环境中储存和使用这些信息来勾引未来的行为。(在这种图像中,基因只是基本的、普通意义上的关键点)

尽管预测性无法决定,但根据夏威夷大学的教养苏珊?斯蒂尔(Susanne Still)和加利福利亚州前劳伦斯伯克利国家实验室的研究员加文?克鲁克斯(Gavin Crooks),以及它们同事的任务,对未来的猜想好像对处于随机性和扰动性格况中的任何高效力气系统是必不成少的[8]。

斯蒂尔和共事发现,存储过去信息所产生的能量损耗对未来的预测没有价值。为了使有效性最大化,系统不得不断止挑选。如果它自发地记忆一切发生过的事情,就会导致大量能量损耗掉。

另一方面,如果它一点也不储存它地址环境中的信息,它就会一直地去应对意外。斯蒂尔的共同者,大卫?西瓦克(David Sivak)(现任职于不列颠哥伦比亚省本拿比的西蒙弗雷泽大学)说道:“一台最佳的热力学机械必须让它的情怀达到最小化--对于畴前的无用信息--来平衡记忆和预测性。”简单的说,它必须变得擅长获取有效的信息,也就是那些有可能对未来生活起感召的信息。

你所期望的天然选择青睐那些可能有效利用能量的生物。但是一些个别的分子生物学器件,比如我们细胞中的泵和电机,在某些主要情形下,它们是经过对过去的深造来预测未来。斯蒂尔还说到,为了获得它们惊人的效率,这些器件必须抹去它们到今朝为止对世界表现情势的简单印象,从而使它们可以预测未来的事情。

热力学定义的死亡

在缺少退步和自我复制的情况下,即使生命体系中的基本信息处理性质已经被提出来了,经过非平衡动力学,你如果要假想更复杂的特性,如东西的使用,交流和社会合作,你必须把退步考虑出去。

算了,还是别斟酌它了。这些行为但凡被认为是高度旺盛和退步的生物的优势地点,包含灵长类和鸟类,它们可以由彼此作用粒子构成的简单系统停止模仿。

这项技巧的要害在于,系统需要束缚前提的引诱,即在给定的时间里,它会表现出使熵值的最大化(在这种情况下,可能需要对粒子所处的路径停止分歧的定义)。

熵的最大化一度被认为[9]是非平衡系统的特点。但是在这一模型下,系统按照着在固定的时间窗口内,让它的熵最大年夜化的规则,并会延伸至未来。换句话说,它存在前瞻性。

事实上,这个模子遍历了粒子可能存在的所有门路,并迫使它们去适应产生出最大熵的那条。粗略讲,它偏向于使粒子当前活动存在最多可选途径的那条。

你也许会说,粒子系统经历着一种保障它尔后举措自由性的需要,并且这种需求领导着它每时每刻的举动。研究并开展了这一模型的学者,亚历山大?维斯纳?格罗斯(Alexzandra Wissner Gross)(哈弗大学)和卡梅伦?弗莱尔(Cameron Freer)(麻省理工学院的数学家)把这种需求称为“熵的因果力”[10]。在使用计算机模拟特殊设置过的圆盘状粒子到处移动时,这股力量会产生具有某种智能性的结果。

比如有种情形,一个大的圆盘可以从细管中经过“利用”小盘去衍生出新的小盘,这个过程好比东西的使用,而新盘的开释又可以提高系统的熵值。此外一种情况,为了能与更大的圆盘产生相互作用,两个辨别处于隔离区域的圆盘会同时去摧毁大盘,这就是社汇配合的表现。

当然,这些简单的彼此感化方法对它们看见将来是有利益的。但从普适规律来看,生命却并非如此。那么,这种作用是若何与生物学相关联的呢?

虽然维斯纳?格罗斯表示,他已经开始尽力于为“熵的因果力”确破一种实践的、合乎生物学法则的机制,但并没有弄清楚。与此同时,他还认为这种方式可能有实践的应用价值--给人工智能供给途径。他预言,相比直接从运算也许预测技能出发,先观察气象,后研究其背后的物理规律和约束条件会更快一些。换句话说就是,先找到你所想要的体制,然后再去处置它是怎样任务的。

朽迈也始终被认为是一种由退步决定的外形。生物体要在无限的寿命里去发现机遇繁衍子弟,围着父辈转圈的子代不会待太长时间,它们就要去谋生和争夺本钱。这好像本该就是故事的一部分,但是希尔德加?梅尔?奥尔特曼(Hildegard Meyer Ortmanns)(德国不来梅雅可比大学物理学家)却不同意,他认为,衰老的基础是由热力学信息操纵的物理学过程,而不是生物意义上的。

视频里,David Kaplan 解释了熵增法则是如何驱动随机性进入到牢固、有序的生命结构

当然,这绝不是把货色用完了那么简略。梅尔?奥尔特曼说:“咱们制造的年夜部分软物资资料会在它开端衰老前就除旧更新”。然而,这种更新的进程并不完美。热力学信息的复制恳求必需在正确度跟能量二者间协调[11]。一个性命体的能量供应是无穷的,所以错误必定会随着时光积累上去。此时,生命体不得不耗费大量的能量去修复这些弊病。更新的过程终极会由于复制发生了太多的毛病而无奈畸形运转,接着,灭亡便降临了。

教训似乎证了然这一点。妇孺皆知,培养的人类细胞似乎最多只能复制40到60次,接着就会停止复制,走向崛起。(这被称为海佛烈克极限,Haylfick limit[12])比来对人类寿命的观察标明,为什么人类百岁之后不会存活太久[13]?这里面可能有些本质的东西。

对处在扰动的非均衡情况中,系统表现出明显高效率的能量须要、组织需求和猜测性,这是有推论的。我们自己就是多么一群体系,就比如我们的祖先都回到了最原始的细胞,非平衡热力学似乎要告诉我们,在这种情况下究竟什么才是重要的。

换句话说,行星上生命的浮现,比方早期的地球,充满了像阳光和火山运动类型的能源,它们持续破坏平衡。开始时,仿佛不什么极其罕见的事件发生,正如很多科学家所假设的那样,但实践上它就是会发生。

2006年,圣菲研究所的艾克?史姑娘(Eric Smith)跟后来的哈罗德?莫罗维茨(Harold Morawitz)认为[14],非平衡热力学系统更可能是在有着益生元(被认为是生命产生所需的物质)的地球上催生出组织和复杂系统,并使地球远离平衡态,而不是把原始的化学材料简单的放入“温暖的小水池”(查尔斯?达尔文是这么称呼的)里,用小火炖出来的。

在提出这一辩论的前十年里,研讨者结束了细节补充并深入分析。那些被恩斯特?迈尔认为是生物学必不成少的属性--目标和用意,可能是热力学统计物理所产生的必定成果。而这些一般属性可能会反从前,自发产生出某些东西,比喻生命。

与此同时,地舆学家告知我们,在我们所处的星系里,估量有数以十亿计[15]的行星绕着其他星球运行着。它们有良多处于非平衡态,至少有些就像地球一样,并且,异常的规矩也在何处发生着。

文章出处:https://www.quantamagazine.org/20170126-information-theory-and-the-foundation-of-life/

参考文献

[1] Mayr E. What makes biology unique?: considerations on the autonomy of a scientific discipline[M]. Cambridge University Press, 2007.

[2] David Wolpert, Michael Lachmann, David Krakauer, Manfred Laubichler  and P S. Statistical Physics,Information Processing and Biology[R]. New Mexico: .

[3] Landauer R. Irreversibility and heat generation in the computing process[J]. IBM journal of research and development, IBM, 1961, 5(3): 183?191.

[4] Jerry Coyne. Crick writes to Schr?dinger, 1953[EB/OL]. /2017-01-26. https://whyevolutionistrue.wordpress.com/2015/01/05/crick-writes-to-schrodinger-1953/.

[5] Rovelli C. Meaning= Information+ Evolution[J]. arXiv preprint arXiv:1611.02420, 2016.

[6] Wolchover N,月博文娱城. A New Physics Theory of Life[EB/OL]. . https://www.quantamagazine.org/20140122-a-new-physics-theory-of-life/.

[7] Perunov N, Marsland R A, England J L. Statistical physics of adaptation[J]. Physical Review X, APS, 2016, 6(2): 21036.

[8] Still S, Sivak D A, Bell A J等. Thermodynamics of prediction[J]. Physical review letters, APS, 2012, 109(12): 120604.

[9] Jaynes E T. Information theory and statistical mechanics[J]. Physical review, APS, 1957, 106(4): 620.

[10] Wissner-Gross A D, Freer C E. Causal entropic forces[J]. Physical review letters, APS, 2013, 110(16): 168702.

[11] Barato A C, Seifert U. Thermodynamic uncertainty relation for biomolecular processes[J]. Physical review letters, APS, 2015, 114(15): 158101.

[12] Shay J W, Wright W E. Hayflick, his limit, and cellular ageing[J]. Nature reviews Molecular cell biology, Nature Publishing Group, 2000, 1(1): 72?76.

[13] Dong X, Milholland B, Vijg J. Evidence for a limit to human lifespan[J]. Nature, Nature Research, 2016, 538(7624): 257?259.

[14] Morowitz H, Smith E. Energy flow and the organization of life[J]. Complexity, Wiley Online Library, 2007, 13(1): 51?59.

[15] NASA. Billions and Billions of Planets[EB/OL]. /2013-01-03. https://www.nasa.gov/mission_pages/kepler/news/kepler20130103.html.

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