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复杂性与信息含量
熵增是始终的,但是系统的复杂性却先累加而后降解。对于生命而言,信息是与熵、能量等量齐观的根本属性。在演化过程中,生物本身的信息量,是趋于增大的。
复杂性存在于 复杂系统 之中。
目前科学家们对于复杂性到底如何测量尚无定论。我认为复杂性可以用这两样东西来衡量:
用逻辑描述的规则 — 可以类比为计算机伪代码 — 的长短,以及其中包含的随机性。
形象地说,我们可以将最单一的规则作为左侧顶点,最大的随机性作为右侧顶点,画一条直线连接二者。这条线段的两端,最大的随机性和最单一的规则性都是复杂程度最低的,二者中间的区域才是复杂程度最高的,这里既有规则又有随机性,时刻处于动荡之中,这里就是大家通常所说的 混沌的边缘,也是演化出新的自组织系统的发源地。
在创世之初的奇点时刻,宇宙是无差别无时空的纯粹能量,此时是最简单的规则,是线段的左顶点。而未来的热寂状态,则是最大的随机性,没有任何规则,所有的物质都分崩离析,是线段的右顶点。熵增,就是从线段的左端走向右端。
在这个过程中,通常会包含两个阶段:
熵增而复杂性增加,系统的信息含量不断上升,系统处于孕育发展,欣欣向荣的阶段。
熵增而复杂性下降,系统的信息含量不断下降,系统处于趋向败坏,崩解失序的阶段。
上述这个过程不仅仅发生在宇宙层级上,也发生在封闭的复杂系统中。生命就是这样的复杂系统。
熵增是始终的,但是系统的复杂性却先累加而后降解。所以,除了熵和能量这两个根本变量之外,还有一个指标来衡量系统的复杂性,我们通常称之为 信息。对于生命而言,信息是与熵、能量等量齐观的根本属性。
在演化过程中,生物本身的信息量,是趋于增大的。但是也有一些例外情况,比如某些寄生虫或者病毒,由于其生存策略的专一,一招鲜吃遍天,它们会放弃掉其他任何与寄生无关的机能,而趋于简单。这种演化的代价是它们失去了通用的适应能力,最终和宿主绑定在一起。
大体上,生命的复杂性至少体现在三个方向上。
其一是广度。生命门类繁多,生命具有多样性。
其二是深度。生物个体本身的构造趋于复杂,体现为生物的分层结构以及同一个层面上出现许多组成部分。比如,人是由很多个器官构成的,器官是由无数细胞构成的,细胞是由很多细胞器细胞质构成的,细胞器实际上是无数个蛋白质和酶等大分子构成的分子工厂。每一个层面都有其独特的运行规律,层面之间是松耦合的、嵌套的。整个生物体表现出了逻辑深度上的复杂性。
其三是 自举 。这个概念不太好简单地正面解释,我打个比方:如果科学家某天得到了恐龙的完整DNA,是否可以像《侏罗纪公园》中那样复制出活生生的恐龙?电影中可以,实际上却完全不可以,原因很简单,因为科学家们得到的不是活的恐龙蛋,而是DNA。
DNA是程序,需要对应的解释器才能运行。恐龙蛋由细胞组成,可以自己生长发育,是完全的可执行程序。DNA却不行,它包含数据,但是它如果不处于一个活的细胞的细胞核中,则没法开启自我复制过程。这就像任何代码的运行都离不开代码编译器解释器一样。
可不可以根据恐龙的DNA造出这样一个细胞?估计是不行的,因为DNA的解释器也编码在DNA本身之中,下一代的DNA总是依赖上一代的解释器来生成的,这是一环套一环的递进关系。
那么,最初恐龙是怎么来的呢?是先有鸡还是先有蛋?
我们可以从演化的角度来看这个问题。鸡与蛋的关系可以不断前推,最终找到这样一个依赖链条:
最早的生命 → 最早的动物 → 有性生殖的动物 → 卵生动物 → 较复杂的卵生动物(两栖动物、爬行动物)→ 鸟类。
每个物种都在世代更替中繁衍,又在繁衍中变异。如果一个物种中某个体的变异大到无法和其他同类个体进行有性生殖时,新物种就此产生了。从这个角度理解,就会发现鸡与蛋无非是一个循环中的两个不同的要素,少了其中任何一个这个循环都无法继续推进,因此鸡与蛋不存在孰先孰后的问题。
当几亿年前某个有性生殖的生物一次偶然地将受精卵排出了体外的池塘中,而那个卵碰巧没有死,还长成了的时候,逻辑意义上的鸡和蛋就同时有了。演化史中,该生物应该是一种原始的水中物种。
因此,生命的复杂性也是因为演化路途中环环相扣的变异带来的,是 路径依赖 的,是偶然而不可复现的。我们现在看到的全部物种都来自35亿年前那个最初的细胞。它就是盖亚,所有生命的母亲。它自己给自己搭梯子,沿着复杂性的金字塔攀登。它自己给自己先后升级了细胞核、线粒体、叶绿体、有氧呼吸、有性繁殖、眼睛、肌肉、神经元、脊柱、大脑等等装备,最后成为你我这样的生物,这个过程就是自举。
在自然选择这名法官的威严注视之下,自举过程命运多舛,筚路蓝缕,也曾偶尔峰回路转。所以,物种都是独特的,并没有金科玉律可以决定那个物种一定会出现,那个物种一定会繁盛。
如果地球再重新来过,人类几乎肯定不会再出现了。
在《奇妙的生命:布尔吉斯页岩中的生命故事》中,斯蒂芬·杰·古尔德 说,假如我们“将生命倒带”,并一遍又一遍地播放它,那么无论再把演化之轮推动多少次,产生出我们的可能性都会无穷小。
复杂性很深奥,我们将一再回到这个问题上来。