#低维流形

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4天前

从混沌到有序：生命起源的进化之路科学家们普遍认为，地球上最初的生命形式——生物分子复制子，诞生于一个极其混乱的原始环境中。然而，通过利用自由能并在特定的低维流形（low-D manifolds）上进行复制，这些简单的分子结构得以形成、演化，并最终催生了我们今天所见的复杂生命世界。在混沌中诞生的复制奇迹地球早期是一个充满能量和物质交换的混沌系统。火山喷发、闪电、强烈的紫外线辐射以及持续的小行星撞击，共同构成了一个动荡且不可预测的环境。在这样的“原始汤”中，各种无机物和简单的有机分子混合在一起。在看似无序的化学反应中，一些分子偶然获得了自我复制的能力，成为了最初的“复制子”。这些早期的复制子，很可能类似于RNA（核糖核酸），不仅能储存遗传信息，还能催化自身的复制。然而，这一过程面临着巨大的挑战，因为根据热力学第二定律，孤立系统总是趋向于混乱和无序（熵增）。自由能与低维流形：秩序的催化剂生命的出现，本质上是一个从无序到有序的过程，这需要持续的能量输入。这里的关键在于“自由能”的利用。原始地球上的化学和物理过程，如热泉、太阳辐射等，为早期复制子提供了驱动其复制所需的自由能。通过消耗能量，生命系统得以在局部建立并维持秩序，同时将熵以热量的形式释放到周围环境中。而“低维流形”的概念，为我们理解在无限的化学可能性中，生命如何选择特定的发展路径提供了理论框架。在一个高维度的可能性空间中（例如，所有可能的分子组合），由于物理和化学定律的限制，以及分子间的相互作用，实际可行的反应路径和生成的稳定结构被限制在一个维度低得多的“流形”上。可以将其想象成在一个广阔的平原（高维空间）上，水流（化学反应）并不会随意漫延，而是会汇入少数几条河道（低维流形）。对于早期的复制子来说，这意味着并非所有随机的化学变化都会发生，只有那些在能量上更有利、结构上更稳定的路径才会被“选择”出来。这种降维效应大大降低了形成稳定、可复制结构的难度，使得在混沌中诞生有序成为可能。例如，生命对特定手性分子（如左旋氨基酸和右旋糖）的专一选择（同手性现象），就是这种在低维流形上实现特定结构选择的体现。复杂性的演进与能量的自主利用最初的复制子只是简单的分子，但通过突变和自然选择，它们逐渐演化出更复杂的结构。那些复制速度更快、更稳定，或者能更好地利用周围资源的复制子，将会在竞争中占据优势。一个关键的进步是复制子开始“合作”，例如形成原始的基因组，不同的分子片段负责不同的功能。此外，能够围绕自身构建保护性膜（如原始细胞膜）的复制子，能够更好地维持内部环境的稳定，从而获得了巨大的生存优势。这些早期的“原始细胞”通过包裹遗传物质和催化分子，为更高效、更复杂的生化反应提供了可能。光合作用：进化的加速器在生命演化的漫长历程中，植物（及其前身蓝藻）的出现是一个里程碑式的事件。蓝藻通过演化出光合作用，掌握了利用太阳能将二氧化碳和水转化为有机物和氧气的“超能力”。这一创新对地球的生态系统产生了革命性的影响，引发了“大氧化事件”。大气中氧气含量的急剧增加，对当时绝大多数厌氧生物来说是一场灾难，导致了大规模的物种灭绝。然而，这也为能够利用氧气进行高效能量代谢（有氧呼吸）的新物种的出现铺平了道路。有氧呼吸所能提供的能量远超无氧代谢，这为更大、更复杂的多细胞生物的演化提供了必要的能量基础。二氧化碳和氧气的循环，不仅改变了大气成分，也深刻地影响了全球气候和化学环境。这个由生命自身创造并维持的循环系统，极大地加速了生物圈的物质和能量流动，从而推动了进化的进程，最终塑造了我们今天所知的丰富多彩的生命世界。

#生命起源 #进化之路 #自由能 #低维流形 #光合作用

3周前

Demis Hassabis 眼中的大千世界：世界存在某种结构压缩的低维流形（low-dimensional manifold） Demis Hassabis 提出一个令人震惊的判断：物理本质是信息论性的，信息先于能量与物质。他据此构建出“可学习宇宙假说”：即自然界中大多数规律并不需要显式写下方程，而是可以通过经典图灵机（即常规计算机 + AI）在数据中压缩学习出来。这也是他敢于挑战传统生物学专家，用 AlphaFold 去预测他们需要数月甚至数年才能解析的蛋白质折叠结构的底气所在。背后是一整套关于自然可预测性、AI 可学习性与现实可模型化的信念框架。如果这个判断成立，那么很多科学研究的路径将被彻底改写，甚至将决定我们下一代如何走入科研。有人说这也是某位生物学大牛选择回国的理由——因为科学的规则变了，你不需要再踩“天坑专业”的雷，也不必再用十年实验室工作换一个小小突破，你只需要学会如何采集流形。 Hassabis 在解释 AlphaFold 成功的关键时指出，蛋白质的理论构象空间是 10^300 之巨，完全无法穷举或物理模拟。但自然界中蛋白能在毫秒级自动完成折叠，说明自然并没有在“全空间乱跑”，而是压缩演化在一条低维流形上。这是 AlphaFold 能够成功预测结构的根本前提。他强调：自然现象之所以“可预测”，不是因为我们写出了完美的方程，而是因为自然的行为模式在高维空间中稀疏分布、结构清晰、路径稳定——它们集中在一种可压缩、可调度的结构空间中，这就是所谓的“流形（manifold）”。我们可以用一个可视化比喻来理解这一点：想象你站在一片巨大的草原（代表高维空间），理论上你可以朝任何方向走，但实际上绝大多数人都只走在几条清晰的小径上。每个人的脚步不是随机的，而是集体踩出了几条被自然选择出的路径。这些小径就是“自然偏好的流形”。现实世界中的天气变化、蛋白折叠、图像生成都类似——虽然可能性空间极大，但真实发生的情境都压缩在某些低维区域上。 AlphaFold 并不是像传统方法那样模拟蛋白质在全空间内的动力学演化过程，而是通过从大量蛋白质序列与已知结构的样本中学习，采集到了这个结构流形。它不是试图穷举所有可能构象，而是在训练中逐步内化出一个可以导航的、从序列到结构的映射空间，也就是一个“潜在折叠流形”。最终，在预测新蛋白结构时，它并不是搜索整个空间，而是在这个内化的流形中直接定位最可能的位置，完成高效预测。这就是 AlphaFold 的本质：它用深度神经网络从数据中提取出了低维流形，并在这个结构压缩空间中完成了调度和推理。它不是理解了所有物理机制，而是掌握了“自然允许你走的那些路径”。这也正是 Hassabis 世界观的核心逻辑——自然是结构化的，智能的任务不是重建现实，而是压缩现实，压缩成一个可以学习、调用、迁移的结构流形。世界本是高熵混沌的，但其中蕴含可提取的结构秩序——只要识别出这些结构，就能实现压缩、调度与迁移，从而在无序中建立智能与控制。我一直都是这么想的（拍拍胸口）。 (4/n)

#Demis Hassabis #AlphaFold #低维流形 #可学习宇宙假说 #结构压缩