ชุมชนเทคโนโลยีถกเถียงว่าชีวิตเป็นการคำนวณจริงหรือไม่ เมื่องานวิจัยใหม่ท้าทายคำนิยามหลัก

การสำรวจล่าสุดเกี่ยวกับธรรมชาติการคำนวณของชีวิตได้จุดประกายการถกเถียงอย่างเข้มข้นในหมู่นักเทคโนโลยีและนักวิทยาศาสตร์ การอภิปรายมุ่งเน้นไปที่ว่ากระบวนการทางชีววิทยาสามารถถือได้ว่าเป็นรูปแบบหนึ่งของการคำนวณจริงหรือไม่ หรือการเปรียบเทียบนี้เป็นเพียงการอุปมาที่เรียบง่ายเกินไปซึ่งมองข้ามความแตกต่างพื้นฐานระหว่างระบบสิ่งมีชีวิตและเครื่องจักรดิจิทัล

การสนทนาถูกกระตุ้นโดยงานวิจัยที่เน้นย้ำว่า DNA ทำงานเหมือนโค้ดคอมพิวเตอร์ โดยมี ribosome ทำหน้าที่เป็นตัวประมวลผลทางชีววิทยาขนาดเล็ก neural cellular automata สมัยใหม่สามารถจำลองพฤติกรรมทางชีววิทยาที่ซับซ้อนได้แล้ว รวมถึงรูปแบบการฟื้นฟูที่สะท้อนสิ่งมีชีวิตจริง ความก้าวหน้าเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าชีวิตอาจดำเนินการตามหลักการคำนวณในแก่นหลัก

ระบบอัตโนมัติที่สามารถสร้างตัวเองซ้ำของ Von Neumann ปี 1994

• ขนาดตาราง: 6,329 เซลล์
• เทปคำสั่ง: ยาว 145,315 เซลล์
• เวลาในการประมวลผล: 65 พันล้านขั้นตอนเวลาสำหรับวงจรการสืบพันธุ์ที่สมบูรณ์
• ความสำเร็จ: การจำลองที่สำเร็จครั้งแรกของระบบอัตโนมัติเซลลูลาร์ที่สามารถสร้างตัวเองซ้ำตามทฤษฎีที่ออกแบบในทศวรรษ 1940

ภาพเหนือจริงที่แสดงสิ่งมีชีวิตที่มีลักษณะคล้ายมนุษย์ เป็นสัญลักษณ์ของปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างชีวิตและการคำนวณ

ปัญหาคำนิยามแบ่งแยกความเห็น

นักวิจารณ์โต้แย้งว่าการถกเถียงทั้งหมดประสบปัญหาจากการขาดคำนิยามที่ชัดเจน หากไม่มีความหมายที่แม่นยำสำหรับทั้งชีวิตและการคำนวณ คำถามจะกลายเป็นเรื่องปรัชญามากกว่าวิทยาศาสตร์ สมาชิกชุมชนบางคนชี้ให้เห็นว่าการเรียกทุกสิ่งว่าเป็นอัลกอริทึมเพียงเพราะมันปฏิบัติตามกฎทางกายภาพทำให้คำศัพท์กว้างเกินไปจนสูญเสียความหมาย

ความท้าทายกลายเป็นเรื่องซับซ้อนมากขึ้นเมื่อพิจารณาว่าความเข้าใจของเราเกี่ยวกับปรากฏการณ์ทางกายภาพอาศัยแบบจำลองมากกว่าการสังเกตโดยตรง สิ่งที่ดูเหมือนเป็นอัลกอริทึมอาจเป็นเพียงการสะท้อนข้อจำกัดของวิธีที่เราตีความกระบวนการธรรมชาติ

ระบบชีววิทยาทำงานแตกต่างจากคอมพิวเตอร์ดิจิทัล

ประเด็นสำคัญของการโต้แย้งเกี่ยวข้องกับความแตกต่างพื้นฐานระหว่างการคำนวณทางชีววิทยาและดิจิทัล ระบบสิ่งมีชีวิตใช้กระบวนการแบบขนานจำนวนมาก แบบกระจายอำนาจที่ยอมรับความสุ่มและความไม่แน่นอน การดำเนินงานของเซลล์มีเสียงรบกวนและความน่าจะเป็นโดยธรรมชาติ ขับเคลื่อนโดยการเคลื่อนไหวทางความร้อนและความไม่สมมาตรทางสถิติ

สิ่งนี้ตรงกันข้ามอย่างชัดเจนกับคอมพิวเตอร์ดิจิทัลแบบดั้งเดิม ซึ่งอาศัยการดำเนินงานที่แม่นยำ ต่อเนื่อง และเกตตรรกะแบบกำหนดได้ แม้ว่าระบบ AI สมัยใหม่จะรวมความสุ่มและการทำงานแบบขนานบางอย่าง แต่พวกมันยังคงทำงานภายใต้ข้อจำกัดที่แตกต่างจากระบบชีววิทยาโดยพื้นฐาน

วิวัฒนาการไม่ได้เพิ่มประสิทธิภาพอะไรเลย สิ่งที่เกิดขึ้นในชีวมณฑลคือกระบวนการของการกลายพันธุ์และการคัดเลือก มันไม่ใช่การเพิ่มประสิทธิภาพไปสู่เป้าหมายหรือวัตถุประสงค์ใดๆ โดยเฉพาะ

ความแตกต่างหลัก: การคำนวณทางชีวภาพเทียบกับดิจิทัล

• ทางชีวภาพ: การทำงานแบบขนานขนาดใหญ่ การกระจายอำนาจ การดำเนินการแบบความน่าจะเป็น โดยมี ไรโบโซม ประมาณ 300 ควินทิลเลียนตัวทำงานพร้อมกัน
• ดิจิทัล: การประมวลผลแบบต่อเนื่อง ส่วนกลาง พร้อมด้วย logic gates แบบกำหนดได้ที่บรรลุความน่าเชื่อถือ 99.99%
• ความสุ่ม: คุณสมบัติที่จำเป็นในชีววิทยา เทียบกับการจำลองผ่านตัวเลขสุ่มเทียมในคอมพิวเตอร์
• การจัดการข้อผิดพลาด: ชีววิทยายอมรับสัญญาณรบกวนและความไม่แน่นอน เทียบกับระบบดิจิทัลที่ถูกออกแบบมาเพื่อความแม่นยำ

บริบททางประวัติศาสตร์เผยให้เห็นการเปลี่ยนแปลงของการอุปมา

การถกเถียงสะท้อนรูปแบบที่กว้างขึ้นในประวัติศาสตร์วิทยาศาสตร์ ตลอดยุคสมัยต่างๆ นักวิจัยได้เปรียบเทียบสมองกับเทคโนโลยีที่ซับซ้อนที่สุดในยุคของพวกเขา ตั้งแต่เครื่องจักรนิวเมติก ไปจนถึงกลไกนาฬิกา และเครือข่ายโทรศัพท์ การอุปมาเชิงคำนวณในปัจจุบันอาจเป็นการทำซ้ำอีกครั้งของแนวโน้มนี้มากกว่าการเข้าใจที่แท้จริง

มุมมองทางประวัติศาสตร์นี้แนะนำให้ระมัดระวังเมื่อเปรียบเทียบระหว่างระบบชีววิทยาและประดิษฐ์ การเปรียบเทียบอาจเผยให้เห็นเกี่ยวกับข้อจำกัดทางเทคโนโลยีปัจจุบันของเรามากกว่าธรรมชาติที่แท้จริงของชีวิตเอง

อุปมาอุปไมยทางคอมพิวเตอร์ในประวัติศาสตร์สำหรับสมอง

• สมัยโบราณ: เครื่องจักรนิวเมติก
• ยุค Renaissance : กลไกเครื่องนาฬิกา
• ปลายศตวรรษที่ 19: เครือข่ายโทรศัพท์
• ยุคสมัยใหม่: คอมพิวเตอร์ดิจิทัล
• การวิจัยปัจจุบัน: โครงข่ายประสาทเทียมและ cellular automata

การประยุกต์ใช้จริงขับเคลื่อนความสนใจ

แม้จะมีความไม่เห็นด้วยในทางทฤษฎี แต่แนวทางเชิงคำนวณในการเข้าใจชีวิตยังคงให้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ neural cellular automata สร้างแบบจำลองรูปแบบการฟื้นฟูและพฤติกรรมของเซลล์ได้สำเร็จ การจำลองเหล่านี้ช่วยนักวิจัยเข้าใจว่าสิ่งมีชีวิตหลายเซลล์ที่ซับซ้อนประสานงานการกระทำของเซลล์ในท้องถิ่นเพื่อบรรลุผลลัพธ์ระดับโลกได้อย่างไร

เทคโนโลยีได้ก้าวหน้าไปถึงจุดที่นักวิจัยสามารถฝึกระบบประดิษฐ์ให้เติบโตเป็นรูปแบบหรือภาพเฉพาะ โดยเลียนแบบกระบวนการพัฒนาทางชีววิทยา แม้ว่าแบบจำลองเหล่านี้อาจไม่สามารถจับภาพทุกแง่มุมของชีวิต แต่พวกมันให้เครื่องมือที่มีค่าสำหรับการศึกษาปรากฏการณ์ทางชีววิทยา

การถกเถียงที่กำลังดำเนินอยู่เน้นย้ำถึงความท้าทายในการเชื่อมช่องว่างระหว่างความสามารถทางเทคโนโลยีของเราและความเข้าใจเกี่ยวกับธรรมชาติพื้นฐานของชีวิต เมื่อพลังการคำนวณยังคงเติบโตและความรู้ทางชีววิทยาขยายตัว การสนทนานี้จะพัฒนาไปพร้อมกับเครื่องมือและข้อมูลเชิงลึกของเรา

อ้างอิง: Is Life a Form of Computation?