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地球所有生命源于同一始祖?它靠什么演化成各种高级生物的?

1 生命起源与演化
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1 生命起源与演化
DNA与蛋白质的先有鸡还是蛋
DNA与蛋白质的先有鸡还是蛋
环境熵与生命演化
环境熵与生命演化
2 生物分子特性
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2 生物分子特性
DNA与RNA的稳定性
DNA与RNA的稳定性
3 生态系统演变
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3 生态系统演变
大氧化事件
大氧化事件
平衡机制与负反馈
平衡机制与负反馈
无聊的10亿年
无聊的10亿年
寒武纪大爆发
寒武纪大爆发
4 演化机制
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4 演化机制
演化的信息机制
演化的信息机制
多细胞生物的挑战
多细胞生物的挑战
5 神经网络发展
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5 神经网络发展
神经网络的演化
神经网络的演化
6 生态系统动态
2
6 生态系统动态
军备竞赛与生态平衡
军备竞赛与生态平衡
神经网络与人类学习
神经网络与人类学习
上期视频
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生命起源悖论
生命起源悖论
始祖形式
始祖形式
形成地点
形成地点
初始特性
初始特性
演化路径
演化路径
卢卡复制
卢卡复制
生命维持与熵增
生命维持与熵增
生命演化与智能增长
生命演化与智能增长
涌现现象
涌现现象
砖块筑墙
砖块筑墙
DNA的稳定性
DNA的稳定性
RNA与DNA使用
RNA与DNA使用
卢克后代
卢克后代
光合作用
光合作用
冰河时期
冰河时期
氧气影响
氧气影响
演化与灭绝
演化与灭绝
负反馈机制
负反馈机制
内共生关系
内共生关系
无聊的10亿年
无聊的10亿年
寒武纪生命大爆发
寒武纪生命大爆发
达尔文困惑
达尔文困惑
演化与减伤
演化与减伤
演化提供信息
演化提供信息
第二套建模系统
第二套建模系统
低等生物瓶颈
低等生物瓶颈
多细胞生物稳定性
多细胞生物稳定性
有性生殖特性
有性生殖特性
演化差异性
演化差异性
交配与演化速率
交配与演化速率
环境变化与演化模型
环境变化与演化模型
寒武纪前演化
寒武纪前演化
实时感官能力
实时感官能力
躲避车辆
躲避车辆
军备竞赛
军备竞赛
无眼捕食者
无眼捕食者
食物链
食物链
环境变化
环境变化
大氧化事件
大氧化事件
韩武爆发
韩武爆发
演化学习系统
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人工智能发展
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计算机式记忆
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下期内容
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单集封面
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地球所有生命源于同一始祖?它靠什么演化成各种高级生物的?

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1 生命起源与演化

DNA与蛋白质的先有鸡还是蛋

说明 上期视频

虽然上期视频从信息减伤的角度重新理解了生命演化,

生命起源悖论

但有一个问题,蛋白质的功能需要dna代码来控制,而dna代码的复制又需要蛋白质来实现。若二者都必不可少,那现有鸡还是先有氮?

猜测 始祖形式

所以人们猜测,地球上现存所有生命的始祖可能是同时具有二者功能的2 na聚合体。并给他了一个名字,卢卡,which stands for a common lu卡.

形成环境 形成地点

应该是从能累积高浓度和酸的海底泉喷发口处形成。

初始状态 初始特性

最初和病毒一样只会自我复制,而能量由喷发口所提供,

演化过程 演化路径

慢慢演化成由dna存储模型、由蛋白质实现模型功能且可独立获得能量的元核细菌、骨细菌后逃离奔发口。

环境熵与生命演化

提问 卢卡复制

但既然卢卡已经可以不断自我复制,又为什么会牺牲复制速度,转而向更复杂的dna加蛋白质的形式演化?

生命维持与熵增

环境的熵就可以告诉我们答案,熵增定律表明了,若把整个宇宙视为一个孤立系统,熵会不断增大,而生命靠减熵来维持状态,但代价却是不断增加环境的总伤,比如我们收拾完房间后,反而会排出更多的废物加热量。

生命演化与智能增长

若想在加速熵增的环境中继续维持状态,就需要更强的减伤能力,也就无法原地踏步。所以局部的生命演化可能没有方向,但若把所有生命整体设为一个复杂系统,它也会向不断增大智能的方向演化,而增大智能的方式除了增强每个个体之外,还有将若干个体组织成一个新个体的方式。

涌现现象

实现功能模型的最小单位是蛋白质,虽然蛋白质能实现的功能只相当于开关门那么简单,但大量蛋白质由组织的变形工作就有了质变,这种由量变引起质变的现象就是涌现。涌现可以跃进式的增强智能,但涌现的形成是有条件的,只有稳定的智能体之间有规则的相互作用,才能形成更高层级的智能体。

砖块筑墙 涌现现象

想象用砖块来筑墙,若每块砖都可随之变形,墙很容易坍塌。而没有规则的堆砌,墙也会坍塌。

2 生物分子特性

DNA与RNA的稳定性

DNA的稳定性

Dna的优势就在于它的稳定性,若rna上的代码受损,则会发生突变。虽然增加了个体的演化速度,但这种不稳定性却无法允许更高层级智能体的形成。而dna拥有两条链,即使单链受损,也可以用另一条来修复。相对稳定的dna允许了更高层级智能体的形成。

观察 RNA与DNA使用

这也是为什么我们只发现低等病毒用rna存储模型,而所有高等生命都是用d na来存储模型。

3 生态系统演变

大氧化事件

信息 卢克后代

卢克的后代在很长一段时期内都是厌氧菌,因为当时大气成分的氧含量非常稀少。

光合作用

但约在26亿年前,有一类叫做蓝绿菌的分支演化出了光合作用,可用太阳能将二氧化碳和水转换成氧料的同时排出氧气。这种等同于有无限能源的优势,使得蓝绿菌的数量爆炸式增长,地球大气氧含量迅速增加,被地质学家称为大氧化事件。

信息 冰河时期

这些额外的氧气不断消耗,给地球保温的甲烷发生了最严重且持续时间最长的一次冰河时期休伦冰河期。

信息 氧气影响

而氧气对当时的生命属于毒气,这使得地球上的生命,包括蓝绿菌几乎全部灭绝,相当于被排泄物淹没至死。

平衡机制与负反馈

演化与灭绝

可见,若一个物种的个体可以永生,一旦演化出某个优势模型时,无限加速繁殖的个体会让环境也加速上增,该物种反而会因为演化的减伤速度无法跟进环境的上增速度而灭绝,这就需要某种平衡机制。

负反馈机制

在控制论中被叫做负反馈。刚好在休伦兵期的3亿年后,部分幸存的细菌演化出了与光合作用完全相反的呼吸作用,彼此制约的双方最终将大气氧含量平衡到了21%左右。

内共生关系

随后某些好氧菌被更大的细菌整体吞噬后形成内共生关系,变成了专门提供能量的线粒体。而蓝绿菌被大细胞吞噬后变成了叶绿体,这些大细胞又慢慢演化成了真核细胞。

无聊的10亿年

信息 无聊的10亿年

但在这之后的很长一段时间内,不知道为什么,生命几乎没什么变化,因此也被称为无聊的10亿年。

寒武纪大爆发

信息 寒武纪生命大爆发

直到距今5.4亿年前的寒武纪生命就像触发了某个按钮似的,在短时期内迅速演化,被称为寒武纪生命大爆发。

提问 达尔文困惑

这让达尔文非常困惑,因为达尔文主张的演化是渐进式的,为什么会有大爆发现象?

4 演化机制

演化的信息机制

说明 演化与减伤

然而,从减伤的角度来看,维持生命的关键并非演化本身,而是演化所提供的信息。

演化提供信息

演化是史上第一个允许生命构建模型来获取信息的机制,但却不是唯一的机制。

第二套建模系统

寒武爆发的关键就在于第二套建模系统的完善。

说明 低等生物瓶颈

在那无聊的1亿年中,虽然低等生物由涌现成高等生物的趋势,但却都遇到了一个瓶颈,那就是随机突变的单细胞无法达到涌现成复杂多细胞生物所需要的稳定性,

多细胞生物稳定性

需要一个能将多细胞生物作为整体来增加差异性的机制,而有性生殖刚好最满足这个特性,

有性生殖特性 多细胞生物稳定性

这也解释了为什么高等生物都采用有性生殖。

多细胞生物的挑战

演化差异性

同时,抑制单个细胞变异并非仅仅是为了增加演化的差异性,而是在稳定整体的基础上增加差异性。

交配与演化速率

但是不能大范围移动的多细胞生物只能和相近的个体交配,会因无法提供足够的差异性导致演化速率过低而灭绝。

环境变化与演化模型

可当多细胞生物大范围移动后,环境也会随移动而改变,又会因之前所演化出的模型无法预测新环境的信息而死亡,处于这种两难困境的低等生物始终无法形成更复杂的生命系统。

5 神经网络发展

神经网络的演化

说明 寒武纪前演化

直到寒武纪之前的埃迪卡拉基演化出了神经细胞,众多神经细胞形成的神经网就可以配合演化机制加快学习环境模型的速率,出现了不少如水母一样的次胞动物。

实时感官能力

而到了寒武纪初期,眼睛等高级感官系统相继产生,比如当时的顶级捕食者奇虾,就有一对很大的火衍。这使得实时观测信息成为了可能。增加了实时感官能力的神经网络,就允许个体在新环境中学习用上一时刻信息来预测下一时刻信息的模型。

躲避车辆 实时感官能力

比如我们可以躲避车辆,就是因为曾经看过上下时刻都发生了什么,可用神经网络构建出模型,当再看到车辆迎面而来时,便可及时预测车辆下一时刻的位置,进而躲避。

6 生态系统动态

军备竞赛与生态平衡

说明 军备竞赛

这种实时预测的能力也让捕食者与被捕食者之间形成了更激烈的军备竞赛关系。

无眼捕食者 军备竞赛

比如,没有演化出眼睛的被捕食者就靠假壳和伪装来增加存活率,而这就让捕食者演化出了更坚硬的力量与更高分辨率的眼睛。

制约关系 食物链

但不管任何一方都会受到制愈,靠太阳获能的细菌会被其他小生物吃掉,小生物又会被大生物吃掉,而到了食物链顶端的捕食者又会因为吃光小生物而饿死。

抑制作用 环境变化

这种制约关系抑制了某个优势物种过分加速环境变化,导致像当初氮氧化一样的生物灭绝世件。

历史原因 大氧化事件

不过支持这种高强度军备竞赛的恰好是当初大氧化生物灭绝事件所带来的氧气。

神经网络与人类学习

猜测 韩武爆发

以上仅是从信息紧商的角度对韩武爆发的猜测。我们无法知道当时究竟发生了什么,但可以体会到学习能力来的并不容易。

演化学习系统

从演化这个第一套学习系统开始,至少经历了20亿年的不断试错,才出现了神经网络这个第二套学习系统。而神经网络在此之后依然不断完善,如今已经发展成了人类大脑,可以允许我们在个体生命周期内学习知识栏预测信息。

信息点 人工智能发展

近几年非常火的人工智能,也正是受神经网络的启发,用深度学习算法使语音、图像等识别达到了人类水平,给人类的未来工作带来了巨大的挑战。

批评 计算机式记忆

因为知识是我们获取信息的源泉,计算机已经可以根据信息来归纳知识,但很多人却还像计算机一样去记忆信息。天真的认为人脑的容量是无限的。

预告 下期内容

下期视频我们将深入到细胞层级来探究生物神经网络究竟是如何允许个体学习的。随后你将明白为什么人脑的记忆需要不断重复,而好不容易记住后却又为什么会遗忘。

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