即使自上古以来就已经使用了类似于出现的概念，我们也缺乏商定的定义。但是，出现已被确定为复杂系统的主要特征之一。大多数人会同意``生活很复杂''的说法。因此，理解出现和复杂性应受益于生活系统的研究。可以说，生命来自复杂分子的相互作用。但是，了解生活系统有多么有用？近几十年来，已经开发了人工生命（Alife），以使用合成方法来研究生活：建立它以理解它。 Alife系统并不那么复杂，无论是柔软的（模拟），硬（机器人）或湿（原始的）。然后，我们可以首先了解Alife中的出现，因为然后在生物学上使用这种知识。我认为，要了解出现和生活，将信息用作框架变得有用。从一般意义上讲，我将出现定义为一个不存在的信息，而这些信息是一个规模，但在另一个规模上存在。该观点避免了从唯物主义框架研究出现的问题，并且在研究自组织和复杂性方面也可能有用。

The applicability of computational models to the biological world is an active topic of debate. We argue that a useful path forward results from abandoning hard boundaries between categories and adopting an observer-dependent, pragmatic view. Such a view dissolves the contingent dichotomies driven by human cognitive biases (e.g., tendency to oversimplify) and prior technological limitations in favor of a more continuous, gradualist view necessitated by the study of evolution, developmental biology, and intelligent machines. Efforts to re-shape living systems for biomedical or bioengineering purposes require prediction and control of their function at multiple scales. This is challenging for many reasons, one of which is that living systems perform multiple functions in the same place at the same time. We refer to this as "polycomputing" - the ability of the same substrate to simultaneously compute different things. This ability is an important way in which living things are a kind of computer, but not the familiar, linear, deterministic kind; rather, living things are computers in the broad sense of computational materials as reported in the rapidly-growing physical computing literature. We argue that an observer-centered framework for the computations performed by evolved and designed systems will improve the understanding of meso-scale events, as it has already done at quantum and relativistic scales. Here, we review examples of biological and technological polycomputing, and develop the idea that overloading of different functions on the same hardware is an important design principle that helps understand and build both evolved and designed systems. Learning to hack existing polycomputing substrates, as well as evolve and design new ones, will have massive impacts on regenerative medicine, robotics, and computer engineering.

2021年8月，圣达菲研究所举办了一个关于集体智力的研讨会，是智力项目基础的一部分。该项目旨在通过促进智能性质的跨学科研究来推进人工智能领域。该研讨会汇集了计算机科学家，生物学家，哲学家，社会科学家和其他人，以分享他们对多种代理人之间的互动产生的洞察力的见解 - 是否这些代理商是机器，动物或人类。在本报告中，我们总结了每个会谈和随后的讨论。我们还借出了许多关键主题，并确定未来研究的重要前沿。

科学和工程学的进步通常揭示了最初用于理解，预测和控制现象的经典方法的局限性。随着进步，通常必须重新评估概念类别，以更好地跟踪最近在学科中发现的不变性。完善框架并解决学科之间的界限是至关重要的，以便它们更好地促进而不是限制实验方法和能力。在本文中，我们讨论了发育生物学，计算机科学和机器人技术的交集问题。在生物机器人的背景下，我们探索了概念，信息和生命科学的最新进展所驱动的概念和以前不同领域的变化。本文中，每个作者都提供了自己对该主题的看法，并由他们自己的纪律培训构成。我们认为，与计算一样，发育生物学和机器人技术的某些方面与特定材料无关。相反，这些领域的一致性可以帮助阐明多尺度控制，自组装以及形式与功能之间的关系。我们希望由于克服技术局限性而引起的界限，可以出现新的领域，从而将实际应用从再生医学到有用的合成生命机器。

Artificial life is a research field studying what processes and properties define life, based on a multidisciplinary approach spanning the physical, natural and computational sciences. Artificial life aims to foster a comprehensive study of life beyond "life as we know it" and towards "life as it could be", with theoretical, synthetic and empirical models of the fundamental properties of living systems. While still a relatively young field, artificial life has flourished as an environment for researchers with different backgrounds, welcoming ideas and contributions from a wide range of subjects. Hybrid Life is an attempt to bring attention to some of the most recent developments within the artificial life community, rooted in more traditional artificial life studies but looking at new challenges emerging from interactions with other fields. In particular, Hybrid Life focuses on three complementary themes: 1) theories of systems and agents, 2) hybrid augmentation, with augmented architectures combining living and artificial systems, and 3) hybrid interactions among artificial and biological systems. After discussing some of the major sources of inspiration for these themes, we will focus on an overview of the works that appeared in Hybrid Life special sessions, hosted by the annual Artificial Life Conference between 2018 and 2022.

最近围绕语言处理模型的复杂性的最新炒作使人们对机器获得了类似人类自然语言的指挥的乐观情绪。人工智能中自然语言理解的领域声称在这一领域取得了长足的进步，但是，在这方面和其他学科中使用“理解”的概念性清晰，使我们很难辨别我们实际上有多近的距离。目前的方法和剩余挑战的全面，跨学科的概述尚待进行。除了语言知识之外，这还需要考虑我们特定于物种的能力，以对，记忆，标签和传达我们（足够相似的）体现和位置经验。此外，测量实际约束需要严格分析当前模型的技术能力，以及对理论可能性和局限性的更深入的哲学反思。在本文中，我将所有这些观点（哲学，认知语言和技术）团结在一起，以揭开达到真实（人类般的）语言理解所涉及的挑战。通过解开当前方法固有的理论假设，我希望说明我们距离实现这一目标的实际程度，如果确实是目标。

认知是认识的过程。正如动态系统执行的那样，该系统将信息吸收到其状态。一个复杂的代理网络通过形成新兴的宏观级别模式来认识其对环境，内部动力学和初始状态的知识。这样的模式要求每个代理商在部分意识到整个模式的同时找到其位置。通过将系统动力学分为两部分：传播动力学和模式动力学，可以通过将系统动态分为两个部分来实现这种部分意识。快速传播动力学描述了信号在整个网络中的传播。如果它们收敛到慢速模式动力学的任何准静态状态的固定点，则固定点代表宏观信息的聚合。在较长的时间尺度上，代理通过正反馈进行协调以形成模式，这些图案是使用代理图中的闭合步行定义的。模式可以是连贯的，因为模式的每个部分都取决于其他部分的上下文。连贯的模式是可靠的，因为（a）不能预测它们，并且（b）任何部分知识的任何部分都无法映射到模式的任何部分，反之亦然。认知网络的知识是由出现的模式的选择编码或体现的。这里总结的认知理论可以模拟自催化反应扩散系统，人工神经网络，市场经济和蚂蚁菌落优化，以及许多其他真实和虚拟系统。该理论提出了对复杂性作为环境晶格而不是单一度量的新理解。

克里斯·兰顿（Chris Langton）所阐明的人工生命研究的目标是“通过将生活与我们的生活定位在更大的生活中，为理论生物学做出贡献.1）。人工进化系统中对开放式进化的研究和追求证明了这一目标。但是，开放式进化研究受到两个基本问题的阻碍。在人工进化系统中复制开放式的斗争，以及我们只有一个系统（遗传进化）来汲取灵感的事实。在这里，我们认为，文化进化不仅应视为开放式进化系统的另一个现实世界的例子，而且文化进化中看到的独特品质为我们提供了一个新的观点，我们可以从中评估，我们可以评估，我们可以评估，这是我们可以评估的基本属性。并询问有关开放式进化系统的新问题，尤其是关于发展的开放性和从边界到无限进化的过渡。在这里，我们提供了文化作为进化系统的概述，强调了人类文化进化为开放式进化系统的有趣案例，并在（进化）开放式进化的框架下将文化进化化。我们继续提供一组新问题，一旦我们考虑了开放式演变框架内的文化演变，并引入了新见解，我们可能会因为询问这些信息而获得有关进化的开放性的新见解。问题。

在流行媒体中，人造代理商的意识出现与同时实现人类或超人水平智力的那些相同的代理之间通常存在联系。在这项工作中，我们探讨了意识和智力之间这种看似直观的联系的有效性和潜在应用。我们通过研究与三种当代意识功能理论相关的认知能力：全球工作空间理论（GWT），信息生成理论（IGT）和注意力模式理论（AST）。我们发现，这三种理论都将有意识的功能专门与人类领域将军智力的某些方面联系起来。有了这个见解，我们转向人工智能领域（AI），发现尽管远未证明一般智能，但许多最先进的深度学习方法已经开始纳入三个功能的关键方面理论。确定了这一趋势后，我们以人类心理时间旅行的激励例子来提出方式，其中三种理论中每种理论的见解都可以合并为一个单一的统一和可实施的模型。鉴于三种功能理论中的每一种都可以通过认知能力来实现这一可能，因此，具有精神时间旅行的人造代理不仅具有比当前方法更大的一般智力，而且还与我们当前对意识功能作用的理解更加一致在人类中，这使其成为AI研究的有希望的近期目标。

混合微生物群落通常由各种细菌和真菌物种组成，在从土壤到人类肠道和皮肤的众多环境中都是基础。它们的演变是相互交织的动态的一个范式例子，不仅物种之间的关系起作用，而且每个物种都向其他物种展示的机会（可能是可能的伤害）。这些机会实际上是\ textit {provryances}，可以通过可遗传的变化和选择来抓住。在本文中，从混合微生物群落的系统性角度开始，我们着重于提供在进化中的关键作用，并将其与程序和机器人的人工演变进行对比。我们坚持认为，这两个领域是整齐的分离，因为自然演变以完全开放的方式扩展了其可能性的空间，而后者本质上受到定义的算法框架的固有限制。这种差异也表征了一个设想的设置，在物理世界中，机器人在其中发展。我们提出了支持我们主张的论点，并提出了一个用于评估陈述的实验环境。这项贡献的目的不仅仅是讨论机器人工演变的局限性，而是强调生物圈进化的巨大潜力，以微生物社区的发展为精美。

There has been a recent resurgence in the area of explainable artificial intelligence as researchers and practitioners seek to make their algorithms more understandable. Much of this research is focused on explicitly explaining decisions or actions to a human observer, and it should not be controversial to say that looking at how humans explain to each other can serve as a useful starting point for explanation in artificial intelligence. However, it is fair to say that most work in explainable artificial intelligence uses only the researchers' intuition of what constitutes a 'good' explanation. There exists vast and valuable bodies of research in philosophy, psychology, and cognitive science of how people define, generate, select, evaluate, and present explanations, which argues that people employ certain cognitive biases and social expectations towards the explanation process. This paper argues that the field of explainable artificial intelligence should build on this existing research, and reviews relevant papers from philosophy, cognitive psychology/science, and social psychology, which study these topics. It draws out some important findings, and discusses ways that these can be infused with work on explainable artificial intelligence.

This white paper lays out a vision of research and development in the field of artificial intelligence for the next decade (and beyond). Its denouement is a cyber-physical ecosystem of natural and synthetic sense-making, in which humans are integral participants$\unicode{x2014}$what we call ''shared intelligence''. This vision is premised on active inference, a formulation of adaptive behavior that can be read as a physics of intelligence, and which inherits from the physics of self-organization. In this context, we understand intelligence as the capacity to accumulate evidence for a generative model of one's sensed world$\unicode{x2014}$also known as self-evidencing. Formally, this corresponds to maximizing (Bayesian) model evidence, via belief updating over several scales: i.e., inference, learning, and model selection. Operationally, this self-evidencing can be realized via (variational) message passing or belief propagation on a factor graph. Crucially, active inference foregrounds an existential imperative of intelligent systems; namely, curiosity or the resolution of uncertainty. This same imperative underwrites belief sharing in ensembles of agents, in which certain aspects (i.e., factors) of each agent's generative world model provide a common ground or frame of reference. Active inference plays a foundational role in this ecology of belief sharing$\unicode{x2014}$leading to a formal account of collective intelligence that rests on shared narratives and goals. We also consider the kinds of communication protocols that must be developed to enable such an ecosystem of intelligences and motivate the development of a shared hyper-spatial modeling language and transaction protocol, as a first$\unicode{x2014}$and key$\unicode{x2014}$step towards such an ecology.

生命的起源被神秘笼罩着，几乎没有生存线索，被进化竞争所掩盖。先前的评论涉及自上而下和自下而上的合成生物学的互补方法，以增强我们对生活系统的理解。在这里，我们指出这些领域之间的协同作用，尤其是自下而上的合成生物学和生命研究起源之间。我们探讨了与拥挤的细胞，其新陈代谢以及生长和分裂周期以及如何开始合并这些努力的人造细胞隔室取得的最新进展。尽管当前生活的复杂性是其最引人注目的特征之一，但人生的基本特征都不需要它，而且它们从一开始就不太可能出现因此而变得复杂。当前的研究不是通过恢复一个真正的起源而恢复真正的起源，而是通过挑出一组基本组成部分可能产生的复杂性和进化而融合了最小生命的出现。

在过去的几年中，计算机视觉的显着进步总的来说是归因于深度学习，这是由于大量标记数据的可用性所推动的，并与GPU范式的爆炸性增长配对。在订阅这一观点的同时，本书批评了该领域中所谓的科学进步，并在基于信息的自然法则的框架内提出了对愿景的调查。具体而言，目前的作品提出了有关视觉的基本问题，这些问题尚未被理解，引导读者走上了一个由新颖挑战引起的与机器学习基础共鸣的旅程。中心论点是，要深入了解视觉计算过程，有必要超越通用机器学习算法的应用，而要专注于考虑到视觉信号的时空性质的适当学习理论。

人工智能的象征主义，联系主义和行为主义方法在各种任务中取得了很多成功，而我们仍然没有对社区中达成足够共识的“智能”的明确定义（尽管有70多个不同的“版本”的“版本”定义）。智力的本质仍然处于黑暗状态。在这项工作中，我们不采用这三种传统方法中的任何一种，而是试图确定智力本质的某些基本方面，并构建一种数学模型来代表和潜在地重现这些基本方面。我们首先强调定义讨论范围和调查粒度的重要性。我们仔细比较了人工智能，并定性地展示了信息抽象过程，我们建议这是联系感知和认知的关键。然后，我们提出了“概念”的更广泛的概念，将自我模型的概念从世界模型中分离出来，并构建了一种称为世界自我模型（WSM）的新模型。我们展示了创建和连接概念的机制，以及WSM如何接收，处理和输出有关解决的问题的信息的流程。我们还考虑并讨论了所提出的理论框架的潜在计算机实施问题，最后我们提出了一个基于WSM的统一智能一般框架。

我们认为，被认为是成功执行任务的处置的情报是由代理及其上下文组成的系统的属性。这是扩展智力的论点。我们认为，如果允许其上下文变化，通常不会保留代理的性能。因此，这种处置不是由代理人独自拥有的，而是由由代理及其上下文组成的系统所拥有的，我们将其配置为具有代理的代理。代理商的背景可能包括环境，其他代理，文化文物（例如语言，技术）或所有这些，就像人类和人工智能系统以及许多非人类动物一样。根据扩展情报的论点，我们认为智能是上下文结合的，任务局部和不可限制的代理商。我们的论文对在心理学和人工智能的背景下如何分析智力具有很大的影响。

我们提出，生命的连续性及其演变来自称为合身生存的互动群体过程。该过程取代了达尔文人的个人斗争和适合生存理论，这是进化的主要机制。在这里，我们提出，自然过程与计算机自动编码功能相关。自动编码是一种机器学习技术，用于提取输入数据基本特征的紧凑表示。通过自动编码降低维度性，建立一个代码，该代码能够基于解码相关数据的各种应用程序。我们确定以下几点：（1）我们通过其物种相互作用代码定义一个物种，该物种由该物种与其外部环境和内部环境的基本核心相互作用组成；核心相互作用由包括分子细胞 - 生物在内的多尺度网络编码。 （2）通过可持续变化的物种相互作用代码进行进化；这些变化的代码既反映和构建物种环境。物种的生存是通过我们称为自然自动编码的内容来计算的：输入相互作用的阵列会产生物种代码，该代码通过解码为持续生态系统相互作用的网络而生存。 DNA只是天然自动编码的一个元素。 （3）自然自动编码和人工自动编码过程明确定义了相似性和差异。天然自动编码的生存为进化机理提供了新的启示，并解释了为什么可居住的生物圈需要多样化的拟合组相互作用。

Recent progress in artificial intelligence (AI) has renewed interest in building systems that learn and think like people. Many advances have come from using deep neural networks trained end-to-end in tasks such as object recognition, video games, and board games, achieving performance that equals or even beats humans in some respects. Despite their biological inspiration and performance achievements, these systems differ from human intelligence in crucial ways. We review progress in cognitive science suggesting that truly human-like learning and thinking machines will have to reach beyond current engineering trends in both what they learn, and how they learn it. Specifically, we argue that these machines should (a) build causal models of the world that support explanation and understanding, rather than merely solving pattern recognition problems; (b) ground learning in intuitive theories of physics and psychology, to support and enrich the knowledge that is learned; and (c) harness compositionality and learning-to-learn to rapidly acquire and generalize knowledge to new tasks and situations. We suggest concrete challenges and promising routes towards these goals that can combine the strengths of recent neural network advances with more structured cognitive models.

我们将仔细研究道德，并尝试以可能成为工具的抽象属性的形式提取见解。我们想将道德与游戏联系起来，谈论道德的表现，将好奇心引入竞争和协调良好的伦理学之间的相互作用，并提供可能统一实体汇总的可能发展的看法。所有这些都是由计算复杂性造成的长阴影，这对游戏来说是负面的。该分析是寻找建模方面的第一步，这些方面可能在AI伦理中用于将现代AI系统整合到人类社会中。

我们概述了新兴机会和挑战，以提高AI对科学发现的效用。AI为行业的独特目标与AI科学的目标创造了识别模式中的识别模式与来自数据的发现模式之间的紧张。如果我们解决了与域驱动的科学模型和数据驱动的AI学习机之间的“弥补差距”相关的根本挑战，那么我们预计这些AI模型可以改变假说发电，科学发现和科学过程本身。