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。

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。

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.

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。

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。

即将开发我们呼叫所体现的系统的新一代越来越自主和自学习系统。在将这些系统部署到真实上下文中，我们面临各种工程挑战，因为它以有益的方式协调所体现的系统的行为至关重要，确保他们与我们以人为本的社会价值观的兼容性，并且设计可验证安全可靠的人类-Machine互动。我们正在争辩说，引发系统工程将来自嵌入到体现系统的温室，并确保动态联合的可信度，这种情况意识到的情境意识，意图，探索，探险，不断发展，主要是不可预测的，越来越自主的体现系统在不确定，复杂和不可预测的现实世界环境中。我们还识别了许多迫切性的系统挑战，包括可信赖的体现系统，包括强大而人为的AI，认知架构，不确定性量化，值得信赖的自融化以及持续的分析和保证。

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。

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。

我们将问题“意识是什么？”以一种新的方式，不是笛卡尔的“系统性怀疑”，而是有机体如何在世界中找到自己的方式。找到自己的方式涉及寻找可能有益或避免可能有害的特征的可能用途。 “ X可能用途来完成Y”是“负担”。 X的用途数量是无限的（或未知），不同的用途是无序的，不可列出，并且不能彼此推论。所有的生物适应性都可以通过可遗传的变化和选择来抓住的能力，或者，由其在世界上作用的生物体更快地找到了X的用途来完成Y。根据此，我们得出的结论相当令人惊讶：（1）基于人工通用情报。通用图灵机（UTM）是不可能的，因为UTM无法“找到”新颖的负担。 （2）大脑的态度不是纯粹的经典物理，没有古典物理系统可以是一个模拟计算机，其动力学行为可能是“可能的用途”的同构。 （3）必须通过在6.0 Sigma到7.3 Sigma的越来越多的证据来部分量子支持。 （4）基于海森伯格对量子状态的解释为“电位”，通过测量转换为“实际”，而这种解释不是一种物质二元论，一种自然的假设是，思维实现了实现的实现。这是5.2 Sigma支持的。然后，心灵对纠缠的大脑世界状态的实际实现是质量的，并允许“看到”或“感知” X实现Y的用途。我们可以并且可以做陪审团。计算机不能。 （5）除了熟悉的量子计算机之外，我们还讨论了跨性能系统的潜力。

仅基于神经网络或符号计算的人工智能（AI）系统提出了代表性的复杂性挑战。虽然最小的表示可以产生行业或简单决策等行为输出，但更精细的内部表示可能会提供更丰富的行为。我们建议可以使用称为元模型的计算方法来解决这些问题。元模型是体现的混合模型，其中包括具有不同程度的表示复杂性的分层组件。我们将提出使用专门类型的模型组成的层组合。这种关系模仿了哺乳动物大脑的新皮质 - 丘脑系统关系，而不是使用通用黑匣子方法统一每个组件，它使用了前馈和反馈连接来促进功能通信。重要的是，可以在解剖学上显式建立层之间的关系。这允许可以以有趣的方式将结构特异性纳入模型的功能。我们将提出几种类型的层，这些层可能会在功能上集成到执行独特类型的任务的代理中，从同时执行形态发生和感知的代理到经历形态发生以及同时获得概念表示的代理。我们对元模型模型的方法涉及创建具有不同程度的代表性复杂性的模型，创建分层的元结构结构，模仿生物学大脑的结构和功能异质性，并具有足够灵活的输入/输出方法，以适应认知功能，社交互动，社交互动，社会互动，和自适应行为。我们将通过提出这种灵活和开源方法的开发中的下一步来得出结论。

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。

4月20日至22日，在马德里（西班牙）举行的EVO* 2022会议上提交了末期摘要。这些论文介绍了正在进行的研究和初步结果，这些结果研究了对不同问题的不同方法（主要是进化计算）的应用，其中大多数是现实世界中的方法。

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。

讨论了与科学，工程，建筑和人为因素相关的月球表面上的运输设施问题。未来十年制造的后勤决策可能对财务成功至关重要。除了概述一些问题及其与数学和计算的关系外，本文还为决策者，科学家和工程师提供了有用的资源。

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。

在这项研究中，我们将人工智力的普遍增强学习（URL）代理模型扩展到量子环境。经典探索随机知识寻求代理，KL-KSA的实用功能是从密度矩阵上量子信息理论的距离措施。量子处理断层扫描（QPT）算法形成了用于建模环境动态的易解的程序。基于基于算法复杂度以及计算资源复杂性的可变成本函数来选择最佳QPT策略。我们而不是提供机器，我们估计了高级语言的成本指标，以允许现实的实验。整个代理设计封装在自我复制Quine中，基于最佳策略选择方案的预测值突变成本函数。因此，具有帕累托 - 最佳QPT政策的多个代理商使用遗传编程而发展，模仿各种资源权衡的物理理论的发展。这一正式框架被称为量子知识寻求代理（QKSA）。尽管其重要性，但很少有量子强化学习模型与量子机器学习中的电流推力相反。 QKSA是类似于古典URL模型的框架的第一个提议。类似于AIXI-TL如何是SOLOMONOFF通用归纳的资源有限的活动版本，QKSA是一个资源有限的参与观察者框架，用于最近提出的基于量子力学的基于量子学的算法的重建。 QKSA可以应用于仿真和研究量子信息理论的方面。具体地，我们证明它可以用于加速量子变分算法，该算法包括断层重建作为其积分子程序。

在生存的背景下，可以单独繁殖在我们的机器中产生智力吗？在这项工作中，自我复制是在现代学习环境中出现智能行为的一种机制。通过纯粹专注于生存，在进行自然选择的同时，进化的生物被证明会产生有意义的，复杂和聪明的行为，从而在没有任何奖励或目标概念的情况下向挑战性问题展示了创造性的解决方案。Atari和机器人学习环境是根据自然选择重新定义的，在这些实验过程中自我复制生物中出现的行为进行了详细描述。

自然系统的多样性和质量一直是研究人造生活的社区的难题和灵感。现在广泛承认，使这些特性的适应机制在很大程度上受其居住环境的影响。面临环境变异性的生物具有在不同时间尺度上运行的两种替代适应机制：\ textit {可塑性}，这是表型在不同环境中生存的能力，以及\ textit {EvolDobility}，能够通过突变适应。尽管在环境变异性下至关重要，但两种机制都与假设在稳定环境中不必要的健身成本相关。在这项工作中，我们研究了可塑性和可变性进化模型中环境动力学与适应性之间的相互作用。我们尝试以不同类型的环境为特征，其特征是存在壁ni和确定适应性景观的气候功能。我们从经验上表明，环境动力学对可塑性和可变性的影响有所不同，并且即使在稳定的环境中，各种生态壁ches的存在也支持适应性。我们对选择机制进行消融研究，以分离基于健身的选择和利基限制竞争的作用。从我们的最低模型中获得的结果使我们能够在生物和人工系统的开放性研究中提出有前途的研究方向。

我们的世界越来越被具有不同自治程度的智能机器人所笼罩。为了将自己无缝整合到我们的社会中，即使在没有人类的直接投入的情况下，这些机器也应具有导航日常工作复杂性的能力。换句话说，我们希望这些机器人了解其合作伙伴的意图，以预测帮助他们的最佳方法。在本文中，我们介绍了Casper（社会感知和在机器人中参与的认知体系结构）：一种象征性认知体系结构，使用定性的空间推理来预测另一个代理的追求目标并计算最佳的协作行为。这是通过平行过程的集合来执行的，该过程对低级动作识别和高级目标理解进行建模，这两者都经过正式验证。我们已经在模拟的厨房环境中测试了这种体系结构，我们收集的结果表明，机器人能够认识到一个持续的目标并适当合作实现其成就。这证明了对定性空间关系的新使用，该空间关系应用于人类机器人相互作用领域的意图阅读问题。