在一项引人入胜的实验中，科学家们发现，在缺乏明确规则和指导的情况下，数字世界中的“原始汤”竟然孕育出了自我复制的人工生命形态。这一发现不仅令人惊叹，更可能为我们理解地球上生物生命的起源提供了新的视角。

尽管实验中没有预设的规则或目标来激励这些生命形态的自我复制，它们却从一堆随机数据的混沌中自发地诞生。研究人员对此表示，如果实验的复杂度进一步提升，或许能够催生出更加高级的数字生物。这不仅将丰富我们对生命起源的认识，也可能揭示出生物生命在地球上出现的根本机制。

众所周知，尽管进化论已经被广泛接受，但对于生命最初是如何从无生命的分子中诞生的，我们依然知之甚少。为了探索这一谜题，Google的本·劳里（Ben Laurie）及其团队设计了一项独特的实验。在这项实验中，无数段独立的计算机代码随机混合、组合，并执行它们的指令，经过数百万代的演化，最终形成了自我复制的程序。

这一实验的惊人之处在于，它没有设置任何规则来限制或引导代码样本的变化，也没有奖励机制来激励某些行为。研究人员原本预期，代码片段的数量将保持在一个固定数目内，且不会有任何连贯的行为出现。然而，实验结果却出人意料，模拟过程中不仅出现了自我复制程序，而且这些程序迅速增长，最终占据了整个种群。更令人惊讶的是，新的复制者类型为了争夺空间而相互竞争，有时甚至能够压倒并取代先前的种群，这与自然界中生物有机体之间的竞争行为颇为相似。

这项研究并非数字模拟生命的首次尝试。例如，“生命游戏”等模拟已经展示了自我复制行为，这些游戏通常由简单的规则控制。然而，劳里指出，这项工作的独特之处在于，系统没有正式的规则、目标或过程来鼓励或启动人工生命——它只是自然而然地出现。他形象地描述了这一过程：“一切都在嗡嗡作响，然后突然：轰，它们全都一样了。”

尽管这些实验可能不会直接告诉我们生物生命是如何开始的，但它们确实揭示了从无到有创建复杂性的内在机制。劳里认为，复杂的生物生命可能只是经过类似的长时间随机迭代的结果。他强调：“我不认为发生了什么神奇的事情。物理发生了，它只是发生了很多次，持续了很长时间，最终产生了一些非常复杂的东西。”

智能范式（Paradigms of Intelligence）是Google的一个研究团队，其使命是跨学科推进对智能演变的理解，以开发对人类和其他有感知生命有益的新技术。劳里表示，地球上的生命是在“数十亿年的大规模并行实验”之后才出现的。他相信，如果扩大系统的规模和持续时间，可能会出现更大的复杂性，但我们也很快会面临当前计算机性能的限制。

“我的直觉是，如果你想要更有趣的行为，如果你想要生物体互相捕食，或者不同物种之间发生战争，或者复杂化以至于可以感知环境之类的行为——我认为这些行为最终会出现——那将需要大量的计算资源，我们不太可能实际做到这一点，”劳里说。

事实上，许多团队的实验在显示出有组织的行为之前运行了数百万步。劳里提到，有一个实验实例在他的笔记本电脑上运行，每秒处理大约30亿条指令，仍然花费了大约半小时才出现自我复制行为。

英国约克大学的苏珊·斯特普尼（Susan Stepney）认为这项工作很有趣。她表示：“从随机起点演化出自我复制程序是一个伟大的成就，这是向理解生命起源潜在途径迈出的重要一步，这里使用的介质与传统的生物‘湿件’完全不同。”

然而，英国南安普顿大学的理查德·沃森（Richard Watson）指出，这些结果虽然“非常酷”，但并不会自动导致越来越复杂的行为。他强调：“自我复制很重要，但认为它是一个魔术子弹，从中会自动产生生命的一切令人兴奋的事物，这是一个错误的想法。”

英国伦敦大学学院的拉奎尔·努内斯·帕尔梅拉（Raquel Nunes Palmeira）也对这项工作是否揭示了地球上生命起源表示怀疑。她将其比作一个经典实验，在那个实验中，RNA链在试管中复制，结果RNA的长度越来越短，复制速度越来越快。她认为，一种非常简单的自然选择形式奖励了缺乏复杂性的特征，而不是鼓励更大的复杂性——这与解释复杂生命起源所需的完全相反。

“拥有无穷多的某种东西并不保证复杂性，”努内斯·帕尔梅拉说。“如果你有一种东西只是自我复制并且比其他所有东西都快，那么你将有一个系统完全被它占据。”她强调，生命涉及多个相互作用的组件，包括DNA、RNA、蛋白质等，这是一个非常复杂的系统。“我认为仅仅通过观察自我复制，我们并没有更接近理解它是如何新生的。”