组装生活的新思路

但其他人认为组装理论仍处于早期阶段，它很有可能为复杂性如何产生和演化的问题带来全新的视角。 “参与其中很有趣，”圣达菲研究所所长、进化理论家大卫·克拉考尔 (David Krakauer)说。他说，组装理论提供了一种发现对象的偶然历史的方法——大多数复杂性理论都忽略了这个问题，这些理论往往关注事物的本来面目，而不是它们如何变成那样。亚利桑那州立大学的物理学家保罗·戴维斯 (Paul Davies)对此表示赞同，称其为“一个新颖的想法，有可能改变我们对复杂性的思考方式。”

事物的秩序

当克罗宁问为什么，考虑到组合不同原子的天文数字的方式，自然界会产生一些分子而不是其他分子时，组装理论就开始了。根据物理定律说一个物体是可能的是一回事；另一种说法是存在从其组成部分制造它的实际途径。 “组装理论的发展是为了捕捉我的直觉，即复杂分子不能凭空出现，因为组合空间太大了，”Cronin 说。

与此同时，沃克一直在努力解决生命起源的问题——一个与制造复杂分子密切相关的问题，因为生物体中的分子太复杂了，不可能偶然组装起来。沃克沉思着，甚至在达尔文选择接手之前，一定有什么东西在指导这个过程。

Cronin 和 Walker 在 2012 年参加了 NASA 的天体生物学研讨会后联手。 “我变得非常清楚，我们都同意这样一个事实，即在生物学之前缺少一种‘驱动力’。”

现在，两人说，组装理论提供了一个一致的和数学上精确的解释，说明了事物是如何制造的明显的历史偶然性——为什么，例如，你不能开发火箭，直到你首先拥有多细胞生命，然后是人类，然后是文明和科学。对象可以出现的特定顺序。

“我们生活在一个递归结构的宇宙中，”沃克说。 “大多数结构都必须建立在对过去的记忆之上。信息是随着时间积累起来的。”

这在直觉上似乎很明显，但一些关于事物顺序的问题更难回答。恐龙必须先于鸟类出现吗？莫扎特必须先于约翰科尔特兰吗？我们能说哪些分子必然先于 DNA 和蛋白质吗？

量化复杂性

组装理论做出了一个看似没有争议的假设，即复杂的物体是由许多更简单的物体组合而成的。该理论表示，可以通过考虑物体的制造方式来客观地衡量物体的复杂性。这是通过计算从成分中制造物体所需的最少步骤数来完成的，该成分被量化为装配指数 (AI)。

此外，要使一个复杂的物体在科学上很有趣，它必须有很多。随机组装过程可能会产生非常复杂的东西——例如，你可以通过将任何旧氨基酸连接成链来制造类似蛋白质的分子。不过，一般来说，这些随机分子不会做任何有趣的事情，比如表现得像酶。以这种方式获得两个相同分子的机会微乎其微。

然而，功能性酶在生物学中一次又一次地可靠地制造出来，因为它们不是随机组装的，而是根据代代相传的遗传指令组装的。因此，虽然找到一个单一的、高度复杂的分子并不能告诉你它是如何制造的，但找到许多相同的复杂分子是不可能的，除非有一些精心策划的过程——也许是生命—​​—在起作用。

亚利桑那州立大学的天体生物学家萨拉·沃克 (Sara Walker) 正在努力解决地球上生命起源的问题，以及我们在遥远世界上识别外星生命形式的能力。

Cronin 和 Walker 认为，如果一个分子的数量足以被检测到，它的组装指数就可以表明它是否是由一个有组织的、逼真的过程产生的。这种方法的吸引力在于它不对分子本身或制造它的栩栩如生的实体的详细化学进行任何假设。它与化学无关。这使得它在我们寻找可能不符合地球生物化学的生命形式时特别有价值，康奈尔大学的行星科学家乔纳森卢宁说，他是一项拟议的土星冰冷卫星土卫二上寻找生命任务的首席研究员。

“生命探测任务至少需要一种相对不可知论的技术，”Lunine 说。

而且，他补充说，有可能使用已经用于研究行星表面化学的技术进行组装理论所要求的测量。 “实施允许使用组装理论解释数据的测量是非常可行的，”他说。

生活工作的衡量标准

我们需要一种快速简便的实验方法来确定特定分子的 AI。使用化学结构数据库，Cronin、Walker 和他们的同事设计了一种方法来计算制造不同分子结构所需的最少步骤数。他们的结果表明，对于相对较小的分子，组装指数大致与分子量成正比。但对于较大的分子（比方说，任何比小肽大的分子），这种关系就会破裂。

在这些情况下，研究人员发现他们可以使用质谱法来估计人工智能——美国宇航局的好奇号火星车已经使用这种技术来识别火星表面的化合物，美国宇航局的卡西尼号宇宙飞船已经使用这种技术来研究从土卫二喷出的分子。

质谱法通常将大分子分解成碎片。 Cronin、Walker 及其同事发现，在此过程中，具有高 AI 的大分子断裂成比具有低 AI 的大分子（例如简单的重复聚合物）更复杂的片段混合物。通过这种方式，研究人员可以根据分子质谱的复杂性可靠地确定 AI。

当研究人员随后测试该技术时，他们发现由生命系统产生的复杂分子混合物——大肠杆菌培养物、紫杉醇等天然产物（太平洋紫杉树的一种具有抗癌特性的代谢物）、啤酒和酵母细胞——通常具有比矿物质或简单有机物高得多的平均 AI。

该分析容易出现假阴性——生命系统的一些产品，如 Ardbeg 单一麦芽威士忌，具有暗示非生命起源的 AI。但也许更重要的是，该实验没有产生误报：非生物系统无法聚集足够高的 AI 来模仿生物学。因此研究人员得出结论，如果在另一个世界测量具有高分子 AI 的样本，它很可能是由我们称之为生命的实体制造的。

质谱法仅适用于可以获取物理样本的天体生物学搜索——即着陆器任务，或一些轨道飞行器，如 Europa Clipper，可以拾取和分析从世界表面喷射出的分子。但 Cronin 及其同事现已表明，他们可以使用其他两种提供一致结果的技术来测量分子 AI。其中之一，红外光谱，可以被诸如詹姆斯韦伯太空望远镜上的仪器使用，这些仪器可以远程调查遥远世界的化学成分。

这并不是说这些分子检测方法提供了从岩石到爬行动物的干净测量棒。剑桥大学的计算机科学家和生物技术专家Hector Zenil指出，在格拉斯哥小组测试的所有样本中，具有最高 AI 的物质——按照这一标准可能被认为是最“生物”的物质——并不是一种细菌。

这是啤酒。

摆脱决定论的束缚

组装理论预测像我们这样的物体不能孤立地出现——一些复杂的物体只能与其他物体一起出现。这具有直觉意义；宇宙永远不可能只产生一个人。为了造就任何人，它必须造就我们一大群人。

在解释具体的、实际的实体，比如一般的人类（尤其是你和我）时，传统物理学的用处有限。它提供自然法则，并假定特定结果是特定初始条件的结果。按照这种观点，我们一定是在宇宙的最初时刻以某种方式被编码的。但它肯定需要极其微调的初始条件才能使智人（更不用说你）不可避免了。

它的拥护者说，装配理论摆脱了那种过度决定的图景。在这里，初始条件并不重要。相反，制造像我们这样的特定物体所需的信息一开始并不存在，而是在宇宙演化的展开过程中积累起来——它使我们不必将所有责任都放在一个不可能微调的大爆炸上。信息“在路径中，”沃克说，“而不是初始条件。”

克罗宁和沃克并不是唯一试图解释观察到的现实的关键可能不在于普遍法则，而在于某些物体组装或转化为其他物体的方式的科学家。牛津大学的理论物理学家Chiara Marletto正在与物理学家 David Deutsch 发展类似的想法。他们的方法，他们称之为构造理论，Marletto 认为这种方法与装配理论“在精神上接近”，考虑了哪些类型的转换是可能的，哪些是不可能的。

“构造器理论谈论的是能够进行某些转换的任务领域，”克罗宁说。 “它可以被认为是限制物理定律范围内可能发生的事情。”他说，装配理论将时间和历史加入到这个等式中。

为了解释为什么有些物体被制造出来而其他物体没有，组装理论确定了四个不同“宇宙”的嵌套层次结构。

在 Assembly Universe 中，基本构建块的所有排列都是允许的。在 Assembly Possible 中，物理定律约束这些组合，因此只有部分对象是可行的。组装特遣队然后通过挑选出那些实际上可以沿着可能的路径组装的物体来修剪大量物理上允许的物体。第四个宇宙是观察到的组装，它只包括那些产生了我们实际看到的特定物体的组装过程。

装配理论探索所有这些宇宙的结构，使用从图形或互连节点网络的数学研究中获得的思想。沃克说，这是“一种物体至上的理论”，其中“（理论中的）事物是实际制造的物体，而不是它们的组成部分。”

要了解组装过程如何在这些概念性宇宙中运作，请考虑达尔文进化论的问题。传统上，一旦复制分子偶然出现，进化就“刚刚发生”——这种观点有可能成为同义反复，因为它似乎是说一旦可进化分子存在，进化就开始了。相反，装配理论和构造理论的倡导者正在寻求“对植根于物理学的进化的定量理解，”马莱托说。

根据装配理论，在进行达尔文进化论之前，必须从可能装配中选择多个高 AI 对象副本。克罗宁说，仅靠化学就可以做到这一点——通过将相对复杂的分子缩小到一个小子集。普通的化学反应已经从所有可能的排列中“选择”了某些产品，因为它们具有更快的反应速率。

因此，生命起源前环境中的特定条件，例如温度或催化矿物表面，可能已经开始从可能的生命分子前体池中筛选出生命的分子前体。根据组装理论，这些生命起源前的偏好将被“记住”在今天的生物分子中：它们编码自己的历史。一旦达尔文选择接手，它就会青睐那些能够更好地自我复制的对象。在这个过程中，这种对历史的编码变得更加强大。这就是为什么科学家可以利用蛋白质和DNA的分子结构来推论生物体的进化关系。

因此，组装理论“提供了一个框架来统一描述物理学和生物学中的选择，”克罗宁、沃克及其同事写道。 “一个物体‘组合得越多’，它的存在就需要更多的选择。”

“我们正试图建立一个理论来解释生命是如何从化学中产生的，”克罗宁说，“并以一种严格的、可通过经验验证的方式进行。”

一个措施来统治他们？

Krakauer 认为装配理论和构造理论都提供了令人兴奋的新方法来思考复杂物体是如何形成的。 “这些理论更像是望远镜而不是化学实验室，”他说。 “它们让我们看到事物，而不是制造事物。这根本不是一件坏事，而且可能非常强大。”

但他警告说，“就像所有的科学一样，证据就在布丁里。”

与此同时，Zenil 认为，考虑到已经相当多的复杂性指标（例如 Kolmogorov 复杂性），装配理论只是在重新发明轮子。马莱托不同意。 “有几种衡量复杂性的方法，每一种都捕捉到不同的复杂性概念，”她说。但她说，大多数这些措施与现实世界的过程无关。例如，Kolmogorov 复杂性假定了一种可以将物理定律允许的任何东西组合在一起的装置。 Marletto 说，这是适合 Assembly Possible 的措施，但不一定适合 Assembly Observed。相比之下，组装理论是“一种很有前途的方法，因为它关注的是操作定义的物理特性，”她说，“而不是抽象的复杂性概念。”

Cronin 说，以前的复杂性测量中缺少的是对复杂物体历史的任何感觉——这些测量不区分酶和随机多肽。

克罗宁和沃克希望组装理论最终能够解决物理学中非常广泛的问题，例如时间的本质和热力学第二定律的起源。但这些目标仍然很遥远。 “装配理论项目仍处于起步阶段，”马莱托说。她希望看到该理论在实验室中得到验证。但它也可能发生在野外——在寻找外星世界上发生的栩栩如生的过程时。