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王颖吉 卫琳聪
自1956年达特茅斯会议提出人工智能这一概念以来，人工智能在短短60多年间迅速发展，并在90年代后半期随着机器学习的进步迎来第三次浪潮。尤其是近年来AlphaGo与人类棋手的对弈，使得人工智能成为当下全民关注的话题，也引发了人们关于机器是否会取代人类等争论与思考。与人工智能相比，人工生命这一概念的普及度要小很多。其实，人工生命的研究与人工智能同宗同源，两者拥有共同的计算机科学基础，并且表现出对人类智能的共同关注。
事实上，我们可以将人工生命看成是人工智能发展路径除了符号主义和神经网络学派之外的另一个流派，这个流派主张智能是生命的结果，而生命则表现为一系列的行为。人工生命的观念更加接近神经网络的思路，都反对符号主义人工智能自上而下的智能观，而主张自下而上的智能观。不过，与神经网络不同的是，人工生命并不仅仅关注智能，而是更多地关注生命现象和生命系统本身，智能不过是生命的结果，因此人工生命的成功自然也就意味着人工智能的成功，反之，如果缺乏对生命系统和现象的了解，很可能错失发展真正智能的机会。毕竟，智能是否可以被视为独立的研究对象和领域还是存在着很大争议的。
看起来人工智能研究所取得的进展要远大于人工生命，然而人工智能60多年的历史经验告诉我们，现在处于相对沉寂的领域未尝不会在未来成为大众所关注的主导方向。神经动力学的研究就是一个最有代表性的例子，它的起步时间并不比符号主义人工智能晚，在20世纪五六十年代，这一学派与符号主义并驾齐驱，齐头并进，只是到了60年代中期以后，由于受到符号主义的打击、研究进展遭遇瓶颈、计算机硬件性能限制等的影响，神经网络销声匿迹了长达20年时间，以至于一些人工智能方面的历史著作对这一早期重要学派只字不提。但20世纪80年代中期以后，神经网络迅速崛起，并最终取代符号主义成为当代人工智能发展的主流。人工生命事实上在20世纪八九十年代也一度热门，但同样遭遇了技术瓶颈，在进入21世纪以后一直缓步前行。不过，没有人能够准确预测这一流派未来的发展趋势会不会重演神经网络学派的那种发展历程，只不过人工生命的理念是从生命整体系统的框架来思考智能问题，而这种对智能的理解本身就是对符号主义路径失败经验加以总结的结果，是具有其合理性的。
从长远一些的时间维度看，人工智能如果要在未来取得进一步的突破，就需要模拟生命的实际存在模式，让机器学会从它所沉浸的环境之中发展出智能。从身体感觉、知觉到理性运作的过程将成为未来人工智能的一个重要的发展方向，而这些环节只有在对生命体系的整体观照下才能得到很好的把握。因此，对于人工生命的持续关注，对于我们更好地理解人工智能本质及其未来趋势具有重要意义。
1.人工生命的研究源起
人工生命的研究萌芽于20世纪上半叶，在源起阶段受到阿兰·图灵（Alan Mathison Turing）、约翰·冯·诺依曼（John von Neumann）和诺伯特·维纳（Norbert Wiener）的影响。20世纪50年代，图灵在一篇论形态发生（生物学形态发育）的数学论文中提出了人工生命的萌芽思想。冯·诺依曼则提出了“细胞自动机”（Cellular Automaton）的构想，并证实了能够自我繁殖的细胞自动机确实存在，从而证明了如果把自我繁衍视为生命独有的特征，则机器也具有生命。几乎在同一时期，维纳开始应用信息理论以及自我调节（静态）过程分析来研究生命系统。
但由于早年间计算机运算能力的限制，图灵和冯·诺依曼等人关于人工生命的理念和相关研究并未充分展开。直到20世纪七八十年代，约翰·康韦（John Con-way）、沃弗拉姆（Stephen Wolfram）、克里斯托弗·盖尔·兰顿（Christopher Gale Langton）等人才对细胞自动机进行了进一步研究。1970年康韦编写了“生命游戏”程序，它使细胞自动机产生无法预测的延伸、变形和停止等复杂的模式。在“生命游戏”的启发下，兰顿对相关问题进行了进一步研究，并于1987年9月在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室主持召开了“关于生命系统合成与模拟的跨学科研讨会”。在这次大会上，兰顿正式提出了“人工生命”这一概念。随后，人工生命的研究吸引了系统科学、控制科学、计算机科学、生物科学以及经济学、哲学等众多学科专家的注意，逐渐形成了美国、欧洲、日本三大研究中心。
2.人工生命的概念与分类
作为人工生命概念的提出者，兰顿认为人工生命是“关于人造系统的研究，这个人造系统展示的行为必须具有自然生命系统的特征”。
此外，也有其他学者对人工生命提出不同定义。如人工生命科学的著名学者Boden认为“人工生命用信息概念和计算机建模来研究一般的生命和地球上特有的生命”
；而T. S. Ray则认为“人工生命用非生命的元素去建构生命现象以了解生物学，而不是把自然的生物体分解成各个单元，它是一种综合性方法而不是还原的方法”
。国内学者涂序彦等认为“人工生命，即人造生命、非自然生命，如数字生命（digital life）、人工鱼（artificial fish）、机器人（robot）、软件人（softman）等”
，是对“自然生命的模拟、延伸与扩展”
。
随着人工生命的发展，这一领域出现了三个不同的研究阵营，分别为基于软件（Software）的软人工生命（Soft artificial life）、基于硬件（Hardware）的硬人工生命（Hard artificial life）与基于湿件（Wetware）的湿人工生命（Wet artificial life）。其中，软人工生命指的是具备自我繁殖、自我复制等生命特征，通过电脑程序展现的生命形式，即凯瑟琳·海勒（N. Katherinen Hayles）所说的“可以实现新兴的或者进化论过程的计算机程序”
，是一种不具备实体形态的虚拟“数字生命”。硬人工生命则是“关于机器人以及其他具形化生命形态的建构”
，比如通常所说的机器人，即为一种硬人工生命。湿人工生命则衍生自分子生物化学研究，试图“通过在试管中培育单细胞机体成分的方法来创造人工的生物学生命”
，如克隆羊等。
从生命实在性角度出发，人工生命又被划分为强人工生命与弱人工生命。强人工生命的支持者认为，生命的本质不取决于其外在形式，他们试图摆脱物质的影响，将生命理解为一种过程或组织形式，从中抽象出控制生命的逻辑，认为具备生命行为特点与逻辑的存在即为生命。人工生命这一概念的提出者兰顿即这一派观点的代表人物，在兰顿看来，能够展现生命所共有的自我繁殖、新陈代谢活动、死亡、复杂的组织和行为等特点的计算机程序也应该被看作是“活的”。而弱人工生命的支持者认为，人工生命只是对真实生命的模拟，其本身不能称之为生命。如卢卡斯（J. Lucas）、彭罗斯（R. Penrose）等学者即从心与机器的不同、计算机与人在思想上的差异等角度进行论证，批驳了强人工生命的观点。此外，还有一种观点认为，硬人工生命有可能成为真正的生命，而软人工生命因为只存在于虚拟环境中，难以称之为生命。
此外，在2002年举办的第一届全国人工生命及应用学术会议上，我国学者涂序彦对兰顿提出的人工生命概念进行了拓展，将人工生命分为广义人工生命与狭义人工生命。涂序彦将兰顿提出的人工生命概念划归为狭义人工生命，并与之对应地提出了广义人工生命的概念，将其定义为是“模拟、延伸、扩展自然生命（首先是人的生命），采用分析或/和综合的方法，生物或/和工程科学技术生成或制造的，基于碳链或/和非碳链物料的，具有类似自然生命形态结构、特性功能、现象行为的广义人造生命”
，具体包括生物人工生命、工程人工生命、生物工程人工生命三种类型。
以上三种分类方式中，软人工生命、硬人工生命、湿人工生命的划分方法占据主流。其中，软人工生命在人工生命研究中处于主导地位，这种在软件上实现进化的系统被认为是研究有关进化系统问题最真实、最具建设性的方式；硬人工生命研究则与人工智能研究有着直接交叉；湿人工生命由于更多地借助生物科学的方法而与前两种人工生命有较大不同，与兰顿等最初提出的人工生命概念也有本质区别，对于其是否属于人工生命仍有争议。因而，本文对人工生命的探讨主要采用软人工生命、硬人工生命、湿人工生命这一划分方法，且主要探讨软人工生命、硬人工生命两种形态。
3.人工生命与人工智能的关系
人工生命与人工智能有着共同的研究源起，两者都在计算机科学的基础上发展起来，并且共同受到阿兰·图灵和约翰·冯·诺依曼的影响。作为人工生命萌芽思想的提出者，图灵也有“人工智能之父”之称，其于1950年发表的论文《计算机器与智能》被认为为人工智能研究提供了开创性构思，所提出的“图灵测试”更是成为检验机器是否具备智能的重要方法。
而提出细胞自动机构想的冯·诺依曼也在1958年出版的《计算机与人脑》一书中预示了人工智能的发展路线。
在具体的研究中，人工生命与人工智能也存在诸多交叉与融合。其中，硬人工生命的研究与人工智能的重叠最为明显，但两者展现出了不同的研究思路。人工智能的研究试图采用自上而下的、集中式的方法直接在机器中创造人类智能，硬人工生命则试图将系统的自主适应性与智能行为合成起来，采用自下而上的、分布式的方法，从昆虫级别的智能逐步进化出高级智能。硬人工生命的这种研究方法被称为“基于行为”的机器人技术，由麻省理工大学人工智能实验室的罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）首先提出。布鲁克斯认为，“我们最终能够利用人工生命的技巧，在计算机内部发展人类智能的等价物”。
目前，这种源自人工生命研究的方法已被人工智能研究所吸收，被称之为行为主义学派，成为人工智能研究的重要方法之一。
人工生命与人工智能都关注认知问题和智能的实现，但研究思想有所不同：“人工智能将认知想象为逻辑的运行/运算，反之，人工生命则把认知视为神经系统的运行/运算；人工智能从人类层面的认知出发，而人工生命则从昆虫或者动物的认知开始；在人工智能对认知的建构中，认知仿佛是独立于知觉的，而在人工生命领域，认知却与感觉/运动神经经验结成一体。”
从研究领域来看，人工生命研究涵盖软人工生命、硬人工生命、湿人工生命三个方向，比人工智能的研究范围也更为广泛。
人工生命研究强调以并行处理的方式，从处于底层的低级行为和简单规则中自下而上地突现出复杂结构来，这种突现、自下而上建构、局部控制、并行处理等是人工生命研究的主要思想。其最重要的两点特质是，“首先关注于生活系统（living system）的本质而非偶然属性；其次通过人工合成极端简单的生活系统的形式来理解该系统”
。这两种特性相互关联，使得人工生命研究可以“建设性地探索成为生命的分界线是什么”
。具体而言，人工生命的研究对智能和生命的看法有以下几点：
1.从“如吾所识的生命”到“如其所能的生命”
人工生命的生命观核心在于，认为生命的本质不在于其物质基础或外在表现形态，而在于其是否具有反映生命本质特点的行为，即生命不仅是以有机物为基础的“如吾所识的生命”（life-as-we-know-it），也包括具备生命行为逻辑的“如其所能的生命”（life-as-it-could-be）。人工生命的研究者试图摆脱物质的限制，从中抽象出控制生命的本质逻辑，并在其他介质上再现这些逻辑，以此创造生命。在人工生命的研究者看来，这些反映生命本质特点的行为逻辑包括繁衍、进化、应激等。
这样的生命观在最初冯·诺依曼对人工生命的探索中就已得到了体现。冯·诺依曼提出，任何能够进行自我繁殖的遗传物质都应具有两个基本特点：一是具有在繁衍过程中能够运行的算法，二是具有能够复制和传到下一代的数据。
通过细胞自动机的构想，冯·诺依曼进一步证实，在无机物的介质上这种自我繁殖也能够实现。也就是说，如果把自我繁殖视为生命的本质特点，以无机物为物质基础的人造物也可以成为生命。作为人工生命这一概念的提出者，兰顿也明确指出，“人工生命中确定的原则性设想，一是机体的‘逻辑形式’可以与其结构的物质基础分离开来；二是‘活力’（aliveness）要成为前者的属性，而不是后者的”。
他的观点更为清晰地揭示了人工生命所认为的生命本质。基于这样的生命观，兰顿认为“人工生命是对传统生物科学的补充；生物学建立在经验性基础之上，将经验性基础延伸到地球上已经发展了的碳链生命（carbon-chain life）之外，人工生命可以为理论生物学做出贡献，把‘如吾所识的生命’（life-as-we-know-it）放置到‘如其所能的生命’（life-as-it-could-be）这个更广泛的场域中”。
2.意识是一种伴随状态
笛卡尔认为，人的存在取决于心灵，但如何认识心灵却一直存在争议。在人工生命、人工智能等领域，研究者将这一问题转化为对人类智能的研究，试图通过探究人类意识、思维的产生机制破解生命的奥秘，进而复制生命。在这一问题上，人工生命界流传着这样一句格言，即“意识是一种伴随状态”
，这体现了人工生命研究者所认为的人类智能的产生方式，构成了人工生命生命观的重要原则。
所谓“意识是一种伴随状态”，指的是在人工生命的研究者看来，人类智能是在具备自繁衍、自组织、自适应等特点的系统中通过突变、不断进化所涌现出来的，意识以伴随的状态栖息在由分布系统执行的机器般的功能之上。在人工生命的研究思想下，生命的建构应该从简单的个体单元开始，通过定义个体单元间的简单规则，令其相互发生作用并产生突变，从而实现自繁衍、自进化、自组织，最终在简单结构中涌现出复杂系统的整体特性。
这样的思想与传统的人工智能研究存在很大不同。传统的人工智能研究遵循符号主义学派，又称逻辑主义、心理学派或计算机学派。符号主义实现人工智能的方法通常被称为基于知识的方法，即以符号表示知识，把知识存储到计算机中去，在处理具体问题时需要具备该领域足够多的知识，进而对符号进行处理，采用启发式知识及启发式搜索对问题进行求解。在这种方法指导下，传统AI模型往往采用自上而下指定的串联系统（top-down-specified serial systems），由复杂的集中控制器在获取全局各方面状态的基础上做出决定。人工智能的复杂行为目标是给定的，是一种自上而下的、集中式的处理方法。
相反，人工生命则采用“局域相互作用主题构成的自下而上指定的并行系统”
，遵循自下而上的、分布式的生命构建方法。罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）便认为人类更加本质的属性是四处活动的能力以及与环境强劲互动的能力，因而并不主张从人类思想最先进的性质出发，而是从运动和简单的互动开始，自下而上地构建生命。这样的观念打破了汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）所希望保持的意识的完整性，将认知与感觉/运动神经经验联系在一起，体现了简单互动，及由此产生的突变、进化等生物行为对生命的重要性。按照兰顿的说法，“生命也许确实是某种生化机器，但要启动这台机器，不是把生命注入这台机器，而是将这台机器的各个部分组织起来，让它们产生互动，从而使其具有‘生命’”
。
3.生命的本质是算法
从“如其所能”的生命观念的提出已可以看出，人工生命对于生命的认识有着浓厚的笛卡尔“身心二元论”的色彩，即认为生命并不依赖于物质、不依赖于其外在形态。但不同于笛卡尔将生命的本质归结于心灵、归结于“我思”，人工生命的研究者从计算机科学的角度出发，将生命的本质理解为算法。
软人工生命的研究可以说是这一生命观的最佳体现，研究者通过程序模拟应激、繁殖、进化等生物行为，并认为这些具备了生命特征的计算机程序也是一种生命。更进一步，在尤瓦尔·赫拉利（Yuval Harari）等人看来，算法是一套进行计算、解决问题、做出决定的有条理的步骤，基于这一理解，他们认为生物本身就是一种算法。而智能机器、人类乃至整个宇宙的本质功能就是处理信息，宇宙“本身都是一个巨大的计算机，我们都是这个大计算机运行的程序”
。
在“生命即算法”这一观点的支持者看来，“关于每一个人，最重要的就是数据，以及大脑里数据中的程序。在某一天你可以取出所有的数据，放到一张小小的磁盘中，储存几千年之后，再把它还原，于是你就可以在四千年或者五千年后活着”
。早在20世纪50年代，诺伯特·维纳就指出了向人体发送电报的理论可能性，即把人体所包含的信息加以编码，并通过电报传送，之后以其他材料把它制造出来，人就可以实现所谓的“电报旅行”。在这个设想的基础上，汉斯·莫拉维克和雷·库兹韦（Ray Kurzweil）等人提出了心灵上载（mind uploading）的技术设想，认为如果将人类大脑中的自我意识、记忆等信息进行编码后上传至电脑，则电脑即与之前的人脑无异，从而实现了生命的重生与延续。玛蒂娜·罗斯布拉特（Martine Rothblatt）在此基础上进一步提出了“虚拟人”（Virtually Human）的概念，设想通过存储一个人生命中的大量信息形成“思维文件”（Mindfile），并借助作为人造意识操作系统的“思维软件”（Mindware）从中提取该文件主体的人格，再通过软件设置复制这一人格，进而形成具有人类级别意识、可以复制人类思维文件中固有意识的“思维克隆人”（Mindclone），玛蒂娜·罗斯布拉特将其视为一个人身份的数字二重身和数字延伸。
这些设想的共同点在于将生命视为一套可编码的信息组合，认为如果我们可以变成自己构建的信息，就可以达到真正的“长生不老”。在这样的生命观下，人的本质是信息的，并且信息不依赖于物质，而只是承载信息的载体，只要能保证信息的完整，则以何种材料来作为外在形态、甚至有无外在形态都不重要，即玛蒂娜·罗斯布拉特所说的“如果它们能够像人类一样思考，那么它们就是人类”
。
1.人工生命生命观的本质
人工生命的研究受到控制论的极大影响，这一领域对生命的看法本质上反映了诺伯特·维纳的信息论生命观。
有学者将维纳的信息论生命观概括为四个命题：（1）人的心灵或思想本质上是信息，身体是物质，是出于稳态（平衡）的物质聚合，由于信息与物质不同，所以心灵与身体不同；（2）人的存在，用维纳的话说，就是个体的同一性，取决于记忆的连续性，而不是构成身体的物质；（3）心灵与身体在现实中是可分离的；（4）人与动物、昆虫，乃至机器，从能维持自身能量和物质平衡上看，是没有区别的。
这其中既有笛卡尔身心二元论的色彩，又有系统科学、计算机科学视角下信息一元论的特点。笛卡尔认为身心可分，人的存在取决于心灵而不是身体。维纳的信息论生命观继承了笛卡尔身心二元的观点，并结合系统科学将笛卡尔所论述的心灵推至信息，认为人的本质在于信息，而信息与物质可以分离。在信息一元论的基础上，维纳的信息论生命观打破了笛卡尔认为的人因具有心灵而与其他动物或机器有所不同的观点，提出人与其他动物、人与机器、有机物与无机物无差别的生命观。
人工生命对于生命的看法与维纳的信息论生命观有诸多暗合之处。人工生命研究者所提出的从“如吾所识的生命”到“如其所能的生命”便是建立在对生命的无差别认知上，有关“算法即生命”的看法也体现了“信息是生命的本质”这一信息一元论的观点。他们与笛卡尔和维纳一样，将身体或者说物质与生命的本质剥离开来，从信息或算法的角度出发，进而探究生命在其他载体上的复制。在控制论看来，“所谓生命就是一个可以通过与外界进行信息交换而保持自身平衡的系统。信息的交换过程就是有机体对外界环境的种种偶然因素进行反馈调节并在环境中有效地生活着的过程”
。从这种定义生命的方法来看，人工生命研究者将软人工生命等人造形态理解为生命便合情合理，其所重视的反馈调节等机制与人工生命研究所遵循的自上而下使意识涌现的思想也有诸多相似之处。
2.对人工生命生命观的批判
对于人工生命研究所展现的生命观，学界也存在诸多争议和批判。尽管从维纳的信息论生命观来看，人工生命研究者将具备生命行为逻辑的软人工生命等人造形态理解为生命有其合理之处，但凯瑟琳·海勒认为，兰顿所提出的“如其所能的生命”背后的依据是“同义反复的（tautological）”，她认为兰顿“以这种方式定义生命，是为了确保程序达标（qualify）。然后，因为程序是达标的，所以他声称程序是有生命的”。
也就是说，当“人工生命研究者所认为的繁衍、进化、应激等生命本质，是否真的就是生命本质”这一问题无法被解答时，人工生命能否被认为是生命也就有待商榷。
更重要的是，人工生命生命观所基于的身心二元的观点受到具身认知的挑战。不同于人工生命研究者所认为的作为“软件”的思维独立于作为“硬件”的身体和大脑，持具身认知观点的学者认为身体与认知有着密切关系。他们认为认知的表征和操作是以物理环境为基础的，人类所有认知（包含那些高级知觉过程）都建立在大脑的特定模式系统中。法国现象学家梅洛-庞蒂（Maurice Merleau-Ponty）提出的身体现象学即认为身体是知觉的中心，认为人之所以能思考，是因为他有一个能感知外界的身体，身体是经验的主体，而不是被经验的客体。
与这样的观点相一致，在人工生命的研究中，一些研究者也反对“只关心模拟，坚称具形/体塑并非必要”的观念，认为“只有具形化的形式才能完全地抓住集体与环境互动的丰富性”。
安东尼奥·达马西奥（Antonio Damasio）便强调具体形象的重要性，他认为身体“贡献的内容也是正常心灵/思维工作的部件或者包裹”，而不单单只是大脑的一个生命支持系统。
在达马西奥看来，利用算法研究心灵的做法在很大程度上忽视了感情的存在，“简单地说，每当受到来自生理的和社会文化环境的次级干扰时，以及对那些环境采取行动时，神经线路都连续不断地表现机体。如果那些表现的基本主题不是栖居在身体里的机体，我可能有某些想法，但是我怀疑它不是我们真正的想法”。
同样，德莱福斯（H. L. Dreyfus）也强调人类智能的具身性。在他看来，由于机器没有这样一个“参与的（involved）、境遇性的（situated）、物质的身体”，人所特有的智能便没有安身立命之所。
借用凯瑟琳·海勒的总结，在具身性的观念看来，“没有人类身体的人类心灵就不是人类心灵”。
这与人工生命的生命观截然相反，是对人工生命生命观的根本性挑战。两者之间的争议关乎以人工生命的方法创造的存在能否被认为是生命，也影响着人工生命研究的具体思想与具体方法。
3.人工生命与人工智能的生命观异同
相比于人工生命，人工智能领域对于生命本质问题的探讨并不突出。但从其对智能的研究中可以看出，人工智能研究所体现出的生命观与人工生命有许多相似之处。
人工智能的研究目的在于模拟、拓展人的智能，而模拟、拓展的方法便是借助于计算机技术，以信息的方式实现智能。这便决定了这项研究从一开始就和人工生命一样，是支持身心二元论的，并且认为智能可以被信息化，本质上是对维纳信息论生命观的反映。基于身心二元论，智能（抑或说心灵）便成为了判定生命最重要的因素，某一人造物是否具备智能便决定了它能否被视为生命。在这一层面上，人工生命与人工智能的研究本质上是一致的，共同反映了从“如吾所识的生命”到“如其所能的生命”的拓展。而在“生命即算法”这一对生命的计算机主义解读上，人工智能研究体现得比人工生命更为明显。毕竟，无论是心灵上载，还是虚拟人的设想，其所针对的都是人类的思维、意识，依旧是通过计算机算法实现人类智能，进而创造生命。
从智能与生命的关系来看，人工生命与人工智能的生命观本质上是一回事，但从智能的实现方式上考虑，两者又有极大不同。如前所述，人工生命的研究者认为“意识是一种伴随状态”，智能的实现需要在简单结构中逐步进化而来，人工智能的研究者则倾向于直接在计算机等载体中实现人类级别的智能。这两种思路反映了对智能的不同认知，但考虑到目前人工生命基于行为与进化的方法已经被人工智能研究所借鉴吸收，二者在对生命的认识上又有了更高的统一性。
4.人工生命生命观的研究意义
对生命现象的考察与模拟对于理解生命本质有着重要意义，由人工生命研究而得来的对于生命的认识有助于我们把握生命的本质特征，进而在回答关于生命的一些疑问，比如生命是否存在等级、生命的物质化身与这些物质所参与的生命动态过程之间的关系等问题上为人们提供了新的思路。更为重要的是，人工生命推动了人们对于广泛意义上的生命的关注，为探索不同生命概念的内涵提供了可能性。
此外，人工生命的生命观对于理解包括人工智能在内的信息技术的发展也有重要意义。
尽管人工生命的发展较晚，这一概念的普及度也远不如人工智能，但就其反映的对生命的理解与认知而言，两者并无二致。可以说，探讨人工生命的生命观，同时也是在探讨人工智能的生命观。两者共同反映的维纳信息论生命观为信息化时代的发展提供了富有哲学意味的解释，在这一生命观下，信息被赋予了极高地位，尽管其身心二元的观点受到具身认知等的挑战，但其所反映的信息之于生命的重要性在这个信息时代却难以被否认。这对于信息技术迅速发展的时代有着重要意义，它使得我们重新思考基于以往认知所形成的传统生命观，启发我们从信息的角度看待生命、从生命的角度看待信息，为重新审视生命提供了新的视角。
（王颖吉,北京师范大学新闻传播学院，副教授;卫琳聪,北京师范大学新闻传播学院2017级学硕）