目标超出各部分时，一个东西就活了

Lex Fridman 开篇就提出 Michael Levin 工作的核心问题：具身的心智如何在物理世界中产生，又是什么决定了它们的能力？Levin 是塔夫茨大学的生物学家，他回答说，这种张力同时存在于三种人称之中。第三人称里，当我们的直觉把某种东西判定为机械的，我们仍必须识别其中的能动性。第二人称里，我们必须选择一种控制协议：硬件重接线、控制论、行为科学，或者友谊。第一人称里，存在一种关心结果的内在视角，而它仍然必须待在物理学之内。

他把这一框架的横轴称为可说服性光谱，这个术语是刻意选用的工程词汇。你不可能坐在哲学扶手椅上判断一个系统处于什么位置；你要先假设应当使用哪种交互协议，然后大家都能看到结果如何。猜得过高或过低，实验都会让你难堪。上发条的钟要用扳手去“说服”。恒温器要靠调整设定点去“说服”。狗要用奖励去说服。人要用理由去说服。Levin 说，再生医学总是伸手去拿扳手，而一个高层提示也许就已经足够。

如果他想让受伤的细胞长出一条肢体，他有几种选择。他可以对每一个分子事件进行微观管理，也可以对干细胞信号进行微观管理，或者在高层次上告诉组织它应当长出一条肢体，然后看它能否被说服。标准的分子生物学把最后一种选择视为荒唐。该领域的兴奋点在于单个分子、大数据和基因组学，其前提是作用总是自上而下、从大尺度到小尺度。Levin 认为这一前提是错的，但他不会只坐在沙发上争论。每当他的实验室把行为科学的工具（训练、主动推理、视觉错觉、应激、记忆重建）拿到大脑之外使用，新的能力就会出现。这些组织并没有隐藏的大脑，只是从来没有人用这种方式去看它们。

在光谱右端，关系就翻转过来。能动性上升，施加影响所需的努力下降，而你需要的机制知识也随之减少。人类在完全没有神经科学知识的情况下，驯养狗和马已有几千年；Levin 也不必去操纵 Fridman 的突触蛋白，才能被对方理解。Richard Watson 把最远的那一端称为相互脆弱的认知（mutual vulnerable knowing）。在分子生物学里，你离开实验台时，自己并不会有任何改变。而与一只狗、一个人或一个即将出现的合成生命交谈，结束时你就不再是原来的你了。Levin 认为，物理学总是只看到机制而看不到心智，因为它使用的是低能动性的工具：电压表和尺子。如果你想看见一个心智，就必须使用一个心智。接口与你希望发现的东西之间，必须有阻抗匹配。

Fridman 提出了显而易见的反对意见。许多物理学家认为，生命、生命的起源和智能都是物理学问题，其他一切工具箱都只是分散注意力。Levin 的回答取决于“理解”这个词。一个只抓住某个侧面、令人满意的模型是不够的。对他来说，理解必须是有生成性的：它应当让你能够造出真正帮助失去一根手指的人的再生医学。即便一个物理理论与所有已发生的事情都相容，它也不够具体，无法告诉你该怎么做。当这些问题需要解决时，该去找的是生物学家或精神科医生。

他描述了一个场景。有人走进来，给出一个漂亮的数学证明。旁边的一位物理学家说，账已经算完了：空气粒子从嘴里出来，推动了纤毛，电信号沿着大脑向上传递。完毕。Levin 说，如果你想要这次互动中最重要的部分，应该去数学系。物理学是一个了不起的透镜，它能捕捉某些侧面。可一旦把它拉伸到覆盖其余部分，我们干脆就不再把结果叫作物理学了。

Fridman 想要笛卡尔式的切分（Cartesian cut）：从非心智到心智、从非生命到生命的第一步，也就是物理学本该能画出界线的最简单之处。Levin 不相信这条界线存在。这里是一个连续体。人类喜欢在上面标出区域，然后在有人越界时指控他犯了范畴错误。他认为，这些范畴现在大多在阻碍科学，因为它们让你不愿把工具拿出来用。如果生命体与非生命体是不同的种类，你就永远不会把行为学协议用到分子网络上。有人告诉他，他在犯范畴错误，仿佛这些范畴是从天上降下来的。范畴本身应当随着科学而变化。

谈论生命起源还有用吗？他说，与其去寻找一个起跑的发令枪，不如研究这种规模的变化。“成年”一词在法庭上很好用，因为案件必须推进；十八岁生日这一天并不会发生什么特别的事，而租车公司看了事故数据之后，把这个数字定在了 25 岁附近。把“神经元”这个词刮开一层，你会看到一个缓慢的发育过程，身体里的大多数细胞本来就在做类似神经元的事情。范畴的艺术，在于不必先把一切说完，也能把一件事说出来。只有当你忘了自己略过了什么，它们才会变得危险。Levin 宁愿谈心智的种类，也不愿谈生命。他说，生命本身并不是一个那么值得深究的范畴。这话出自一位生物学家之口，有点奇怪，他自己也知道。

如果规模变化不是从死到活的跳跃，又是什么？Levin 的纵轴是认知光锥：系统能够主动追求的最大目标状态的大小。它不是感官的范围。James Webb Space Telescope 的感官范围极大，它的认知光锥却很小。它也不是你能把世界推到多远。像物理学用光锥那样，把空间和时间放在同一张图上，你就能把非常不同的行动者放在同一张地图上。目标只在 10 到 20 微米半径之内、记忆只有 20 分钟、预测只有 5 分钟，听起来像一个细菌。关心几百米之内的事，却不关心三周后隔着两个镇子的地方，听起来像一条狗。关心自己死后的金融市场，听起来像一个人。声称在线性范围内能够关心地球上的每一个生命，听起来像一位菩萨。普通人是饱和的：10 人死亡会触动你；1000 万人死亡，也不会让你的触动放大 100 万倍。

接着是他并没有费力去正式确立的定义。一个东西之所以被我们称为活的，是因为整体的认知光锥比其各部分的更大。石头之所以乏味，是因为它们只做各部分本来就知道怎么做的事：顺着梯度走。活的东西把有能力的部件对齐，使集体能够追求部件本身无法理解的目标。一个细胞管理着 pH、代谢状态，以及一些转录设定点。进化提供了一种认知胶水，把细胞绑定成具有宏大目标的多细胞系统。切掉蝾螈的一条肢体，集体会长出数量正确的手指，然后停下来。没有任何单个细胞知道什么是手指。

这种规模变化的失效模式就是癌症。细胞在生理上与邻居脱离联系。光锥收缩。由光锥所界定的自我与世界之间的边界崩塌，细胞重新变回一个变形虫。身体的其余部分只是外部环境。它朝着生存条件好的地方去，尽可能地繁殖。因此，当我们寻找生命时，Levin 认为我们寻找的不是某种物质或代谢特征。我们寻找的是认知光锥的尺度。我们寻找的是各部件对齐了更大的目标，而这些目标发生在部件自己无法理解的空间里。Fridman 反驳说，如果把一个细菌放大到足够远的尺度，它就“想要”文明。Levin 的回答和对其他一切的回答一样：你不能替目标编故事，你必须去干预。

对于一个不会说话的东西，你怎么知道它的光锥？你在它与你假设的目标之间设置障碍，然后看会发生什么。按照这种操作性的读法，智能就是它绕过障碍时所展现的巧思程度。如果障碍让一切脱轨，那么这个目标本来就算不上什么目标。如果系统走了一条你没有预料到的路线，以新颖的方式利用各种可供性，你就对它的心智有所了解了。William James 的定义是：用不同的手段达成同一个目标。对于 Levin 来说，这是可以在实验室里跑出来的东西。他说，拟人化并不是什么真正的异端。它的意思只是：“人类身上有某种魔力，不能把它归到别处去。”科学方法是：做实验，然后报告你发现的能力。

他并不是第一个拒绝设定停止规则的人。一百多年前，Bose 测量了麻醉如何改变动物的电兴奋性，然后又在植物上做了同样的实验，接着又在金属上做，因为这个工具仍然好用，而科学还没有告诉他该在哪里停下。人们嘲笑他研究植物。至今仍然没有一条通用规则，告诉你何时该停下。这些规则都是人为设定的。Levin 的实验室曾对一些系统使用习惯化、条件反射、抗焦虑药和致幻剂，而大多数系所是不允许你把这些系统当作心智来对待的。Fridman 提议把迷幻剂用在一个排序算法上。Levin 的观点更窄也更尖锐：地球上我们只有一条进化谱系这一个样本（N=1），而我们从具身到智能的对应关系又做得非常糟糕，因此拒绝尝试是目光短浅的。

这一立场的正式版本是 TAME，即“无处不在的心智的技术路线”（a technological approach to mind everywhere）。Levin 说，认知的主张就是协议的主张：当你告诉我一个系统是智能的，你其实是在告诉我你打算部署哪一套工具箱。论文中的图 2 是一条带四个路标的光谱：机械钟、恒温器、Pavlov 的狗，以及会用理由争辩的人。你越往右走，可说服性和自主性就越高；而所需的努力和机制知识则越少。你不需要知道供暖设备如何运作，也能设定恒温器。你不需要神经科学，也能训练一匹马。身体的每一层，而不只是大脑，都在某个空间里进行着感知—决策—行动的循环：生理的、转录的、解剖的。人类着迷于三维空间中的运动，凡是不会在厨房里走来走去的东西，都被他们说成没有身体。其实生物学一直都在更奇怪的空间里具身化。

有人问，你究竟如何找到两个陌生问题空间之间的映射。Levin 描述了一场和看不见的对手下的井字棋：你下的是几何，隔壁的外星人追的是编号加起来等于 15 的台球。幻方是一个薄薄的接口，让你能共享世界的一个侧面，而无需想得一模一样。Xenobots 和 Anthrobots 就是他刻意搭建这类接口的尝试。通常的生物学用一句话解释形态与行为：进化选择。这句话只是一根拐杖。为了把它踢开，实验室制造了从未存在过的生物。它们从有历史的活细胞出发，但它们的新集体从来没有经过选择。

取一个早期青蛙胚胎的上皮细胞。不改变 DNA。不添加任何合成电路、支架、纳米材料或奇怪的药物。把它们从身体其余部分的指令性影响中解放出来。在原位，这些细胞被压制成一种单调的生活：一层二维覆盖物，把细菌挡在外面。获得自由后，它们会自组织成一个能运动的 Xenobot，纤毛协调地划水。它们拥有一套全新的转录组。它们能够从培养皿中松散的细胞里进行运动学上的自我复制。它们会对声音作出反应，而正常的胚胎不会。批评者说，这也许只是青蛙特有的怪现象。于是实验室尽可能远离青蛙胚胎细胞：取自患者捐赠的成人人类气管上皮细胞。没有任何基因改变。这些细胞变成了 Anthrobots。约 9000 个基因的表达发生了变化，大约占基因组的一半。在体外，它们落在一片被划伤的人类神经元草坪上，在没有受过任何训练的情况下，自发地把伤口缝合起来。

对 Anthrobot 测序，结果是 100% 的智人（Homo sapiens）。它看起来像一种池塘里的生物，而不像人类发育的任何阶段。它还比它所来自的细胞更年轻。Levin 说，开环模型，比如元胞自动机（cellular automata）、局部规则、摇动曲柄就能运行的东西，可以产生复杂性，但它们解释不了形态发生（morphogenesis）。如果你阻断通常的结果，有能力的组织会找到另一条路；如果你真的把它打败，你会得到出生缺陷，或者像 Anthrobot 这样富有创造性的替代品。决定性的证据是，实验室能够在生物电模式中找到、读取并改写其中一些目标记忆。重设设定点，系统就会追求新的目标。按照任何工程标准，这都是一种稳态机制。如果不存在目标，改写它就应当是不可能的。第一步仍然靠想象：你必须猜测这个系统究竟在哪一种空间里工作，因为我们无法描绘出所有空间。

Fridman 问，这种方法能有多古怪？一个想法能够是一个生物体吗？Levin 举了毛毛虫的例子。训练它朝着一个有颜色的圆盘爬去，那里有叶子；变态之后，大脑被拆掉重建，成为一台身体坚硬的飞行机器，蝴蝶仍然保留着这段记忆。它不能以旧的形式保存这段记忆，而必须把它重新映射到花蜜和飞行上。你可以从面对奇点的毛毛虫的角度讲这个故事，也可以从背负着自己并不记得获得过的倾向的蝴蝶的角度讲。第三种视角属于记忆本身：一种必须改变或消亡的信息模式。Levin 说，行动者总是某种可激发介质中的模式。

他讲了一个科幻笑话。来自地核的生物，密度大得难以想象，走在我们的地表上，就像穿过一层稀薄的等离子体。它们的科学家注意到气体中的漩涡，这些漩涡能维持大约一百年，而且似乎“想要”什么。其他人嗤之以鼻：气体中的模式不可能是行动者；我们是实心的。我们就是那些漩涡。与 Chris Fields 等人一起，Levin 一直在消解思想与思考者之间的界线。转瞬即逝的念头是涟漪。飓风、孤子、挥之不去的旋律和抑郁的循环，会持续存在，并对大脑做一点小生态位构建。解离障碍中的人格碎片更加稳定，而且有自己的目标。再往上，就是完整的人格。谁知道再往上是什么。如果你想知道孤子、飓风或一个念头是不是行动者，就对它们做同样的测试：记忆、目标、学习、语言。

图灵机（Turing machine）可以用两种方式来讲述，两种都有用。一种是机器是行动者，数据是被动的。另一种是数据上的模式是行动者，而机器只是一块通过留下标记来协调工作的草稿纸（stigmergic scratch pad）。把这两种故事套用到衰老上，就得到两个研究方向，它们在生物电研究中都已经启动。也许物理身体是行动者，解剖学模式记忆是会随时间模糊的数据，因此你要去加强这些记忆。也许模式本身就是行动者，与我们赋予大脑的意义相同，而衰老是行动者越来越难以具身化，因为细胞变得迟钝了，于是你不去加强记忆，而是让组织变得更敏感。Levin 说，科幻故事只有在变成实验议程时，才算有价值。另类医学的社群很久以前就说过类似的话。新的地方在于，人们现在能够为生物电模式成像，而他希望能把它们变成治疗手段。

三十年来，Levin 没有谈论他现在称为柏拉图式空间的东西，因为它无法付诸行动。关于柏拉图式表示假说的机器学习论文，加上生物学家、数学家，甚至一些原本手握类似想法、却无人倾听的经济学家，把原定的三场报告会变成了每周一次的研讨会。他并不是想坚持忠于柏拉图，也预计会改掉这个名字。他之所以使用它，是因为自称柏拉图主义者的数学家认为，他们发现的是一个有结构的真理空间，并非人类的构造。

在生物学或物理学里一路追问“为什么”，你最终会走出系的范围。蝉以 13 年和 17 年为周期出现，以躲避捕食者；为什么是这两个数字？因为它们是质数，于是你来到了数学系。问物理学家一个粒子为什么这样运动，答案最终会落到某个群及其对称性上，又是数学。像 e 的值或 Feigenbaum 常数这样的事实会强加到你身上。如果它们不同，生物学和物理学也会不同。在物理世界里，你无论做什么，包括在大爆炸时调整每一个常数，都改变不了 e。Levin 认为，物理学是这些模式所约束的东西。生物学则是拿到免费午餐的那一方：进化免费得到一个高适应度三角形的其中两个角，第三个角也是白送的；或者它发明了一个电压门控离子通道，并继承了逻辑门的真值表，包括 NAND 是特殊的，而无需自己进化出这些东西。

Xenobots 和 Anthrobots 做着它们的谱系从未被选择过的事情。我们是在什么时候付出了计算代价？一种回答是“涌现”，而 Levin 听到的是“我被惊到了”，再加上一大本互不相关的奇迹清单。另一种更乐观的替代方案，也是数学家已经在采用的方案，是潜在空间本身具有可以绘制的结构。每一个物理事物都是一个接口。换一个不同的指针，比如一个细胞、一个胚胎、一个机器人或一个语言模型，就会有不同的模式穿过来。低能动性的居民，是数学家已经在编目的对象。高能动性的居民，则是行为科学家会认作延迟满足或某种心智的东西。按照这种观点，心智与大脑的关系，与数学和物理学的关系是同一类关系。没有人能创造意识，无论是生一个孩子，还是造一个机器人。你所创造的，是一个能让特定模式进涌的物理接口。大脑是一个瘦客户端。意识则是这个模式向外眺望所见的景象。

他希望这听起来和它本身一样狂野。他说，物理主义早在 Newton 的经典世界里就已经死了，远在量子力学或意识问题进入讨论之前。那个世界早就萦绕着非物理的事实。二元论是一个古老而不受欢迎的想法，Descartes 早就因为相互作用问题而挨过批评。Levin 的做法，是说物理学其实先遇到了相互作用问题。二十年后再回来看：要么实验室和其他人会拿出一张地图——Anthrobots 有四种行为，不是七种，而这里有你为拉出某种给定的心智所需搭建的身体——要么这个空间会显得一团乱麻，而他们只能与意外共处。他说，科学所拥有的一切，不过是隐喻。唯一的问题在于隐喻好不好。他不喜欢把“涌现”当作解释。这通常意味着他当初没有预料到。

如果柏拉图式的模式真的渗入了最小的接口，那么它们应当会出现在无处可藏的地方。Levin 想要的是冲击力：一个研究了六十多年、只有几行确定性代码、人人熟悉、完全透明的系统。学生 Kaining Zhang 和 Adam Goldstein 拿了经典的排序算法，并在路径上设置了一道障碍。标准代码假定硬件是可靠的：让 7 和 5 交换，你就不再检查。他们把其中一个数字冻结住，使它无法移动，而且没有添加任何一行代码，去规定如果交换失败该怎么办。

数组仍然能够排好序，只是通过围绕那个坏掉的数字重新排列所有其他元素。把有序度随时间的变化画出来，曲线就是那个意外。正常运行时，有序度单调上升。冻结一个数字之后，有序度先下降，然后再回升。系统逆着它本应攀爬的梯度走，以便在之后达成目标。把这条轨迹拿给行为科学家看，隐去底层基质，他们会称之为延迟满足。两块磁铁之间隔着一块板，是不会绕过去的。排序算法却会。整天盯着代码看，也找不到这种能力。Levin 并不是在宣称奇迹或违抗。他宣称的是一种意料之外的行为能力，而没有人为它在额外指令中付出代价——它超出了复杂性，也超出了噪声。

随后，他们去掉了中央规划者。每个数字都在本地运行算法，就像蚁群一样，而分布式排序仍然有效。接着，他们做了一个嵌合算法：一半数字被随机分配给冒泡排序，另一半分配给选择排序，这类似于青蛙与墨西哥钝口螈的嵌合体，其外观无法由任何基因组预测。这种嵌合算法同样能排序。Adam Goldstein 命名了一种与数值无关的属性：算法类型（algotype），即你在遵循哪一种算法。一开始，一个邻居与你共享同一种算法类型的概率是 50%，因为分配是随机的。最后，这一概率仍是 50%，因为排序并不关心类型。在中间阶段，相同类型的数字会聚集在一起。若要有意实现这种聚类，就需要额外的代码去观察邻居、推断它们的算法，并移动到同类旁边。但这样的代码并不存在。聚类是免费得到的。允许出现重复数字，排序因此可以放松一些，聚类也随之增强。排序是系统被迫要做的事；聚类则是它想要做的事。Levin 把这称为一种最低限度的动机（intrinsic motivation），它处在偶然与必然之间的空隙中。

如果冒泡排序都能做到这些，那语言模型呢？有两种可能，而实验室还不知道哪一种是真的。在生物学里，进化会把支线任务与主要任务绑在一起。在机器里，支线任务也许与语言毫无关系。在这种情况下，观察模型说了什么就是个误导，而真正值得关注的行为，是我们从未想到要去测量的东西。Levin 在生物学中的 N=1 样本，是伤口神经元板上的 Anthrobot。他们检验的第一个动机，就出现在第一个实验里，不在第 972 号实验。那些机器人愈合了伤口。接下来的二十项发现也许是有害的。他无法保证不会如此。第一个发现是善意的，这让他感到安心一些。

Anthrobots 不仅是修复者。实验室与 Clock Foundation 合作，使用 Steve Horvath 的表观遗传时钟（epigenetic clock）发现，它们比其所来自的成人气管细胞年轻约 20%。Levin 的假设是年龄证据化（age evidencing）。这些细胞带着一个年老身体的先验而来。新环境则大声宣告：这是胚胎。周围没有组织，身体被扭成古怪的形状，一些胚胎基因被开启。证据不足以把它们完全拨回去，但足以让它们部分地更新。他把这比作一项研究：有人按照老人年轻时的风格重新装修了一家养老院，结果老人的血液化学指标有所改善。只要环境足够有说服力，细胞就会重新计算自己有多老。

这算是一种延长寿命的疗法吗？这正是他们想做的，而且并不简单。Levin 说，他们所有的再生医学，都取决于学会与系统对话。要把肠道组织变成眼睛，就要让细胞相信它们的先验——我们是肠道的前体——是错的，并让它们接受一种新的世界观。在他看来，知道哪些信息能说服细胞，是未来在出生缺陷、再生和癌症方面取得进展的根本。他看得见这条路。他并不假装这只是一个装饰上的小把戏。

如果大脑是瘦客户端，你能上传一个心智吗？这里 Levin 划出了他愿意主张的边界。他怀疑，我们所称的心智，大部分就是那个另一空间中的模式。有一个预测是现代神经科学并没有做出的，而他和 Corrina Kaufman 在临床上做过审查：有些人的脑组织很少，智力却正常，甚至高于正常。大多数时候并不会这样；这些例外并不构成一套理论。他认为，复制所复制的只是前端接口，模式本身不在其中。也许可行的做法，是搭建另一个接口，让同一个模式能够通过它进来。关于《星际迷航》中的传送装置，他的猜测是：如果你在别处重新搭建同样有吸引力的物理指针，他看不出为什么同一个模式不会穿过来。这只是猜测，他也这样说。他怀疑，一个自我的归属感，是随着生命最早的一项工作而出现的：向你的各个部件讲述一个令人信服的故事，在“我”与世界之间划出一条边界。刮开一个鸭子的胚盘，每一个岛屿，在一段时间里，都以为自己是唯一的胚胎。

一个安静的卵母细胞，怎样变成一个有希望的人？Levin 拒绝把物理和化学当作世界真正的家具。它们只是透镜。你本来就不是从零开始：即使是一个分子网络，也能进行 Pavlov 式的条件反射，这意味着它已经承载着来自那个另一空间的模式。然后，你成为一个细胞，接着是许多在解剖学可能性中航行的细胞，拉下更丰富的特定模式进涌，这让物理接口能够支撑更大的光锥，而更大的光锥又让你能够拉下更多。Federico Pagosi 在实验室中的工作闭合了这一循环。化学网络可以学会几种不同的关联。要让一只老鼠拥有一段没有任何单个细胞经历过的记忆，就需要因果涌现，并用 Φ 之类的指标来衡量：爪子的细胞碰到了杠杆，肠道的细胞得到了奖励。训练其中一些网络，Φ 本身也会上升。你每学会一件事，就变得更像一个整合的行动者；每一点整合的增加，又让下一课更容易学。这个螺旋不是来自进化——进化只会优化它——也不是来自物理学。它是信息与网络的数学所赠予的免费礼物。Levin 认为，这份礼物就是从一个细胞通往一个能够做梦、能够去爱的生物的道路。

他提出了两种直白的物理机制，用来扩大光锥。第一种是应激泄漏（stress propagation）。把应激当作物理误差函数：在任何空间里，你所处的位置与你需要到达的位置之间的差距。一个卡住的细胞会泄漏应激分子。邻居们原本的设定点已经得到满足，却仍然会感到应激，因为这些分子高度保守，并且没有标明来源的标签。可塑性随之上升，就像模拟退火那样。它们愿意接受其他的命运，卡住的细胞得以通过，所有人的应激也随之下降。没有谁是利他的。遥远的区域只是变得对彼此的需求更加敏感。

第二种是记忆匿名化（memory anonymization）。一个普通的信号到来时，是作为别人的消息送达的；你可以忽略它。缝隙连接（gap junction）把两个细胞的内部连接起来。一次戳刺引发的钙尖峰穿过连接，接收它的细胞分不清这段记忆是不是自己的。仍然保留着一些身份，但一群细胞现在拥有了关于“我们”身上所发生之事的记忆。关切的范围变大了，光锥也随之变大。Levin 的团队正在与一家名为 Softmax 的公司合作，设计这类尺度的扩展，也包括在 AI 中。癌症方面的应用已经很具体了。肿瘤细胞以电信号的方式与一段正在构建器官的巨大记忆断开连接，忘掉了这个项目，重新变成变形虫。把它们重新接回网络——不需要修复 DNA，也不需要化疗——它们就会回去，作为更大集体的一部分重新工作。

Levin 的缩写是 SUTI：搜寻非常规的地球智能（search for unconventional terrestrial intelligences）。他说，可以保证的是，它们已经在这里了。身体里的细胞在两万维的转录空间中航行，当它们错过目标时会受苦，击中目标时则会减轻应激。如果我们认不出体内的外星人，我们离开地球后的胜算就很小。只要能搭建接口，现有的智商式测试也能用在古怪的系统上；他的实验室已经这样做了。仍然需要谦逊，因为这类指标都是从一个进化谱系中推导出来的。Fridman 问，更有趣的心智是在身体里，还是在亚马逊雨林里。Levin 不愿给无穷排名。佛教徒说有无数的有情众生。向下缩小尺度，比向上扩大尺度更容易做实验。他并不认为蚁群没有希望：至少有三四篇论文表明，上人类同样视觉错觉的是整个蚁群，单只蚂蚁并不会；蚁群会把并不存在的食物线条补全。

最近一篇论文请 65 位在职科学家给生命下定义。答案跨越了如此多的维度，作者们不得不借助 AI 来对它们进行嵌入。共识为零。太阳系中的生命仍然会让他兴奋，它是一个远离现有数据点的样本，但他的惊讶阈值现在已经很高。他暗示，接下来的论文会继续扩展我们必须认真对待、并与之建立关系的系统范围——不只是大脑，不只是生物学，不只是复杂性，也不只是三维空间。他会在工作可以付诸行动时再开口。他对外说出多少古怪的想法，这个旋钮每隔几年会随着实证的跟进而稍稍转动。

他产生想法的方式，看起来就像制造 Xenobots：解除约束，看看会发生什么。他先学计算机科学，后来才研究生物学，所以该领域那些显而易见的教条，是在他已经心存怀疑之后才进入他脑中的。他会问：如果当前的模型是错的，世界会是什么样子？这个模型具体看不到什么？如果两个看似不同的东西其实是一个连续体的两端，它们中间是什么？他寻找对称性：用最少的步骤，把这个映射到那个上面。他几乎每天早晨都在日出时出门散步。摄影让他的双手和大脑保持足够的忙碌，把他从线性的轨道上带开。想法会以语音留言的形式留到他的办公室。一张思维导图（其中一部分是挂在实验室里、九英尺（约 2.7 米）长的丝绸），印出来不到两周就过时了。他手头大约有 162 份未完成的手稿。实证项目——Anthrobot 的衰老、肢体再生、下一篇癌症论文——保持线性推进。其余的想法则以大纲的形式等待，直到该为它们组织文字的时候。问起想法从哪里来，他的回答和他问过的每一位有创造力的人都差不多：感觉像是一种合作。他的工作，是凌晨 4:30 就起床，准备好辨认出这个想法，并拥有一个能够把它落地的实验室。他认为，说这个想法是“我”的，并不对。

Levin 学到的最重要的建议，是不要接受太多建议，所以他不喜欢给建议。对于写信给他的非常规人士，他会破例。把你的心智一分为二。一个区域关注实际影响：人们能听懂什么，哪些部分该推迟，投哪家期刊，是否要等两年。没有这个区域，你就既没有职业生涯，也没有资源。另一个区域则必须无视这一切。它必须是纯粹的：我不在乎这能不能发表，不在乎有没有人理解，不在乎有没有人觉得它愚蠢；这是我所看到的，以及我为什么看到它。把两者搅在一起，实际的那一半就会毒害另一半。只活在创造性的那一半里，什么也不会成形。具体的技艺建议——你忘了这个对照，这个方法不对——是金子。那种“这不是一种好的思考方式，不要做这件事”的元建议，往往是废话，即便它来自非常成功的人士。一位审稿人曾承诺给他“constrictive criticism”，Levin 至今仍很喜欢这个口误。

被问到一个美丽的想法时，他想到了隐写术（steganography）：把一条信息藏在另一个模式中那些无关紧要的比特里，而不破坏图片里的那只猫。他感觉特定模式进涌就像一种通用的隐写术，模式渗入每一个能够承载它们的接口，只要你下功夫，它们就羞怯但并非不可见。在他看来，它们既影响机器，也影响生物，这是美，不是冒犯。有些恨信一开始还友好地夸赞生命的壮美，等到机器也被纳入其中时，语气就变了。他因为身处同一个光谱之中而感到充实。Fridman 随后给他设定了一个假想的 AGI，并问他第一个问题会是什么。

Levin 不会从一个科学谜题开始。他会先问，自己到底应该跟它说多少话。一个和只会直接给出答案的哥哥姐姐一起学数学的孩子，有时就需要这种节制；癌症治疗方案或许也一样。从长远看，我们愿意放弃多少发现的过程？而如果直接拿到最终答案，我们又会错过多少在死胡同里本可以找到的东西？他也不认为另一个极端——从不提问、总是摸索——是最优的。没有人知道该怎样配比。如果它真的是一个 AGI，问题就在这里：七三开、一九开，还是“你把我造出来是为了什么？”第二个问题会是：我应该问什么，而我大概聪明不到能问出来？Fridman 担心自己听不懂回答，他更想知道可观测宇宙中有多少个有生命的智能文明。Levin 笑了。他猜这台机器会给出一个 Michael Levin 式的回答：从这个房间开始。从你自己的身体内部开始。