切掉涡虫的头，新长出的大脑仍然记得

Michael Levin 讲这个结果时，就像在说一件实验室里的小事。训练一条涡虫，再切掉它的头，尾部就会长出一个全新的大脑，而且这个大脑仍然记得原先学到的信息。涡虫身长一两厘米，具有真正的两侧对称，有真正的大脑，体内还有一整套器官。它们不会衰老，世上不存在老涡虫。他说，这一点已经让那些把寿命视为热力学上限的理论站不住脚。他实验室里的这些涡虫，与大约 4 亿年前就已存在的动物在物理上是连续的。

Lex Fridman 称 Levin 是他聊过的最有意思的生物学家之一。Levin 在塔夫茨大学的实验室，研究的是如何理解和控制复杂的图案形成。最早把这项工作介绍给 Fridman 的是 Andrej Karpathy。主持人提到这一点，理由很简单：生物学能给 AI 很多启发，AI 也可能给生物学很多启发。胚胎发育让这一点变得很直观。我们每个人都是从一颗静止的、未受精的卵母细胞开始的，基本上就是一袋化学物质；几个月乃至几年之后，它就成了一个有高级认知、有偏好、有内心世界的生命体。

Levin 认为，胚胎发育表明，从物理到心智的跨越是渐进的。没有哪一刻会像闪电一样宣告：现在你有了真正的认知。DNA 并没有编码整个故事，它编码的是硬件：蛋白质、信号因子、离子通道，也就是每个细胞都能拿来使用的微观零件。其余部分存在于他所说的普适定律之中，即数学、计算和物理的规律，这些规律并不写在基因组里。假如你想进化出一个特定的三角形，你可以进化出第一个角和第二个角，却不必进化第三个角，几何学早就替你给好了。

离子通道就是晶体管，能随电压开合、让电流通过。只要演化出一个这样的通道，真值表和逻辑函数立刻就有了。DNA 也不必去编码与非门的完备性。演化要做的，只是造出第一台小机器，把生物体和这些规律接通。Levin 承认，这种看法在分子生物学界并不算主流，但他觉得自己说中了要害。照他的说法，胚胎发育并不去构造这些规律，它造出的是让规律显露出来的能力。

Levin 最新的异种机器人研究，是检验这一主张最简单的办法。把一个早期青蛙胚胎中的皮肤细胞单独分离出来，其余结构一概去除。在完整的动物体内，这些细胞只是一层被动的二维屏障，用来挡住细菌。它们独自存活时，大约 48 小时内就会组成一个小生物，在培养皿里游动、穿过迷宫，既能独立行动，也能集体行动。往培养皿里撒上散落的细胞，异种机器人会把它们聚拢成堆，堆成的东西就成了下一代。这正是 von Neumann 设想的那种机器：从环境中的材料复制自身，而这里是由野生型青蛙皮肤实现的。没有基因编辑，没有纳米材料，什么都没有添加。

这里的工程手法是做减法。其他类型的细胞通常会“欺负”这些皮肤细胞，逼它们当皮肤。把欺负它们的细胞拿走，它们的默认行为就是成为异种机器人。问蝌蚪的形态从哪里来，教科书会回答：几百万年的自然选择，塑造出了适合青蛙生活的身形。问异种机器人的形态从哪里来，就没有这种答案了。地球上从来没有过异种机器人，也从来没有过“把自己变成好的异种机器人”的选择压力。这些细胞在两天之内就找到了一种原始生命体的生活方式，其中包括运动学自我复制（kinematic self-replication）。这既不是青蛙的繁殖方式，生物圈里其他地方也找不到类似的做法。Levin 说，异种机器人既是能自我组装的原始生命体，也是生物机器人，这两个类别并不互相区分。

团队与佛蒙特大学的 Josh Bongard 研究组合作，借助模拟演化来探究：如何用信号、而不是新的 DNA 去“拨弄”这些细胞，比如去掉一些，加上一些，让它们经历不同的体验。更深层的转变在于材料本身。过去的工程用木头和金属，它们是被动的，只能保持形状，别无其他作用。这里的材料则是能动性材料（agential materials）：它的底层带着议程，带着几十亿年演化积累下来的目标和偏好。Levin 用一座乐高塔和一座狗塔做对比，这个比喻后来被 Nature Bioengineering 接收的一篇论文采用。乐高你可以完全掌控，但有人一撞，游戏就结束了。狗没法一层一层叠起来，可一旦训练过，它们被撞倒了还会自己爬起来。

真正有用的工程问题，不在于某个东西是用什么做的，也不在于它是设计出来的还是演化出来的。关键在于：当你不在旁边盯着的时候，你能在多大程度上指望它自己把事情办好。这决定了你该安装零件、训练它，还是给它发信号。人类驯养动物已有几千年，那时谁也不知道动物的脑子里是什么样。Levin 认为，再生医学也需要同样的思路。你是想控制成千上万个基因，把手臂重新长出来？还是想找到那个高层的控制旋钮，对它说：就在这里长一条手臂，你本来就知道怎么做？蝾螈的肢体在任何位置被截断，它都会长出正好缺失的那一部分，然后停下，直到一条正确的蝾螈手臂完成。这就是一个目标导向的循环：知道目标，测量偏差，持续重塑，直到误差归零。

有人在课堂上说自己的细胞“想要”什么，会被训斥。Levin 认为，这种禁忌让人放弃了一部分能力。在这门科学里，没有中央独裁者，因为一切都是由零件组成的。我们感觉自己是统一的智能，其实不过是一袋神经元。很多人把“真正的”智能留给自己，对蚁群有没有智能却只敢打个问号。这种区分经不起推敲，因为我们自己也是一群细胞，在三维世界里移动。就连“中枢神经系统”这个名字也容易让人误解。放大来看，你会看到细胞在四处奔走。无论看向哪里，都没有找到单一、不可分割的智能“钻石”。

看清集体如何运作之后，一种省事的说法是：这只是物理，因此算不上真正的认知。Levin 认为这种说法根本上是错的。放大任何东西，你看到的都是物理，它不会突然冒出什么魔法粉末。关键在于，物理和化学的某些组合方式，尤其是生物电，能产生一个集体，它拥有目标、偏好、记忆和预期，而这些都不属于任何一个子单元。这就是大写 S 的“自我”的起源。Fridman 提到，把人类文明或地球看作一个活的有机体，这件事让人很不舒服。Levin 希望我们能超越这样一种观念：自我最先是在人类尺度上诞生的。

他喜欢把认知往回推。假设坐在这里的两个人（指 Levin 和 Fridman）如果说有真正的认知，那他们就是例子，那么我们可以一天一天往回走，穿过童年，一直走到草履虫和未受精的卵母细胞。没有人能指出一个令人信服的离散步骤，说在这里认知能力突然消失。生物学给出的是一条缓慢的连续谱，这正是演化和发育生物学所预期的。另一个故事讲的是，一枚羊膜动物的卵里有多少个“自我”。受精的鸟卵里大约有 5 万个细胞，排成一张扁平的圆盘。其中一个区域宣布自己将成为头部，并告诉其他区域不要这样做。如果把这个胚盘划伤，让细胞在一段时间内无法相互通讯，两个区域就都会认定自己可以成为胚胎。愈合之后，你得到的就是连体双胞胎。你可以造出两个、三个，甚至更多。里面到底有多少个自我，要等到整个过程展开之后才能回答。

一片细胞会组织成一个集体，它的目标是单个细胞所没有的：长出一条肢体，长出一只眼睛，或者恰好长出两只眼睛。细胞本身并不知道什么是眼睛。能够追求这些目标的边界一旦建立起来，就是自我的起源。Levin 认为，演化产生的与其说是针对特定环境的解决方案，不如说是能在许多空间里解决问题的机器。大脑是较晚才出现的东西，它通过指挥肌肉，在三维空间里追求目标。大脑是从一个更古老的系统演化而来的，那个系统中，细胞集体在形态空间（morphospace，即解剖结构的空间）中导航；再往前，还有转录空间和代谢空间。每一群细胞都必须从零开始弄清楚：自己在哪里结束，世界从哪里开始。

Levin 说，生物学采用的是一种多尺度能力架构。分子网络有目标，细胞有目标，组织、器官和群体也有目标；层级之间的相互作用，让系统能以新的方式解决问题，异种机器人也包括在内。演化本身就是一种能动性生物工程。有时它改变硬件，比如蛋白质的结构；更多时候，它改变的是细胞之间传递的信号，这正是工程师在材料本来就“想要”做某件事时会做的事。他喜欢把“能力”当作一个工程术语，因为它在经验上很有用。如果把一个系统称为恒温器，或者称为更好的恒温器，能帮你控制、预测和构建它，那么哲学问题可以先放一放。所谓目标，就是你把系统推离某个状态之后，它会耗费能量重新回去的那个状态。

他有时会做一场讲座，题目叫《为什么机器人不会得癌症？》。典型的机器人是一堆笨拙的零件，人们指望它们加在一起就能变成聪明的机器。生物学不是这样的。每个层级都有自己的议程，层级之内和层级之间，既有合作，也有竞争。胚胎发育期间，组织和器官会为了信息和有限的代谢资源相互竞争。每个层级还会弯曲下一层级的选项空间，这个来自相对论的术语，Levin 是认真借用的。低层的部件看不见全局。如果你把空间弯得正确，它们只会沿着各自的局部梯度往下走，最终替高层完成它的意图。反过来，高层也不需要去计算每一个底层控制，它只需要把空间弯对。

蝌蚪变成青蛙时，脸要重新排布：眼睛前移，颌部外突，鼻孔移位。过去的假设是，每个部件只是朝固定方向移动固定的距离。Levin 的团队培育出了“毕加索蝌蚪”：眼睛长在后脑勺，颌部偏到一侧，整张脸被打乱。它们依然能长成相当正常的青蛙。各个部件会走上全新的路径，直到凑出正确的青蛙面部构型，然后停下来。现在设想一个突变：它带来了某种好处，同时把你的嘴挪到了一侧。如果没有多尺度能力，你无法进食，适应度就会降到零，你也就永远没有机会去探索这个突变有益的一面。有了这种能力，嘴会自己找回原来的位置。原本会致死的突变，就变成了中性的。适应度地形因此变得更平滑，演化才真正能够运转。

拿这套思路去比较人类的制度时，问题就出在这里：每个组成部分都有自己的目标，通常很少顾及其他层级。你去攀岩，手上磨掉了一些皮，回家后心情很好，可那些细胞已经死了。Levin 并不是在推崇斯大林那一套。Fridman 指出，“人人生而平等”这句话恰恰是在与这种架构对抗。与 AI 相比，当前大多数系统的特点是扁平的，它们的传感器、执行器和边界都是从外部给定的，而生物则是从零开始把这些东西构建出来。Josh Bongard 在 2006 年做的那些不知道自己形状的机器人，是一个开端。更进一步的是，连自己有哪些传感器、自己在哪里结束都不知道，只知道必须在代谢约束下尽量减少意外，并把世界粗粒化成猫、桌角，以及一个你称作“我”的区域，因为你对它的控制最多。

你负担不起做拉普拉斯妖（Laplace's demon）的代价。在能量和时间有限的情况下，你必须粗粒化，于是开始讲述关于“能动者”的故事：这个要躲开，那个要追上，那个是食物。原始生物就已经把世界建模成充满能动性的了。把这个模型转向内部，你就会说：我也有能动性，我也能做选择，于是开始做决定。Levin 认为，看待自由意志的一种方式，正是把它当作这样一种省能量的叙事。任何在能量约束下自我构建的能动者，都会相信自己拥有自由意志。至于它是否真的拥有自由意志，那是另一个问题。Levin 认为，对自我与世界的能动性视角，即使对原始生物也无法避免，只是会随其元认知（metacognition）水平而调整。

人类很擅长在中等体积、中等速度移动的物体上察觉能动性。保龄球和老鼠之间的区别，我们一眼就能看出来。从出生起，这类视觉上的整块对象，就是我们的训练数据。我们对血液化学、胰腺或肝脏在做什么，并没有高带宽的感知。如果有，我们就会很擅长在生理空间里察觉智能。在他看来，把面部对称当作美的线索，是同一种推断的半吊子版本：如果你的细胞协作得不够好，无法保持机体对称，你就可以猜到别处也出了问题。那演化为什么没有给我们一个分辨率更高的健康信号？他猜这是一场军备竞赛。你希望自己的各个部件能彼此理解，但又不希望自己太容易被读懂，否则寄生虫和骗子就会劫持你。

最易演化的系统，往往有很强的自上而下的控制：只需说“再长一根手指”，而不必列出上万个基因表达的变化。同样的开放性，对劫持者来说也是一份礼物。涡虫身上带着一种细菌，它能与那个计算涡虫该长几个头的系统相连，并让涡虫长出两个头。你希望自己能被体内各个部件读懂，但不希望被其他所有人读懂。Levin 把它比作一场生物学版的德州扑克：一部分牌亮着，一部分牌扣着，中间还夹着虚张声势。他猜，正是这种张力，让我们不会到处广播自己身体的一切信息。

神经元是从哪里来的？它们不是凭空出现在颅骨里的。它们来自细胞形成网络、解决问题（比如在形态空间中导航）的古老能力。离子通道、神经递质的机制、电突触，这一切都比大脑更古老，比神经元更古老，也比多细胞生物更古老。Levin 指出的一项来自加州大学圣地亚哥分校的研究显示，细菌生物膜已经表现出类似大脑的动力学。演化很早就发现，电网络擅长记忆、远距离整合信息和优化，而这远在大脑出现之前。生物电也不是 2022 年才突然热起来的话题。早在 1903 年，人们就在思考生命中的电现象，甚至可能更早，到 1800 年代后期。之后在 1930 年代、1940 年代，以及 1970 年代到 1990 年代，又各有一波研究热潮。

Levin 说，他的团队把生物电看成一个特殊的计算层，借此可以接触到组织的基础认知，它并不只是另一种需要追踪的物理现象。细胞膜上有离子通道蛋白，在特定条件下让钾离子、钠离子和氯离子通过。电荷失衡会形成电压梯度，活细胞要花大量能量来维持某个特定的电压。相邻的细胞可以通过间隙连接（gap junction）共享这种状态。间隙连接是一些小小的对接通道，允许离子双向流动。Werner Loewenstein 重新发现了间隙连接；Levin 开玩笑说，最早发明它的那些生物，大概生活在 40 亿年前。许多这样的通道和连接本身就对电压敏感。这就是晶体管，而数学真理的柏拉图式空间又一次打开了。

神经科学家在大脑中已经观察到了这一点。透明的斑马鱼在决定吃什么时，相关脑区会亮起来。Levin 的观点是，你的整个身体都在做同样的事，只是慢得多。胚胎在思考解剖空间：我们应该有几根手指，现在有几根，缺口该怎么办。间隙连接之所以神奇，是因为它会抹掉“归属”这一元数据。一个化学信号抵达受体，显然是来自外部的。而一个钙信号穿过间隙连接，看起来和你自己的某段记忆一模一样。如果你分不清哪段记忆属于谁，那就是心灵融合的开端，也就是从“我和你”扩展到“我们”的规模扩大。状态存在于多个层级中：会落入稳定动力学状态的基因调控网络，细胞骨架的构型，还有电学上的翻转开关。它们能在没有任何硬件移动的情况下保存一个比特，就像易失性内存那样。

Fridman 问，编程的未来会不会像 Karpathy 所说的“Software 2.0”那样：设定一个类生物系统的超参数，然后看着它自己修正。Levin 说，这很好地描述了他们的再生医学计划，他称之为一种体细胞精神医学（somatic psychiatry）。除抗生素之外，大多数药物一停就失效。你处理的只是症状。副作用之所以很大，是因为你在最底层与系统互动，就像想通过改变铜的熔点来给计算机编程一样。练瑜伽和做生物反馈的人，早就在谈论身体拥有智能，Levin 认为，他们指向的是更好的控制点。接下来要弄清楚：组织能学到什么，药物为什么会产生适应，化学通路是否表现出敏化和联想记忆。不只是神经元，体细胞（somatic cell）也会构成电网络，在发育和再生过程中比较当前形状与目标形状之间的差异。

Levin 说，涡虫几乎掌握着生命所有深刻问题的答案。它们比蚯蚓更像我们的远古祖先。它们在理论上是不朽的。它们用后端抓住培养皿，再把自己撕成两半来繁殖，因此从不经过卵细胞那种单细胞的瓶颈。人类会压缩成一个细胞，再重新展开，像一个自编码器（autoencoder）。涡虫只是撕开自己。Thomas Hunt Morgan 把一条涡虫切成 276 块，每一块都长成了一条完整的涡虫。把一条涡虫切成两半时，在缺失的那一半长出来的同时，原有组织会缩小，让新长出的小头保持比例。饿它们，它们就缩小；喂它们，它们又膨胀。用他的话说，解剖控制力简直“疯狂”。

它们通常不会得癌症。它们会学习。训练一条涡虫，然后切掉它的头，再生出来的大脑仍然保留着那堂课学到的东西。没有头的尾部就那样待着，直到新的大脑长出来。它们和我们使用相同的神经递质。实验的问题可以问得更尖锐：把头和尾都切掉，中间那一段必须长出一个头和一个尾。它怎么知道要长几个、长在哪里？假设是，有一个体细胞电网络记住了正确的图案。研究人员像观察大脑那样把电活动可视化，看到了一种特定的图案，它标明了头和尾应该长在哪里。随后，他们用靶向离子通道的药物，把它改写成了双头图案。细胞于是造出了一条双头涡虫。它的基因组仍是野生型。

把这些双头动物再切碎，有些碎片还会继续长出双头动物。你也可以把双头涡虫改回单头。它们靠撕裂繁殖时，后代仍然会是双头的。Levin 做过一个思想实验：把它们扔进查尔斯河，等上一百年，再捞出一只单头形态和一只双头形态，称之为物种形成，然后对两者的基因组进行测序。结果完全一样。DNA 产生的硬件，默认输出是一个头，就像计算器一开机默认显示零。但计算器是可以编程的。细菌和寄生虫也能改写这段记忆。硬件是必不可少的，没有它，记忆就无法在生理上实现；但硬件就位之后，它并不完全决定其中承载的信息。

大多数动物的体细胞突变之所以传不到后代，是因为卵细胞这道瓶颈。涡虫则在 4 亿年里保留了每一个非致死的突变。它们的身体是混倍体（mixoploid）：每个细胞的染色体数目可能各不相同。看它们的基因组，简直像一个肿瘤，一团乱麻。看它们的解剖结构，它们却是地球上再生能力最强的动物，稳定得像磐石，还能抗癌。Levin 对此的演化解读是一种“失控”。多尺度能力会把基因组的质量藏在选择的视野之外：适应度高，可能是因为基因组很好，也可能是因为基因组很烂，而能力把问题盖过去了。组织的能力越强，就越难挑出最好的基因组。选择压力全部压到这套算法上，最终活下来的，是无论 DNA 多烂都能造出一条好涡虫的那一类。Levin 说，演化并不太把过去当回事。它造出的是解决问题的机器，并不会精确重放上一次的结果。

“异种机器人”这个名字本身就引起了一点争议。Levin 认为，许多生物学家希望在生物和机器人之间划出一条清楚的界线：机器人出自工厂，可以预测，由金属制成；生命则带着某种神奇色彩。这种二元的分类本来就不好，再过几十年就会毫无用处。“Xeno”取自非洲爪蟾（Xenopus laevis），最初就是用这种青蛙做出来的，但他把它们视作一种生物机器人技术。只要能与细胞的输入信号进行沟通，你就能让它们建造有用的机器。这就是机器人学。最初的几篇论文刻意避开了合成电路。如果对细胞进行大量工程改造，批评者就会说，是你让它们这样做的。重点在于，先展示原生细胞自己会做出哪些令人惊讶的事，再去动硬件。

自 1950 年代起，非洲爪蟾就很好用：成体可以养在类似青蛙栖息地的环境里，能产下数以万计的卵，胚胎可以在室温下的培养皿里发育，器官会在你眼前形成，相关工具也积累了几十年。哺乳动物的双胞胎已经体现了同样的逻辑。把哺乳动物的胚胎切成两半，结果会是两个正常的完整身体，这是一次再生事件。Levin 强调，异种机器人并不是青蛙特有的现象。他说，还有尚未发表的工作，已经用其他材料做出了它们。这种可塑性与是不是青蛙无关。卵裂期间的协调问题确实存在，但生物学并不会预先假定过去的情形一定会按预期出现。一项可以追溯到 1940 年代的、针对蝾螈的老实验，就说明了这一点。

蝾螈肾小管的横截面，通常是 8 到 10 个细胞协作形成的一根管子。如果强迫早期分裂出超大的细胞，同时让整个动物大小保持不变，横截面可能只剩下四五个细胞，再后来是三个，直到最后一个巨大的细胞自己卷起来，依然能形成同样的大尺度结构。分子机制已经被换掉了。原本靠细胞之间的通讯完成的事，变成了一个细胞借助自身的细胞骨架弯曲成形。如果你是一个胚胎细胞，心里有一份固定剧本，规定谁该做什么，那你就惨了。生命的可互操作性非常高：改变零件的大小，改变 DNA 的含量，插入电极或奇怪的纳米材料，它依然能运转。William James 把智能定义为用不同的手段达到同一个目标。这里发生的正是这件事。秀丽隐杆线虫（C. elegans）是一个反例，它的细胞谱系像一套编了号的饼干模具，每个细胞都完全相同。大多数生物则是可塑的。

Levin 会请学生想象：自己缩小到细胞的尺度，站在胚胎中间。细胞四处奔走，有些死去，你每看一次，数量都在变化。如果不知道什么是发育，你根本无从得知，这些活动总是在建造同一个东西，更不用说那个东西是什么。即使拥有完整的基因组，我们也无法预测它们正在建造的解剖结构。演化的诀窍在于：硬件有一个稳定的基线模式，放任不管时非常擅长做同一件事；同时又有足够的解题能力，使得细胞大小不对、细胞数目不对，或者半路插进一根电极，它仍能完成大部分工作。人脑当然很了不起。Levin 的不满，并不是大脑得到的赞誉太多。问题在于，把它当作一个非黑即白的二元问题（你要么有大脑，要么没有），会制造出伪问题。其他架构、嵌合体、植物、胚胎，以及某种程度上类似大脑的东西，也都可以具有认知地位。

有人问，宇宙中有多少个有智能的外星文明。Levin 说他在这方面并不专业，接着补充说，他见过的那些“外星人”，都是实验室造出来的。标准的模式系统，样本量只有 1：地球上只发生过一次演化。从这一个样本推断生物学的普遍规律，就等于用产生理论的那些数据去检验理论。异种机器人从来没有经历过被选择成好的异种机器人的历史。实验室还在做青蛙与墨西哥钝口螈（axolotl）的嵌合体，以及活体组织与机器人的混合体。在找到真正的外星人之前，我们需要这些构造物。即使是合成生物学，也受限于地球上的组分和实验室环境，Levin 认为要创造出真正不同的东西非常困难。可能具有普遍性的，恰恰是资源有限、世界充满敌意、一条没人替你划好的自我与世界的边界、对经验的粗粒化，以及尽量减少意外的驱动力。碳和遗传密码则不在此列。在他的框架里，自我的边界由它能追求的目标的尺度来划定。

他说，如果你连植物的认知都觉得怪异，那你还没准备好去面对外星生物学。人们对待机器人有两种方式：要么扩展“心智”的范畴，要么把一切人工设计的东西都定义为假的，就像一个一旦看破手法就不再好玩的魔术。Levin 觉得奇怪，有人坚持认为真正的智能只能来自盲目的爬山式搜索，而绝不可能来自一个聪明的工程团队，哪怕这个团队同样会使用演化技术。“非常规认知”（unconventional cognition）这个词不是他创造的，它指的是今天的常规标准无法归类的东西：没有可以测量的额叶皮层，没有熟悉的脑结构，因为它是合成的、人工设计的，或者是外星的。他关心的是心智在各种实现形式中的样子。Andy Adamatzky 有关黏菌（slime mold）的工作，就属于这类文献。与这样的系统交流，意味着要了解它的空间，不只是它能否看见或感受到振动，还包括对它来说什么是显著的；然后测出一条从容易说服到难以说服的谱系，而不是预先假定它处在哪个位置。

基因调控网络看起来像一种笨拙的硬件，只能通过重新布线来控制。模拟结果，以及现在的实验室工作，都表明这些网络能够出现习惯化、敏化和联想记忆。Charles Abramson 与 Levin 合写过一篇关于行为主义实验方案的文章，针对的是一种你对它一无所知的合成生物，从简单开始，逐步升级，不做任何假设。如果你能找到奖励的“货币”，让系统去做它原本没在做的事，你就完成了一次交流。如果它让你去做你原本没在做的事，那就是它给出了回应。Levin 的儿子提议做一个黏菌实验：Physarum 会朝着一片燕麦片生长，你把其中正在前进的那一部分切掉。被切下的碎片面临一个博弈论问题，参与者的数量并不固定：它可以独自吃掉燕麦，也可以重新合并；而合并之后，就只剩下“我们”，不再有“我”。实际观察中，它们往往先合并。行动既会改变收益，也会改变你是谁。

Levin 几乎从不直接谈论意识本身。认知比较容易在实验中处理。他坚持的检验标准是工程层面的：这个主张能否帮你控制、预测并设计下一个实验？有些人出于哲学原则，拒绝把微小目标归给恒温器的理论。他不会这样。第一人称意识则不同，因为我们甚至不知道一个正确的理论应该输出什么样的形式，也许只是一首能让人进入类似状态的诗。Levin 与 Fridman 一致认为，智能是可以公开观察的。如果一个闪亮的东西从飞船上下来，递给你一首诗，而你又没法去颅骨里找额叶皮层，那么现有的检验方法就太原始了。知道对方和你一样具有认知，也并不能保证它会善待你。拥有相同解剖结构的人，每天都在互相残杀。比起青蛙皮肤的问题，我们对待那些已知与自己相似的哺乳动物的方式，早就存在更大的问题。

演化是从哪里来的？Levin 认为，只要有遗传、有不完美的遗传，再加上选择，演化就是不可避免的。有了这三样东西，就能在计算机里、化学系统里，乃至宇宙尺度上一路跑下去。标准说法认为，这个过程完全是盲目的，它是对创造论的一种反驳，因为当时唯一的替代方案就是类似人类的先见之明。Levin 对此并不确定。一切都是连续的。多尺度能力也许会内置一点向前看的能力，但它不必像我们那样聪明。至于把生命这盘录像带倒回去重放，会不会像 Simon Conway Morris 等人所主张的那样，在类似我们这样的存在上撞进一个深层吸引子，还是说冻结的偶然事件会把每次运行都送往别处，他不知道。我们很不擅长预测复杂系统中的吸引子。我们迫切需要的，是一门研究复合系统认知目标的科学：蜂群、细胞集体、物联网，以及社会和金融结构。我们在不断构建这些东西，却无法预测它们会有什么样的自主目标，而我们自己现在已经成了其中的齿轮。

有人给他发邮件，说这项工作不自然。他回复说，演化优化的是生物量。它并不是在优化你的幸福，也不一定是在优化智能或公平。那种“自然的就是最好的”的伊甸园式假设，早已站不住脚。从实际层面看，他希望理解器官和组织的具身智能，理解到足以改变再生医学的程度。终极目标是解剖编译器。你坐下来，画出你想要的身体或器官，不必画到分子细节：比如一只长着六条腿、带螺旋桨的青蛙，一颗这样的心脏，一条这样的腿。系统会把这份描述转换成一组刺激，去说服细胞把它建造出来。他大概看不到那一天，但他认为这是可以实现的。除传染病之外，这将消除先天缺陷、创伤、癌症、衰老和退行性疾病。与其在一艘快要沉没、船龄 90 年的老船上打补丁、做英雄式的昂贵抢救，不如在系统退化之前就进行早期再生。

异种机器人也许可以用来清理环境，或者用于关节。更重要的是，用合成系统来学习如何探测和操纵细胞集体的目标。它的伦理意义在于，可以淘汰旧式的“敲一敲”测试：听到金属的脆响就拆掉，摸到软软、暖暖的就善待。3D 打印之所以能做出膀胱和耳朵，是因为你要逐个放置每一个细胞，但像 CRISPR 那样的逆向工程，也就是“我要这个膝盖，该编辑哪些基因”，则是很难的逆问题。更好的做法，是改写细胞自以为应该建造的东西，然后放开双手。AI 可以像 AlphaFold 辅助蛋白质折叠那样发挥作用，Levin 的团队就用它来模拟青蛙脑部缺陷和黑色素瘤的修复。目前流行的做法，比如支架加细胞、干细胞移植，对相对简单的结构有效。对于眼睛或手，他认为，要在合理的时间内取得突破，唯一的希望是弄清楚这东西最初是怎样被驱动着长出来的，这样我们就都能像涡虫那样了。

成年青蛙不像蝾螈，截断的腿不会再生。Levin 的团队基本上解决了这个问题。截肢之后，给残端戴上一个可穿戴的生物反应器，它是与 David Kaplan 合作研制的，里面装着丝蛋白凝胶，并载有离子通道药物等药物，告诉细胞它们应该把原本该长的结构重新长出来。装置只戴 24 小时。然后取下来，之后再也不去碰那条腿。我们不知道怎么造一条青蛙腿，但青蛙知道。18 个月后，你就能得到一条相当不错的腿。他们有一家衍生公司，叫 Morphoceuticals，目前正在小鼠身上做试验。概念验证的关键，在于受伤之后的那段窗口期，那时细胞正在决定自己要做什么。那时去施加影响。一旦它们决定要造一条腿，就不再需要你了。

Levin 说，错误的问题是：为什么会有癌症？正确的问题应该是：为什么竟然还会有癌症之外的东西？在正常状态下，细胞朝着一个大尺度目标协作。如果某个细胞从那个记住目标的电网络中脱离出来，它就会退回到单细胞的生活方式。自我与世界的边界随之改变。通过间隙连接相连时，这些细胞是一个拥有组织层面目标的整体自我；一旦断开，自我就变小了。癌细胞并不更自私，它们的自私程度是一样的，只是自我小得多。小自我的目标是增殖，并迁移到生活条件好的地方，于是形成了肿瘤和转移。人们多年前就注意到，正在发生转化的细胞会先关闭它们的间隙连接。在这些连接关闭之前，就像前面黏菌被切开的那个例子一样，根本不存在能够考虑离开的“你”。之后，身体的其他部分对它来说就只是环境。

实验室找到了一种方法，能够控制细胞的生物电状态，并在物理上迫使它们留在网络之中。像 KRAS 这样恶性的致癌突变，在这种条件下会大幅减少致瘤，那些已经开始转化的细胞，也会回到正常状态。对核酸测序，你会看到 KRAS 突变，并据此预测会长出肿瘤。但没有肿瘤，因为生物电让细胞保持相连，它们正在造皮肤和肾脏。这项工作已经开始推进到人类胶质母细胞瘤细胞上。Levin 认为，真正的治愈是有可能的。如果免疫系统能够学会识别足够多的癌细胞，免疫疗法就是一项很有前景的技术。化疗希望杀死的肿瘤细胞多于你身体里的正常细胞，但它的代价难以估量，因为这些细胞都是你自己的。他认为，把细胞约束在器官层面的目标之中，是更根本的办法。这样一来，就不会再有任何细胞去形成肿瘤了。

按照这幅图景，病毒基本是被动的。Levin 认为，没什么理由给它们安上心智，虽然它们会劫持别的生命体的心智。Fridman 顺着这个思路提出，病毒与细胞在相遇之后两者都会被改变。Levin 发现，“生命”与“非生命”的划分用处不大。他觉得，把认知看成一条连续的光谱很有意思；可是一旦给东西贴上“活的”或“死的”标签，接下来怎么做，他就不知道了。真正能指导行动的问题，是该如何与它相处：把它拆开，听它的建议，或者介于两者之间。“能动性材料”这一概念，正是为这个问题准备的。目的论恐惧（Teleophobia）是他用的一个词，形容对新系统赋予过多能动性时那种没来由的恐惧，也就是对拟人化的恐惧。他认为，拟人化是前科学时代的残留，那时的人被看作有魔力的存在。认知方面的主张，说到底是工程方面的主张。如果你说某个东西知道、希望、想要或能预测，那就把这一假设隐含的操作流程拿出来，看看它管不管用。

认知光锥的提出，源于 2018 年多样性智能（diverse intelligence）社区的一项挑战：要求有一个框架，能够同时分析人类、章鱼和植物。无论认知主体的起源或架构如何，它们共有的，是追求目标的某种能力。Levin 画了一个类似倒置闵可夫斯基锥的图：空间被压缩成一根轴，时间是另一根轴，然后半定量地估计一个生物能够为之努力的空间和时间目标。一个只追求局部化学物质浓度最大化的细菌，它的光锥很小。狗能记住一点过去，也能预测一点未来，但不会关心四个星期后隔壁镇上发生的事。人则可能为死后才能实现的世界和平而努力。在某处，也许存在一种类似佛陀的智能，它能真正关心每个人的福祉，而这是我们做不到的。这张图衡量的是你能设想的目标有多大，它与感知范围或行动范围无关。这样一来，就能把 AI、外星人和蜂群放在同一张图上。目标形态（target morphology）指的是这样一个事实：生物系统常常在解剖空间中朝某个区域导航。你之所以知道这一点，是因为把系统带偏之后，它会自己回去。

Levin 对别人的建议有所保留，因为情况变化太快。不过，学术界有一条区分，他觉得一直站得住。如果一个聪明、成功、能力出众的人，针对你做过的事给出具体批评，那就是宝贵的：它能帮你磨练手艺，找出错误。如果对方只是告诉你该研究什么、应该怎样入手、什么才是正确的思考方式，那大部分都可以不予理会。成功人士对自己的想法和领域校准得很好，却没有针对你的想法校准过。“这个主意很蠢，别做了”这类话，通常比没用还糟，它让人泄气，也会限制人。Levin 说，他自己工作中觉得最有意思、最有用的很多东西，都曾被非常聪明的人说成是糟糕的主意。我们最多只能大致判断自己该做什么，对别人该做什么，则极少能确定。

一群人说某件事很蠢，这不能当作数据。它可能确实很蠢，也可能意味着这里有做新事情的机会，而你无从分辨。你得靠自己培养直觉：承担那些在你看来合理的风险，犯错，走进死胡同，并学会在标准化的做法提醒你放慢脚步时，依然相信自己的直觉。生活很难，科学也很难。你会流汗，也会流血。为那些让你兴奋的想法这样付出，是值得的。死亡和能力层级的攀升，都是促成变化和更替的因素。什么东西算是“死了”，本身就是个模糊的问题：放在冰箱里的一颗卷心菜，不会宣布它死亡的那一刻。一只在池塘里死去的水生动物，身上仍有活细胞。有些细胞会以变形虫的形式爬走，有些则可能聚合成一个异种机器人。涡虫的细胞并不受海弗利克极限（Hayflick limit）的约束。HeLa 细胞延续的“生命”，规模远超 Henrietta Lacks 的身体。分子在生态系统中循环。即使生物体死亡，细胞也不一定会随之死亡。

人类的认知光锥，或许是第一次能够容纳超过一生长度、并且注定无法实现的目标。这可能是我们心理上长期存在的一根刺。另一个谜题是放弃。昆虫会一直爬，直到身体真的动不了为止。哺乳动物，包括老鼠，会判断某种处境已经没有希望，然后在它们其实还能坚持的时候死掉。在令人难受的溺水实验中，老鼠通常撑几分钟就不行了；但如果你教会它们，踩水坚持下去就会有人救援，它们能撑大约一个小时。它们确实是放弃了。从演化的角度看，这像是一种糟糕的策略：如果从不放弃，只有千分之一的情况下你能获救。这说明，它们体内存在某种元认知控制，让生存不再是最高的驱动力。自杀是一个很有意思的演化问题。Levin 本人并不特别担心死亡这件事本身。他也曾帮助过一些人离世。他觉得，被放进一个尽可能拉长生命的设施里，似乎不见得好；而现代社会也很少给人为了有用的事而牺牲自己的机会。这趟旅程在他出现之前已经走了几十亿年，他并不在场，这没有关系。

有人问，这一切的意义是什么，他不确定这个问题提得是否恰当。关于意识的科学发现，不会改变最原初的第一人称事实。如果他打开自己，发现里面是一堆齿轮，他的结论只会是：哇，齿轮也能有真正的认知。哪怕是假记忆、玻尔兹曼大脑（Boltzmann brains），或者一个非肉身的灵魂，他此刻仍然在这里。从内部看，体验才是要紧的；来龙去脉则是第三人称的好奇心。他也不买从“是”推出“应该”的捷径，“这不自然”就属于这类说法。只要我们能做得更好，就应该去做。当他说“科学，且只有科学”时，指的并不是今天的教科书，那些书将来回头看会显得很可笑。他把第一人称的探究也算在内。与几乎不会改变科学家本人的第三人称实验不同，研究意识会让你成为仪器的一部分。“我们自己就是自己的实验。”这场对话本身，两个系统相互作用，也是这样一种实验。Fridman 最后引用了达尔文的话：“从自然界的战争中，演化出了无穷无尽、最美丽、最奇妙的形态，而且仍在演化之中。”