主题：【请教】关于生物的Self-Adaptive行为的知识和在计算机方面 -- 梦里依稀

可以认为这类研究与群体遗传学密切相关。但是，他们的侧重点明显不同。

我认为，群体遗传学试图用数学模型来阐述整个种群中个体的分布状态，但是它不可能指出特定的个体所处的状态（正如您所指出的）。而计算机模拟的目的是找出最佳适应的个体。所以他们用self-adaptive而不是adaptive。这样一来，群体遗传学的数学模型完全不适用于这个任务。

但是，这种分布中的个体是完全可知的，无论从最细微的基因构成，到宏观上对于整个种族的作用，都是可以追踪的。这一点上，与原子核内的电子运动是截然不同的。虽然追踪这样的个体，需要极大的计算量，但是，是完全可行的，而非理论上不可能的。虽然我不知道现有的数学能否完成这个任务。

在经典的遗传学中，对于数量性状遗传的研究是很少的，因为缺乏特别有力的模型或者模式体系。同时也因为即使在现在，研究某一特定基因在某一特定细胞内的表达量还是一件非常困难的试验。（如果不是完全不可能的话）所以我们并不知道，数量性状在大的遗传体系中所占的地位。rodger说的对，也许这是非常重要的。我们期待在这一方面新的突破也许会改变我们对于遗传体系的整个的了解。

另外一点需要指出的是，生物体系中一个很重要的特点，就是个体的全能性。无论是一个个体还是一个细胞，都带有全部的遗传代码和先存信息（我不知道如何翻译这个词，pre-existant message,指不依赖于DNA或RNA中心法则而存在的结构或其他信息）。但是，这种全能型只在特定的状态下得到表达。因此，在以计算机进行模拟的时候，必须考虑到这一点。

梦里依稀提到

这似乎提到一个根本的区别，即生物以个体的全能性作为发展的先决条件，所以，现实生活中的全局化知识对于个体来说，是无关紧要的。因为这种全局化知识的存在，只能是具有相当高的智力的情况下，才可能对于个体以及种族的存在、发展带来正面的效果。所以，几乎所有的生物个体都没有全局性知识作为自己行动的考虑。

而模拟的时候，之所以引入全局性知识，是否因为个体的权限太小，或者说个体完全缺乏全能性而造成的？而全局性知识的引入，在我看来是主控制体在个体的投射，这样造成的适应，因为个体缺乏自主性，是没有意义的。而改进的唯一办法就是扩大个体的权限，使之能够自主进化，而主控制体的任务改为设置条件进行监护。（这是对于自然选择体系的模拟）

当然，对于生物体系的模拟，其目的不是在人工体系中进行一遍进化和选择。而是择其善者而从之。所以全局性知识的引入，未见得就是一个错误的选择，只是从生物体系来看是不可取的。

我对计算机行业几乎一窍不通，只是瞎侃几句，希望能够有所帮助。

• 【西西河电子期刊】第13期（下）