针对人工智能研究荣获诺贝尔物理学奖的争议，揭示了物理学界的一个深刻转变。传统物理学长期以来将生命视为可还原的机械结构，但如今，越来越多的物理学家开始关注生命的复杂性，视其为一种独特的自组织系统，其整体远大于部分之和。这种观点挑战了经典的还原论，因为生命的演化和行为（如利用信息实现自身目标）无法仅通过基本物理定律来预测。最终，物理学与生物学等学科的融合，不仅有望揭示生命起源和外星生命等重大谜题，还将为理解和构建真正的人工智能提供根本性的新视角，开创一门全新的交叉科学。
物理学的传统与局限
长期以来，物理学的核心自负在于它自视为所有科学中最 “根本” 的一门。学生们被教导，所有其他科学学科最终都必须回归到物理学所发现的基本粒子和定律。
这种被称为“还原论”的哲学，旨在将宇宙万物最终解释为基本粒子及其相互作用的结果。
然而，在过去几十年里，这种高度还原论的分支进展缓慢，例如像弦理论这样曾被寄予厚望的“万有理论”并未取得重大成果。与此同时，物理学家们在很大程度上忽视了生命系统，将其视为由分子机器构成的复杂机械。
“多者异也”：复杂性科学的兴起
除了还原论，还有其他思考宇宙基本问题的方式。从 20 世纪 80 年代开始，研究人员开始发展新的数学工具来研究所谓的“复杂性”——即 整体远大于部分之和 的系统。
物理学家菲利普·安德森（Philip W. Anderson）用一句“多者异也”（More is different）精辟地概括了这种新兴的反还原论观点。
复杂性科学承认，一旦大量粒子聚集形成宏观事物（如生物体），仅仅了解粒子的全部信息并不足以理解现实。这一领域在 21 世纪迅速发展，并已获得诺贝尔物理学奖的认可。
生命：物理学的终极挑战
从物理学家的角度来看，没有哪个复杂系统比生命更奇特、更具挑战性。生命物质的组织方式颠覆了物理学家对宇宙的通常预期。
生命是动态模式： 构成你身体的原子在不断更替。你不是一个像岩石一样的惰性物体，而是一个随时间演变的 动态模式。
生命是自组织的： 生命系统能够在一个奇特的循环中创造并维持自身。例如，细胞创造并维护细胞膜，而细胞膜本身又是一个使细胞得以存活的过程。这个“鸡生蛋还是蛋生鸡”的问题挑战了旧物理学的梦想。
生命具有涌现性： 你无法用基本的物理定律预测一个简单细胞在 40 亿年后会进化成一只袋鼠。袋鼠和人类一样，是生命进化中不可预测的、 涌现 的结果。
生命是自主利用信息的系统： 生命是宇宙中唯一为了自身目的而使用信息的系统。植物向光生长，微生物游向食物，动物躲避捕食者。虽然机器人可以被编程去寻找电源，但这个需求必须由一个生命体（程序员）预先设定。相比之下，生命具有自主性。 > 从微生物到螃蟹再到人类，所有生物都有自己 想要解决的“痒处”。
面向未来的新物理学
要真正理解生命系统，物理学家需要放弃那种“只关心粒子”的心态，转而运用他们的另一项核心技能：提出问题并建立数学模型进行预测。
这项工作将与生物学家、神经科学家、生态学家等多个领域的专家在平等的场地上合作展开。通过这种跨学科的努力，物理学有望在以下几个方面取得突破：
揭示生命起源： 破解数十亿年前地球生命如何形成之谜，并探索其在遥远外星世界形成的可能性。
寻找外星生命： 将生命分析为一个自组织的信息驱动系统，可能是在数百光年外的行星上探测到 生命印记 的关键。
理解与构建人工智能： 当前的人工智能热潮引发了关于机器能否实现通用智能甚至意识的辩论。要真正评估这些问题，唯一的方法就是研究公认的通用智能唯一来源：生命。
最终，对生命本质的探索不仅会带来新的科学奇迹，更可能引领物理学走向一种全新的、更具协作性的科学研究方式。