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基因组密码：基因组实例化生物体的生成模型
The Genomic Code: The genome instantiates a generative model of the organism
进阶 · 约 60 分钟读完前置知识：发育生物学基础、基因调控网络、生成模型概念
导读
这篇论文提出一个观点：基因组可以被理解为机体的一个"生成模型"（generative model），即 DNA 并不像蓝图那样逐条规定构造，而是通过发育过程"生成"出完整机体；进化则相当于编码器或训练过程。评论者指出，这类思路此前已有 Sui Huang（编码器即进化）、Richard Watson（基因解码具有创造性/生成性）等人的工作，并质疑论文是否只是因为"生成模型"当下流行而过度强调发育过程与生成过程的直接对应。
HN 关注点：把基因组类比为生成模型究竟只是时髦的隐喻，还是能真正落地——比如用于产生开放式进化（open-ended evolution）的人工生命模拟，以及各层次之间到底如何相互作用。
HN 评论精选
这几条评论里：支持 2 质疑 1
质疑肯定该框架但批评其追逐时髦，指出核心思想有前人来源，并追问各层次如何互动、能否用于开放式进化模拟。
这篇论文的框架很有意思，也有人写过基因调控网络如何存储权重之类的东西，但在我看来，它过度强调了把发育过程直接映射为生成过程——大概只是因为生成模型现在很流行。"编码器是进化"这个想法由 Sui Huang 和许多其他人发展过；"基因解码是创造性的/生成性的"这个想法由 Richard Watson 等人提出过。我现在更感兴趣的是这些层次之间如何相互作用。与其只是对着能量景观、稳定吸引子和突变论挥手示意，为什么不能把它真正用起来，做出能实现开放式进化的人工生命模拟？
svnt查看英文原文
It’s an intriguingly framed paper, and others have written about how gene regulatory networks store weights, etc, but this seems to me like it is putting too much emphasis on the direct mapping of the developmental process to a generative process just because it is popular at the moment. The encoder being evolution is an idea that has been developed by Sui Huang and numerous others. The genetic decoder being creative/generative is an idea that has been put forth by Richard Watson and others. What I’m more interested in at this point is how do the layers interact? Rather than waving at energy landscapes, stable attractors, and catastrophe theory, why can’t we put this to use producing alife simulations that deliver open-ended evolution?
支持从"DNA→身体→行为→基因存续"的闭环出发，论证句法足以产生语义，反驳 Searle 式的观点。
DNA"生成"身体，身体生成行为，行为影响基因的存续，从而闭环。这是一个句法过程，并且能够根据环境中的结果来更新句法。我认为这证明了：只要给定环境，句法就足以产生语义。很奇怪 Searle 为什么会持相反意见——他不知道编译器、函数式编程、lambda 演算、同像性（homoiconicity）吗？句法可以作用于句法，可以修改或更新它。规则能创造规则，因为规则具有双重身份——既是行为也是数据，既可以是"动词"也可以是"对象"。哥德尔不完备定理正是用算术化把数学命题编码为数据，使数学能把自己当作研究对象。所以句法不是固定的，它有着被低估的深度和适应能力。在神经网络里，前向和反向传播都纯粹是句法性的，却改变了模型的行为/规则/句法。那么，即便 AlphaZero 和 AlphaProof 在非鹦鹉学舌的情境下比我们大多数人更强，我们能说它们并不真正"理解"吗？
visarga查看英文原文
DNA "generates" the body, which generates behaviour, which affects gene survival, closing the loop. <rant> It's a syntactic process with the ability to update syntax based on outcomes in the environment. I think this proves that syntax is sufficient for semantics, given the environment. Wondering why Searle affirmed the opposite. Didn't he know about compilers, functional programming, lambda calculus, homoiconicity - syntax can operate on syntax, can modify or update it. Rules can create rules because they have a dual status - of behaviour and data. They can be both "verbs" and "objects". Gödel's incompleteness theorems use Arithmetization to encode math statements as data, making math available to itself as object of study. So syntax not fixed, it has unappreciated depth and adaptive capability. In neural nets both the fw and bw passes are purely syntactic, yet they affect the behaviour/rules/syntax of the model. Can we say AlphaZero and AlphaProof don't really understand even if they are better than most of us in non-parroting situations? </>
支持把"生成模型"进一步推广为层层嵌套的生成模型，并赞叹跨层反馈机制的精密。
这是一种很有诗意的解读。我想再推进一步：今天活着的大多数生物，其实运行在"生成模型的生成模型"这一层面上（如此层层嵌套无数次），直到抵达由神经和器官组装起来、以其规模运作的生理层面。我还想强调每一层之间反馈机制的精密无缝：每条信息最终都会进入某个细胞、结合到某个蛋白上，而这往往又会级联引发上百种蛋白的结合，最终向小小的细胞核发出信号，让某一段特定的 DNA 被缠绕或解开——这样去想真是非常美妙。
stainablesteel查看英文原文
its a very poetic interpretation i think i would take it a step further, most organisms alive today operate at the level of a generative model for a generative model (continue umpteen times) until you arrive at the level of physiology that assembles nerves and organs to work at the scale they do and i would also comment on the impeccability of the feedback mechanisms across each layer, that every message eventually gets into a cell, binds to a protein, which probably cascades into a binding of a 100 different proteins at some point, that eventually sends a message to the tiny nucleus to wrap or unwrap a specific segment of DNA, is quite a beautiful way of thinking about it
相关资源
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历次讨论
- 2024Hacker News 讨论帖157 分 · 38 评
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