人生重开模拟器天赋全解(人生重开模拟器最牛结局)

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通关条件：

体质必须大于2000

智商必须大于500

快乐必须大于10

必须把金木水火土所有五行道，空间时间混沌生命毁灭里其中任意一个本源道，悟出来才能渡劫，最后的心魔劫快乐必须大于10才能度过(1%悟出五行之一，0.1%悟出本源之一)

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生命如何产生于混沌（无序）之中？

科学家发现，简单系统也可以表现出表现出类似于生命的行为。

人类第一次尝试将信息和意图融入热力学定律是在19世纪中叶，那时苏格兰科学家詹姆斯·克拉克·麦克斯韦（James Clerk Maxwell）刚刚创立统计力学。麦克斯韦发现，将信息与目的性融入统计力学，似乎就能够解释热力学无法单独解释的内容。

热力学认为，气体是由无数在热能作用下随机运动的分子组成的，麦克斯韦利用热力学推导出了气体压力、体积、温度等性质间存在可预测且可靠的数学关系。换言之，热力学这门新兴的科学，将气体的宏观性质，如压力和温度，与分子和原子等微观水平的统计力学结合了起来。

根据热力学原理，从宇宙的能量资源中获取有用功的能力总是随时间不断递减的。能量的聚集度总会逐渐降低，慢慢消散。在每个物理过程中，不可避免地会有部分能量以余热的形式耗散掉，消失在分子的随机运动中。这种随机性也就是热力学中所说的“熵”（entropy）——熵是体系混乱程度的度量，热力学第二定律表明，它永远是增加的。宇宙最终会趋向于均衡、无聊的混乱状态：这是一种平衡状态，在这种状态下熵值达到最大，并且不再发生任何有意义的事情。

难道我们命中注定要走向如此凄凉的结局吗？麦克斯韦不愿相信这个结局。1867年，麦克斯韦开始寻找热力学第二定律的“漏洞”。他设想了一个无序的封闭体系，其中充满了随机运动的分子，而后，他想达到的目标就是将速度最快的分子与速度最慢的分子分离开，从而降低这一物理过程中的熵值。

想象下，有这么一个“小妖精”（被称为“麦克斯韦妖”，Maxwell’s demon）能够看到一个封闭盒子中的每个分子。盒子从中间被分成了两个隔室，中间的隔板上有一道滑动门，小妖精就控制着这道门，每次看到右隔室中有特别活跃的分子正在接近这扇门，就打开门让分子通过，而每次看到左隔室中有缓慢不动的分子在接近这扇门时，他也打开门让它通过。最终，小妖精让右隔室中充满了运动速度较慢的分子，而左隔室中则充满了运动速度教快的分子——也就是说右边冷，左边热，这就是个可以利用的热源。

不过，这一设想只有满足两个条件才能实现。首先，妖精所了解的信息要比我们更多：它必须能观察到所有的单个分子，而不仅仅只是知晓统计平均值。其次，这一过程是有目的性的：它的目的就是将冷热气体分离开。有意地利用这些知识，就能否定热力学定律——至少看起来是这样。

但麦克斯韦设想中的小妖精实际上并不能打破热力学第二定律，阻止我们走向无可避免的致命热寂。这其中的原因就在于，热力学与信息处理（即计算）之间有着深刻的联系。德裔美国物理学家罗尔夫·兰道尔（Rolf Landauer）表明，即便妖精能够收集信息，并且可以在不耗费能量的情况下移动这扇没有摩擦力的门，这个过程最终还是会有能量损失的。因为妖精不可能无限地记住每个分子的运动，它必须不定期地清空记忆，也就是忘掉之前的内容重新开始，这就意味着它无法持续收集能量。消除信息的行为会产生不可避免的代价——消耗能量，因而也会增加熵值。小妖精辛辛苦苦做出的所有违反热力学第二定律的努力都被“兰道尔极限”付之一炬。兰道尔极限表明，信息消除，或是更广义来讲，将信息从一种形式转换成另一种形式需要一个最低的能量代价。

兰道尔原理（Landauer's principle）：擦除一个字节数据所需要的最小能量是KTln2。其中K是玻尔兹曼常数，T是设备温度。在室温条件下（25℃，或者298K），兰道尔极限表明擦除一个字节所需要的最小能量大概是0.0178 eV或2.85 zJ。所以在室温下，一台电脑修改100万字节（大约1M不到）所需要的最少能量是 2.85万亿分之1瓦。

而我们生物体，似乎就是麦克斯韦口中的妖精。尽管装满反应化学物质的烧杯最终会耗尽能量并趋于平静、达到稳态，但自从35亿年前生命的起源开始，所有的生物体就一直在避免这种毫无生气的平衡状态。他们“有意”从周围的环境中收集能量来维持这种非平衡状态，即便是简单的细菌也是“有意”朝着热量和营养来源移动的。物理学家埃尔温·薛定谔（Erwin Schrödinger）在他1944年出版的《生命是什么》一书中也曾描述过这种观点：生物体以“负熵”为生。

薛定谔认为，生物体通过捕捉和储存信息实现了这一过程。其中一部分信息就编码在生物体的基因中并且世代传递——这一套指令能帮助他们收获负熵。薛定谔并不知道这些信息储存在哪里或者是如何编码的，但他凭直觉猜测，这些信息编写在某种“非周期性晶体”（aperiodic crystal）中，这一概念令物理学家弗朗西斯·克里克（Francis Crick）和詹姆斯·沃森（James Watson）获得了灵感，他们最终在1953年发现了遗传信息在DNA分子结构中的编码形式。

在某种程度上来说，基因组就是生物体祖祖辈辈赖以存活的有用信息的一套记录——至少是一部分记录。根据圣塔菲研究所数学家、物理学家，也是研讨会召集者戴维·沃尔珀特（David Wolpert）及其同事阿特米·科尔钦斯基（Artemy Kolchinsky）的说法，这其中的关键点在于，生物体超强的适应力与环境息息相关。如果细菌能够可靠地朝食物来源的方向游动，那它就更具适应性，因此比随机游动、仅靠运气获取食物的细菌生长得更加旺盛。生物体状态及生物体生活环境之间的联系表明，二者能够共享信息。沃尔珀特和科尔钦斯基认为，正是这些信息帮助生物体躲避了死气沉沉的平衡态——正如麦克斯韦的妖精一样，生物体因为了解信息才能调整自己的行为，从周边环境的涨落中获取有用功。如果生物体无法知晓这些信息，它们便会逐渐趋于平衡态——死亡。

这样看来，生命可以被视为一种计算过程——它的目标就是最大化地实现有意义信息的储存和利用。事实上，这正是生物体极其擅长的事情。兰道尔针对麦克斯韦恶魔难题所给出的答案，为有限记忆计算所需的能量值设置了绝对下限，也就是信息消除的能量损失。当今最好的计算机的能量消耗要远比这个数值大得多，通常而言，计算机的能量消耗和耗散值是这一数值的100万倍以上。但据沃尔珀特所说，对单个细胞总计算量的热力学效率的保守估计，细胞消除信息的能量消耗仅仅是兰道尔极限的十倍左右。

他表示，这意味着，自然选择与实现计算的热力学消耗最小化高度有关，即自然选择会尽其所能来降低细胞必需工作的总计算量。换言之，生物学似乎不太在意生存问题（可能人类是个特例），他认为，到目前为止，生物学着重考虑的应该是生命计算过程的利益与代价问题。

因此，我们可以从一个新的角度来理解生物体：它们利用信息来适应环境并收集能量、逃避平衡态。这听起来可能有些拗口，而且要注意到，这其中完全没有提及基因和演化，那可是迈尔等大多数生物学家认为生物学目的和意图所依赖的根本。

那么，这种设想会给我们带来什么影响呢？自然选择所依赖的基因无疑是生物学的核心。自然选择驱动的演化过程会不会只是纯粹的物质宇宙中一系列更普遍指令中的一个特例呢？事实似乎如此。

长久以来，适应性一直是达尔文进化论的标志。但是，麻省理工学院的杰里米·英格兰（Jeremy England）却认为，复杂的非生物系统也能产生对环境的适应性。

这里所说的“适应性”的含义要比通常达尔文学说中对适于生存的有机体的描述要更加具体。达尔文学说中的一个矛盾在于，在不回顾过去的情况下，你根本无法界定某种生物的适应性。“适者”是那些最终更善于生存和繁衍的生物，但你无法提前预测什么才是适应性所需要的特质。鲸鱼和浮游生物都适应海洋生活，但二者的关联性恐怕少得可怜。

英格兰对于“适应”的定义与与薛定谔更为相近，从本质上与麦克斯韦如出一辙，即具有“适应性”的实体能够从不可预测的涨落环境中有效地吸收能量。这就像一个人能够在摇摆的船上站稳而其他人都从船上跌落了，这是因为这个人擅长根据甲板的摇动而进行调整。利用非平衡态统计力学中的概念和方法，英格兰及其同事，认为这些适应性强的系统能够吸收并耗散环境的能量，同时在这一过程中产生熵。

复杂系统能够轻而易举地进入这些适应性强的状态，英格兰说道：“热涨落的物质通常会自发地形成某种形状，以此从随时间变化的环境中获取有用功。”

这一过程完全不涉及达尔文学说所包含的在复制、突变和特征遗传机制中逐渐适应环境的过程，它甚至根本不包括复制。“让我们感到兴奋的是，这意味着，一种看似具有适应性的结构并不非得拥有通常生物学意义上的双亲，”英格兰说道，“因此，即便不存在自我复制，或者达尔文学说的逻辑无效时，我们仍可以用热力学来解释演化的适应性——只要这个问题中的系统足够复杂、足够普遍化，且敏感到能够响应所处环境的涨落。”

但是，物理学的适应性和达尔文学说的适应性之间并无矛盾。实际上，后者可以被看作是前者的特例。如果存在复制，那么自然选择就成为了系统从环境中吸收有用功（即薛定谔所说的负熵）的路径。自我复制对于稳定的复杂系统来说是一种极好的机制，所以生物学毫无疑问会利用这种机制。但是，复制通常不会发生在非生命世界里，在非生命世界里，适应性强的耗散结构倾向于高度组织化，例如沙子在风作用下经随机运动而形成的高度组织化的沙纹和沙丘结构。这样看来，达尔文进化论可以被视为掌管非平衡系统的更普遍的物理定律的一种特定实例。