물리와 생물학의 차이점은 무엇입니까? 골프 공과 대포를 가져다가 피사 탑에서 떨어 뜨립니다. 물리 법칙을 통해 원하는만큼 정확하게 궤적을 예측할 수 있습니다.
이제 동일한 실험을 다시 수행하지만 대포를 비둘기로 교체하십시오.
생물학적 시스템은 물론 물리 법칙을 무시하지는 않지만 그들에 의해 예측되는 것 같지는 않습니다. 대조적으로, 그것들은 목표 감독입니다. 생존하고 번식하십시오. 우리는 그들이 그들의 행동을 안내하는 목적이 있거나 철학자들이 전통적으로 텔레 폴로라고 부르는 것을 말할 수 있습니다.
마찬가지로, 물리학을 통해 우리는 빅뱅 이후 10 억 분의 1 초, 오늘날의 모습을 시작으로 우주의 상태에서 시작하여 예측할 수 있습니다. 그러나 아무도 지구상의 첫 번째 원시 세포의 출현이 인류로 예측 가능하게 이끌었다 고 상상하지 못한다. 법은 진화의 과정을 지시하지 않는 것 같습니다.
생물학의 텔레 론과 역사적 우발 사태는 진화론 적 생물 학자 Ernst Mayr가 과학들 사이에서 독특하다고 말했다. 이 두 가지 기능은 아마도 생물학의 유일한 일반 안내 원칙 인 진화에서 비롯됩니다. 그것은 기회와 무작위성에 달려 있지만 자연 선택은 의도와 목적의 모습을줍니다. 동물은 자기 매력이 아니라 본능, 의도 때문에 생존을 위해 물에 끌립니다. 다리는 무엇보다도 우리를 물로 데려가는 목적을 제공합니다.
Mayr는 이러한 특징들이 생물학을 예외적으로 만들고 있다고 주장했다. 그러나 비 Quilibrium Physics의 최근 발전, 복잡한 시스템 과학 및 정보 이론은 그 견해에 도전하고 있습니다.
일단 우리가 생명체를 계산을 수행하는 대리인 (예측할 수없는 환경에 대한 정보 수집 및 저장)으로 간주되면 복제, 적응, 대행사, 목적 및 의미와 같은 용량 및 고려 사항은 진화론 적 즉흥 연주에서 발생하는 것이 아니라 피할 수없는 물리 법률의 결론으로 이해 될 수 있습니다. 다시 말해서, 일을하는 일의 물리학이있는 것으로 보이며, 일을하기 위해 진화하는 것 같습니다. 의미와 의도 - 살아있는 시스템의 정의 특성으로 생각되는 것은 열역학 및 통계 역학의 법칙을 통해 자연스럽게 나타날 수 있습니다.
지난 11 월, 물리학 자, 수학자 및 컴퓨터 과학자들은 진화론자 및 분자 생물 학자들과 함께“복잡한 시스템”의 과학을위한 메카 인 뉴 멕시코의 산타페 연구소 워크숍에서 이러한 아이디어에 대해 이야기하고 때로는 논쟁을 벌였습니다. 그들은 물었다 :생물학이 얼마나 특별한 지 (또는 그렇지 않은지).
합의가 없다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 매우 명확하게 나타난 한 가지 메시지는 생물학적 텔레 론과 대행사 뒤에 일종의 물리학이 있다면 기본 물리 자체의 핵심에 설치된 것처럼 보이는 것과 같은 개념과 관련이 있다는 것입니다.
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장애 및 악마
열역학 법칙에 정보와 의도를 가져 오려는 첫 번째 시도는 19 세기 중반 스코틀랜드 과학자 제임스 서기 맥스웰 (James Clerk Maxwell)에 의해 통계 역학이 발명되고있는 19 세기 중반에 나왔습니다. Maxwell 은이 두 성분을 소개하면서 열역학이 불가능한 일을 할 수있는 일을 어떻게 할 수 있는지 보여주었습니다.
Maxwell은 이미 가스의 특성 (압력, 부피 및 온도) 사이의 예측 가능하고 신뢰할 수있는 수학적 관계가 열 에너지로 전망하게 흔들리는 수많은 분자의 무작위적이고 알 수없는 운동에서 어떻게 도출 될 수 있는지 보여주었습니다. 다시 말해, 압력 및 온도와 같은 물질의 대규모 특성을 통합 한 열역학 (새로운 열 흐름의 과학)은 분자와 원자의 미세한 규모에서 통계 역학의 결과였습니다.
열역학에 따르면, 우주의 에너지 자원에서 유용한 작업을 추출 할 수있는 능력은 항상 감소하고 있습니다. 에너지 주머니가 감소하고, 열 농도가 매끄럽게됩니다. 모든 물리적 과정에서, 일부 에너지는 필연적으로 쓸모없는 열로 소실되며, 분자의 무작위 운동에서 손실됩니다. 이 무작위성은 엔트로피 (장애 측정)라는 열역학적 양과 동일합니다. 그것이 열역학의 두 번째 법칙입니다. 결국 모든 우주는 균일하고 지루한 뒤죽박죽으로 축소 될 것입니다. 평형 상태, 엔트로피가 극대화되고 의미있는 일이 다시는 일어나지 않을 것입니다.
우리는 그 음란 한 운명에 정말로 운명됩니까? 맥스웰은 그것을 믿는 것을 꺼려했으며 1867 년에 그는 제 2 법에서“구멍을 뽑아”로 시작했다. 그의 목표는 무작위로 흔들리는 분자의 무질서한 상자로 시작한 다음 빠른 분자를 느린 분자와 분리하여 그 과정에서 엔트로피를 줄였습니다.
.물리학 자 윌리엄 톰슨 (William Thomson)은 나중에 상자에 각 개별 분자를 볼 수있는 맥스웰의 실망에 대해 나중에 그것을 불렀다 고 상상해보십시오. 악마는 상자를 두 개의 구획으로 분리하고 벽 사이의 슬라이딩 도어가 있습니다. 그는 오른쪽 구획에서 문에 다가가는 특히 에너지 분자를 볼 때마다 그것을 엽니 다. 그리고 느리고“차가운”분자가 왼쪽에서 접근 할 때마다 그는 그것을 통과하게합니다. 결국, 그는 왼쪽에 오른쪽에 차가운 가스의 구획을 가지고 있습니다. 왼쪽에는 뜨거운 가스가 있습니다.
이것은 두 가지 이유로 만 가능합니다. 첫째, 악마는 우리보다 더 많은 정보를 가지고 있습니다. 통계 평균이 아닌 모든 분자를 개별적으로 볼 수 있습니다. 둘째, 그것은 의도가있다 :핫을 추위와 분리하려는 계획. 의도로 지식을 악용함으로써 열역학의 법칙을 무시할 수 있습니다.
적어도 보였습니다. 맥스웰의 악마가 왜 실제로 제 2 법을 물리 치고 죽음의 보편적 인 평형을 향한 불가피한 슬라이드를 피할 수 없는지 이해하는 데 백년이 걸렸습니다. 그리고 그 이유는 열역학과 정보 처리, 즉 계산 사이에 깊은 연결이 있음을 보여줍니다. 독일계 미국인 물리학 자 Rolf Landauer는 악마가 정보를 수집하고 에너지 비용없이 (마찰이없는) 문을 이동할 수 있다고해도 결국 페널티를 지불해야한다고 보여주었습니다. 모든 분자 운동에 대한 무제한 기억을 가질 수 없기 때문에 에너지를 계속 수확하기 전에 기억을 깨끗하게 닦아야합니다. 이 정보 삭제 행위에는 피할 수없는 가격이 있습니다. 에너지를 소산하여 엔트로피를 증가시킵니다. 악마의 멋진 수공예품에 의한 두 번째 법에 대한 모든 이익은“Landauer 's Limit”에 의해 취소됩니다. 유한 정보 삭제 비용 (또는 더 일반적으로 정보를 한 형태에서 다른 양식에서 다른 양식으로 변환하는 것).
.살아있는 유기체는 맥스웰의 악마처럼 보입니다. 반응하는 화학 물질로 가득 찬 비이커는 결국 에너지를 소비하고 지루한 정체와 평형에 빠지게 될 것이지만, 살아있는 시스템은 약 30 년 반 전에 생명의 기원 이후 생명이없는 평형 상태를 총체적으로 피해 왔습니다. 그들은이 비평 형 상태를 유지하기 위해 주변 환경에서 에너지를 수확하고“의도”로 그것을합니다. 간단한 박테리아조차도 열과 영양 공급원으로“목적”으로 움직입니다. 그의 1944 년 책 생명은 무엇입니까? , 물리학 자 Erwin Schrödinger는 살아있는 유기체가“부정적인 엔트로피”를 먹는다는 말을함으로써 이것을 표현했습니다.
.Schrödinger는 정보를 캡처하고 저장함으로써이를 달성했다고 말했다. 이 정보 중 일부는 유전자로 인코딩되어 한 세대에서 다음 세대로 전달됩니다. 음성 엔트로피를 수확하기위한 일련의 지시 세트. Schrödinger는 정보가 어디에 있거나 어떻게 인코딩되는지 알지 못했지만 1953 년에 물리학 자로 훈련 된 Francis Crick, James Watson이 자신이 DNA 분자의 분자 구조로 유전자 정보가 어떻게 인코딩 될 수 있는지 알아 냈습니다.
그러므로 게놈은 적어도 부분적으로는 유기체의 조상들 (먼 과거로 거슬러 올라가는 과거)이 지구에서 살아남을 수있게 해 준 유용한 지식에 대한 기록입니다. 최근 워크숍을 소집 한 산타페 인스티튜트 (Santa Fe Institute)의 수학자이자 물리학자인 데이비드 울퍼트 (David Wolpert)와 그의 동료 인 아르테미 콜친 스키 (Artemy Kolchinsky)에 따르면, 핵심 요점은 잘 적응 된 유기체가 그 환경과 관련이 있다는 것입니다. 박테리아가 그 방향에 식품 공급원이있을 때 왼쪽이나 오른쪽으로 사랑스럽게 수영하면, 임의의 방향으로 수영하는 것보다 더 잘 적응하고 더 번성하여 우연히 음식을 찾는 것보다 더 번성합니다. 유기체의 상태와 환경의 상태 사이의 상관 관계는 정보를 공통적으로 공유한다는 것을 의미합니다. Wolpert와 Kolchinsky는 Maxwell의 악마와 마찬가지로 유기체가 평형을 벗어나는 데 도움이되는이 정보라고 말합니다. 그러면 주변 환경의 변동에서 작업을 추출하는 행동을 조정할 수 있기 때문입니다. 그것이이 정보를 얻지 못한다면, 유기체는 점차 평형으로 되돌아 갈 것입니다. 죽을 것입니다.
이런 식으로 살펴보면, 삶은 의미있는 정보의 저장 및 사용을 최적화하는 것을 목표로하는 계산으로 간주 될 수 있습니다. 그리고 인생은 그것에 매우 능숙한 것으로 판명되었습니다. Maxwell의 악마 수수께끼에 대한 Landauer의 해결은 유한 메모리 계산에 필요한 에너지의 양에 대한 절대적인 하한을 설정했습니다. 즉, 잊어 버리는의 에너지 비용. 오늘날 최고의 컴퓨터는 그보다 훨씬 더 많은 에너지를 낭비하며, 일반적으로 백만 배 이상 소비하고 소비합니다. 그러나 Wolpert에 따르면,“셀이 수행 한 총 계산의 열역학적 효율에 대한 매우 보수적 인 추정치는 Landauer 한계보다 10 배 정도 더 많다는 것입니다.”
.그는“자연 선택은 계산의 열역학적 비용을 최소화하는 데 크게 관심이있다. 셀이 수행 해야하는 총 계산량을 줄이기 위해 최선을 다할 것입니다.” 다시 말해서, 생물학 (아마도 우리 자신을 제외한)은 생존 문제를 지나치게 생각하지 않기 위해 큰주의를 기울이는 것 같습니다. 그는 평생 동안 자신의 방식을 계산하는 데 따른 비용과 이점에 대한이 문제는 지금까지 생물학에서 크게 간과되었다고 말했다.
inanimate darwinism
따라서 살아있는 유기체는 정보를 사용하여 에너지를 수확하고 평형을 피함으로써 환경에 적합한 실체로 간주 될 수 있습니다. 물론, 그것은 약간의 입이었다. 그러나 많은 생물 학자들과 마찬가지로 Mayr가 생물학적 의도와 목적에 의존한다고 가정 한 유전자와 진화에 대해 아무 말도하지 않았다는 것을 알았습니다.
이 사진은 얼마나 멀리 우리를 데려 갈 수 있습니까? 자연 선택에 의해 연마 된 유전자는 의심 할 여지없이 생물학의 중심입니다. 그러나 자연 선택에 의한 진화 자체는 순전히 물리적 우주에 존재하는 기능과 명백한 목적에 대한보다 일반적인 명령의 특별한 경우 일 수 있습니까? 그런 식으로 보이기 시작했습니다.
적응은 오랫동안 다윈의 진화의 특징으로 여겨져왔다. 그러나 매사추세츠 공과 대학의 제레미 잉글랜드는 복잡한 비 생생 시스템에서도 환경에 대한 적응이 일어날 수 있다고 주장했다.
여기서 적응은 생존에 적합한 유기체의 평범한 다윈의 그림보다 더 구체적인 의미를 가지고 있습니다. 다윈의 견해에서 한 가지 어려움은 회고를 제외하고 잘 적응 된 유기체를 정의 할 방법이 없다는 것입니다. "적합한"것은 생존과 복제에서 더 나은 것으로 판명 된 것이지만 체력에 어떤 영향을 미치는지 예측할 수는 없습니다. 고래와 플랑크톤은 해양 생물에 적합하지만 서로 분명한 관계를 맺지 않는 방식으로.
영국의“적응”에 대한 정의는 Schrödinger 's에 더 가깝고 실제로 Maxwell's에 더 가깝습니다. 잘 적응 된 엔티티는 예측할 수없고 변동하는 환경에서 에너지를 효율적으로 흡수 할 수 있습니다. 그것은 피칭 배에 발자국을 유지하는 사람과 같지만 다른 사람들은 갑판의 변동에 더 잘 적응하기 때문에 넘어집니다. 비평 형 환경에서 통계 역학의 개념과 방법을 사용하여 영국과 그의 동료들은 이러한 잘 적응 된 시스템이 환경의 에너지를 흡수하고 소비하여 프로세스에서 엔트로피를 생성하는 시스템이라고 주장합니다.
잉글랜드는 복잡한 시스템이 놀랍게도 이러한 잘 조정 된 국가에 정착하는 경향이 있다고 말했다.
이 과정에는 다윈의 복제, 돌연변이 및 특성 상속의 메커니즘을 통해 주변 환경에 대한 점진적인 숙박 시설을 포함하는 것은 없습니다. 복제는 전혀 없습니다. 잉글랜드는“이것에 대해 흥미 진진한 점은 우리가 우리가 보는 적응 형 구조의 기원에 대한 물리적 설명을 할 때 부모가 평범한 생물학적 의미에서 부모를 가질 필요는 없다는 것을 의미한다. “자기 복제기와 다윈의 논리가 무너지지 않는 흥미로운 경우에도 열역학을 사용하여 진화 적 적응을 설명 할 수 있습니다.”-문제의 시스템이 복잡하고 다재다능하며 환경의 변동에 응답 할 정도로 충분히 민감한 한
.그러나 물리적 적응과 다윈의 적응 사이에는 상충이 없다. 실제로 후자는 전자의 특별한 경우로 볼 수 있습니다. 복제가 존재하면 자연 선택은 시스템이 환경에서 작업을 흡수하는 능력을 습득하는 경로가됩니다. 실제로 자기 복제는 복잡한 시스템을 안정화시키는 데 특히 좋은 메커니즘이므로 이것이 생물학이 사용하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 복제가 일반적으로 일어나지 않는 비 생생한 세상에서, 잘 적응 된 소산 구조는 바람이 불는 모래의 무작위 춤에서 결정화되는 모래 잔물결과 모래 언덕과 같이 고도로 조직 된 구조 인 경향이 있습니다. 이런 식으로 살펴보면, 다윈의 진화는 비평 형 시스템을 지배하는보다 일반적인 물리적 원리의 구체적인 사례로 간주 될 수 있습니다.
예측 머신
변동하는 환경에 적응하는 복잡한 구조 의이 그림을 통해 이러한 구조물이 정보를 저장하는 방법에 대한 무언가를 추론 할 수 있습니다. 요컨대, 이용 가능한 에너지를 효율적으로 사용하도록 강요받는 구조는“예측 기계”가 될 가능성이 높습니다.
.생물학적 시스템이 환경의 일부 주행 신호에 대응하여 상태를 변화시키는 것은 삶의 특징입니다. 무언가가 일어납니다. 당신은 응답합니다. 식물은 빛을 향해 자랍니다. 그들은 병원체에 반응하여 독소를 생성합니다. 이러한 환경 신호는 일반적으로 예측할 수 없지만 살아있는 시스템은 경험을 통해 배우고 환경에 대한 정보를 저장하고 미래 행동을 안내하기 위해 사용합니다. (유전자,이 그림에서 유전자는 당신에게 기본적인 일반 목적 필수 요소를 제공합니다.)
그러나 예측은 선택 사항이 아닙니다. 하와이 대학교 (University of Hawaii)의 수잔 (Susanne)의 작업에 따르면, 캘리포니아의 로렌스 버클리 국립 연구소 (Lawrence Berkeley National Laboratory)의 개빈 크룩스 (Gavin Crooks)와 그 동료들은 미래를 예측하는 것이 무작위로 변동하는 환경에서 에너지 효율적인 시스템에 필수적인 것으로 보인다.
.과거에 대한 정보를 저장하는 데 열역학적 비용이 있습니다. 최대 효율적이 되려면 시스템이 선택적이어야합니다. 그것이 무차별 적으로 발생한 모든 것을 기억하면 큰 에너지 비용이 발생합니다. 반면에, 환경에 대한 정보를 전혀 저장하지 않으면 예상치 못한 일에 대처하기 위해 끊임없이 고군분투 할 것입니다. 브리티시 컬럼비아의 버나비에있는 사이먼 프레이저 대학 (Simon Fraser University)의 공동 저자 인 데이비드 시바 (David Sivak)는“열역학적으로 최적의 기계는 향수를 최소화함으로써 예측에 대한 기억의 균형을 유지해야한다”고 말했다. 요컨대, 의미있는 정보를 수확하는 데 능숙해야합니다. 미래의 생존에 유용 할 수 있습니다.
자연 선택은 에너지를 효율적으로 사용하는 유기체를 선호 할 것으로 예상됩니다. 그러나 세포의 펌프 및 모터와 같은 개별 생체 분자 장치조차도 중요한 방식으로 과거부터 미래를 예상하는 것을 배워야합니다. 여전히 놀라운 효율성을 얻으려면 여전히이 장치는“지금까지 겪었던 세상의 간결한 표현을 암시 적으로 구성하여 다가올 일을 예상 할 수있게해야합니다.”
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사망의 열역학
생명 시스템의 이러한 기본 정보 처리 기능 중 일부는 이미 진화 또는 복제가 없을 때 비평형 열역학에 의해 더 복잡한 특성 (도구 사용, 예약 또는 사회적 협력)이 진화에 의해 공급되어야한다고 상상할 수 있습니다.
.글쎄, 그것에 의지하지 마십시오. 일반적으로 영장류와 조류를 포함하는 고도로 진보 된 진화론의 독점 영역으로 생각되는 이러한 행동은 상호 작용하는 입자 시스템으로 구성된 간단한 모델에서 모방 될 수 있습니다. 속임수는 시스템이 제약에 의해 안내된다는 것입니다. 엔트로피의 양을 최대화하는 방식으로 작용합니다 (이 경우 입자가 취할 수있는 다른 경로로 정의 됨).
엔트로피 최대화는 오랫동안 비평 형 시스템의 특성으로 여겨져왔다. 그러나이 모델의 시스템은 미래로 뻗어있는 고정 된 시간 창에 걸쳐 엔트로피를 극대화 할 수있는 규칙을 준수합니다. 다시 말해, 그것은 예측이 있습니다. 사실상, 모델은 입자가 취할 수있는 모든 경로를보고 가장 큰 엔트로피를 생성하는 경로를 채택하도록 강요합니다. 끔찍하게 말하면, 이것은 입자가 이후에 어떻게 움직일 수 있는지에 대한 최대의 옵션을 계속 열어주는 경로 인 경향이 있습니다.
입자 시스템은 미래의 행동의 자유를 보존하려는 일종의 충동을 경험 하고이 충동은 언제라도 그 행동을 안내한다고 말할 수 있습니다. 이 모델을 개발 한 연구원들-하버드 대학교의 알렉산더 위스너 (Alexander Wissner-Gross)와 매사추세츠 (Massachusetts Institute of Technology)의 수학자 인 카메론 프리어 (Cameron Freer)는 이것을“인과 적 엔트릭 포스”라고 부릅니다. 특정 설정에서 움직이는 디스크 모양의 입자의 구성에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 에서이 힘은 지능을 매우 암시하는 결과를 만듭니다.
어떤 경우에는 큰 디스크가 작은 디스크를 사용하여 좁은 튜브에서 두 번째 작은 디스크를 추출 할 수있었습니다. 디스크를 제거하면 시스템의 엔트로피가 증가했습니다. 다른 예에서, 별도의 구획의 두 디스크는 동작을 동기화하여 더 큰 디스크를 아래로 당겨서 상호 작용하여 사회적 협력의 모양을 제공합니다.
물론,이 간단한 상호 작용 에이전트는 미래를 엿볼 수 있습니다. 일반적으로 삶은 그렇지 않습니다. 그렇다면 이것은 생물학과 얼마나 관련이 있습니까? Wissner-Gross는 현재“인과 적 엔트로피 세력을위한 실용적이고 생물학적으로 그럴듯한 메커니즘”을 확립하기 위해 노력하고 있다고 말했지만 분명하지 않습니다. 그 동안 그는 접근 방식이 실질적인 스핀 오프를 가질 수 있으며 인공 지능에 지름길을 제공 할 수 있다고 생각합니다. "나는 그것을 달성하는 더 빠른 방법은 그러한 행동을 먼저 발견 한 다음 특정 계산이나 예측 기술에서 앞으로 나아가는 대신 물리적 원칙과 제약에서 뒤로 작업하는 것이라고 예측합니다." 다시 말해, 먼저 원하는 일을하는 시스템을 찾은 다음 어떻게하는지 알아냅니다.
노화는 또한 전통적으로 진화에 의해 지시 된 특성으로 여겨졌다. 유기체는 재생산 기회를 창출하는 수명을 가지고 있으며, 이야기는 부모가 너무 길고 자원을 놓고 경쟁하는 부모님의 자손의 생존 전망을 억제하지 않고 진행됩니다. 그것은 확실히 이야기의 일부인 것처럼 보이지만 독일 브레멘에있는 Jacobs University의 물리학자인 Hildegard Meyer-Ortmanns는 궁극적으로 노화가 정보의 열역학에 의해 지배되는 생물학적 과정이 아닌 물리적 과정이라고 생각합니다.
.그것은 단순히 닳아 버린 것의 문제가 아닙니다. Meyer-Ortmanns는“우리가 만든 부드러운 소재의 대부분은 나이가 들기 전에 갱신됩니다. 그러나이 갱신 과정은 완벽하지 않습니다. 정보 복사의 열역학은 정밀성과 에너지 사이에 상충 관계가 있어야한다고 지시합니다. 유기체는 유한 한 에너지 공급을 가지고 있으므로 오류는 반드시 시간이 지남에 따라 축적됩니다. 유기체는 이러한 오류를 복구하기 위해 점점 더 많은 에너지를 소비해야합니다. 갱신 프로세스는 결국 제대로 작동하기에는 너무 결함이있는 사본을 산출합니다. 죽음이 뒤 따릅니다.
경험적 증거는이를 견딜 수있는 것 같습니다. 배양 된 인간 세포는 멈추고 노화되기 전에 40 ~ 60 회 (Hayflick 한계라고 함)를 복제 할 수있는 것으로 오랫동안 알려져 왔습니다. 그리고 최근의 장수에 대한 관찰은 인간이 100 세를 넘어서 살아남을 수없는 근본적인 이유가있을 수 있다고 제안했습니다.
에너지 효율적이고 구성된 예측 시스템이 변동하는 비평 형 환경에 나타나도록 이러한 명백한 충동에 대한 결론이 있습니다. 우리 자신은 우리의 모든 조상들이 첫 번째 원시 세포로 돌아가는 것과 마찬가지로 그러한 시스템입니다. 그리고 비평 형 열역학은 이것이 그러한 상황에서 중요한 일이라고 우리에게 말하는 것 같습니다. 다시 말해서, 초기 지구와 같은 지구상의 생명의 모습은 햇빛과 평형에서 벗어나는 화산 활동과 같은 에너지 원이 묻히고 많은 과학자들이 가정했지만 사실상 불가피한 것처럼 보이기 시작합니다. 2006 년, Santa Fe Institute의 Eric Smith와 Late Harold Morowitz는 비 Quilibrium Systems의 열역학이 조직화 된 복잡한 시스템의 출현으로 인해 생생한 지구의 출현 가능성이 훨씬 높아 졌다고 주장했다.
그 논쟁이 처음 제기 된 이후 10 년 동안 연구원들은 분석에 세부 사항과 통찰력을 추가했습니다. Ernst Mayr가 생물학에 필수적이라고 생각한 자질 - 의미와 의도는 통계와 열역학의 자연스러운 결과로 나타날 수 있습니다. 그리고 이러한 일반적인 속성은 자연스럽게 생명과 같은 것으로 이어질 수 있습니다.
동시에 천문학 자들은 우리의 은하계의 다른 별을 공전시키는 몇 가지 세계가 얼마나 많은지를 보여주었습니다. 많은 사람들이 평형과는 거리가 멀으며 적어도 몇 명은 지구와 비슷합니다. 그리고 같은 규칙도 반드시 거기에서 진행되고 있습니다.
