[原创]自然规律的简单性与自然存在的复杂性

很久没有专门写哲学领域的文章了，但最近论坛上关于科学哲学的讨论多了起来，一时兴起，也谈谈自己的观点。

强调自然规律的简单性是科学哲学中的主流思想，也是还原论的哲学出发点。勿容置疑，在这个主流思想指导下的绝大多数科学领域中都取得了巨大的成功，物理学和化学堪称其中的典范。因此，爱因斯坦的那句“自然界喜欢简单”被引用了无数次就很自然了。

然而，如果单单强调“自然界喜欢简单”，就不能够解释为什么自然却让初始极简单的生命形式不断地演变出了无数复杂透顶的存在形式。所以我认为，自然界不单喜欢规律的简单形式，而且还喜欢物质运动的偶然形式；正是由于这种偶然性与简单的自然规律天衣无缝地结合在一起，才造就了今天繁复无限的生命世界。

爱因斯坦不喜欢偶然性的思想，所以有了“上帝不会掷色子”的另一句名言。也很自然，这位物理学巨匠没有、也不会对生命科学提出什么有价值的思想。

综合进化论是用物质运动的简单性和偶然性来解释自然存在的最成功的典范。基因突变是偶然的，没有方向的，科学家们甚至不能立即判断新出现的基因是否有用，是否多余；然而自然选择进化规律是简单的，就是取决于新的基因是否能适应环境而生存，是否能在该基因库里逐代增加它的比例。凡是因适应而生存繁衍下来基因，都可以看成是有用的或无害的，否则它就会逐渐在该基因库里变少甚至消失。基因库里的基因不断地偶然突变再自然选择进化，基因库就越来越丰富，并分化成不同进化路线的基因库。

我们人类就是靠这个原理进化来的，奇迹是——人类却可以发现这个原理！

伟大的达尔文，与牛顿、爱因斯坦一起，永远是人类的骄傲！

[此贴子已经被作者于2007-3-1 6:00:06编辑过]

版主对哲学有兴趣,同时也很有见地,希望以后大家多多交流,共同进步.

顶。

但需要深化、细化却是路慢慢兮～

看来我是“班门弄斧”了。

自己哲学功力有限，时间也不多。真诚欢迎高手们修正、深化和细化，本人求之不得。

[此贴子已经被作者于2007-3-6 1:10:25编辑过]

可别那么讲。

楼主的谦逊、真诚、热情和奉献精神难能可贵！

我好久没来本论坛了，多有愧疚！

关于思想我想谈点自己的看法（这里思想一词不严格，也可包括发现、发明等）。

在人类面临许多重大难题的现在，我们没有太多的时间和理由陶醉于前辈思想者的伟大，我们需要的是在他们的肩膀上尽自己的微薄之力，以至在那些悬而未决的难题上去达到那怕点点的长进。我想，这乃是思想对人类唯一的用处。

人类的未来在哪里？我们如何尽力延伸人类在地球上生存的时间？等等……

一个思想者之所以伟大，必定细化了对于人类生存的思考、理解或提供了线索。

因此，仅仅把思想当成玩赏之物只能说明一个人的平庸。

thinker_jeff先生

前帖对中所述“平庸”之人并非指你，我是近来看到网络上不少“高学历”人士的帖子中含有的“惬意”而感的。

我知道在前个回帖中有所不妥，抱歉了。

你在本论坛的帖子有目共睹。

我并不介意，opushen先生。

在我看来，你倒是一针见血，有点“语不惊人不回帖”的意思。

[em38]

自然进化的结果是：存在的就是合理的，但存在的未必是最好的。

下面这篇论文摘要《自然选择可能无法“选”出最佳生命》可以佐证我的观点。

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转自科学网

转自科学网

达尔文自然选择学说的核心内容是“适者生存”。毋庸置疑，自然选择偏爱最合适的生物体，但一直以来进化生物学家并不清楚，从长远来看这种选择是否也具有最优性。美国科学家近日发展了一种新理论认为，选择出的生命可能并不一定是最佳的。相关论文发表在《公共科学图书馆•计算生物学》（PLoS Computational Biology）上。

遗传突变为自然选择创造了赖以行事的原料。突变的短期命运相当清楚——制造更合适的生物体的突变能一代代持续下去，有害的突变更易于随着生物体消亡；突变的长期结果则并没有被进化生物学家很好地理解。新的研究表明，短期有利的选择可能会阻碍长期的进化。

美国德州大学奥斯汀分校的Matthew Cowperthwaite和Lauren Ancel Meyers领导研究小组创建了由突变和自然选择进化而来的RNA分子的计算机模型。RNA在许多关键的生命过程扮演重要角色，是流感、HIV等病毒的遗传材料。

模型显示，最佳生物体的进化往往需要一段长的相互作用的突变序列，每个突变都是偶然产生，并能在自然选择中存活下来。Cowperthwaite解释说：“一些特征很容易进化——它们由突变的许多不同联合构成；另外一些特征则很难进化——它们由不太可能的遗传‘处方’构成。进化选择了容易的，即使它们并不是最好的。”

研究人员分析了大量不同物种的RNA分子，结果表明，生命确实由“容易”的特征所支配，或许以牺牲最好的为代价。（科学网
   梅进/编译）

（《公共科学图书馆•计算生物学》（PLoS Computational Biology），doi:10.1371/journal.pcbi.1000110，Matthew C. Cowperthwaite，Lauren Ancel Meyers）

[此贴子已经被作者于2008-7-23 4:37:58编辑过]