纵观历史长河，富有创造力的人类工程师不断从生物世界中汲取灵感。莱昂纳多·达芬奇受到鸟类、鱼类和乌龟的启发，分别设计了飞行器、潜艇和坦克。如今，受动物神经系统启发而研发的计算机构架——人工神经网络，已成为机器学习的前沿技术。但这些应用都未触及生物学的深层结构。而这，或将成为未来创造的灯塔。
诺贝尔生理学或医学奖获得者保罗·纳斯（Paul Nurse）在他的新书《生命是什么？》（What is Life？）中指出，生命的深层结构指的是细胞或有机体这样的基本单元，它们能够自我繁殖，并允许微小的变异。繁殖与变异共同通过自然选择推动物种的演化，从而形成多样化的生物种群。它们不仅能够在变化的环境中存活，还能够利用新的机会。而那些成功适应环境的单元就能继续繁殖后代。
类似的机制在不同的尺度上都发挥着作用，构成了众多关键生物过程的基础。胚胎从单细胞发育为成熟有机体的过程中，会经历好几个生长阶段（人类有几十个），每个都与前一个略有不同。最终，受精卵繁衍出各种不同的细胞，包括心脏、肝脏和脑部的细胞。在一个微型的演化过程中，局部物理、化学环境中的信号会诱导“正确”的细胞形成。当干细胞在应对损伤，或者是皮肤、肠道和血液细胞由于磨损而死亡时，这样的微型演化机制也会被激活。
约翰·冯·诺依曼（John von Neumann）和达芬奇一样，也是一位有远见的工程师，只不过他表达的方式不是通过艺术，而是方程式与图表。他创建了博弈论，以及以程序和随机存储器为基本特征的“冯诺依曼体系”——这几乎是所有现代计算机的基础。他早期将量子力学与信息理论联系起来的一些观点直到“第二次量子革命”时才被广泛认可。
冯·诺依曼于1957年去世。去世前，他正在研究一个新项目，其未完成的手稿后来被收入了《自我复制自动机理论》（Theory of Self-Reproducing Automata）一书。其中，他精确地设计了一个被称为“通用复制器”的数学模型。它包括三个基本组成部分：机器A是一台可以根据指令整合资源并进行组装的机器；程序B能够指挥机器A；主程序C可以指挥A来制造A+B+C。
对于这种能在简单化的现实世界中运行的复制系统，冯·诺依曼做了严格、详细的设计。从技术上讲，它是一台元胞自动机，可以从周围随机散落的碎片中获取零件。原则上，根据他的设计，你可以用现代技术造出一个3D打印与计算机的混合系统，它能够收集材料来制作你想要的东西或复制其自身。通过精心设计故意犯错的程序或宽松的质量控制，我们也能解锁生命的另一个秘密——变异。
用现成的3D打印机、计算机和原材料所构建的系统肯定是笨拙和低效的。如果有一天，科学家们能够从生物中学到如何根据编码在DNA上的指令来制造分子机器，那么冯·诺依曼的愿景将更接近实用。要记住，他早期的电脑模型是在真空电子管时代提出的，这同样超越了当时的技术。
能自我复制的机器可以释放指数增长的魔力，或许能让一些大胆的工程成为现实。它们或许能让将其他天体地球化的科幻梦想变得触手可及。而最深刻的或许是，通过呈现生物学的深层结构，生命与非生命的界限终将变得模糊。
（撰文：弗兰克·维尔切克〔Frank Wilczek〕；翻译：胡风 梁丁当）
