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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
科學理論試圖為基於基本物理和機械限制的重要經驗法則提供簡單的解釋。生物學理論很少達到與物理理論相媲美的普遍性和預測能力水平。這種差異可以透過凍結事故、環境異質性和適應性過程中觀察到的普遍非線性來解釋。同時，事實證明，模型建構在解釋和預測特定生物系統的行為方面非常成功。在這方面，生物學類似於替代的模型豐富的框架，例如經濟學和工程學。在本文中，我們探討了生物學一般理論的前景，並表明這些理論不僅從物理學中汲取靈感，而且從資訊科學中汲取靈感。未來的理論生物學很可能代表簡約推理和演算法或基於規則的解釋的混合。一個懸而未決的問題是，這些新框架是否對人類理性保持透明。在這種背景下，我們討論機器學習在科學發現早期階段的作用。我們認為，演化歷史不僅是不確定性的根源，而且透過保守的特徵，為生物規律的非常普遍的解釋和統一生命理論的前景提供了基礎。