在谷歌研究团队工作的科学家亚历山大·莫尔德文采夫（Alexander Mordvintsev）展示了一段令人惊叹的数字生命现象：屏幕上两个像素团块如蝴蝶般生长、碰撞，其中一只翅膀受损后竟像蝾螈一样再生出新翼。这一过程并非人为设计，而是由他开发的“神经元细胞自动机”（Neural Cellular Automata, NCA）自发演化而来。 NCA颠覆了经典“生命游戏”（Game of Life）的逻辑——传统方法从简单规则出发，观察复杂系统如何涌现；而Mordvintsev反其道而行之：给定一个目标图案，系统自动推导出能生成该图案的底层规则。这标志着“复杂性工程”的实现，即通过设计基本单元（如“砖块”），让它们在无中央控制下自组织成复杂结构，如同用无数砖块摇晃后自然建成一座大教堂。 这一技术的核心在于用深度神经网络替代传统规则。每个细胞仅与邻居通信，其状态由神经网络动态决定，且支持连续值、隐藏变量、随机更新等机制，使系统更具生物真实感。实验中，即使图案被破坏，系统也能自我修复，展现出惊人的再生能力。研究者发现，这种鲁棒性源于系统对噪声和不确定性的适应训练，类似生物在复杂环境中进化出的韧性。 NCAs不仅模拟生命形态，更具备潜在计算价值。相比传统计算机依赖中央处理器与长距离连接，NCA是彻底分布式系统，能量效率更高。它能执行矩阵运算、解决抽象推理问题，甚至在无记忆机制下通过演化过程而非记忆来“理解”规则，避免了深度学习常见的过拟合问题。 此外，NCAs正被用于机器人集群设计。研究者已训练虚拟机器人像蝌蚪般游动，展现出多细胞生物般的动态重组能力。未来或可实现由成百上千机器人组成的“活体机器”，如蠕动的有机体。 莫尔德文采夫认为，这正是计算与生命、智能与自组织的回归——正如冯·诺依曼时代先驱们所见，生命与计算本是一体。如今，通过NCA，这一古老愿景正被重新点燃。