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路安  

(科普)网络仿生学和DAO

摘要:信息来源自mirror.xyz,略有修改,作者 Tjitse van der Molen 纵观人类历史,大自然一直是灵感的重要来源。我们每天遇到的很多技术都是通过复制我们在自然界中观察到的东西而创造出来的。维可牢尼龙搭扣、抗生素或计算机视觉就是一些例子。大自然在数十亿年的筛选过程中为这些技术开发了模

作者 Tjitse van der Molen

纵观人类历史,大自然一直是灵感的重要来源。我们每天遇到的很多技术都是通过复制我们在自然界中观察到的东西而创造出来的。维可牢尼龙搭扣、抗生素或计算机视觉就是一些例子。大自然在数十亿年的筛选过程中为这些技术开发了模板。复制自然界的设计帮助我们找到了解决我们曾经面临的许多挑战的方法。这种现象被称为仿生学。

随着万维网的不断发展,我们彼此之间的联系越来越紧密。我们拥有的各种在线平台和信息服务不断增加了我们与世界各地的人们交流信息的范围和带宽。由这些进步产生的社会互动网络不同于过去人类能够相互交流的任何一种方式。通过这篇文章我想告诉你,当我们构建这些新的在线社交网络时,我们也可以从大自然获得启发。我把这个概念叫做网络仿生。

生物学网络

生物学中存在各种时空尺度的网络。在这些网络中,组件或“节点”之间的连接代表了节点活动和状态中的相互作用或关联。生物学中网络的一些例子有:相互作用的生物分子形成的细胞网络;大脑交流区域的网络;以及一个生态系统中相互协作和竞争的有机体网络。尽管生物网络在大小上有很大的差异,但它们有很多共同点。

以小世界性为例。你是否曾经去过一个不同的城市,在那里遇到了新的朋友?当你回到家,你可以在Instagram上查找他们以保持联系。令你惊讶的是,你发现你们已经有了一个共同好友。你对自己说:“世界真小”。事实证明,这是一个被充分研究过的网络特征,它存在于各种规模的许多网络中。例如,在单个细胞中,大脑和生态系统中。

当优化我们的在线社交网络时,这些网络功能中的许多也可以应用。本文包含几个例子,说明我们在创建或改进去中心化自治组织(DAO)时,如何从生物互动网络的结构和动态中学习。这些经验也可以应用于其他人类构建的网络,无论是在线还是现实生活中。

DAO

最近,随着越来越多成功的DAO由大型国际社区创建和治理,并通过网络相互连接,我们的在线互联开启了新的篇章。CoinDesk将DAO描述为由代码而不是领导者管理的组织。DAO的所有成员都可以根据预定义的规则对决策进行投票,而不是由一个以集中方式领导该组织的董事会来做这些。这种去中心化的组织结构可以导致复杂的结果,如在线交易、艺术收藏或创新基金。

DAO与生物网络的相似性

DAO与细胞或有机体等生物网络有一些有趣的共同特征。与DAO类似,细胞和生物体内部的复杂相互作用源自于其DNA中编码的一套预定义规则。这是一个去中心化的自组织过程。没有调节细胞告诉所有其他细胞如何相互作用。

数十亿年来,生物网络通过自然选择得到优化。在创建最佳DAO结构时,我们可以模仿哪些重要的网络特性?当我们成为DAO这样的大型网络的一部分时,我们如何成为一个最佳节点?

网络结构

集群

大多数生物网络都是由较小的模块构成的。这些模块中的节点相互之间高度互连,并且在较小程度上与属于其他模块的节点连接。这样高度互联的模块称为集群。在生物学中,这些集群的一些例子包括:参与同一生物合成途径的蛋白质复合物;负责大脑中计算的神经回路;以及为了更好地保护自己不受捕食者侵害而协作的动物群。

这些集群是一种可以在集群内局部规模的网络节点之间有效地交换信息的方式。对于整个网络来说,集群之间在全球范围内进行有效的信息交换也很重要。否则,网络就会断开连接,很容易失去平衡。网络中的集群有助于实现信息的最佳交换。然而,当网络被过度分割成独立的集群时,它就限制了全球的信息交换。如前所述,小世界性描述了网络中集群的程度,从而描述了最优全局和局部信息交换之间的平衡。

当规模扩大时,集群式的小世界结构可以帮助DAO在局部信息处理和全局信息处理之间找到最佳平衡。例如,这有助于防止DAO被决策过程拖慢太多,同时仍然保持决策过程的去中心化。

多变的可塑性

集群网络的另一个有用特征是,它允许网络具有不同程度的可塑性。这意味着网络的某些部分对环境的反应比其他部分更快。在集群网络中,特定的集群可能比其他集群更具可塑性。

以海马体为例。这个大脑区域具有相对的可塑性,在形成新的记忆方面发挥着重要作用。人们有时称之为短期记忆。在这个过程中,来自不同感觉器官的信息存储在大脑皮层的不同感觉区域,通过海马体相互连接。这就形成了记忆。如果这些信息被认为与大脑的增殖有关,那么这些记忆就会被巩固为人们所说的长期记忆。在巩固过程之后,来自不同感觉器官的信息直接相互连接,独立于海马体。大脑皮层的可塑性较弱,因此需要多次反复才能直接连接与记忆有关的不同区域。在这个过程中,记忆基本上是从可塑性海马体转移到非可塑性皮质。

这种具有不同可塑性的集群网络结构有助于大脑在能够轻松接受新信息同时又能储存过去的重要信息之间找到最佳平衡点,而不会面临储存的信息被不重要的新信息所覆盖的风险。

另一个例子是细胞内蛋白质活性的快速变化和缓慢变化。有一些特定的细胞信号通路可以直接诱导蛋白质结构的变化从而改变它们的功能。例如,涉及转录因子的其他信号通路调节正在产生的蛋白质数量,从而在较慢的时间尺度上影响它们的功能。生态系统也在平衡快速和缓慢的变化。例如,由于被数百年树龄的树木包围的一年生植物的变化。

不同集群之间可塑性程度不同的集群结构可以帮助DAO更加敏捷地快速响应环境变化,同时保持核心结构的弹性。

反馈回路

反馈对于网络在整个时间内始终保持平衡是非常重要的。反馈回路可以是积极的,也可以是消极的。正反馈回路加强了网络中的期望效应,而负反馈回路削弱了网络中的非期望效应。

例如,负反馈回路使细胞、生物和生态系统保持平衡。一个简单的例子是体内的温度调节。不同的反馈回路使身体保持在理想的温度。一般来说,如果身体太冷,就会开始打颤,从而提高身体的温度。如果身体太热,就会开始出汗,从而降低身体的温度。任何偏离最佳平衡的行为都会导致相反的(负的)响应,从而恢复平衡。

负反馈回路的另一个例子是生态系统中的传染性疾病。当生态系统中某一特定生物的种群数量增加时,传染病通过该种群传播的风险也会增加。这将自然地减少这个种群的规模,使生态系统恢复平衡。

在生物学中,正反馈回路被用来强化期望的结果。例如,这在大脑的某些类型的可塑性中发挥了重要作用。当两个相连的神经元同时被激活时,连接这两个神经元的突触会得到加强,这就增加了它们再次同时被激活的可能性。

在DAO结构中建立正负反馈回路可以增强其抵御外部干扰的能力,并增强DAO成员的积极贡献的效果。

节点行为

保持独特和真实

纵观你对网络的个人贡献,重要的是在你所做的事情中保持真实。不要害怕表达真实的自己,即使这与网络中的其他人不同。网络组成部分之间的差异往往会导致一个健康的网络。进化的整个概念都是从这个概念衍生出来的。从种群的角度来看进化,如果构成种群的个体之间存在差异,种群就更有可能在生态系统中茁壮成长,特别是对于相对较小的种群而言。因为这将使整个种群更能适应环境的意外变化。

同样,一个生态系统的稳定性通常与它有多少不同的有机体有关。生态系统中物种变化越大,就越能产生更多的相互作用,从而有助于保持生态系统的平衡。例如,通过前面描述的反馈回路。然而,这只适用于非随机网络结构,如集群网络。或者以细胞为例。多细胞生物比单细胞生物有优势,因为它们的不同细胞可以为特定的目的专业化。这种细胞类型的变异对于像人类这样更复杂的生物体的存在至关重要。

因此,当你是一个更大的网络的一部分时,不要觉得你必须完全符合平均水平。相反,拥抱那些让你与众不同的东西,并想办法把它们转化为对更大网络的积极贡献,因为这将使这个网络更多样化、更有弹性。

与他人联系并一起工作

由于各组成部分之间的相互作用,网络超过了其组成部分的总和。一起工作的时候,你可以完成你一个人永远做不到的事情。特别是当这种合作是在所有以自己真实方式做出贡献的人之间实现时。

例如,豆科植物和根瘤菌之间的共生合作关闭了生态系统中的氮循环。有趣的是,这种协作的能力被仔细地编码在豆科植物的DNA中,类似于描述DAO的预定义规则集中描述的协作方式。

当我们停止与我们所在的网络中的其他组件合作时,可能会导致整个网络的崩溃。这就是癌症背后的问题。癌细胞不是协同促进身体的增殖,而是个性化地开始无限生长的过程。癌细胞通常会移除它最初用来与其他细胞连接和交换资源的缝隙连接。相反,它吸收了不成比例的资源,这些资源都用于造福单个癌细胞,帮助其生长为肿瘤,然后扩散到身体的其他部位。在这个过程中,癌症消耗了身体的资源,使其失去平衡,最终导致包括癌细胞在内的整个身体的死亡。

因此,为了维持一个健康的人际网络,重要的是与他人联系和合作,而不是个性化。

平衡强连接和弱连接

我们可以通过不同的方式与他人联系和工作。有些互动比另一些更强。平衡网络中的强弱连接是一种自然现象。例如在大脑中,神经元的活动有大量的弱连接,并由神经元之间的强连接框架支持。有趣的是,这种强连接和弱连接之间的平衡甚至存在于不通过任何感觉器官与外部世界连接的类脑器官中。相反,网络结构直接从其DNA编码的信息中产生。在生态系统中也描述了类似的现象。事实上有人提出,生态系统中不同物种之间连接强度的变化有助于生态系统随着复杂性的增加变得更加稳定。

强连接的框架为网络提供了稳定性,而弱连接使网络同时具有灵活性。调整强连接和弱连接的分布有助于创建一个具有集群可塑性变化的网络。通过提高强连接的比例,可以使集群的可塑性降低,而另一方面,降低连接强度可以创造一个更可塑的集群。因此,当你审视你与你所在的网络中的其他人的联系时,请接受连接的强度会有变化的事实,并潜在地利用这一点,以便做出最佳的贡献。

结论

在生物学中,网络存在于广泛的时空尺度上。数十亿年来,进化选择了理想的网络结构。所有这些不同规模的网络都有共同的重要特征。本文展示了一些我们如何应用网络仿生学的例子,以便在创建DAO时让自然界给我们以启发。DAO只是一个例子。网络仿生学可以应用于任何人造网络。

因此,我想留给大家一个练习。请花点时间想一想在你的工作环境中可能会出现哪些网络。这些可以是物流网络,社交网络或其他。现在问问你自己,我该如何应用网络仿生学来改善这些网络?我能从自然界的网络中学到什么?

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