宇宙自我学习：从大爆炸到机器智能的动力学演化

我们发展了一个统一的动力学系统叙事，追溯从大爆炸到当代人类社会及其人工学习系统的结构形成连续链。我们并非将宇宙学、天体物理学、地球物理学、生物学、认知和机器智能视为互不关联的领域，而是将每一者视为在日益丰富的状态空间上的连续动力学阶段，由相变、对称性破缺事件和涌现吸引子缝合在一起。从膨胀场动力学和原初扰动的增长开始，我们描述了引力不稳定性如何塑造宇宙网，重子物质的耗散坍缩如何产生恒星和行星，以及行星尺度的地球化学循环如何定义长寿命的非平衡吸引子。在这些吸引子内部，我们将生命的起源框定为自维持反应网络的涌现，将进化生物学框定为高维基因型-表型-环境流形上的流动，将大脑框定为在临界表面附近运作的自适应动力学系统。人类文化和技术——包括现代机器学习和人工智能——随后被解释为符号和制度动力学，它们实现并精炼工程化的学习流，递归地重塑自身的相空间。在整个过程中，我们强调反复出现的数学 motif——不稳定性、分岔、多尺度耦合以及可及状态空间测度为零子集上的约束流。我们的目标并非呈现任何新的宇宙学或生物学模型，而是一种跨尺度的理论视角：一种将宇宙历史读作动力学本身演化的方式，最终（以迄今为止的观察）导向能够建模、预测并有意扰动自身未来轨迹的生物和人工系统。