导语

个体的概念在生物学中是常见的。我们几乎无法想象没有单位或个体概念的生物科学。目前，生物学中对个体性的假设是普遍的，但对于个体是什么其实没有一致意见，也很少有严格的定量方法来识别个体。为了研究这个问题，本次分享要探讨的是如何利用信息论的方法来研究个体性，探讨生物个体的定义及如何识别不同的个体。换句话说，我们需要探索一套有关个体性的信息论。此外，本次分享还会延伸性地探讨利用个体性来分析生命的涌现、凋零及死亡。

背景

生物学中对个体性的假设几乎是普遍的，如组织细胞、微生物和细菌等都是不同的个体及单元。我们难以在缺少对个体的定义的前提下去探讨生物科学。然而，目前对生物个体性的看法几乎没有一致性的意见。一个标准的假设是考虑复制以个体为前提。然而这个假设是否是必要的，它是否是衍生属性而不是基本属性？想要探讨这个问题，我们需要一套严格的可量化的方法来研究个体性。本文从信息的角度出发，将生物个体看作是信息的个体，抛开个体功能性的假设，定义了三类不同的基本个体性，并给出了区分这些个体性的测量措施。

另一方面，作为延伸性探讨，我们希望是否可以从中思考个体的涌现、凋零和死亡。

内容简介

本次分享将从信息论的基本概念出发，分析生物系统和环境模型演化，从而定义个体性。为了进一步理解背后的机制，一种新的互信息分解方法将会被介绍。具体地，多方的互信息可以分解为冗余、单独和协同信息。从互信息分解的角度我们可以很好的理解和定义个体性。我们会论证个体是保持一定时间完整性的集合，即将信息从他们的过去“传播”到他们的未来。

冯田峰，中山大学物理博士。研究兴趣：量子信息论，量子计算和量子基础问题。最近兴趣研究量子热力学，宏观尺度的量子关联等。

参考资料：

• Krakauer, D., Bertschinger, N., Olbrich, E., Flack, J. C., & Ay, N. (2020). The information theory of individuality. Theory in Biosciences, 139(2), 209-223.

• Bertschinger N, Rauh J, Olbrich E, Jost J, Ay N (2014) Quantifying unique information. Entropy 16(4):2161–2183.

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