babituo：回复@mypopsong:没错，生物的基因靠突变来改变是困难的，但软件的基因是可以受控的，可以通过交互控制（自动控制太难，暂时不要去想）。我们如果能交互控制基因，就控制了软件生命的性状，已经很不错了。所以说，基因架构是底层足够灵活的架构。当然，要实现基因控制软件性状，可以创新的机会很多。  

 

2.关于基因架构软件研究定位问题1
 飞鱼576：个人举得您的概念应该放在架构层面。就细胞而言，每个细胞都是个体，组合在一起又是"组织"。类似电脑和集群。先实现电脑之间的"组织"化，更有实际意义？您觉得呢？
 babituo：回复@飞鱼576:是的，我一开始也是定位在架构层面的。由于是可演进的架构，对于对象级别的微架构也是适应的，您学生物信息学，应该也知道，一个细胞也是具有非常复杂的架构特征的，也是可以借鉴的。

 

 飞鱼576：回复@babituo:个人觉得定位到组织级别更容易实现。毕竟太微小的级别，观测水平达不到。很多情况无法认知。目前生物学在基因、细胞水平的研究还基本停滞。比如基因具体是如何实现表达的等。相比而言，组织学等大范围的观测更容易实现生物模拟。不是么？

 babituo：回复@飞鱼576:是的，非常对。不可能在指令级别运用基因架构模式。但可以在对象和服务级别引入基因架构模式。而且，不一定要在结构和功能层模拟实现基因的作用过程，这不是我提出的基因软件的本意。

 

 飞鱼576：回复@babituo:可能是我没表述清楚，个人觉得基因更适合指令级别。细胞对应软件。电脑对应个体。层次级别需要匹配性~
 babituo：回复@飞鱼576:一般理解基因是DNA片段，是以碱基对编写的程序。是指令级别的机制，是没错的。但软件已经不需要这样的指令级别的仿生了——本来就是了。而基因对于生命系统的整体架构的作用原理，则是生命可演进的原始出发点，其中观和宏观的架构特征，正是软件需要的仿生特征。
 babituo：回复@飞鱼576:当然，软件对基因的仿生成果还包括遗传算法。这也是微观上的应用，也不是基因软件仿生的要点。基因架构仿生是为了得到可交互式演进的软件应用系统。就像生命，一个软件就是一个生命，在演进的起源上，会很大程度取决于软件的基因。

 

 飞鱼576：回复@babituo:生物和软件的结合需要从两个方面考虑：用细胞代替CPU，用8种碱基实现8位的运算。比现在的2位运算计算量要大太多；用软件来仿生，实现软件的智能化，这也是类似AI的方向。我觉得您的研究更倾向于后一种~
 babituo：回复@飞鱼576:是,我是倾向后者,不是自动AI,而是交互式AI.也就是人机交互的协同智能,或称混合智能.和纯人工智能还不同.

 

 飞鱼576：回复@babituo:这方面的研究基础应该还是DNA的表达在细胞内是如何表达、实现功能的。目前这方面的研究成果基本为0。不是很推荐您在这方面结合~
 babituo：回复@飞鱼576:是的,我没往这方面想.

 

 飞鱼576：回复@babituo:软件仿生，建议从群落、组织。群体方面考虑。太微观的不太好。把软件当成组织中的个体来考虑更好。比如一个蜜蜂群里的蜜蜂。比一个胃里的一个细胞更适合目前的软件仿生。
babituo：回复@飞鱼576:说到群落仿生，已经不是基因仿生了，是复杂网络研究的问题，和基因架构关系不大了。基因架构主要着眼于单系统的演化，为单系统的演化建立一个底层足够灵活的架构。所以，基因架构主要在中观和宏观上应用。微观-指令和数据；中观-对象和过程；宏观-系统和服务。