从信息与演化的视角看，信息是演化系统的核心驱动力，所有演化过程均依赖信息存储、处理与概率计算，随机性为新事物提供终极来源，而具备特定五要素的系统可通过累积适应性信息实现复杂性的进化。 以下从信息本质、演化系统特征、信息与随机性的关系、不同系统的演化计算四个方面展开分析：信息的本质与演化基础信息具有双重属性：既是数学上不确定性的量化表达，也是物理实在，与能量、物质具有相似性质。物理学基本规则（如热力学定律）本质上是信息定律，例如麦克斯韦妖问题的解决，正是通过信息论视角揭示了信息与能量转换的深层联系——妖的“智能操作”需消耗能量以获取和处理信息，从而消除了看似违背热力学第二定律的悖论。生物领域中，DNA作为信息载体，其编码的遗传指令直接引导生物体形成，成为理解生命本质的关键。若脱离对DNA信息机制的分析，生命起源、发育分化等核心问题将无法彻底阐释。演化系统的五大核心要素所有演化系统均具备以下共性，构成其运行的基础逻辑：个体单元：系统由大量独立单元组成，如生物个体、基因片段、概念实体或企业组织。这些单元是信息承载与演化的基本单位。可遗传特征：个体的描述信息以特定形式编码于自身结构中（如DNA的碱基序列），确保信息可传递至后代。繁殖复制机制：个体通过复制或繁殖将编码信息传递至下一代，形成信息延续的链条。变化机制：信息在复制过程中需引入适度变异（如DNA复制错误），为系统提供多样性基础。特征选择标准：个体繁殖成功率部分取决于其编码信息所表达的特征（如生物的适应性、企业的市场竞争力），驱动信息向更适应环境的方向累积。这五要素共同作用，使系统通过“概率计算”实现信息累积与改进：随机变异产生微小变化（如基因突变、算法参数调整），选择机制保留有利变异，逐步逼近优化目标。随机性：新事物的终极来源随机性是演化系统的核心特征，其精髓在于不可预测性。所有创造性活动均隐含随机输入，例如：生物进化：基因突变、基因重组等随机事件为自然选择提供原材料，推动物种适应性演化。技术发展：人工智能通过随机初始化参数、随机梯度下降等策略探索解空间，突破局部最优陷阱。社会文化：概念创新、商业模式变革往往源于偶然事件或非理性选择，再通过社会选择机制扩散。演化过程可视为从随机来源提取目的性信息的概率计算：系统通过小概率变异积累有利信息，避免大范围随机波动导致的方向迷失，实现“渐进式创新”。例如，生物进化中，单点突变（如碱基替换）比染色体大规模重组更常见，因其风险更低且可逐步优化。不同系统的演化计算比较尽管演化逻辑具有普适性，但不同系统的信息载体与计算方式存在差异：生命系统：信息编码于DNA，通过自然选择实现“并行概率计算”。例如，同一物种群体中，不同基因型个体同时接受环境筛选，适应者生存并传递信息。电子计算机：信息以软件代码形式存在，通过算法模拟演化过程（如遗传算法）。其优势在于可精确控制变异率、选择压力等参数，但缺乏生命系统的自主性与开放性。大脑与人工智能：信息编码为神经元连接模式或神经网络权重，通过学习规则调整信息结构。例如，深度学习模型通过反向传播优化参数，模拟生物神经系统的适应性演化。核心差异：生命系统的演化是“自下而上”的分布式过程，依赖环境互动与随机探索；计算机系统则多为“自上而下”的设计优化，目标明确但灵活性受限。人工智能的突破（如AlphaGo）表明，结合生命演化的概率计算逻辑与计算机的确定性计算能力，可实现更高效的复杂问题求解。总结信息与演化的关系揭示了复杂系统发展的通用规律：信息作为核心资源，通过存储、处理与选择机制驱动系统适应环境；随机性提供创新动力，概率计算实现目标导向的优化；不同系统（生物、计算机、社会）虽信息载体与计算方式不同，但均遵循“变异-选择-累积”的演化逻辑。这一框架不仅深化了对生命起源、技术进步的理解，也为人工智能、合成生物学等前沿领域提供了理论工具。