几个世纪以来，人类一直在努力理解生命。然而，尽管人们不断尝试寻找一个具有建设性（从数学意义上讲，即意味着存在有效的构建过程）的生命定义，但至今仍未找到这样的定义。也许与生命描述最相关的通用概念是自创生（autopoiesis）或自我生产（Maturana和Varela，1980年；Varela等人，1974年）。Maturana和Varela将生物体中的生命等同于自创生，认为自创生既是生命特征的必要条件，也是充分条件。Rasmussen及其同事（Rasmussen等人，2004年）提出：“……如果一个局部分子集合能够持续自我再生、自我复制，并且具有进化能力，那么就应该认为它是活的。”
“自我再生”这一表达及其等义词“自我生产”和“自创生”在直觉上似乎很清晰且吸引人。然而，从工程师（即建设性的）角度来看，仍有几个重要问题尚未得到解答。例如，自我再生过程有多稳定？是什么保证了再生网络的稳定性，进而保证了生物体的稳定性？由于生物系统通过自我再生几乎不可能保持完全不变，那么有哪些机制能够防止其逐渐退化？又有哪些机制使得生物系统在环境变化的情况下仍然保持存活和适应能力呢？
“具有进化能力”这一要求也相当复杂。虽然这看起来很合理，但需要明确它在生物系统中的具体含义。概念上的难点在于，在生命起源过程中，生物系统是从无生命物质中产生的，这意味着无生命物质可以转化为有生命的实体。这种“转化”与生物系统所特有的“进化”在多大程度上有所不同？如果这种差异不够显著，人们不禁会认为无生命物质也同样具有进化能力。
在本研究中，“生物系统”一词指的是任何生命形式：单个生物体（无论是单细胞还是多细胞）、种群、物种、生态系统等。对于生物系统而言，稳定性的概念相当复杂。总体而言，稳定性至关重要，因为稳定性使物理实体能够随时间延续存在。事实上，“稳定的延续”可以被视为一个比“适者生存”原则更为基本的原则。尽管生物体可能是短暂且易逝的，但这并不意味着它们本质上是不稳定的。一只蝴蝶可能只活一天，但在其相对较短的生命期内，它的稳定性对其所属种群的繁衍至关重要。另一方面，在蝴蝶变态的过程中，究竟什么才是稳定的呢？如果每个个体成员的寿命相对于整个种群的寿命来说都很短，那么这个种群在某种意义上还能被认为是稳定的吗？如果一个作为生物系统的种群必须根据环境变化进行适应性调整，那么稳定性的概念是否仍然适用？如果适用的话，究竟什么才是稳定的呢？
从另一个角度来看，人们通常能够在看到生物体时认出它们。因此，生物学中普遍采用的是对生物体的现象学描述。其中一个最显著的特征是生物系统需要维持的内部秩序。从热力学的角度来看，生物系统会降低自身的熵，为此它们需要持续的能量输入，这些能量可以通过自然存在的能量梯度或特殊的代谢机制获得（例如，Sabater，2022年）。因此，生物系统通常处于远离热力学平衡的状态。此外，Morowitz和Smith（Morowitz和Smith，2007年；Smith和Morowitz，2016年）提出，推动生命出现的主要力量来自于热太阳向寒冷地球的能量流动，即在一个存在了足够长时间的恒星-行星系统中。虽然自由能量的存在是必要的，但显然仅凭这一点还不足以解释生命的出现。还需要其他因素。
内部秩序的重要性还体现在以下例子中。在细菌孢子或冷冻胚胎这样的休眠状态下，代谢过程停止了，这意味着这些实体只是潜在的生命形式。然而，它们的内部秩序得以保持，因此在有利条件下激活代谢过程后它们仍有能力变得活跃。不过，究竟需要什么样的内部秩序才能实现这一点并不十分清楚。
另一方面，从直觉上讲，耗散结构（Prigogine和Nicolis，1977年）中观察到的动态稳定秩序（例如，在Bénard细胞（Getling，1998年）这样的自组织非线性系统中）并不足以将这些系统视为生命形式。那里究竟缺少了什么？为什么不能将这些系统视为原始生物系统呢？在没有严格的、传统的生命定义的情况下，无法对这些问题给出精确的答案。在这方面，扩展自创生理论提出了一种有前景的方法，该方法将生物系统描述为利用能量来控制其适应过程的自我创生耗散体（Villalobos等人，2022年）。确实，从直觉上看，生物系统应该能够对刺激做出“主动”反应，并通过“主动控制”来稳定其内部秩序，而Bénard细胞型系统的稳定性只是被动的。
现在至少明确了内部秩序的一个重要目的：它是实现主动控制功能所必需的。换句话说，能够作为控制系统基底的物理实体的内部秩序可以这样描述，即与控制系统的功能相对应。需要稳定的是这种功能，而物理实现的细节可以有所不同，只要功能得以保持即可。这一观点与我们对所有生物体的认识相当吻合：它们的物理形态在其生命周期内可能会发生显著变化，尤其是在环境变化的情况下，但支持生命的特性仍然保持完整且相对稳定。
尽管有上述见解，目前仍不清楚如何描述负责熵减少和内部秩序维持的控制机制，这些机制是如何在生命起源过程中产生的，以及实现这些功能所需的最小功能是什么。本研究的目标是在很大程度上澄清这些问题。
本报告的结构如下。首先，本文展示了跨算法的通用学习系统（Shimansky，2018年），这类系统根据定义具有适应性优化能力，在李雅普诺夫（Lyapunov）意义上是稳定的，并且能够维持主动稳定的内部秩序。接着，本文试图确定一个能够主动稳定降低熵的最小复杂系统的组织结构，并分析了一个描述此类系统的计算模型。最后，讨论了这些发现对理解生命起源的意义。
