生命是什么
——怀着敬畏之心对生命的一次探索，跟随前辈们的足迹，探索生命的奥秘。
八十年前，一个年轻人写下了《生命是什么》（本人非常喜欢的一本书，也是我非常喜欢的一个话题，故将此作为本文题目）。阐述了他对量子力学的探索，带领无数人进入量子力学的世界。他的宠物小猫则更为出名，在这百年来“引无数英雄竞折腰”。八十年后，我们生活在数字世界中，计算机也渗透到了我们生活的方方面面。不妨在这个时刻，借助现代先进的科技、伴随着前辈的足迹，让我们去探索——生命是什么？
从小到大，我无数次惊叹于生命的神奇瑰丽。无论是路边田野里的花花草草，还是驰骋在我电视屏幕上的凶猛猎兽，抑或是始终陪伴着我们的小猫小狗，每一个生命体对我来说，都是如此神奇美丽。我也买了很多生物相关的书籍，翻开这些书，仿佛在与自然对话……这也让我一直在思考——生命到底是什么？我一直在尝试回答这个问题，也请教了很多前辈，突然有一次得到了一个令我惊喜的答案——或许可以使用计算机模拟生命。毫无疑问这对我来说是一个非常好的办法，于是我便开始了在这个方向上的尝试与探索……
生命进化
我们都知道，世间万物起源于海洋，生命的进化过程，美丽又神秘。不过好在，我们从来都不孤独，我们始终站在巨人的肩膀上！所以，不妨让我们从此入手，尝试窥探生物进化的秘密。
在做准备工作的时候，我便遇到了第一个问题：如果仅仅是让我们创造的虚拟生物做一些特定的动作，很容易实现，但其并不符合生物和物理运动的规律；如果我们提供运动时的力和力矩，可以得到符合物理规律动作，但这样的话，却很难实现我们预期的行为。
我尝试寻求折中的办法，但显然对于生命来说，“中庸”之道并不合适，这样处理只会得到既不符合物理规律，也不能实现特定研究动作的“都不像”，显然对于严谨的生物学来说，这种方法并不合适。
令人惊喜的是，早在30年前，Karl Sims教授就已经发现，并提出了一种解决方案：Optimization techniques offer possibilities for the automatic
generation of complexity. The genetic algorithm is a form of artificial evolution, and is a commonly used method for optimization.
我们都知道：遗传学是生物学的基石。Sims教授跳过了模拟生命体表象的阶段，直接进入本质，用基因控制生命体的行为活动。这里构建了更为复杂的控制系统，但显然它所带来的回报也是惊人的。
基因图与对应的生命形态
使用基因模拟生物还有另一个好处——生物体的各个性状可以独立突变。我们课本上也说：基因突变是随机的、不定向的。正因如此，使用基因映射生命形态和行为似乎成为了最合适的解决方案。
我们尝试借助虚拟的大脑来决定生命的行为。那么如何模拟大脑呢？
我们常听说，CPU是计算机的大脑。CPU的工作，简单来说就是处理存储器中的信息，并发送出去。但CPU与生物体大脑不同的是：不同的神经节点对同一输入可能执行不同的功能，正因如此，生物大脑可能更像数据流计算机程序，而不是典型的神经网络。
基因，大脑与身体的关系
截至到这里，系统的复杂度已经远远超乎想象，在我的能力范围内，我意识到这是不可能实现的事情。
让我们再次回顾Sims前辈的工作，他将神经元埋藏在生物体的特定部位中，用图来表示神经系统的基因型。分离神经系统与局部控制系统，并连接本地控制系统，得到了令人满意的协调效果。他也模拟了种群存活率与各种基因对环境的适应度，不断改变环境条件，通过不断竞争，引导生物进化。最终得到的结果显然是令人振奋的！
.gif)
一个更令人振奋的消息是：Unity自2016版本以来也引入了相关的内容，使得我们普通人对生命模拟的制作更加容易。例如IK插件，广泛被大家用于模拟蜘蛛。
使用IK插件模拟蜘蛛行动。
看到这里，我们对生命进化也有了更多思考。开始了对其模拟的尝试
安排生命体的组织结构
尝试在Unity中实现（可以看到随机生成的两个生命体具有不同形态）
让我们把目光看向植物
我很喜欢植物，不仅仅是因为他们的美丽。
每一株植物的生长，似乎都是按照某种程序的设定，在特定的时间长成特定的形态。（你可能会反驳我：植物生长也受光照、土壤和水分影响，并非为程序所控制。但我在这里设想的环境是最适合植物生长的环境，并假定每一个植物环境一样，把这些当作无关变量似乎更适合我们思考植物生长的本质）。
正因为这个特点，我们可以用更简单的方法来模拟植物生长——程序动画。
程序动画并非新鲜事物，但我非常喜欢它。它为程序和美术提供了一种折中的选择。可以像神奇的Processing那样绘制出美丽迷人的图案，并且在游戏与影视领域有更为广泛的用途。
在背后花儿的衬托下，妮露显得更加迷人。（花儿也是这里解密的关键线索。）
在1990年，Hanan发表了一本书：《The Algorithmic Beauty of Plants》，很幸运，书中大部分办法如今仍然可以使用，当然，我们现在也有更好用的工具去实现那些效果。
程序动画生成花
程序动画生成树
这里就不展开更多细节了，因为你可以在不知道原理的情况下，通过一些插件在大部分三维软件实现类似的效果，不妨自己动手试试吧！
让我们进入微观世界
微观生物学的世界更加神奇美丽，这里也是计算生物学（Computational Biology）的天下。
微生物与细胞里面有数量众多的细小组成元素相互影响、作用。师哥告诉我，没有任何CPU能提供如此高性能的集群模拟，而计算能力更为强大的GPU毫无疑问可以解决这个问题。因此，对微生物的生命模拟与呈现，不仅仅是对分子生物学（很巧的是，《生命是什么》这本书主要内容与分子生物学有关）的一次探索，也是一次对GPU-Based Simulation的一次探索。
说到这里，我迫不及待地与你分享《参数生命》 https://www.bilibili.com/video/BV1Rb4y1h757?share_source=copy_web&vd_source=a575d24748d9d944eda0ed7e2d17a5b5
You can try it on https://store.steampowered.com/app/1813690/
这里暂时不阐述更多细节，你可以通过这个文章来了解更多（下文相关技术你也可以在这里找到更详细的答案）：https://mp.weixin.qq.com/s/C-63dvgF56I-A1Pms3UAiQ
细胞模拟
大家应该都记得课本上的这个关于细胞的图片。
我并不打算模拟出具体的成分如细胞核等，而是去探索细胞的形态变换与细胞之间的相互作用，显然这是一个更有趣、更有艺术表现力的方向。
细胞有几个基本行为：
- Growth
- Repulsion
- Division
简单用矢量图绘制了一下
我们不妨用Particle来控制细胞的活动，用Edge来控制相互作用。
Edge作用力将Particle连结在一起。
简述一些Particle的细节
我们可以将一些细胞特性写入Particle中，例如活性，繁衍量……这些是每一个细胞基本的特征。
Unity引擎的Compute Shader功能十分强大，这为我们扫清了一些潜在的障碍。我们把组成细胞的每一个“分子”传入GPU中，通过DirectX3D 11 利用GPU的LIFO不断添加和处理提取的数据。通过这样的流程也可以使对象池发挥作用。
如果你想了解更多为什么在这里使用Compute Shader, 为什么使用GPU来并行运算，十分欢迎你回到上文，仔细阅读师哥的文章。
从poolBuffer中不断Pop未激活的Particle
传入GPU后，分配一个Kernel处理相关数据，对Particle初始化之后，接着就要让它出现在我们屏幕上了。同时为了避免运算时其他Kernel的干扰，我们用Atomic计算方法，在GPU上实现安全的循序处理。
这些流程是枯燥乏味的，不过它们呈现的效果是美丽震撼的！本文并非技术论文，因此，我将省略一些细节，向您呈现一些 Simulation效果
生成Particle的场景
不过我们还没有实现Particle之间的作用力，分子之间的作用力与我们生活的宏观场景并不相同，相反，差异很大。
作用力不仅存在于细胞分裂、融合、成长之中，也存在于相距稍远仍相互吸引的Particle之中。
至于细胞分裂，我们采用了封闭网格结构的分制模式。
这种模式的效果图
一个Particle和另一个正在分裂的Particle形成的封闭三角形网格。
至于如何生成网格，我很高兴与你分享，你可以从CG13获取相关知识。
稳定网格结构的维持
反复分裂，网格分支便会不断成长
封闭网格的成长
到这里，基本逻辑就说完啦！让我们看看炫酷的效果图吧！
将所有Particle连在一起
Particle发散
演示效果
由于一些原因，更多效果暂时不方便在此展示，不过我会持续在此方向努力，敬请期待！
当下生物多样性锐减，我们能做的不多，但好于什么都不做。
我们的目标是星辰大海！
你，愿意和我一起探索吗？
谢谢各位前辈的工作，你们的努力使得这个世界更加神奇美丽！
本文只是鄙人探索生命过程中的一些愚见。如果您对本文的言论有不同看法或者见解，抑或是一些相关的建议，欢迎与我联系(My email address : iceingmiao@gmail.com)，感谢您对完善本文的一切贡献！
任何有关技术探讨的分享是欢迎的，但我不希望您在未经许可的情况下因为其他原因四处传播。