Cancermorphic Computing Toward Multilevel Machine Intelligence

尽管它们有潜力解决计算架构中的关键瓶颈，并为工程设计提供生物学启发，但病理性的生物机制尚未被纳入计算理论。在此，我们引入癌症启发计算这一概念，作为一种从癌症的适应性、韧性和进化策略中汲取灵感的范式，用于设计能够在动态、对抗性或资源受限环境中繁荣发展的计算系统。与已知的生物启发方法（例如进化计算和类脑计算架构）不同，癌症启发计算着眼于模仿癌细胞独特的生存策略，如体细胞突变、转移、新生血管生成和免疫逃逸，将其作为计算架构中理想特性的类比，例如去中心化传播和资源优化，从而影响容错能力和网络安全等领域。虽然生物学中癌症的混乱增长目前被视为不可控的，但在其他计算架构中，基于随机性的算法已经成功地展示了其增强能力，例如混沌计算的集成。这一愿景聚焦于多层次智能和情境驱动突变的概念，以及它们同时克服类脑计算方法的可塑性限制和混沌方法随机性的潜力。引入这一概念的目的是激发跨学科讨论，探索癌症启发机制在构建强大且韧性的智能系统方面的潜在价值。

论文试图通过引入癌症启发式计算（Cancer-Inspired Computing）来解决当前计算架构在动态、对抗性或资源受限环境下的适应性和韧性不足的问题。这是一个新颖的问题，因为它首次尝试从癌症细胞的生存策略中汲取灵感，用于设计更强大的计算系统。

关键思路是将癌症细胞的特性（如体细胞突变、转移、血管生成和免疫逃逸）映射到计算架构中的对应功能，例如去中心化传播和资源优化。相比传统的生物启发方法（如进化计算和神经形态计算），该论文提出了一种结合多级智能和上下文驱动突变的新范式，旨在克服现有方法在可塑性和随机性方面的局限性。

论文强调了癌症细胞生存策略与计算架构之间的潜在联系，并提出了其在容错能力和网络安全领域的应用潜力。虽然没有具体提到实验设计或数据集，但作者明确指出这一概念可以激发跨学科讨论，并推动未来对混沌算法和生物启发计算的研究。此外，论文还提到了开源代码和相关工具可能会促进进一步研究的可能性。

近期相关研究包括：1) 混沌计算（Chaos Computing）在增强计算能力方面的应用；2) 神经形态计算（Neuromorphic Computing）对大脑启发式计算的研究；3) 进化计算（Evolutionary Computing）在优化问题中的进展。一些相关的论文标题为《Chaos-Based Cryptography: A Brief Overview》、《Neuromorphic Hardware for Spiking Neural Networks》以及《Evolutionary Algorithms in Dynamic Environments》。