vs2008安装(windows10安装vs2008)

vs2008破解版安装教程

个人是成群结队的，就像向百川滴水。但是，在探索生命的本质时，科学个体的概念一直含糊不清，既没有统一的定义，也没有明确的划分标准。最近，圣达菲研究所现任主任大卫·克拉考尔（David Krakauer）发表了一篇文章。基于过程哲学和进化的格式塔方法，他认为个人是一种从过去到将来传播自己的信息并保持一定的时间完整性度量的方法。汇总并使用信息论对概念进行正式定义。从公式中可以得出三个具有不同原理的个体：有机个体，社区个体和环境驱动的个体，每个个体在环境依赖性和信息继承程度方面都不同。即使没有适当的观察者和测量值，从分子到培养，也没有明确的物理界限（例如体细胞），并且有适当的观察者和测量结果，一些多层次，高度分散的自适应系统也可以被识别为有生命的个体。文章对个体与环境之间关系的刻画也为生命的定量研究提供了新的理论基础。生活本身充满了惊喜，尤其是无数人生。生物学上，人类和大猩猩，海豚，狮子，蜜蜂，蚂蚁等都是社会动物，生活在利他主义的群体中，不能孤单，存在着极为复杂的群体行为模式。面对人口众多，历史悠久的人，个人生活似乎微不足道。即使当人们谈论生活时，他们也默认至少一个物种，或者只是超过所有物种的整体。图1：猫鼬家族（Fox B）是一种典型的社会化动物，但有趣的是，它也是生活中的一种社会化动物，尽管人类是否具有像蜜蜂和蚂蚁这样的高度社交性仍存在争议，但是似乎没有动物能像人类一样重视。无论如何解释公共权力，在共识共识下，追求个体自由和自我实现已成为该物种日益普遍的价值的一部分。对于许多现代科学家，例如动物行为学家和社会心理学家来说，人类是“合作物种”，甚至进化博弈论和经济研究视角的复杂解释也涉及其中。实际上远不止生物学和心理学。对于社会学和政治学而言，人性的质疑通常是在个人和群体之间进行的。亚里斯多德很久以前就说过“人是城邦的动物”。
还是首先有社会？这个历史性问题使自由主义和社区主义之间当今社会和政治意识形态争端的焦点更加激烈和持久。它从政治，经济，文化和生态影响到整个人类的发展前景。对于这个问题的答案不仅与个人有关，而且与整个人类有关，还与生活本身的意义有关。就像时间和空间的经典观点一样，生物学中通常存在的单个假设通常基于自然生物学特征，因此没有共识或严格的定量方法来识别它们。最近，圣达菲研究所现任主任大卫·克拉考尔（David Krakauer）在《生物科学理论》杂志上发表了一篇文章，回答了个体的本质。他认为他使用信息论和图表对概念进行了正式定义。从信息熵和互信息公式可以推论，原则上，每个环境依赖和信息继承都是不同的。这种新的进化格式塔方法即使没有细胞壁或体细胞等物理边界，也可以扩展生命的定义。图2：通讯作者，进化生物学家和圣达菲研究所所长David Krakauer物理或化学理论可以直接预测生物行为，但是如果不将生物系统分解为更基本的组成部分，我们很难理解生命。从物质减少理论和出现理论的角度研究生命将遇到计算复杂性的问题（Defranceschi＆Le Bris，2000）。可以降低到何种程度以更有效地从聚集体预测活生物体的行为，迄今为止，这仍然是一个难题（安德森，1972年；克拉考尔和弗拉克，2010a；弗拉克，2017b）。但显然。没有单位或个人的概念，我们几乎无法想象如何建立生物科学。如果我们不知道如何观察和测量个体，那么我们如何研究新陈代谢，行为或基因组的规律。关于生命本质的科学研究始于20世纪著名的物理学家Erwin Schrdinger。但是，他与大多数人保持一致，他。。。等等。这些概括的可见外部特征默认为个人的基本属性，
图3：薛定inger，享誉全球的物理学家，被称为“薛定inger的猫”，也是现代生物学的奠基人，但这些归纳特征非常普遍。例如，对社交昆虫以及一些植物，真菌和原核生物的研究表明了这一点。具有不同组织边界的不同蚂蚁形成称为社区的集合体。大多数工蚁不会自我复制，整个蚁群也不会复制，而只是局部复制。但是从过去到将来，这个社区仍然具有一些连续的特征，就好像它是一个智能的整体一样，甚至计算机科学家也已经学会了最优路径算法-蚁群算法。此外，在微观层面上，无论是否是生物学的，一直引起争议的病毒都具有自我复制，适应甚至突变的能力，并且具有一定的持久性，因此可以将其与“宿主”环境区分开来。 。最近的研究表明，这些病毒可以形成集体单位如微生物来促进感染（Andreu-Moreno＆Sanjuán，2018）。因此，从传统意义上讲，单一病毒不是个体生命，而是整体似乎是一种“嵌合个体”（Krakauer＆Zanotto，2006）。例如，与生命研究相反，薛定er说，生命的本质在于信息，它是一个基于分子和化学的负熵系统（甚至我们也可以想到关于意识本质的综合信息理论）。以上对个人的假设和描述显然太主观和肤浅。如果要确定所有可能的个人，则需要掌握个人的更基本特征。就像一个外星人刚来到地球上一样，他对地球的生命形式一无所知。中国科幻作家刘宇坤在短篇小说《另一种生命》中记录了许多新颖的外星生命个体，例如通过蛋白质链记录的思想交流，甚至原子链反应的基于轴的生命衰减。科幻小说大师亚瑟·克拉克（Arthur Clark）在《童年》中也将人类的未来描述为集体宇宙生活，这是科学幻想，但即使是现代科学家，的确也面临着许多类似的难题：后者会提出技术伦理问题，也许人类需要像对待宠物一样对待机器人。退后一步，（Andreu-Moreno和Sanjuán，2018年），
通常不认为人类细胞生态系统的微生物部分是人类个体的一部分。图4：海绵共生生物由于单个生物组织的特征是如此复杂，它们可能出现在任何组织级别，并且可以相互嵌套和分布。这就要求我们放弃对单个层次或对象的偏好，而对各种生物学特征所依赖，而只关注个人自身信息形式的特征。因此，以下问题尤为重要：David Krakauer等。相信个人是过去到未来信息的“集合”，并且具有时间完整性，因此不同类型的个人只是程度的问题。因此，前面的问题变成了：如何使个人形式化？这需要基于信息论和数学的第一原理进行构造和演绎。个人的传统概念是从现有目标对象静态构建的。首先有实体，然后枚举实体的各种属性。这是“形而上的现实主义”的悠久历史。但是，在真实的自然现象动态过程中，对象属性只是过程信息留下的痕迹。因此，作者对“过程哲学”采取了不同的观点（Rescher，2007），并将个人视为一般的个人。这个想法首先起源于著名的哲学家和数学家怀特海。随机过程可能是化学浓度的向量，其随时间变化，各种细胞类型的丰富度或与观察有关的行为概率。但是，对于单个系统，它也是从过去传播到将来的时间集成信息集合。因此，这种符合实用主义的操作定义可以与信息论对熵的解释相联系。在信息论的起源和发展中，克劳修斯（Clausius），玻尔兹曼（Boltzmann）和冯·诺依曼（von Neumann）做出了杰出的贡献，但核心创始人是克劳德·香农（Claude Shannon），他通过热力学熵的类推研究信息。可以说这为我们整个信息时代奠定了理论基础。图5：信息理论创始人Claude Shannon Shannon在测量信息时采用了以下最简单的定义：对于随机变量，信息熵H衡量可能状态下的不确定程度，即信息量：i是信息的可能状态。 P（si）是这些状态的概率。系统不确定性越大，确定系统状态所需的信息量就越大。
概率为0。5，测得的信息熵为1；如果硬币一侧的概率较大，则所需信息小于1位。确定信息量后，为了在信息通信过程中获得价值，Shannon引入了由两个随机变量和表示的发送者-接收者（Signaler-Receiver）模型。信号发送方和接收方之间传输的最大信息由（互信息）I给出：其中H（）和H（）是信号的熵，H（;）是两个变量的联合熵：不相关，联合熵最大。因此，当互信息量为时，则它们之间高度耦合，联合熵H（;）很低。相互信息I衡量在通信渠道之间以及通过通信渠道共享的信息。可以看出，该模型中结构的唯一来源被假定为来自。互信息I另一个表达式是：其中H（|）是不存在于其中的信息的条件熵或信息量。因此，如果其中所有信息都来自：H（|）= 0，而I（;）= H（）假设发送方为随机变量，包括两个部分= {1，2}，则可以使用链规则分解互信息（Cover＆Thomas，1991）：其中定义了第二项的条件互信息as：（2; | 1）：=（| 1）（| 1，2）（符号“：=”代表定义）在以上信息论的基础上，可以建模系统与环境之间的相互作用，更多还必须考虑复杂的情况，因为对单个系统的研究涉及两个通道：个体和环境，令和ε分别代表个体系统和环境的状态集，个体的动态过程受其自身状态的影响，但是它也可能会受到环境状态的影响。 l，环境通道为φ：ε×→和ψ：×ε→ε。其中φ（e，s; s’）表示当当前系统和环境状态处于s和e时下一个系统状态s’的概率。 Ψ（s，e; e’）表示系统在当前状态s和给定环境e下一个状态e’下的概率。约束假设假设对于所有e，s，s’，
The一样。可以看出，φ和ψ构成了系统-环境相互作用机制模型的核心。如果选择概率分布μ以状态s和e开始此交互过程，我们将得到状态集（k，k），k = 1，2，3 。。。，显然是×ε：当然，我们可以从过程的分布（k，k）中获得：获得以上，在将诸如互信息之类的信息度量应用于过程变量（k，k）之后，可以量化系统与环境之间的信息流。此过程的因果结构如图6所示，其中包含许多独立的条件，例如，n + 1条件与n，给定n-1，n-1的n独立。图6：系统环境影响因果关系图从前面关于个人形式信息理论的讨论中可以看出，它与Dawkins的概念不同，它不关注个人许可的基本特征，而是关注。作者的基本观点是，信息个体会随着时间的流逝向前传播并不断减少不确定性，这也是Boltzmann和von Neumann的思想的自然延伸。加上数学约束，个人形式定义的性质和内涵可以进一步描述如下：系统-环境分解：类似于格式塔心理学的图-背景关系，这是一个动态且可测量的集合，可以大致分为单个系统和环境（main-environment）。这种划分可以允许存在各种系统级别，例如天然和生物细胞器，细胞体，甚至有机体，种群和文化。信息个体：通常是离散的随机过程，未来状态由当前状态的子集确定。当所有状态分为两个部分：个体和环境，并分别具有状态和状态时，预测下一个个体状态+1就足够了，可以用互信息的形式对其进行量化：该公式表示时间+1 ，个人+1有多少信息来自系统本身（前身）和上一时期的环境信息。可以通过两种方式分解过程中的相互信息：每次分解都可以解释为一种配置，在该配置中，系统与环境之间观察到不同的规则分布，并允许定义不同形式的个体：内生确定因素：第一项（+1;）+（+1; |）是衡量系统对其自身状态（下一代或下次）的影响的量度，

它可以分解为四个项目：这四个项目出现在成对的互信息和从链规则获得的条件互信息中：在本研究定义的上下文中，这四个词具有以下含义：个人信息（+1; ）：仅来自个人并由系统本身维护； b共享信息（+1）：个人与环境之间共享的信息； c环境信息（+1；）：关于环境对个人影响的信息，狭义上是感官的信息流； d交互信息（+1;，）：协作信息，仅存在于各个系统与环境之间的交互中。这些分解只是作者观点的一种形式，其他替代见解可以在Journal Entropy（Lizier et al。，2018）中看到。但是基于此，接下来我们可以严格定义三种不同形式的个体，并激发每种信息对不同类型个体的独特贡献。例如，系统和环境共享的信息（例如自适应信息），个人或环境所独有的信息（两个不同的内存）以及依赖于两者以复杂方式进行交互的信息（例如控制信息）。 =（+1 ;，）+（+1;）当生物可以通过适应或学习与环境共享重要信息时，它们具有良好的适应性。此外，有机个人还包含有效操作所需的大量私人信息。通过最大化该指标，我们可以识别环境中的复杂有机个体。 =（+1 ;，）+（+1;）许多生物（例如微生物）仅与其环境共享少量信息。它们包含与生活和非生活环境相互作用以实现适应的调节机制。通过最大化该指标，我们可以确定这种“环境调节的集合体”，即单个社区。 =（+1; |）=（+1;，）+（+1;）此指标量化个人在环境演变过程中由环境决定的程度。当度量标准降至最低时，个体对环境完全不敏感，因此它既没有生物体的形式，也没有社区个体的形式，没有任何实质性的适应性。它与生成结构的系统交互作用，以表征环境记忆的持久性，例如生成漩涡的流体中的温度梯度。
它是通过共享信息（例如，自适应信息）与个人与环境之间的交互作用（例如，控制信息）之间的差异来捕获的。思考此问题的一种方法是，系统中有多少信息是针对环境编码的先天信息（例如遗传信息），以及需要通过与环境的持续交互来编码多少信息。当规模较大时，自然性占主导地位。当指标下降时，养育开始支配自然。为了更好地理解这些单独的措施，原始文本为定量研究提供了直观的示例。遵循先前对单个表单信息的定义和图6中引入的一般结构，请考虑两个二进制集，其初始状态为{-1，+ 1}，并且根据指定的条件条件分布来同步更新状态。系统状态+1的初始条件包括三个耦合参数和，而环境参数状态为。 ：各个系统状态及其先前状态的耦合参数，例如生物学的各种内部调节系统。 ：个体与环境相互作用的耦合参数。如生物适应性强。 ：调整原始单个系统和环境状态的综合影响的参数。是高阶相关。例如自然选择或不直接与生物学相互作用的各种偶然因素。将每个单独的指标应用于此随机过程。随机环境分析的结果如图7所示，内存环境的结果如图9所示。在随机环境中，环境状态与个人状态或之前的状态无关。他，所以= = =0。如图7所示，它显示了相互信息的两步持续时间，信息熵以及在不同条件下（例如社区，有机和环境驱动）三个不同个体的状态。图7：在随机环境= = = 0下，系统共有信息（Total_MI），系统熵（H_sys），当社区数= 0时，个人与环境时间序列之间没有其他高阶相关性（例如无法更改个人环境）。此时，当和高时，从理论上讲，最容易发现社区个体和有机个体。同样由于与环境没有高阶交互，这两个参数表示系统状态的唯一信息，因此这两个单独的类型此时变得无法区分。只有随着更多的信息传递给未来，它们之间的区别才会变得更加明显。例如，
发现了一条长达47米的巨大水母（阿波米亚）。但这实际上不是一个简单的独立有机个体，而是一个由数百万个无性繁殖的动物组成的巨大的生物群落。每个部分负责不同的任务，有些负责捕食，负责消化，还有其他个人负责不同的功能，例如感知，移动，繁殖等。图8：水母群长达47米。显然，如果这种生物存在于与外界不相互作用的环境中，例如博物馆或小说中，我们很难区分它是有机个体还是社区个体。 。所谓具有关联性的非随机环境，即具有规则和记忆的环境，是个人与环境之间持续不断的相互作用。在图3中，环境耦合参数= 2 = = 0，还显示了相互信息，信息熵以及社区，有机和环境驱动的三个不同个体在不同条件下的情况。图9：有一个内存环境。 | | | |两步共有信息（Total_MI），系统熵（H_sys），社区个体（A）），有机个体（A_star），因为个体此时可以在较高的环境下适应环境。较低的环境不是当有机体发生变化而是会继续相互作用时，可以观察到有机个体A *的价值较高，而社区个体A和环境驱动的个体nC的价值较低。 （换句话说，由于相互作用，随机环境中高nC值表示的信息流入单个系统，并被内化到单个系统中。）图10 ：（有机的，图9部分）低有机个体A *价值较高的社区，价值较低的社区个体A和环境驱动的个体nC继续互动。大多数具有社会化属性的动物，甚至是社会性很弱的孤独动物，只要它们是具有最小性交的生物即可。而且普通的有机个体很高，由于失去自治信息开始消失。仅在高级别的情况下，也就是说，环境对其影响不大，并且仅与自身相关，才会被保留。
生物学家一直想知道它有什么生理机制并且可以如此顽强地独自生存。图11：表面上最强的有机体水熊昆虫关于环境驱动的个体nC信息，当其低时，它变成一个社区个体，当它高时，它几乎无法区分。这是因为，当个人与环境紧密耦合时，交互式信息（互补性）将占主导地位，而环境本身将无法预测个人的未来状态。显然，其作用是通过在信息通道中创建系统的相关性和规则性来减少系统的总熵（H_sys），并在时间序列中连续反转总互信息的模式。在低和低时，H_sys分别在= 0和= 5时获得最小值和最大值。从前面的经验示例中，我们可以找到一种识别环境中具有不同形式信息的个体的过程。当高阶耦合较低时，个体环境差异随独立的存储参数（，）增大（即，增大意味着个体系统维护自身并与环境交互。程度增加）。然而，当意味着这种趋势将伴随着有机体个体特征的消失，包括其自身独立记忆信息的减少。显然，我们在蜜蜂和蚂蚁等真正的社交动物中看到了这种趋势。自出生以来，他们作为集体的一部分幸存下来，并被分配了劳动分工，没有对人类进行比较。即使它们像大猩猩，老虎或什至是孤独的动物那样相对合群，个人也几乎失去了记忆和生存能力。图12：作为真正的社会有机体的蚁群，个人意义不大，但是他们在协调整体和路径计算方面具有很高的智慧。克拉考尔本文以扎实的逻辑和概率为基础，对适应性个体进行了讨论，其中包括任何粒度等级和有意义的时间长度功能。但同时，由于它忽略了特定的层次功能，例如生物细胞膜，因此默认的生物个体是在无偏见的假设下作为选择的个体操作水平具有长期存在和复制能力的聚合物。这与大多数人的思想中关于生物学个性的假设是一致的（Okasha，2006）。但是，显然在不同的时空尺度，标准和选择水平下，
为此，本文的作者讨论了一些原理和工作，需要进一步的研究来识别前个人（低自主性）和完全成熟的个体（高自主性）：例如，在科幻小说中，外来物体像一动一样石头，人类甚至敲它，什么也没发生。但是几千年来，它实际上开始活跃起来。事实证明，它只是具有极长反应时间的生物。可见的时间长度选择。在非常短或非常长的时间尺度上，不可能观察到包括自主性，封闭性和充分性在内的各个特征的定量规律。空间尺度的选择是相似的。例如，在盖亚假设中，地球本身被认为是巨大的有机生物。有些人甚至认为宇宙本身或基本粒子可能具有某些生命特征。鲁棒性要求，除了确定系统嵌套或层次结构之外，还需要生成时间序列的生成器机制本身的特定规范。这等效于个人具有一定程度的鲁棒性或纠错特性的要求。毕竟，单个自适应系统与自适应平衡机制有关，也就是说，监视内部状态并确保偏差最小。正是这种自我保护的特征使个人能够在物理现象和生物学现象之间做出一些有用的区分，而不会夸大动态差异。在先前的许多讨论中，有人提出个体具有特殊的进化状态：在一定的选择水平下，粗粒聚合物具有与环境协调一致的持久属性，然后将个体视为独立的选择性个体。单元。在此过程中，最受欢迎的形式化方法是进化生物学中的价格方程：该方程描述了特征的平均值如何与先前特征的值以及适应度相适应。方差各不相同。它把特质特征的价值分为几类，并试图以最佳方式描述种群中平均特质的演变。在这方面，如果确实存在一些潜在的结构和动态过程（请参阅附录，Nowak等，2010），则方程的准确性将取决于分类的选择（Krakauer＆Flack，2010b）和ITI。恰好可以提供这样一个基本的建模平台。
它显示了影响每个组件的机制的示例。总结使用数学测量方法的其他相关研究有助于更好地理解作者的理论。作者的研究方法与Maturana（Maturana，1975）提出的（autopoiesis）概念有关。他从自主性的角度强调自我生产过程网络的“统一”（Maturana，1980），以及格式塔感知的概念。在这些概念中，角色所观察的不仅仅是其各个部分的综合，而且具有不同的实质基础。从这些部分。另一个相关的工作是对模块化网络科学的研究。对于静态结构，有一个合理的模块化定义，主要与将微数据划分为约束更严格的集群（例如社区）的过程有关。例如，在网络中，量化模块度量通常试图划分节点和边缘的集合。与适当的空模型相比，这些集在数据统计中的代表过多（Newman，2016年）。至于发展模块的定义，例如那些应用于胚胎发育和器官形成理论的模块，它们也为理解个性提供了一个视角（Davidson et al。，2004），但是它们并没有像网络科学那样被定量地测量。 。形式识别呈现。本文中的研究还与Karl Friston及其同事Ramstead等人提出的（FEP）相关。 （2018）。像个人信息论一样，FEP从第一条原理继承了薛定inger的思想，以解释自适应系统如何抵抗时间的衰减以实现持久性。它还强调减少不确定性，但是仅从最小化自由能的角度出发。自由能原理的基本思想是自适应系统将始终在可能的相空间中占据一小组有限的有界状态。另外，自适应系统通过构造一个将生物体与环境隔开的分区来实现自由能的最小化，在自由能原理的表达中，这个“过滤器”是一个马尔可夫毯，它规定了内部和外部状态：内部状态只能通过马尔可夫滤波来感知。个人信息理论（ITI，
通过捕获从过去到未来的信息流，可以严格定义不同形式的个人。基于此，在此过程中，许多现有的生物学概念（例如，协调复制品，发育个体）将被识别为可感知的个体。如前所述，不仅可以识别更大的时间和空间尺度，而且可以识别出许多已被降级为低层形式或在社会层面上具有代表性的新颖“个人”。此外，对于非生物现象，例如相对于其自身的动态历史迅速出现并经历了相对较长的环境历史的那些预先适应的组织（例如自组织结构，例如通过环境确定的测量确定的涡旋） ，这项研究也具有重要意义。但是，大卫·克拉考尔（David Krakauer）表示，这个问题将留待以后的工作来解决。对几种不同类型的个体和财产的详细讨论有助于我们理解人与自然之间的关系，尤其是个体在人类社会中的独特含义。返回到先前关于个体与环境之间的三个耦合参数的讨论：表示个体自身系统状态（例如生物学的各种内部调节系统）之间的耦合参数。表示个体与环境之间相互作用的耦合参数，例如生物的适应能力。因此，它是调节原始单个系统和环境状态的综合影响的参数。是高阶相关。如果不是自然选择，则直接与生物互动。在原始文本中，仅暗示一种情况，即单个系统与环境状态之间的高级关联是单个环境调节系统，最典型的是自然选择，就像一只看不见的，神秘的手，支配着所有生物的进化。但是，对于人类来说，地球是否进入了影响地球地质演化的所谓人类世界，有一件事是可以肯定的，那就是地球上还有另一种高阶相关性，即人类文化对自然的影响。认知和影响。自智人诞生以来，人类对环境的这种反作用就存在。这可能是由于新的冠状病毒的影响。今年年初，在《自然评论地球与环境》上发表了几篇有关地球系统科学的文章，涵盖了整个学科的历史和建立。其中之一提供了地球系统内部和外部结构的最新版本。图14：地球系统行动图从图中可以看到，
人类基础设施建设，能源利用和其他活动直接与地球系统相互作用并对其施加影响，但间接地源自人类文化，包括科学技术，人类价值以及政治和经济活动。结合先前的分析，一般的有机生物只能维持很高的水平，也就是说，当他们试图以自己的状态引领自己的发展时，它们必然会灭绝。因此，只有对自然的适应和对自然的改善将不可避免地导致社区的发展。个人的出现意味着社会属性的增加。但是，由于人类已经建造了城市，因此当他们保持身高时，它们就不再与自然环境直接相关。在新的环境下，个人可以在一定程度上避免肉质弱和天性（当然，物种内部的社会竞争是另一回事。），可以继续统治自己。即使在某种意义上，在线社会和虚拟现实仍然符合这一趋势。这意味着，人类与自然环境同时具有高度的相关性。在另一种情况下，人类文化对自然的认知和影响增加了耦合，这导致了人类社区。这群人的特征，即所谓的全球化过程，使人类在更广阔的自然环境（例如宇宙规模的空间和时间）面前更具适应能力。当为了生存而活着的生物增加时，无论哪个个体系统或环境主要是高度耦合的，都会有社区个体。但是，这两个社区个体本质上是不同的：如果自然选择在自然环境中占主导地位，那么蜜蜂和蚂蚁等真正的社会性的出现将由于对环境的适应而高度耦合；但是，如果物种本身占主导地位，例如人类的知识和文化，则可以通过科学技术探索和改变环境，甚至诗歌也可以唱自然。秘密将是另一种高度耦合，即人类所指的高度耦合。用自己的精神赋予物质自然意义。 -在这种情况下，不仅必须保留有机个体的特征，珍惜个体价值，甚至可以说具有独立自主权的个体是对人类足够的条件。由此可见。就社会生物学而言，它既不是（社会关系，也不是孤独）。在人类组织形式的历史中，分配趋于在次社会和准社会之间波动。增长只是过程的一部分。亚里斯多德说：“爱孤独的人，否则上帝就是野兽”，
Leviathan）。但是，如前所述，由于人类（人类的大脑，意识）的高度复杂性，自然需要探索和文化创造本身，才能以活跃的姿态与自然高度结合，因为蚂蚁完全决定了真正的分工和阶级划分社会与人类社区中个人的社会并不相同。图15：社群主义VS。自由主义关于自由主义和共产主义之间的斗争，我们现在有了新的认识。从对人类个体和新社区个体的分析中可以看出，关注个体价值并不意味着滑向唯我论和相对主义，而是人类有能力从非前社会到真正的社会中进行选择，从而拥有超越两极的最大适应性：在确保个人价值独特的条件下，人类有能力思考和重演每个人的整个人类命运，并参与整个人类的生活过程。 -与其他所有动物不同，人类愿意同时探索所有可能的道路。只要不是所有人都错了，人类在宇宙中的延续就一直存在希望。每个人都是希望的一部分。关爱自己意味着关爱他人和关爱人类。这可能是人类作为个体的最特殊含义。