仿生學是「從生物界發現機理來解決人類技術問題上的一門綜合**叉學科」。近幾十年來，仿生學獲得了極大發展，已從「早期的模仿生物形態和簡單的功能，逐漸深入到模仿生物複雜器官的功能和過程」。
仿生學有諸多分支：仿生結構與力學、仿生材料、仿生功能器件、仿生機械（如仿生機械人），仿生化學等。最近，學界提出了乙個新的分支，仿生計算。部分學者還將仿生計算細分為「仿生過程計算——如模擬進化計算等」，「仿生結構計算——如人工神經網路、dna計算等」，「仿生行為計算——如模糊邏輯與模糊推理等。」想讓，軟計算的大多數方法都輸入仿生計算。
值得高度關注的是，與仿生學的其他分支相比，仿生計算的「仿生性」相去甚遠。簡言之，仿生演算法在如下方面名不符實：
（1）環境。可以說，仿生計算與自然界或生物界被模擬的物質所處的環境差別殊異。仿生演算法往往是計算機環境下的對映空間，而真實自然環境幾乎與之不存在任何可比性。反觀一些仿生學的其他分支，諸如仿生機械人、仿生材料等，則與真實自然環境很接近，公升值身臨其境（如要是戰鬥機同飛鳥一般遨遊於藍天；仿生水下機械人則與魚類一樣深處水下；電子犬則與動物犬共同置身於待檢測氣味的環境，如手術室、倉庫、汽油庫等）。因此，仿生計算在本質不同環境下進行功能模仿，其合理性和科學性值得高度懷疑。
（2）目標。許多仿生計算的目標是優化，而生物界生長繁衍的首要目標是適應性生存。因此在目標上，仿生計算與生物是有重大差異的。以優化為目標的仿生計算借鑑或效仿以適應性生存為目標的生物界，至少在問題求解的效率上可能大打折扣，以為優化對於生物而言可能只是乙個次要目標。更可怕的是有的時候在問題求解質量上也乏善可陳。
比之於仿生計算，仿生學中的許多其他分支則在目標層次上一致得多。如部分隱聲飛機就是模擬貓頭鷹作無聲飛行的原理以顯示有效避免空氣摩擦來完成捕殺過程；雷達波監視儀則模擬了夜蛾為適應蝙蝠超聲波探測之特性兒應運而生的相應結構以求生的現象。可以說，這些分支與其被模擬物在目標層次上高度一致，因此仿生意義十分明顯。
（3）方**。就方**而言，將仿生計算定位於模擬生物界的計算方法值得商榷。事實上，仿生計算更多採用的是模擬和借用的方法：模擬生物界的某些過程，借用生物界術語。而實質上，兩者並無太多相似處。將優化過程（或決策過程）是為某些生物學過程如進化，是主觀上想象，而實現過程和具體操作上兩者皆貌不合而神離；而借用生物學術語，這是在上述不真實模擬下主觀想象的語言重演。另外，許多仿生計算依據的生物學基礎陳舊或存在大的爭議。
鑑於此，在放生程度上，仿生計算實不至，因為名難歸。作者認為，軟計算中的一些方法距離仿生關山萬重，實在難以冠以仿生計算之名。目前情況下，採用「受自然界啟發的計算」來代替仿生計算這一術語似乎更有科學性。最後，必須指出：雖然現狀不能令人滿意且前路多艱，對仿生計算的探索卻應該繼續下去。
摘自：《軟計算》d.k.pratihar著
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