斯蒂芬·沃尔弗拉姆是一位著名的理论物理学家、计算机科学家和企业家，以其在复杂系统和计算理论方面的工作而闻名。他也是Wolfram Alpha和Wolfram Language的创始人。近年来，沃尔弗拉姆将他的研究兴趣扩展到了生物学领域，特别是关于生物学进化的基础。
斯蒂芬·沃尔弗拉姆在他的博客文章《Foundations of Biological Evolution: More Results, More Surprises》中分享了一些关于生物学进化的主要发现和惊喜。以下是一些可能的关键点：
沃尔弗拉姆提出了一种基于计算的方法来研究生物学进化，这种方法强调了计算模型在理解生物系统复杂性中的作用。
极其简单的模型带来更多惊喜
几个月前，我介绍了一个非常简单的“自适应细胞自动机”模型，该模型似乎非常善于捕捉生物进化的本质。但在过去的几个月里，我逐渐意识到，这个模型实际上比我想象的还要丰富和深刻。在这里，我将描述我现在对这个模型的一些理解——以及它对生物进化基础的常常令人惊讶的暗示。
该模型的出发点是从抽象的计算角度看待生物系统：
1、我们认为一个生物体具有一个基因型，该基因型由一个程序表示，然后运行该程序以产生其表型。
2、我们模型的关键思想是自适应地进化基因型规则：
在适应性进化的每一步中，如果突变导致的表现型比我们之前的适应性更高（或至少相同），我们就会“接受”突变。
表型发展过程的计算不可约性与典型适应度函数形式的计算有界性之间相互作用的结果。
这种相互作用的重要性是我们物理项目的成果。事实上，现在看来，物理学和数学的基础都是这种相互作用的反映。现在看来，生物进化也是如此。
沃尔弗拉姆探讨了进化过程的算法基础，即生物进化是否可以被视为一种算法过程。这种观点将进化视为一种搜索过程，生物体通过自然选择来搜索适应环境的最佳基因组合。