從程式設計上來說，程式設計出來的程式就是一堆按照順序指令執行並組合在一起的功能塊，從目前的計算機架構上，程式執行在任意一個是時刻狀態都是可確定的，因為目前的計算機硬體基於純理想型的二進位制模型，沒有加入真隨機產生器。所以一個程式所有的狀態是可預測和知道的。從目前生物學的角度來看進化，因為生物體細胞在微觀層面是基於量子力學，我們如今的理論認為量子力學是真隨機的。從而這個機制導致了生物體的進化和行為在某個程度上是不可預知的。這意味著，程式體一但被編寫完成後，就不存在自主進化的能力了，因為它的能力是人類賦予它的。有人說，我寫一個指令碼載入到程式裡改變它的流程，是不是不可預知了，到其實你的指令碼在你寫完之後也變成了主程式的一部分了，基於這一點，目前最火的人工智慧，深度學習還不夠強大的根本的原因就是被限制在計算能力上，因為真實世界的粒子數量太龐大，且獨立粒子的行為是自主且在普朗克時間尺度上是併發的，而計算機處理相互關係的時候只是模擬計算，從而需要很大的併發量，如今需要gpu來做很多相同且類似的計算，因為gpu有幾千個獨立的流處理器。可以同時併發處理同種計算。從本質上，利用現有的科技無法做到真正的生物體化的進化，我們只能做到模擬一個真實世界的子集。其實還有一個因素，我們其實連生物進化都沒有弄明白，很多生物執行機制比計算機程式可複雜的多了。程式可以人為破譯，畢竟是我們創造了它們，生物機制只能靠我們去查猜測和探索了。