人工智能（AI）于20世紀50年代誕生，通常被賦予的定義是模仿人的智能，使之作出以接近乃至高度類似于人的反應。問題是，發展人工智能，以及計算機科學、生物科學等其他分支的目的在于，增強人（個人、群體、社會）在這個世界甚至更大空間的適應生存能力。既然如此，為什么非得讓機器人、智能裝置來模仿人，而不是其他的生物體？
美國著名機器人制造專家、麻省理工學院電腦科學和人工智能實驗室教授羅德尼·布魯克斯1990年就在一篇影響深遠的論文中指出，人類僅在地球上活躍了至多數萬年的時間，生命在地球上已有迄今35億年，人工智能需要突破傳統的、僅僅模擬人的職能的層級結構，更密切的汲取真實物質世界的信息，向其他生物體學習。羅德尼·布魯克斯之前已經制作出一個智能特征更像老鼠的機器人，在后來以昆蟲的微型機器人被證明更能適應崎嶇的山路環境。
這就引入了所謂的自然計算。自然計算模仿自然界，具有自適應性、自組織性和自學習能力，能夠解決傳統計算方法特別是傳統AI難以解決的復雜問題，被廣泛應用于智能控制、生態環境、網絡安全、硬件設計。自然計算使得生物科學、計算機科學、工程科學、金融科學實現深入融合：生物學思想為數學計算提供了新思路，例如，進化算法和技術被用于金融領域，設計出國債買賣模型；活體菌等生物體可能會替代硅片，發展出真正意義上的生物計算機。
最近由人民郵電出版社引進出版的《自然計算：DNA、量子比特和智能機器的未來》一書，由紐約大學計算機科學教授丹尼斯·薩莎專訪16位與自然計算有關的生物學家、機器人專家、數學家，回顧了這些科學家科學探索歷程特別是自然計算相關研究成果得出的過程，有助于讀者了解自然計算研究及應用的廣闊前景。
書中第二章談到了自然計算被用于太空探索。自然計算引入到太空探測器的配置改進，借鑒了人及其他動物的身體功能，讓探測器和飛船的小故障能夠像皮膚傷口自然愈合那樣就低解決，嚴重的故障則通過更換備件來解決（類似于人體截肢及更換假體），這就大大延長了探測器和飛船的存活時間。科學家還試圖借鑒人和其他動物，設計出能夠獨立進行自我調整的芯片，讓探測器等設備的特性可以自行適應環境予以優化，甚至提出了“行星地球化”的理念，即使用自然計算設計理念搭建的生命和人工的混合系統，在火星上創造出人類宜居的環境，屆時還將有機器人方隊歡迎人類蒞臨，開啟慶祝香檳。
1912年4月10日，泰坦尼克號游輪啟航，四天后撞上冰山而沉沒。1984年12月，印度博帕爾市的美國聯合碳化物公司的化工廠，發生異氰酸甲酯釋放事故，造成至少1萬人死亡、20萬人受傷的史上最慘重工業災難。這兩起事故常被歸結為事件中一些當事人的馬虎大意，麻省理工學院航空航天系學者南希·萊韋森不這么看，她將傳統的安全工程技術思想與自然計算方法相結合，指出現代工業、社會生產運行的復雜化（計算機出現后則進一步提升了復雜程度），使得人們無法再借助物理定律來限制設計的復雜度、無法控制小概率風險事故，這種情況下，應當注重系統的整體控制能力，讓復雜系統具備自適應性和自動優化能力。書中第五章介紹南希·萊韋森的觀點和系統方法，她的建議被美國軍方采用，被用于美國新的國家導彈防御系統的安全監控系統設計。
這本書的第二部分介紹了自然計算方法被用于生物科學，帶來的基于DNA的特質藥物、合成的減病病毒、生物計算機等卓越成果。在第三部分，讀者將了解到自然計算理念推動物理學更快發展的情況。
1959年，物理學家理查德·費曼在美國物理學會做了激動人心的演講，指出“生物學并非簡單地寫下信息，而是還可以操作信息。生物系統可以非常小。細胞雖小，卻非常活躍，他們生產多種物質；它們到處走動，擺動……（還）可以存儲信息。”費曼預見到細胞可以計算，預期在納米水平上量子效應將大行其道。費曼的預見當然是對的，他指明了之后幾十年，一直到今天之后的一段時期物理學、生物學積極融合帶來的技術革命前景。
