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题记：一本关于进化的百科全书 机器，正在生物化；而生物，正在工程化。 注：这句话表明了物质的统一性，即所谓的无机物和有机物并没有本质上的区别，之所以现在还被划分的比较清楚，是因为我们对二者的认识还不够深刻，随着科技的进步，人们越来越发现，生物和机器，或者说血肉和钢铁，并没有什么不同。隐藏在背后的规律是相同的，而这种规律是什么？则是全书都想予以说明和探索的。一些比较关键的概念有：进化、群体、分布、涌现、控制、层级、稳定的非稳态。 由于我们自己创造的这个世界变得过于复杂，我们不得不求助于自然世界以了解管理它的方法。这也就意味着，要想保证一切正常运转，我们最终制造出来的环境越机械化，可能越需要生物化。我们的未来是技术性的，但这并不意味着未来的世界一定会是灰色冰冷的钢铁世界。相反，我们的技术所引导的未来，朝向的正是一种新生物文明。 注：生命的定义也是由各种各样的属性和特征所组成的，比如可以自主思考、自主进化。如果我们制造的机器也具有了这些属性，那么它们也必将被称为生命。 钟表般的精确逻辑----也即机械的逻辑----只能用来建造简单的装置。真正复杂的系统，比如细胞、草原、经济体或者大脑（不管是自然的还是人工的）都需要一种地道的非技术的逻辑。我们现在意识到，除了生物逻辑之外，没有任何一种逻辑能够让我们组装出一台能够思想的设备，甚至不可能组装出一套可运行的大型系统。 注：直观的逻辑性，即机械逻辑，只能适应初步的复杂性。只有生物逻辑，才可能实现更深层次的复杂。初步的复杂对应的就是人们通常说的物质，比如我们可以用钢铁来制造非常精确的钟表，更深层次的复杂则对应人们通常说的精神，比如一台有自我意识的机器人。 人们在将自然逻辑输入机器的同时，也把技术逻辑带到了生命之中。 注：非常精确的表达。我们希望机器拥有自我意识和自我进化的能力，这是将自然逻辑输入机器。同时我们又在做人体器官移植，而这其实是把技术逻辑带到了生命之中，因为在机器中，更换损坏的零件是很自然而然的事情。 人造物表现得越来越像生命体；生命变得越来越工程化。 遮在有机体与人造物之间的那层纱已经撩开，显示出两者的真面目。其实它们是----而且也一直都是----本质相同的。 注：这个答案已经在第一条注解中予以说明，二者本质相同！ 人类在创造复杂机械的进程中，一次又一次地回归自然去寻求指引。因此自然绝不仅仅是一个储量丰富的生物基因库，为我们保存一些尚未面世的救治未来疾患的药物。自然还是一个“文化基因库”，是一个创意工厂。 注：可能飞机算是一个最好的例子。 人造世界就像天然世界一样，很快就会具有自治力、适应力以及创造力，也随之失去我们的控制。但在我看来，这却是个最美妙的结局。 注：书中的失控虽然一直没有脱离其本意，但在各处却有不同的含义，总结起来有以下几种含义： 1，当机器人（人造世界）拥有有机物的各种特性后，将会在一定程度上失去人类的控制； 2，当可以控制的个体组成群体后，可能会引起失控。比如一条很温顺的狗是可以控制的，但如果很多条狗集结在了一起，则可能爆发出意想不到的失控行为； 3，对于外界来说，一个复杂的有机体内部行为是不可捉摸的，是失控的； 4，通过进化（而非工程方式）生产出来的产品，将变得不可理解，不可控制。我们只知道他们是可靠的，可以完成预定任务，但关于产品内部如何做到这一点的，将一无所知（失去控制）。这种失控并非完全失控，仍然可以通过间接的方式来达到控制的目的； 5，控制论的两个极端之一，一方面是完全的控制，一方面是完全的失控。在两个极端中间，则是各种各样的中间控制形态； 6，不同于人类思维方式的另类（人工）智能，这种智能将超越我们，并失去我们控制，但仍然可以为人类所用。 正如人类灵魂脱离人体......通过飞行的蜂群，你可以真实地看到人类灵魂分离的影像。 无论从哪个重要且科学的层面上来看，昆虫群体都不仅仅是类似于有机体，它就是一个有机体。 注：作者是用昆虫群体来跟人体进行类比，我们身体里的每个细胞可以比作昆虫群体的一个个体。借以说明那些有机体特有的自我意识，创造力，适应性是怎么来的。作者的观点是：当个体数量足够多时，就会在群体中涌现出这些特性来。这也是我深深赞同的。群体并非个体的简单集合，当个体足够多，会发生某些奇妙的变化。而这种变化的原理和规律，是宇宙间最深刻的理论，需要我们费尽心机去一窥究竟。 飞行途中的一只鸟对自己的鸟群形态并没有全局概念。结队飞行的鸟儿对鸟群的飞行姿态和聚合是视而不见的。“群态”正是从这样一群完全罔顾其群体形状、大小或队列的生物中涌现出来的。 注：我们正在试图归纳个体与群体之间的关系。比如这一条，个体并未明显的意识到群体的存在，但是个体之间却实实在在的组成了一个运转良好的，在外界看起来整齐划一的“群个体”。这里的未明显意识到，并非指群体中没有规则，而是这些规则在个体看来，好像天生就明了，自然而然的进行了遵守。 鸟群疾转逃离掠食者的高速电影显示出，转向的动作以波状传感的方式，以大约七十分之一秒的速度从一只鸟传到另一只鸟。比单只鸟的反应要快得多。----鸟群远非鸟的简单聚合 注：这正是上一条注释所写的，群体并非没有规则 群体被看作是一种自适应的技巧，适用于任何分布式的活系统，无论是有机的还是人造的。 注：这里指明了群体是一种系统，是一种由个体组成的自适应的分布式系统。自适应就是上面说到的个体好像天生就明了群体之间的规则。 而我不知道，除此（音乐）之外，人类还能拥有什么更好的天赋 因为从三个音阶（三和弦）中他所构造出的，不是第四个音阶，而是星辰。 注：这种创造和表达的目的是什么？进化的方向何在？ “蜂群思维”的神奇在于，没有一只蜜蜂在控制它，但是有一只看不见的手，一只从大量愚钝的成员中涌现出来的手，控制着整个群体。它的神奇还在于，量变引起质变。要想从单个虫子的机体过渡到集群机体，只需要增加虫子的数量，使大量的虫子聚集在一起，使它们能够相互交流。等到某一阶段，当复杂度达到某一程度时，“集群”就会从“虫子”中涌现出来。 注：注意几个点：1、数量必须足够多，量变引起质变；2、复杂，数量的增加代表着复杂的增加，当复杂到一定程度时，“群体”出现了。 活系统的普遍规律：低层级的存在无法推断出高层级的复杂性。 注：这个规律在后面会展开会“层级式管理”的论题，即层级是管理复杂的最好方式。每一个层级只关心自己这一个层级的事情，无法推断上一层级在干什么，也不干涉下一层级的实现方式。互联网的7层网络模型，就是层级式管理的最佳实例。 蜂巢内部还裹藏着什么，因为没有足够的蜂巢同时展示，所以还没有显露出来？就此而言，又有什么潜藏在人类个体中没有涌现出来，除非所有的人都通过人际交流或政治管理联系起来？在这种类似于蜂巢的仿生超级思维中，一定酝酿着某种最出人意料的东西。 古代哲学家说，记忆是个宫殿，每个房间都停放着一个思想。 由于可能存在的想法或经历要比大脑中神经元的组合方式多，因此，记忆必须以某种方式进行组织，以尽可能容纳超过其存储空间的想法。它不可能有一个架子来存放过去所有的念头，也无法为将来可能出现的每一个想法预留位置。 认知科学家道格拉斯.霍夫史塔特说道：“记忆，是高度重建的。在记忆中进行搜取，需要从数目庞大的事件中挑选出什么是重要的，什么是不重要的，强调重要的东西，忽略不重要的东西。”这种选择的过程实际上就是感知。“我非常非常相信，”霍夫史塔特告诉我，“认知的核心过程与感知的关系非常非常紧密。” 注：感知就是认识的入口，认识会将感知高度重建为记忆。 我们的意识正是通过这许许多多散布在记忆中的线索创造了现在，如同它创造了过去一样。 在一个稀疏分布式网络中，记忆是感知的一种。回忆行为和感知行为都是在一个非常巨大的模式可选集中探查所需要的一种模式。我们在回忆的时候，实际上是重现了原来的感知行为，也就是说，我们按照原来感知这种模式的过程，重新定位了该模式。 卡内尔瓦的记忆算法能做一些可媲美于人类思维的不可思议的事情。研究者事先向稀疏内存中放入几个画在20*20格子里的低画质数字图像（1至9）。内存保存了这些图像。然后，他们拿一个比第一批样本画质更低的数字图像给内存，看它是否能“回忆”起这个数字是什么。结果它做到了！它意识到了隐藏在所有低画质图像背后的原型。从本质上来说，它记起的是以前从未见过的形象！ 这个突破不仅仅使找到或重现过去成为可能，更重要的是，当只给定最模糊的线索时，它也能够从无数的可能性中发掘出一些东西。对一个记忆体来说，仅仅能调出祖母的容貌是不够的，在不同的光线下以及从不同的角度去看祖母的样子时，它都应该能辨认出来。 注：这就是重建的意义，记忆不是单纯的储存，而是经过归纳和分析以后的感知重建物。 现在流行的图片识别，正是利用了这一点，每一张图片都可以被编写为一串识别码，通过与另外的识别码进行匹配，就可以知道二者是否包含有相同或相似的图案。这项技术可以广泛的应用到生活中去，比如扫描一页图书为图片，就可以自动获取上面的单词，并给出翻译，扫描一个建筑物，就可以自动识别出建筑物的信息等等。 “我们并非僵滞的死物，而是自我延续的模式。”诺伯特.维纳如是写道。 数量能带来本质性的差异。 注：依然在强调数量的重要性，没有足够的数量，变化就不会发生。正所谓：书读千遍其义自现。 由于不存在指令链，任意一根发条的某个特定动作都会传递到整个系统，而系统的局部表现也更容易被系统的表现所掩盖。从群体中涌现出来的不再是一系列起关键作用的个体行为，而是众多的同步动作。这些同步动作所表现出的群体模式要更重要得多。这就是群体模型。 注：群体毕竟是个体组成的，每一个群体的动作都可以分化为个体动作的集合，只不过这种协作太过精妙，被涌现出来的群体行为所掩盖。 “自治”意味着每个成员根据内部规则以及其所处的局部环境状况而各自做出反应。这与服从来自中心的命令，或根据整体环境做出步调一致的反应截然不同。 这些自治成员之间彼此高度连接，但并非连到一个中央枢纽上。它们组成了一个对等网络。由于没有控制中心，人们就说这类系统的管理和中枢是去中心化分布在系统中的，与蜂巢的管理形式相同。 以下是分布式系统的四个突出特点，活系统的特质正是由此而来： 1，没有强制性的中心控制。 2，次级单位具有自治的特质。 3，次级单位之间彼此高度连接。 4，点对点间的影响通过网络形成了非线性因果关系。 注：关键词：去中心、分布式、自治、连接、非线性因果 群突出了真实事物复杂的一面。它们不合常规。群计算的数学延续了达尔文有关动植物经历无规律变异而产生无规律种群的革命性研究。群逻辑试图理解不平衡性，度量不稳定性，测定不可预知性。用詹姆斯.格雷科的话来说，这是一个尝试，以勾画出“无定形的形态学”----即给似乎天生无形的形态造型。科学已经解决了所有的简单任务----都是些清晰而简明的信号。现在它所面对的只剩下噪音；它必须直面生命的杂乱。 注：群突出了事物复杂的一面 群系统的好处： 可适应 可进化：只有群系统才可能将局部构件历经时间演变而获得的适应性从一个构件传递到另一个构件。非群体系统不能实现进化。 弹性 无限性 新颖性群系统的缺陷： 非最优：因为冗余，又没有中央控制，群系统的效率是低下的。 不可控 不可预测 不可知：A导致B，B导致A。群系统就是一个交叉逻辑的海洋：A间接影响其他一切，而其他一切间接影响A。我把这称为横向因果关系。真正的起因（或者更确切地说，由一些要素混合而成的真正起因），将在网络中横向传播开来，最终，触发某一特定事件的原因将无从获知。 非即刻：简单的群系统可以用简单方法唤醒；但层次丰富的复杂群系统就需要花些时间才能启动。系统越是复杂，需要的预热时间就越长。每一个层面都必须安定下来；横向起因必须充分传播；上百万自治成员必须熟悉自己的环境。我认为，这将是人类所要学的最难的一课：有机的复杂性将需要有机的时间。 我们每将机器向集群推进一步，都是将它们向生命推进了一步。而我们的奇妙装置每离开钟控一步，都意味着它又失去了一些机器所具有的冷冰冰但却快速且最佳的效率。多数任务都会在控制与适应性中间寻找一个平衡点，因此，最有利于工作的设备将是由部分钟控装置和部分群系统组成的生控体系统的混血儿。我们能够发现的通用群处理过程的数学属性越多，我们对仿生复杂性与生物复杂性的理解就越好。 禅宗大师曾经指导新入门的弟子以一种无成见的“初学者心态”悟禅。大师告诫学生，“要消除一切先入之见”。 一个带有禅意和群体特性的看法：原子是20世纪科学的图标。 另一个带有禅意的思想：原子是过去。21世纪的科学象征是充满活力的网络。 无数的个体思维聚在一起，形成了无可逆转的社会性。 注：社会性（群体性）仍然是个体思维汇聚而成的。 网络不断孕育着小的故障，以此来避免大故障的频繁发生。正是其容纳错误而非杜绝错误的能力，使分布式存在成为学习、适应和进化的沃土。 注：完全的精确是否就意味着难以适应和进化？可能是这样，因为对任何系统来说，外部环境都是复杂的、不断变化的。精确往往对外部环境的稳定性有较高要求，因此很难生存在无干预的自然环境下。 网络是唯一有能力无偏见地发展或无引导地学习的组织形式。 注：无引导学习？！ 网络是结构最简单的系统，其实根本谈不上有什么结构。它能够无限地重组，也可以不改变其基本形状而向任意方向发展，它其实是完全没有外形的东西。 注：确实是这样，网络仅有的一条规则就是点与点之间的连接。但因为规则（结果）如此简单，所以网络可以如此复杂（在个体数量足够多的情况下）。 与其说一个分布式、去中心化的网络是一个物体，还不如说它是一个过程。在网络逻辑中，存在着从名词向动词的转移。如今，经济学家们认为，只有把产品当做服务来做，才能取得最佳的效果。你卖给顾客什么并不重要，重要的是你为顾客做了些什么。这个东西是什么并不重要，重要的是它与什么相关联，它做了什么。流程重于资源。行为最有发言权。 注：从名词向动词转移，是什么不重要，重要的是做了什么？！ 1968年，德国运筹学家迪特里希.布拉斯发现，为已经拥堵的网络增加线路只会使其运行速度更慢，现在我们称其为布拉斯悖论。科学家们发现了许多例子，都是说增加拥挤网络的容量会降低其总产量。上世纪六十年代末，斯图加特的城市规划者试图通过增加一条街道来缓解闹市区的交通拥堵问题。当他们这样做了的时候，城市的交通状况更加恶化，于是，他们关闭了那条街道，交通状况却得到了改善。1992年，纽约在地球日关闭了拥挤的42街，人们曾担心情况会恶化，但结果却是，那天的交通状况实际上得到了改善。 注：布拉斯悖论应该也只是在特定情况下出现，或者说在最初的一段时间内会出现布拉斯悖论。随着时间的流逝，布拉斯悖论的影响会减弱，人群的选择会产生分化，增加道路的良性作用就会显现。 我风箱里的小蜜蜂大约意识不到自己的群体。根据定义，它们共同的蜂群思维一定超越了它们的个体小蜜蜂思维。当我们把自己与蜂巢似的网络连接起来时，会涌现出许多东西，而我们仅仅作为身处网络中的神经元，是意料不到、无法理解和控制不了这些的，甚至都感知不到这些东西。 注：未必完全意料不到、无法理解和控制不了。 在自然孕育物与机械制造物之间的冲突中，马克.波林无疑是后者的拥泵。他说：“机器有话要对我们说。每当我开始设计一场新的表演，我都自问，这些机器想做些什么？” 机器也需要娱乐。它们有自己的复杂性，有自己的日子要过。通过制造更加复杂的机器，我们正赋予它们自治的行为，因而它们不可避免地会产生自己的打算。“这些机器在我们为它们创造的世界里过得自由自在。”波林对我说道，“它们的行为举止非常自然。” 注：要理解这段话，就要理解“水滴石穿”，石头也在过自己的日子，通过穿一个洞来躲避水滴，就是石头对于滴水这件事的打算和自治行为。 明斯基：我们要给机器赋予智慧，让他们有自我意识！ 英格巴特：你要给机器做那么多好事？那你打算给人类做点什么呢？ 微型机器人可以用现成的部件快速搭建。发射它们很便宜，而且一旦成群释放，它们就会脱离控制，无需持续的（其实可能是误导的）管理。这种粗犷但却实用的逻辑，完全颠覆了大多数工业设计者在设计复杂机械时采用的缓慢、精细、力图完全掌控的解决之道。这种离经叛道的工程原理简化成了一个口号：快速、廉价、失控。 注：这也正是当代互联网的建造方式：快速、廉价、失控。 精简让布鲁克斯尝到了甜头，并促使他继续探索，看看机器人能傻到什么程度但仍能做些有用的工作。最终，他得到了一种基于反射的智能。具有这种智能的机器人不比蚂蚁更聪明，但它们和蚂蚁一样能给人以启迪。 注：层级式控制，分布式组合。 每一层都有大量的个体做很简单的事情，就会形成上层巨大的力量。 这个精巧的装置上没有任何一部分是掌管走路的。无需借助高级的中央控制器，控制会从底层逐渐汇聚起来。布鲁克斯称之为“自底向上的控制”。自底向上的行走，自底向上的机敏。如果折断蟑螂的一肢，它会马上调整步态用余下的五肢爬行，一步不乱。这样的转换不是断肢后重新学习来的；这是即时的自我重组。如果你弄废了成吉思的一条腿，还能走的其余五条腿会重新编组走路，就如同蟑螂一样，轻易地找到新的步态。 注：分布式的优点，可以不间断服务。 一旦机器生物能在平滑表面稳步前行了，就可以增添一些其他动作使它走得更好。要让成吉思翻越横亘在地板上的电话簿，需要安装一对触须，用来把地面上的信息传递回第一组腿。来自触须的信号可以抑制电机的动作。此规则可能是：“如果你感觉到什么，我就停下；不然我还接着走。” 成吉思在学会爬过障碍物的同时，其基本的行走模式却未收到丝毫扰乱。布鲁克斯借此阐释了一个普适的生物原则----一个神律：当某个系统能够正常运转时，不要扰乱它；要以它为基层来构建。在自然体系中，改良就是要在现存的调试好的系统上“打补丁”。原先的层级继续运作，甚至不会注意到（或不必注意到）其上还有新的层级。 注：分层控制，对外屏蔽，重构未必是最好的选择。 如果在原有的正常工作的搜集癖好机上添加一些新的行为方式，就能发展出更复杂的系统。复杂性就是这样依靠叠加而不是改变其基本结构而累积起来的。最底层的行为并不会被扰乱。无目的漫游模块一旦被调试好，并且运转良好，就永远不会被改变。就算这个无目的漫游模块妨碍了新的高级行为，其所应用的规则也只是会被抑制，而非被删除。代码是永远不变的，只是被忽略了而已。多么官僚却又多么生物化的一种方式啊！ 更进一步说，系统的各个部门（部门、科员、规则、行为方式）都在不出差错地发挥作用----犹如各自独立的系统。“避免碰触部门”自顾自地工作，不管“拿罐子部门”在不在做事。“拿罐子部门”同样干自己的工作，不管“避免碰触部门”在不在做事。青蛙的头即便掉下来了，它的腿还会抽跳，就是这个道理。 布鲁克斯为机器人设计的分布式控制结构后来被称作“包容架构”，因为更高层级的行为希望起主导作用时，需要包容较低层次的行为。 注：让系统变得有包容性，冗余未必不好。 以下是由布鲁克斯的移动机器人实验室开发出来的一套普适分布式控制方法： 先做简单的事。 学会准确无误地做简单的事。 在简单任务的成果之上添加新的活动层级。 不要改变简单事物。 让新层级像简单层级那样准确无误地工作。 重复以上步骤，无限类推。 注：很牛很难做到的控制方法，道路容易明白，但在实际操作中很难套用，因为分离和确定这些简单的事很难。 布鲁克斯一直致力于培育没有中枢头脑的系统，以使系统拥有当得起“崩溃”的复杂性。在一篇论文里，他把此类没有中枢的智能称为“非理性智能”，其含义生动而微妙，语带双关。一方面，这种基于自下而上层累结构的智能本身并没有用于进行推理的机制，另一方面，这种智能的涌现也毫无推理可遵循。 人类有大脑，但它既非中央集权，也没有所谓的中心。“大脑有一个中心的想法是错误的，而且错得还很离谱。”丹尼尔.丹尼特这样断言。 如果你仔细看看大脑内部，会发现里面其实空无一物。 丹尼特正在慢慢地说服很多心理学家，让他们相信，意识是从一个由许许多多微渺而无意识的神经环路构成的分布式网络中涌现出来的。 注：意识本分并非虚无缥缈，也不会单独存在，你可以理解为意识就是这些神经环路集成在一起的产物，或者说，一种属性。 丹尼特告诉我：“旧的模式认为，大脑中存在一处中心位置，一座隐秘圣殿，一个剧场，意识都从那里产生。但实际的情况更像是'有许多微不足道的小东西，本身并没有什么意义，但意义正是通过其分布式交互而涌现出来的。'” 注：分布式交互 丹尼特说：“并没有什么意识之流。意识的苗头往往是多发并存的，或者说，有许多不同的意识流，没有哪一条是被单独选出来的。”心理学家先驱威廉.詹姆斯在1874年写道：“思维在任何阶段都像是一个舞台，上演着各种并发的可能性。意识在这些可能性互相比对的过程中起起落落，选此即抑彼......” 注：思维的复杂源自我们自身和外部环境的双重复杂。 彼此各异的思智们吵闹着，共同形成了我们所认为的“统一的智慧”。马文.明斯基把这称为“心智社会”。他将其简单形容为“你可以通过许多微小的反应建立知觉意识，每种反应自己却都是无知无觉的。”想象一下，有很多独立的专业机构关心各自的重要目标（或本能），诸如觅食、饮水、寻找庇护所、繁殖或自卫，这些机构共同组成了基本的大脑。拆开来看，每个机构都只有低能儿的水平，但通过错综复杂的层累控制，以许多不同的搭配组合有机结合起来，就能创造高难度的思维活动。明斯基着重强调，“没有心智社会就没有智能。智慧从愚笨中来。” 注：智慧从愚笨中来，指产生智慧的组织结构是分层次的，其最底层的各种组织结构只能完成很单一的功能，看起来很愚笨，但组合起来，就涌现出了惊人的智慧。 一个复杂组织里愚钝的个体之间总是为了获得组织资源和组织认可而相互竞争又共存合作。竞争个体间的合作是松散的。 心智的这种微混沌特性甚至比我们所能体会的还要深刻。很有可能，心智活动实际上就是一种随机或统计现象----等同于大数定律。这种随机分布式鼓荡生灭的神经脉冲群落构成了智力活动的基石；即使给定一个起点，其结果也并非命中注定。没有可重复的结局，有的只是随机而生的结果。某个特定念头的涌现，都需要借助一点点运气。 注：激情行为 在生活的不同时期，在不同的心境下，我们也变换着自己的性格。当某个人被我们内心世界的另一面所伤害时，她会冲着我们尖叫，“你不是我所熟悉的你了！”“我”是我们内心世界的一个笼统外延，我们以此来区分自己和他人。一旦“我”失去了“我”，就会忙不迭地创设一个“我”。明斯基说，我们正是这么做的。世上本无“我”，庸人自设之。 人无“我”，蜂窝无“我”，野兽无“我”，公司无“我”，家国无“我”。一个活系统的“我”是一个幽灵，是不知晦朔的朝菌。它就如同亿万个水分子汇成的瞬间的漩涡，指尖轻轻一碰，便即消弭无形。 然而须臾之际，那些分步在低层的乌合之众又搅起了漩涡。这个漩涡是新象，抑或是旧影？你有过濒死体验吗？是感觉浴火重生呢，还是历经沧桑？如果本书的章节打乱次序，还会是原来这本书吗？想想吧，想到白头愁未解，你就明白什么是分布式系统了。 注：让人感觉无奈 布鲁克斯写道：“包容结构实质上是一种将机器人的传感器和执行器连接起来的并行分布式计算。”这种架构的要点在于将复杂功能分解成小单元模块并以层级的形式组织起来。“不管一个代理或模块在哪一个层级工作，他们均生来平等......每个模块只需埋头做好自己的事。” 虽然专制的“自上而下”的层级结构会趋于消亡，但是，若离开了“自下而上”控制的嵌套式层级，分布式系统也不会长久。当同层的个体之间相互影响时，它们自然而然聚合在一起，形成完整的细胞器官，并成为规模更大但行动更迟缓的网络的基础单元。随着时间的推移，就形成了一种基于由下而上渗透控制的多层级组织：底层的活动较快，上层的活动较慢。 通用的分布式控制的第二个重要方面在于控制的分类聚合必须从底部开始渐进累加。把复杂问题通过推理拆解成符合逻辑的、相互作用的因子是不可能的。动机虽好，但必然失败。例如，合资企业中一些大而不当的公司，其垮掉的可能性是非常高的；为解决另一部分的问题而创生的大型机构，其本身也成了问题部门。 数学运算时除法比乘法难，同样道理自上而下的分类聚合也不可行。几个素数相乘得出答案很容易，小学生就会做。但要对一个大数做分解质因数，最超级的计算机也会卡壳。自上而下的控制就如同将乘积分解成因子一样困难，而用因子来得到乘积则非常容易。 注：是否能拆解成符合逻辑的、相互作用的因子取决于是否足够复杂，只有复杂如生命这样的东西才无法做到拆解。而相对来说低复杂度的机械制品，则可以完成拆解。 相关的定律可以简明地表述为：必须从简单的局部控制中衍生出分布式控制；必须从已有且运作良好的简单系统上衍生出复杂系统。 注：这是现在被广为使用的系统搭建方式 过度集中的通讯负荷并非中央大脑仅有的麻烦。中央内存的维护同样让人感到头痛。共享的内存必须严格、实时、准确地更新。 注：正是中国计划经济失败的原因，计划经济本身不会带来失败，但其适应的复杂度则非常有限，一个人可以计划其收入和支出。但大如中国，是无法计划的。 要协调出一幅关于世界的中央视图实在太难了，而布鲁克斯发现利用现实世界作为其自身的模型要容易得多：“这个主意很棒，因为世界确实是其自身相当好的模型。”由于没有中央强制的模型，也就没有人承担调节争议的工作，争议本身本不需要调和。相反，不同的信号产生出不同的行为。在包容控制的网络层级中，行为是通过抑制、延迟、激活等方式被遴选出来的。 注：分出优先级本身就解决了问题。 外部世界自身成为“中央”控制者；没有映像的环境成为映像本身。这样就节约下海量的计算工作。在这样的组织内，只需少量的计算就可以产生智能行为。 参与市场活动的个体之间并没有交流，他们只是观察别人的行动对共同市场所造成的影响（不是行动本身）。 布鲁克斯的模型，不仅仅为人工智能领域带来了变革，它也是任何类型的复杂机体得以运作的真正模型。我们在所有类型的活系统中都能看到包容结构和网络层级机制。布鲁克斯总结了设计移动式机器人的五条经验，其表述如下： 递增式构建----让复杂性自我生成发展，而非生硬植入。 传感器和执行器的紧密耦合----要低级反射，不要高级思考。 与模块无关的层级----把系统拆分为自行发展的子单元。 分散控制----不搞中央集权计划。 稀疏通讯----观察外部世界的结果，而非依赖导线来传递讯息。 注：两个核心：低级反射，分散控制 时至今日，自然科学一直未能解决一个难题，就是如何建立一种纯意识。如果布鲁克斯是对的，那么这个目标也许永远无法实现。相反，意识将从愚笨的身体中生长出来。几乎所有从移动机器人实验室获得的经验教训都在告诉我们，在一个不宽容错误的真实世界里，离开身体就无从获得意识。“思考即行动，行动即思考，”海因茨.冯.福尔斯特，一位上世纪五十年代控制论运动的启蒙者说道，“没有运动就没有生命。” 注：纯意识仅仅是一种属性，属性显然无法脱离宿主而存在。 没有躯体的智能和超越形式的存在都是虚妄的幽灵，给人以错觉。只有在真实世界里创造真实的物体，才能建立如意识和生命般的复杂系统。只有创造出必须以真实躯体而存活的机器人，让他们日复一日自食其力，才有可能发觉出人工智能或真正的智慧。 注：神灵也就如此般慢慢的远离了我们，我们终会发现，这个世界上除了物质外一无所有。 身体是意识乃至生命停泊的港湾，是阻止意识被自酿的风暴吞噬的机器。神经线路天生就有玩火自焚的倾向。如果放任不管，不让它直接连接“外部世界”，聪明的网络就会把自己的构想当做现实。意识不可能超出其所能度量或计算的范畴。没有身体，意识便只能顾及自己。出于天赐的好奇心，即便是最简单的头脑也会在面对挑战时，殚精竭虑以求一解。然而，如果意识直面的大都是自身内部的线路和逻辑问题，那它就只能终日沉迷于自己所创造出的奇思异想。 注：与外界的交互和连接对于生命体的重要程度依然是一个需要研究的问题。 如果能在活着时学习该多好！这是机器将要迈出的下一大步。自我学习，永不停歇。不仅仅是适应环境，更要进化自身。 进化需要数量巨大的种群。一只成吉思固然可以学习，但要想实现进化，则需要云集成群的成吉思。 我认为人类将不断积聚人工和机械的能力，同时，机器也将不断积累生物的智慧。这将使人与机器的对抗不再像今天那么明显、那么关乎伦理。 自然进化强调我们是猿类；而人工进化则强调我们是有心智的机器。 火使草原有效地运转。它使那些需要浴火重生的种子得以发芽，将那些入侵的树苗一笔抹去，让那些经不起考验的“城里人”望而却步。 皮姆曾以为，随机生成的生态系统可能会“永无休止地徘徊，由一种状态转为另一种状态，再转回头来，永远都不会到达一个恒定状态。”然而，人造生态系统并没有徘徊。相反，令人惊讶的是，皮姆发现了“各种奇妙的现象。比如说，这些随机的生态系统绝对没有稳定方面的麻烦。它们最共同的特征就是它们都能达到某种恒定状态，而且通常每个系统都有其独有的恒定状态。” 皮姆说：“我们从混沌理论中得知，许多确定系统都对初始条件极其敏感----一个小小的不同就会造成它的混乱。而这种生态系统的稳定性与混沌理论相对立。从完全的随机性入手，你会看到这些东西聚合成某种更有条理性的东西，远非按常理所能解释的。这就是反混沌。” 投放了同样的一些物种后，初始的无序状态会朝向十几个终点。而改变哪怕是一个物种的投入顺序，都足以使系统由一个结果变成另一个。系统对初始条件是敏感的，但通常都会转为有序状态。 帕卡德第一次试图组合那个群落的时候失败了，从某种意义上说，是由于他得不到所需的物种，而在清除不想要的物种时又遇到很多麻烦。一旦引进了那些古怪但却合适的物种，则离恒定状态就相当接近了，所以它能容易地达到那个状态，并可能一直保持下去。 皮姆和德雷克发现了一个原则，它对任何关注环境以及对创建复杂系统感兴趣的人都是重要的经验。“要想得到一块湿地，不能只是灌入大量的水就指望万事大吉了。”皮姆告诉我，“你所面对的是一个已经历经了千万年的系统。仅仅开列一份丰富多样的物种清单也是不够的。你还必须有组合指南。” 生态系统和其他功能系统犹如帝国，毁掉容易，建起来难。大自然需要发展森林或湿地的时间，因为就连大自然也不能同时做好一切。温盖特所给予的那种帮助并没有违反自然规律。大自然一般都是利用临时的脚手架来完成自己的许多成就。 借助拇指的抓握，灵巧的手使人类的智能更近一步，具备了制造工具的能力。但是一旦智能建立，手就没那么重要了。希利斯宣称，建立一个巨大的系统确实需要许多阶段，而这些阶段对于系统本身的运转并非必须。“锤炼和进化智能所需的辅助手段远比简单地停留在某个智能水平上要多得多。”希利斯写道：“人们在确信与其他四指相对的拇指在智能发展中的必要性的同时，也毫不怀疑现在的人类可以脱离开拇指进行思考。” 注：这个观点具有较大争议，值得深思 哪怕只给予一个小小的立足点，那些相互关联的绿色植物内所隐藏的巨大潜能都会触发收益递增的法则：“拥有者得到更多” 注：自然规则更偏向“拥有者得到更多”，因此均贫富（利益再分配）将是最困难的任务之一 我们能把失去的生态系统重新组合起来吗？是的，只要所有的碎片都还存在，我们就能将其还原。只是，我们不知道能否得到所有的碎片。 机器必定是逐步地、而且往往是间接地完善的。别指望通过一次华丽的组装就能完成整个功能系统。你必须首先制作一个可运行的系统，作为你真正想完成的系统的工作平台。要想形成机械思维，你需要制作一只机械“拇指”，然后迂回前进。在组装复杂机械过程中，收益递增是通过多次不断的尝试才获得的--也就是“成长”。 希腊哲学家痴迷于链式的因果关系，研究如何沿因果链条溯本追源，直至找到最初原因。这种反向倒推的路径是西方逻辑的基础，即线性逻辑。而蜥蜴--镜子系统展示的是一种完全不同的逻辑----一种网状的因果循环。在递归反射领域，事件并非由存在链所触发，而是由一系列业因如奇趣屋般地反射、弯曲、彼此互映所致。与其说业因和控制是从其源头按直线发散，倒不如说它是水平扩展，如同涌动的潮水，曲折、弥散地释放着影响力。浅水喧闹，深潭无波；仿佛万物彼此间的关联颠覆了时空的概念。 注：即使是如水波般水平扩展，在某一点上看来，依然是从源头直线发散。 自然生态系统中的控制轨迹也呈发散状溶入因果关系的界域。控制不仅分散到空间中，还随着时间而逐渐模糊。当变色龙爬到镜子上的时候，诱使其变色的业因便溶入到一个因果自循环的界域中。事物的推演不像箭那样直线前进，而是像风一样四散开来。 埃尔利希注意到，从某种意义上说，蝴蝶的映像投入了植物，而植物的映像也投入了蝴蝶。为了防止蝴蝶幼虫完全吞噬自己的茎叶，马利筋步步设防，迫使黑脉金斑蝶“改变颜色”----想法子绕过植物的防线。这种相互投映仿佛两条贴着肚皮跳舞的变色龙。马利筋如此投入地进行自我保护，以抗拒黑脉金斑蝶的侵袭，结果反而变得与蝴蝶难舍难分。反之亦然。任何长期敌对的关系似乎都包容这样的相互依存。1952年，关注机器如何学习的控制论专家罗斯.艾希比写道：“‘生物的基因模式’并没有规定小猫如何抓老鼠，但是提供了学习机制和游戏的旨趣，因此是老鼠将捕鼠的要领教给了小猫。” 注：很难讲这是相互依存还是相互关联，依存和关联二者还是有本质区别的。 共同进化是相互影响的物种间交互的进化演变。进化就是不断适应环境以满足自身的需求。共同进化，是更全面的进化观点，就是不断适应环境以满足彼此的需求。 共同进化之“共同”是指向未来的路标。尽管有人抱怨人际关系的地位在持续降低，现代人在生活中互相依赖的程度却日益增长，超过了以往任何时候。目前，所有政治都意指全球政治，而全球政治则意味着“共同”政治；在通讯网络基础上建立起的在线社区则是“共同”世界。马歇尔.麦克卢汉并非完全正确。我们共同打造的不是一个舒适的地球村；我们共同编织的是一个熙熙攘攘的全球化蜂群----一个最具社会性的“共同”世界，一个镜状往复的“共同”世界。在这种环境下，所有的进化，包括人造物的进化，都是共同进化。任何个体只有接近自己变化中的邻居才能给自己带来变化。 注：邻居不仅仅指其他同类个体，也指临近的外部环境 在进化过程中，生物的社会性与日俱增，共同进化的实例也愈来愈多。生物的社会行为越丰富，就越有可能形成互惠互利的关系。同样，我们构建的经济和物质世界越是互相影响，共同努力，我们越能见证到更多的共同进化的实例。 在布兰德向贝特森提出镜子上的变色龙之谜题后，有关意识的失衡性成为了谈话的重点，两人转而顺着这个话题探讨了下去，最终得出了一个古怪的结论，相对于其他事物都有一个平衡点来说，意识、生命、智力、共同进化都是失衡的、意外的、甚至是无法理喻的。我们之所以看到智力和生命的不可捉摸之处，正是因为他们维持着一个远离平衡态的不稳定状态，都处于一个稳定的非稳态。 地球家园中由亿万物种构成的松散网络编结起来，成为不可拆分的共同进化体系，其组成部分会自发提升至某种不可捉摸的、稳定之非稳态的群集状态。 洛夫洛克是现代科学研究领域罕见的奇才。他在英格兰康沃尔郡乡下一个灌木篱笆墙围绕的石头库房内从事科学研究，仿佛一位独行侠。他保持着无可挑剔的科学声望，却不隶属于任何正规的科研机构，这在动辄就需要大笔资金的科学界实属罕见。他那鲜明的独立性滋养了自由思想，也离不开自由思想。 在洛夫洛克看来，似乎有一种看不见的能量，一只看不见的手，将互动的化学反应推至某个高点，似乎随时都会回落至平衡状态。火星和金星上的化学反应犹如元素周期表那般稳定，那般死气沉沉。以化学元素表来衡量，地球的化学性质是不正常的，完全失去了平衡，却充满活力。由此，洛夫洛克得出结论，任何有生命的星球，都会展现奇特的不稳定的化学性质。有益生命的大气层不一定富含氧气，但应该突破规范的平衡。 那只看不见的手就是共同进化的生命。 共同进化中的生命拥有非凡的生成稳定的非稳态的能力，将地球大气的化学循环推至一个洛夫洛克所称的“持久的非均衡态”。 大概要等地球上所有的生命都寂灭之后，地球的大气才会回降至持久的平衡态，变得像火星和金星那样单调乏味。但是，只要生命的分布式之手仍占主导地位，它就能保持地球的化学物质脱离四平八稳的状态。 任何活系统：经济体、自然生态系统、复杂的计算机模拟系统、免疫系统，以及共同进化系统，都具有摇摇欲坠的显著特征。当它们保持着埃舍尔式的平衡态----处在总在下行却永远未曾降低过的状态时，都具有那种似是而非的最佳特征----在塌落中平衡。 戴维.雷泽尔在他的科普性书籍《宇宙发生说》中辩称，“生命的核心价值不在于它繁殖的不变性，而在于它繁殖的不稳定性。”生命的密钥在于略微失调地繁衍，而不是中规中矩地繁衍。这种几近坠落乃至混沌的运行状态确保了生命的增殖。 活系统将它们的不稳定姿态传染给它们接触到的任何事物，而且无所不及。 沃尔纳德斯基将岩石看做半生命，每块石头都是从生命中起源，它们与生命机体之间的不断互动表明岩石是生命中移动最慢的一部分。山脉、海洋里的水以及天空中的气体，都是节奏非常缓慢的生命。 注：正解，从广义上看，这些都是生命 生命是不断更新的矿物质，矿物质是节奏缓慢的生命。它们构成了一枚硬币的正反两面。等式的两端并不能精确地开解；它们同属一个系统：蜥蜴/镜子、植物/昆虫、岩石/生命，以及当代的人类/机器系统。有机体即是环境，而环境也即是有机体。 注：有机体即是环境，而环境也即是有机体。 物理环境塑造了生物，生物也塑造了其所处的环境。如果从长远看，环境就是生物，而生物就是环境。 生命并非地表上偶然发生的外部演化。相反，它与地壳构造有着密切的关联。 我们呼吸的空气，以及海洋和岩石，所有这一切要么是生命机体的直接产物，要么是由于他们的存在而被极大改变了的结果。 乔纳森.韦纳当年写《下个一百年》时就能肯定地说：“工业革命是惊心动魄的地质学事件。”如果岩石是节奏缓慢的生命，那么我们的机器就是相对快一点的节奏缓慢的生命。 自我控制和自我管理并非生命所独有的神奇活力要素，因为我们已经创造出了能够自我控制和自我管理的机器。其实，控制和意图是纯粹的逻辑过程，它们可以产生于任何足够复杂的介质中。 假如将地球缩成细菌大小，放在高倍显微镜下观察，它能比病毒更奇怪吗？盖亚就在那里，一个强光映照下的蓝色球体，吸收着能量，调节着内部状态，挡避着各种扰动，并日趋繁复，准备好一有机会便去改造另一个星球。 盖亚是一个有边界的整体。作为一个生命系统，它那些无生气的机械构件也是其生命的一部分。洛夫洛克说：“在地球表面任何地方，生命物质和非生命物质之间都没明确的区分。从岩石和大气所形成的物质环境到活细胞，只不过是生命强度的不同层级而已。” 注：对，只是强度不同，层级不同。 生态系统是一个完整系统，而共同进化则是一个时间意义上的完整系统。它在常态下是向前推进的、系统化的自我教育，并从不断改正错误中汲取营养。如果说生态系统是在维持的话，那么共同进化则是在学习。 在零和游戏中你总想隐藏自己的策略，但在非零和游戏中，你可能会将策略公之于众，这样一来，别的玩家就必须适应它。 作为赢家，“一报还一报”策略从不琢磨利用对手的策略----它只是以其人之道还治其人之身。在一对一的对决中，该策略并不能胜过任何一个其他策略；但在非零和游戏中，它却能够在跟许多策略对抗的过程中取得最高累积分，从而夺得锦标。 下棋时怎么可能不击败任何一个对手就夺得锦标呢？但是在共同进化中----变化只响应自身而变化----不用打击他人就能赢。 人们常用零和游戏的观点看世界，其实他们本不该这样。他们常说：“我比别人做得好，所以我就该发达。”而在非零和游戏里，尽管你比别人做得好，你也可能和他一样潦倒。 生态学家偏爱自然界中的各种均衡状态，其主要原因和经济学家偏爱经济中的各种均衡状态相同：均衡态可以用数学模型来表达，你可以为一个过程写出你能够求解的方程。但如果你说这个系统永远处于非均衡状态，你就是在说它的模型是无法求解的，也就无从探究。那就相当于你几乎什么都没说。而在当今这个时代，生态学（还有经济学）上的理解发生巨大改变并不是偶然的，因为用廉价计算机就能轻松地为非平衡和非线性方程编程求解。在个人电脑上为一个混沌的共同进化的生态系统建立模型突然不再是难题了。 如果增加关联度至超过某一临界值，系统从外界扰动中回复的能力就会突然降低。换句话说，与简单的系统相比，复杂的系统更有可能不稳定。 当我们踏上黄石公园朝圣之旅，或去加利福尼亚红树林，又或去佛罗里达湿地，我们总被当地那种可敬的、恰到好处的浑然天成深深打动。 为使进化发挥效力，参与者之间必须具有一定的连接性；所以在那些紧密连接的系统里，进化的动力得以尽其所能。在连接松散的系统里，比如生态系统、经济系统、文化系统，发生的是不那么结构化的适应性调整。我们对松散系统的一般动力学所知甚少，是因为这种分散的改变是杂乱的、无限间接的。 进化是紧密的网络，生态是松散的网络。 多种多样的生命形式各自势不可当地呈现着自己的细节和不可思议。我本应感动。但是坐拥这两百万棵草本植物以及数千棵杜松灌木林，对我冲击最大的却是想到地球上的生命是何其相像。在被赋予生命的物质所能采用的所有形状和行为中，只有少数几种及其广泛的变异形式通过了选拔。生命骗不了我，一切都是一样的。 生命是一种连接成网的东西----是分布式的存在。 创造性地失灵是活系统的标记。寻死很难，但导致死亡的路却有无数条。 注：是啊，人和电脑的死法都有无数多种 1990年，两百多个高薪的工程师紧张工作了两个星期来找出当时全美电话交换网频繁出现各种状况的原因，而正是这些工程师设计和建造了这个系统。问题在于，某种状况可能过去从未出现过，并且可能将来也不再会出现。 注：因为复杂，导致出现无法重现的bug 将来某一天，银河系也可能变为绿色。现在不利于生命的那些行星不会永远如此。生命会进化出别的形式，在目前看来并不适宜的环境里繁盛起来。更重要的是，一旦生命的某个变体在某处有了一席之地，生命固有的改造本性就会着手改变环境，直到适合其他物种的生存。 我操心的只是生命的动力，以及它如何渗透所有的物质，还有为何已知万物没有一个能够阻止它。然而正如生命不可逆转地征服物质，类似生命的，我们称之为心智的更高级的处理能力，也一发不可收地征服了生命，并因而征服了所有物质。 将生命定义为：“通过组织各个无生命部分所涌现的特性，但这特性却不能还原为各个组成部分。”（这是科学研究目前能给出的最好定义），这非常接近形而上学的调调，但其目的是可以测试的。 注：其实仍然是换了一个说法，生命在这里仅仅意味着一个属性，而非一个实际存在。 我认为生命是某种非灵性的、接近于数学的特性，可以从对物质的类网络组织中涌现。它有点像概率法则；如果把足够多的部件放到一起，系统就会以平均律展现出某种行为。任何东西，仅需按照一些现在还不知道的法则组织起来，就可以导出生命。生命所遵循的那些定律，与光所遵循的那些定律同样严格。 注：按照规律组合，就能导出相关的属性。 回顾人类的思想史，我们逐步将各种间断从我们对自己作为人类角色的认知中排除。科学史学家大卫.查奈尔在他的著作《活力机器：科技和有机生命研究》中总结了这一进步。 首先，哥白尼排除了地球和物理宇宙其他部分之间的间断。接着，达尔文排除了人类和有机世界其他部分之间的间断，最后，弗洛伊德排除了自我的理性世界和无意识的非理性世界之间的间断。但是正如历史学家和心理学家布鲁斯.马兹利士所指出的，我们依然面对着第四个间断，人类和机器之间的间断。 我们正在跨越这第四个间断。我们不必在生物或机械间选择了，因为区别不再有意义。确实，这个即将到来的世纪里最有意义的发现一定是对即将融为一体的技术和生命的赞美、探索与开发利用。 注：更准确的表达式“有机和无机之间的间断” 生物世界和人造物品世界之间的桥梁是彻底不均衡的永久力量----一条叫做生命的定律。将来，生物和机器将共同拥有的精髓----将把它们和宇宙中所有其他物质区别开来的精髓----是它们都有自我组织改变的内在动力。 野性的目的就是它自身。它同时是“根源和结果”，因和果混合在循环逻辑里。埃里克所谓的野性，我叫做活力生命的网络，是一种近似于机械力的流露，其唯一追求就是扩张自己，它把自身的不均衡推及所有物质，在生物和机器体内喷薄汹涌。 注：野性是一种介于无机和有机之间的生命强度。 埃里克说，野性/生命总在生成当中。生成什么？方生方死，方死方生，生生不息。生命在生命之路上更复杂，更深入，更神奇，更处在生成和改变的过程中。生命是生成的循环，是自身催化的迷局，点火自燃，自我养育更多生命，更多野生，更多“生成力”。生命是无条件的，无时无刻不在瞬间生成多于自身之物。 如埃里克所暗指的，狂野的生命很像乌洛波洛斯衔尾蛇，吞掉自己的尾巴，消费自己。事实上，狂野的生命更加奇异，它是一个正在脱出自己肉身的衔尾蛇，吐出不断变得粗大的尾巴，蛇嘴随之不断张大，再生出更大的尾巴，把这种怪异图景溢满宇宙。 而我们之所以说它确实有一个自我，是因为它置换出的东西。一股能够持续不断地、自动地进行自我调节的水流，转换成了一座能够不断进行自我调节的时钟，这样一来，国王就不再需要仆人来照顾这座水钟的水箱。从这个角度来说，“自动的自我”挤出了人类的自我。有史以来第一次，自动化取代了人类的工作。 工业革命，并不是为更加复杂周密的信息革命作出准备的原始孵化平台。相反，自动马力本身就是知识革命的第一阶段。把世界拖入信息时代的，是那些粗糙的蒸汽机，而不是那些微小的芯片。 在恒温器这个特定的例子中，装了酒精的试管侦测系统的温度，之后决定是否应当采取行动调整火力，以保持系统的既定温度目标。从哲学的角度来说，这个系统是有目的的。 维纳在书的标题中就显眼地表述了这个定义：《控制论：关于在动物和机器中控制和通讯的科学》。 维纳的《控制论》所产生的效果，就是使反馈的观念几乎渗透了技术文化的各个方面。尽管在某些特殊情况下，这个核心观念不仅老旧而且平常，但维纳给它安上了腿脚，把它公理化：逼真的自我控制不过是一项简单的技术活儿。当反馈控制的观念跟电子电路的灵活性完美组合之后，它们就结合成一件任何人都可以使用的工具。就在《控制论》出版的一两年间，电子控制电路就掀起了工业领域的一次革命。 注：维纳年18岁时就获得了哈佛大学数学和哲学两个博士学位, 随后提出了著名的"控制论", 成为信息论的前驱和控制论的奠基人。 工程师们发现的这个控制论原理是个一般性的原理：如果所有的变量都是紧密相关的，而且如果你真正能够最大限度地控制其中的一个变量，那么你就可以间接地控制其他所有变量。这个原理的依据是系统的整体性。正如拉蒂尔所写的，“调节器关注的不是原因；它的工作是侦测波动并修正它。误差可能来自某种因素，其影响迄今仍然无从知晓，又可能来自某种业已存在，而从来没有收到过怀疑的因素。”系统怎样、何时达成一致性，超出了人类知识范围，更重要的是，也没有知道的必要。 在一个摇摆不定的经济体中，要想对资源分配进行计算是不可能的。相反，哈耶克和其他的奥地利学派的经济学家在二十世纪二十年代论证说，一个单一的变量----价格----可以用来对其他所有资源分配变量进行调节。秩序会自发形成。 注：对控制理论的精确应用 在一个串接的回路串中，每增加一个回路，都加大了一种可能：即在这个变得更大的回路中漫游的信号，当回到它的起点的时候却发现事情早在它还在回路中游荡的时候就已经发生了根本性的改变。作为回应，最后一个节点倾向于发出更大的修正作为补偿。可是，这样一种补偿性的指令，同样会因为所需穿越的节点太多而被延迟，于是它抵达时也错过了移动标记，就会产生了一个无缘无故的修正。这跟新手开车总是开出之字形道理一样，因为每次对方向的修正，总是会矫枉过正，超过上一次的过度反应。这种情况会一直延续下去，直到新手学会收紧整个反馈回路。 一个简单的反馈回路，可以在一种无穷无尽的整合过程中缝合在一起、永远共同工作下去，直到形成一个由各种具有最不可思议的复杂性和错综复杂的子目标构成的塔。这些回路塔会不断地给我们带来诧异，因为，沿着它们流转的信号，会无可避免地相互交叉自己的路径。A引发B，B引发C，C又引发A。以一种直白的悖论形式来说：A既是因，又是果。控制论专家海因茨.冯.福斯特把这种难以捉摸的循环称为“循环因果”。早期人工智能权威沃伦.麦克洛克把它称为“非传递性优先”，意思是说，优先级的排序上会像小孩子玩的石头----剪刀----布那样无休止地以一种自我参照的方式自我交叉。而黑客们则把这种情况称之为递归循环。 非传递性优先：所谓传递性，就是说如果A和B有关系R，B和C有关系R，那么A和C也就有关系R，“大于”就是一个有传递性的关系：如果A大于B，而B又大于C，那么A大于C----“大于”这个关系经由B传递到C。现在的情况是A引发B，B引发C，所以如果传递的话，那么应该是A引发C，但现在是C引发A，所以说不传递。 自我从何而来？控制论给出了这样让人摸不着头脑的答案：它是从它自己那里涌现出来的。而且没有别的法子。进化生物学家布莱恩.古德温告诉记者罗杰.卢因：“有机体既是它自己的因也是它自己的果，既是它自己固有的秩序和组织的因，也是其固有秩序和组织的果。自然选择并不是有机体的因。基因也不是有机体的因。有机体的因不存在。有机体是自我能动派。”因此，自我实际上是一种自谋划的形式。它冒出来是为了超越它自己，就好像一条长蛇吃掉自己的尾巴，变成了乌洛波洛斯衔尾蛇----那个神秘的圆环。 荣格说，衔尾蛇是人类灵魂在永恒概念上的最经典的投影之一。 注：这些言论足以振聋发聩，使人们从对现象的关注回归到对本质的关注。我们所一直关注和研究的自然选择也许只是一种现象和过程，而非内在（本质）的动因。 我们说一个带着恒温器的炉子有自我，并不是说它有一个我。所谓自我，只不过是一个基础状态，一个自动谋划出来的形式，而假如它的复杂性允许的话，一个更为复杂的我便藉此凸现出来。 每一个自我都是一个同义反复：自明、自指、以自己为中心并且自己创造自己。格雷戈里.贝特森说，一个活系统就是一个“缓慢地进行自我复原的同义反复。”他的意思是说，如果系统受到干扰或者干涉，它的自我就会“朝向同义反复寻求解决”----沉降到它的基础自指状态，它那个“必要的矛盾”中。 一个系统，就是任何一种能够自说自话的东西。而所有的有生命的系统以及有机体，最后都必然精简为一组调节器，即化学路径和神经回路，其间总是进行着如此愚蠢的对话：“我要，我要，我要要要；不行，不行，你不能要”。 自动控制的出现分成三个阶段，也已经在人类文化中孵化出三个几乎是形而上学的改变。控制领域的每个体制，都是靠逐渐深化的反馈和信息流推进的。 由蒸汽机所引发的能量控制是第一阶段，而对物质的精确控制，就是控制体制的第二阶段。控制革命的第三阶段，是对信息本身的控制。 所谓更多的信息，就好像是未受控制的蒸汽爆炸----除非有自我的约束，否则毫无用处。我们可以这样改写吉尔德的警句：“二十一世纪的核心事件，是对信息的颠覆”。 对能量的控制征服了自然的力量（让我们变得肥胖）；对物质的控制带来了可以轻易获取的物质财富（让我们变得贪婪）。那么当全面的信息控制遍地开花的时候，又会为我们带来怎样五味杂陈的混乱？困惑？辉煌？躁动？ 假使我们试图通过掌控一切的方式来利用能量、物质和信息的巨大宝藏的话，那么必然会陷入失败。 自动化的历史，就是一条从人类控制到自动控制的单向通道。其结果就是从人类的自我到第二类自我的不可逆转的转移。 而这些第二类自我是在我们控制之外的，是失控的。 文艺复兴时期那些最聪慧的头脑也未能发明出一个超越古代的海伦所发明的自我调节装置，其关键原因就在于此。伟大的莱奥纳多.达芬奇建造的是受控制的机器，而不是失控的机器。德国的技术史学家奥托.麦尔说过，启蒙时代的工程师们本可以利用在当时就已经掌握的技术建造出某种可调节的蒸汽动力的。但是，他们没有，因为他们没有那种放手让他们的造物自行其事的魄力。 古代的中国人尽管其创造从来没有超出过指南车，却拥有一种正确的关于控制的无念心态。听听老子这位神秘的学者在二千六百年前的《道德经》中所写的，翻译成最地道的现代话语就是： 智能控制体现为无控制或自由， 因此它是不折不扣的智能控制； 愚蠢的控制体现为外来的辖制， 因此它是不折不扣的愚蠢控制。 智能控制施加的是无形的影响， 愚蠢的控制以炫耀武力造势。 “上德不德，是以有德。下德不失德，是以无德。上德无为而无以为，下德有为而有以为。” 老子的睿智，完全可以作为二十一世纪包含热忱的硅谷创业公司的座右铭。在一个练达、超智能的时代，最智慧的控制方式将体现为控制缺失的方式。投资那些具有自我适应能力、向自己的目标进化、不受人类监管自行成长的机器，将会是下一个巨大的技术进步。要想获得有智能的控制，唯一的办法就是给机器自由。 至于这个世纪所剩下的那一点点时间，则是为了二十一世纪那个首要的心理再造工作而预留的彩排时间：放手吧，有尊严地放手吧。 古人都知道，一天就可以摧毁的东西，要想建成它，可能会需要几年甚至几个世纪的时间。 常见的失误，往往在于试图往生物栖息地塞入超过系统承载能力的生物，或者，正如皮姆和德雷克所发现的，没有按照正确的顺序来引入这些生物。那么，顺序到底有多么要紧？高梅兹的说法：“生死攸关”。 夏威夷大学的微生物学家克莱尔.福尔索姆曾经根据他对广口瓶中的微生物培养液所作的研究得出过这样的结论：“任何一种稳定的封闭生态系统的基础，基本上都是某种微生物。”他认为，在任何一个生态系统里，微生物都肩负着“闭合生物元素之环”的作用，使大气与养分能够循环流动。 生态球是一个图腾，一个属于所有封闭的生命系统的图腾。 有时候你会觉得这个生态球太过平静，和我们匆忙的日常生活形成鲜明的反差。 这种与外界流动隔绝的玻璃瓶，到底要多大、里面要装些什么样的活物，才能保障人在里面生存？ 当人类的冒失鬼们冒险穿越地球大气这个柔软的瓶壁的时候，上述的学术问题就具备了现实意义。你能通过保证植物持续存活，来让人类在太空里像虾在生态球里一样持续存活吗？你能把人也封闭在一个受到日光照射、有充足的活物的瓶子里，让他们相互利用彼此的呼吸吗？ NASA这个“受控生态生命保障系统”可以用一个很贴切的词来形容：“受控”。而我们需要的，却是一点点的“失控”。 生命经营的事业就是改造环境使其有益于生命。如果你能把生物聚拢成为一个群落，给它们充分的自由制造自己茁壮成长所需的条件，这个生物集合体就能够永远生存下去。 对于任何一个复杂、危险的项目来说，最理想的团队人数是八个人。超过八个人，会造成决策缓慢和耽搁；而少于八个人，突发事件或者疏忽大意就会变成严重的阻碍。 注：8人也是软件开发小组的最佳组成人数，超过8人，容易带来意见的不统一，低于8人，则无法及时应对突发事件。 SBV决定把生物圈二号的存亡问题，托付给这样一条设计原则：生命体大杂烩那不寻常的多样性能够达成统一的稳定性。多样性保证了稳定性。它还可以检验某种程度的复杂性是否可以诞生自我延续性。 注：类似于不把鸡蛋放在一个篮子里 土壤是活的。它们会呼吸，而且跟你呼吸得一样快。你必须像对待有生命的东西一样对待土壤。最终是土壤控制着生物区系。 生物圈二号项目让我们看到，我们对任何物种都所知甚少。 设计一个生态群系，实际上是一个像上帝一样去思考的机会。 蕴含在一个生态系统中的信息远远超过了我们头脑中的信息。如果我们只对我们能够控制和理解的东西进行尝试，我们肯定会失败。 生命的任何领域都是由数不清的独立的回路编织而成的。生命的回路----物质、功能和能量所追寻的路线----重重叠叠、横七竖八地交织起来，形成解不开的结，直至脉络莫辨。显现出来的只有由这些回路编结而成的更大的模式。每个环路都使其他环路变得更强，直至形成一个难以解开的整体。 留给生物圈二号的生态学家的一个巨大问题，就是如何以最佳方式启动初始多样性，使它成为后续多样性成长的杠杆。 注：一些根本性的难题，就在于我们不知道它们是如何开始的。 生物圈一号（地球）已经有了大量的合成生态，它现在已经是一个十足的人造系统了。 生物圈原则，创造生物圈的时候要记住： 微生物做绝大部分的工作 土壤是有机体。它是活的，它会呼吸 创造【冗余】（多余）的食物网络 逐步地增加多样性。 如果不能提供一种物理功能，就需要模拟一个类似的功能 大气会传达整个系统的状态 聆听系统：看看它要去哪里？ 我们对创造新的封闭系统的兴趣，其实还是在于调配出拥有自己生命的生态系统的实例，这样我们就能概括它们的表现，从而去理解地球系统，我们的家园。 在盖亚，我们所建造的那些在短暂的时间内处于封闭状态的小盖亚，它们是为了回答一个基本问题建造出来的模型：我们对地球上这个大一统的生命体系到底能产生什么样的影响，发挥什么样的作用？有没有我们可以达到的控制层面，要么，盖亚根本就不受我们控制？ 根据医生的推测，由于日常食物有限，生物圈人的体重大幅度下降，于是开始消耗过去储存在体内的脂肪，导致几十年前残留在脂肪中的毒素释放出来。生物圈二号不仅提供了一个精确追踪生态系统中污染物质流向的实验室，也提供了一个精确追踪污染物在人体内流动的实验室。 不论是温和也好还是粗暴也好，自然都需要一些变化。扰动对养分循环来说至关重要。 如果我们真的要把这个工程做得完美的话，就要为青蛙模拟雷电现象，因为大雨倾盆和电闪雷鸣能刺激它们繁殖。不过我们真正模拟的不是地球，而是在模拟诺亚方舟。事实上，我们要问的问题是，我们究竟可以切断多少联系，还能保证一个物种的生存？ 经过六周左右的微生物层面上的互相迁就----在此期间新生群落一直徘徊在混沌的边缘----突然，系统在一夜之间“冒出”来了，氨气迅速归零。它现在可以长久地运转下去了。系统一旦“冒出”，其自立、自稳定程度就更高，也就不再需要初创时所需的人为扶持。 可以通过逐渐提高复杂性来重组大型系统；一旦一个系统达到了稳定水平，它就不会轻易地趋向于倒退，仿佛这个系统被新的复杂性带来的凝聚力所“吸引”。只要我们利用足够的复杂性和灵活性来制造机器和机械系统，它们也会“冒出”。 注：对于一个公司来讲，这个凝聚力就是“企业文化”，随着公司的复杂性增加，如果我们做的足够好，“企业文化”也会“冒出”。 这个毫无掩饰的机器世界不是在生物圈二号外面，而是在它的肌体内，就像是骨骼或软骨，是一个更大有机体的不可分割的部分。 机器技术将替代所有生物物种。我相信，我们会保留其他的物种，因为生物圈二号帮助我们证明了，生命就是技术。生命是终极技术。机器技术只不过是生命技术的临时替代品而已。随着我们对机器的改进，它们会变得更有机，更生物化，更近似生命，因为生命是生物的最高技术。总有一天，生物圈二号中的技术圈大多会由工程生命和类生命系统替代。总有一天，机器和生物间的差别会很难区分。 生物圈逻辑（生物逻辑，生物学）正在融合有机体和机械。在生物工程公司的厂房里和神经网络计算机的芯片内，有机体和机器正在融合。 想象一下未来的城市不但依照有机设计建设，而且像生物一样有适应性、灵活性及进化的能力，形成一个建筑生态群。它带着自适应技术、分布式网络和合成进化向我们走来。 随着电脑的尺寸越变越小，直至缩成一个小点，并可以置入所有的电子用品，那么就可以期待我们的洗衣机、音响以及烟气报警器等形成一个“家域网”，并在其中进行通话。 注：物联网 在威瑟眼中的智能办公室里，无处不在的智能物构成了层级架构。层级的底部是一支微生物大军，构成了房间的背景感知网络。它们将位置和用途等信息向其上级汇报。这些一线士兵是些廉价、可抛弃的小芯片，附着在写字簿、小册子以及可以自己作笔记的聪明贴上。你成打购买，就像购买写字簿或内存一样。它们在集结成群后的功效最大。 最深刻的技术是那些看不见的技术，它们将自己编织进日常生活的细枝末节之中，直到成为生活的一部分。 注：新的技术在不断产生，但不意味着老的技术就不再重要，它们已经在更基础的层面为我们服务。 当芯片、马达、传感器都坍塌进无形王国时，它们的灵活性则留存下来，形成了一个分布环境。实体消失了，留下的是它们的集体行为。我们与这种集体行为----这个超有机体或者说这个生态系统----来进行互动。 电脑的胜利不但不会使世界非人化，反而会使环境更臣服于人类的愿望。我们创造的不是机器，而是将我们所学所能融会贯通于其中的机械化环境。我们在将自己的生命延伸到周边环境中去。 书写就是一种无处不嵌入我们环境当中的技术。文字遍布城乡，无处不在。想象一下，当计算与联结在环境中的嵌入度和书写一样时...... 共同进化生态的定义之一即是，一个充当其自身环境的有机体集合。 每一种生物都充当着其他生物的环境。机器也是如此，将在共同进化的舞台上进行表演。 集体效率是有代价的。生态智力会对新入圈者不利，生态系统要求你具备本地知识。对于客人说来，这个让人捉摸不定的房间怪兽似乎失控了。 有一股强大的反作用力在维持环境的统一。正如丹尼.希利斯向我指出的：“我们之所以创造仿生环境来取代自然环境，是因为我们希望环境保持恒常，可以被预测。我们曾经用过一种电脑编辑器，可以让每个人有不同的界面。于是大家都设置了各自的界面。然后我们发现这个主意很糟糕，因为我们无法使用别人的终端。于是我们又走回老路：一个共享的界面，一个共同的文化。这也正是使我们聚集在一起成为人类的因素之一。” 生产原料从机器到机器的、缠绕在一起的流动可以看作是一个联网的群落----一个工业生态。 人造工业所带有的杂草特性威胁到了支持着它的自然界，在倡导自然和鼓吹人工的人群间形成了对峙，双方都相信只有一方能够获胜。但是，在过去的几年里，一个有几分浪漫的观点-----“机器的未来是生物”----渗入了科学，并将诗意转化为某种实用的东西。这个新观点断言：自然和工业都能取得胜利。 将自然环境的模式作为解决环境问题的模板。 仿造自然系统的整体设计理念来塑造工业整体化设计。使我们不仅能改进工业的效率，还能找到更令人满意的与自然接轨的途径。 闭环制造是活体植物细胞内自然闭环生产的映射----细胞内的大量物质在非生长期间进行内循环。 大规模的网络化将会真正彻底地改变几乎所有的商业行为。比如： 1，我们生产生命； 2，如何生产； 3，如何决定生产什么； 4，以及生产活动所处其中的经济的本质； 商业活动的几乎所有方面都被荡涤一新。 一个纯粹网络化的公司，应该具有以下几个特点：分布式、去中心化、协作以及可适应性。 新乡重夫：“我们绝对不可能避免错误，但是我们可以避免错误成为缺陷” 零缺陷运动的圣经《零缺陷软件》写道：“你发现的下一个错误，极有可能出现在你已经找出了十一个错误的模块里，而那些从未出过错误的模块，则可能会一直保持不败金身。” 错误扎堆现象在软件中是如此普遍，以至于被当做一条“魔鬼定律”：当你发现一个错误的时候，也就意味着还有另外一堆你没看见的错误在什么地方等着你。 自然通过牺牲简洁性来换取可靠性。自然界中存在的神经元回路，其非最优化程度始终令科学家们瞠目结舌。 那些最大胆的科学家、技术人员、经济学家和哲学家们已经迈出了第一步----把所有的事物、所有的事件都联结到一张复杂的巨型网络之中。随着这张庞大的网络渗透到人造世界的各个角落，我们瞥到了一些端倪：从这些网络机器中冒出的东西活了起来、变得聪明起来、而且可以进化----我们看到了新生物文明。 从网络文化中还会涌现出一种全球意识。这种全球意识是计算机和自然的统一体----是电话、人脑还有更多东西的统一体。这是一种拥有巨大复杂性的东西，它是无定形的，掌握它的只有它自己那只看不见的手。我们人类将无从得知这种全球意识在想什么。这并不是因为我们不够聪明，而是因为意识本身就不允许其部分能够理解整体。全球意识的独特思想----以及其后的行为----将脱离我们的控制，并超出我们的理解能力。因此，网络经济所哺育的将是一种新的灵魂。 在网上匿名发帖颇为困难：互联网从本质上来说是要准确无误地追踪一切，然后不加区别地复制下来。理论上讲，通过监控传输节点从而追溯消息来源是件轻而易举的事情。在这样一个从根本上讲一切皆可知的大环境下，密码反叛者们渴求的是真正的匿名。 除了扔钢镚之外，数字现金可以做到口袋里的现金所能做到的任何事情。你会有关于你的支付情况的完整记录，包括你是向谁支付的。而“他们”有的则是一个收钱的记录，并不包括是谁付的钱。同时做到精确记账和百分之百匿名，这在数学上是可以“无条件”实现的----绝无例外。 1978年的某个时候，乔姆说，“我当时灵光一闪，想到以这种方式构造一个人群的数据库是可能的：你无法通过这个数据库的信息把其中的人关联起来，但能够使用它证实对其中每个人的各种描述的正确性。” 在网络经济中，成本不成比例地依赖于用户的数量。要达到传真机效应，需要早期接受者达到临界值。一旦数量超过了阈限，事情就无法停止了，因为它是自我加强的。 加密胜出，因为它是必要的反作用力，防止互联网不加节制地联结。任由互联网自行发展，它就会把所有人、所有东西都联结在一起。互联网说，“连接”。密码则相反，说“断开”。如果没有一些隔断的力量，整个世界就会冻结成一团超载的、由没有私密性的联结和没有过滤的信息组成的乱麻。 加密技术允许蜂巢文化所渴求的必要的失控，以在向不断深化的缠结演变中保持灵活和敏捷。 我们能把一部电视连续剧的所有背景场景数据都储存到一张光盘的开头部分，而重构二十五集所需的各种动作和镜头移动可以放到剩下的磁盘空间中。尼葛洛庞帝称这种方法为“模型而非内容的传输，内容是接受者从模型中演绎出来的东西” 所谓真实，首先指的是共同进化的动力，其次才是什么六百万像素。 量变导致质变，更多就会变得不同。从第一粒沙开始不断地增加沙子的粒数，你会得到一个沙丘，而它和单个沙粒是完全不同的。在一个游戏网络中不断增加玩家的人数的话，你得到的是......什么呢？是某种完全不同的......分布式存在，一个虚拟世界，一个蜂群思维，一个网络社区。 是分布式智能，而不是火力，赢得了战争的胜利。 在“泥巴”（互联网多人游戏）中，自我是多重而且去中心的。一种多重、去中心化的结构作为理解真实生活和健康人格的模型而大行其道也就不足为奇了。 进化的创造力是无穷的。它能够超过人类的设计能力。 随机选择和无目的的漫游绝不能产生连贯一致的设计物，而累积选择可以做到。 注：在累积选择中，总有些东西被留了下来，而随机选择则像黑瞎子掰棒子，掰一个丢一个。 道金斯认为，要想造出一个有实际意义的生物“大千”，就必须把可能的形状限定在具有一定生物学意义的范围内。否则，即使用了累积选择的方法，找到足够多生物形态的机会也会被淹没在所有形状汇成的茫茫大海中。毕竟，他解释道，生物的胚胎发育限制了它们变异的可能性。举个例子，大多数生物都显示出左右对称的特性；通过把左右对称设定为生物形态的基本要素，道金斯就能够缩小整个库的规模，也就更容易发现生物形态。 注：大千指一个包含所有可能的形式库，生命形式是其中的一部分。 道金斯告诉我：“一开始我就有个强烈的直觉，我想要的胚胎学应当是递归的。我的直觉一部分是基于这样一个事实----真实世界中的胚胎学可以被看做是递归的。”道金斯所说的递归，是指简单规则一遍又一遍地循环应用（包括用于其自身的结果），并由此生成了最终形式所具有的绝大多数复杂性。譬如，当“长出一个单位长度然后分岔成两个”的递归规则重复应用于一段起始线条上时，大约五次循环之后，它就会生成一片灌木般的具有大量分叉的形状。 道金斯把基因和躯体的理念引入到库里，生物基因并不控制机体的各个微小部分，这就相当于它并不控制屏幕上的像素点。相反，基因控制的是生长规则，也即胚胎的发育过程，而在“生物形态王国”里，就是绘图算法。因而，一串数字或文字就相当于一段基因（一条染色体），隐含着一个公式，并按这个公式用像素点绘出图案（躯体）。 通过让基因控制算法而非像素，道金斯在他的“大千”中建立了一条内在语法，阻止了一切旧日荒谬的出现。即使是再出乎意料的变异，结局也不会是一个不起眼的灰点。同样的变换在博尔赫斯图书馆里也可以实现。每个书架的位置不再代表一种可能的字母排列，而是代表一个可能的词语排列，甚至是可能的句子排列。这样一来，你选中的任何书都将至少是接近可读的。这个得到提升的词语串空间远比文字串空间小，此外，正如道金斯所说，限定在一个更有意思的方向上，你就更有可能碰到有意义的东西。 注：博尔赫斯图书馆，一个多么伟大的想法，任何一本书都是文字的组合，是包含所有文字组合的博尔赫斯图书馆中的一部分。这个图书馆具有无限性，因为每本书的文字长度是不固定的，因此带来了无数多种可能。 道金斯宣布竞赛发起的六个月后，里德通过图像繁育和基因工程双管齐下的办法找到了失落的宝藏。里德估计他用了四十个小时来寻找圣杯，其中有三十八个小时花在工程学上。只通过繁育手段是绝不可能找到它的。接近圣杯的时候，里德无法做到不动其他的点而让最后一个像素改变。他花了好多时间在倒数第二个形式上以试图控制最后那个像素。 在博尔赫斯形式库的深处，一层层优雅的鹿角、一行行左旋蜗牛、一排排矮花树、一屉屉瓢虫，都在等待着它们的第一个造访者----这个造访者也许是大自然本身，也许是位艺术家。而在两者未曾触及它们之前，它们仍然在意识之外，在视觉之外，在触感之外，是纯粹的可能之形式。就我们所知，进化是造访它们的唯一途径。 设计“连接机5”的艺术家工程师卡尔.西姆斯告诉我：“我使用进化方法是出于两个目的：一是为了繁育出我不可能想象到的、也不可能凭其他方式发现的东西；二是为了创造出我可能想象到的、但永远没有时间去细化的东西。” 我们会惊讶地发现，并没有什么统一的选择标准。也许，任何高度进化的生命形式都是美丽的。众生皆美----尽管各有所好。帝王蝶和其宿主奶草豆荚谁也不比谁更显眼或更平庸。如果不带偏见地审视一下，寄生虫也很美。我隐约地觉得，自然之美就存在于物种进化的历程里，存在于形式必须完完全全地合乎生物之道这样一个重要事实中。 注：很难说形式合乎了生物之道，还是生物之道合乎了形式。 当代艺术设计趋向于更多地运用分析控制的手段，而进化主义颠覆了这种趋势。进化的终点目标更加主观（“最美者生存”），更少控制，更贴近天马行空般的意境，更加自然天成。 当搜索空间足够大时，有效的搜索流程就与真正的创造并无二致了。在包括一切可能之书的图书馆里，发现某一本特定的书就等同于写了这本书。 注：搜索与创造之间的关系。 德尼.狄德罗：“书籍的数量将持续增加，可以预见，在未来的某个时刻，从书本中学习知识就如同直接研究整个宇宙一样困难；而寻觅藏身于自然的某个真理也并不比在恒河沙数般的书册里搜求它更麻烦些。” 不可压缩性是随机性的最新定义。 汤姆.雷梦寐以求的是制造一台电进化机。用一个“盛有”进化的黑匣子，他就能够阐明生态学的历史法则----雨林是如何由早期森林传承而来，生态系统到底是如何从产生了各种物种的同一原初力量中涌现出来的。 注：模拟进化并掌握进化，确实是一场新的革命。既可以用在社会经济发展中（工业生态学，进化式设计），也可以为解决哲学上的基本问题提供关键材料。比如：进化的目的？进化的方式？突变为什么会产生？死亡与进化之间的关系？进化中传承与变异之间的关系？ 生态圈，进化与共同进化：为什么多个生物之间产生了共同进化并最终形成一个生态圈；生物的起点是否相同？终点是否相同？ 进化是有序的，还是失控的？看似失控的表现背后，是不是隐藏着更为深刻的规律。 创造本身就是一种进化，一种选择。一切都已经在那里，我们只不过碰巧找到了他。只不过这个碰巧本身也包含着深刻的方法。（大千图书馆，大千形式库） 哲学引领科学，科学逼近哲学 麻省理工学院一位计算机专业的学生看到了我的解释，但不知怎么却没有得到病毒22的代码。他试图手工重新创造它，但是他的最好成绩也需要三十一条指令。当他得知我是在睡觉时得到二十二条指令的时候，他沮丧极了。 人类力所不逮的，进化却能做到。雷在一台显示器上展示了22在培养液中繁殖倍增的踪迹，以作为他陈述的最佳诠释：“想想看，随机地改动程序竟然能胜过精雕细琢的手工编程，这听上去挺荒谬的，可这就是一个活生生的例子。”这位旁观者突然明了了，这些“没脑子”的黑客具有的创造力是永无止境的。 和其他具有系统观念的人一样，霍兰德认为大自然的工作和计算机的任务是相似的。“生物体是高明的问题解决者。”霍兰德在他的工作总结中写道，“它们所展示出来的多才多艺使最好的计算机程序都为之汗颜。”这个论断尤其令计算机科学家们感到难堪。他们可能经年累月地在某个算法上绞尽脑汁，而生物体却通过无目标的进化和自然选择获得了它们的能力。 如果你有许多相互矛盾而又彼此关联的变量，而目标定义又很宽泛，可能有无数个解，那么进化正是解决之道。 遗传算法实际上是一大群略有差别的策略，试图在崎岖的地形上同时攀爬不同的顶峰。由于大量代码并行作业，因而能同时访问该地形的多个区域，确保它不会错过那真正的高峰。 并行是绕过随机变异所固有的愚蠢和盲目的途径之一。这是生命的极大讽喻：一遍接一遍地重复盲目行为只能导致更深层的荒谬，而由一群个体并行执行的盲目行为，在条件适合时，却能导出所有我们觉得有趣的东西。 注：一点点突变 霍兰德关于遗传算法和进化的书《自然与人工系统中的适应》 霍兰德认为，如果我们能理解适应性，尤其是进化的适应性，就可能理解甚至模仿有意识的学习。 对进化进行有意义的数学运算。 希利斯以其惯有的清楚明了向作家史蒂文.列维总结了冯.诺依曼计算机的瓶颈所在：“你为计算机输入的知识越多，它运行得越慢。而对人来说，你给他的知识越多，他的头脑越敏捷。所以说我们处在一种悖论之中，你越想让计算机聪明，它就变得越愚笨。” 注：这里也忽略了一点，计算机也在越变越快，人类经过漫长的进化，本身的处理能力是超过希利斯时代的计算机的，但计算机正在快步赶上。 “我们知道，只有两种方法能制造出结构及其复杂的东西，”希利斯说，“一个是依靠工程学，另一个是通过进化。而在两者中，进化能够制造出更加复杂的东西。”如果靠设计不能制造出令我们骄傲的计算机，那我们就不得不依靠进化。 “连接机”中的单个处理器很愚蠢，智力跟一只蚂蚁差不多。不管花上多少年时间，单个处理器都无法独自想出任何问题的独创性解决办法。即使把六万四千个处理器串到一起也好不了多少。 而当六万四千个又蠢又笨的蚂蚁大脑形成相互联结的庞大网络时，它们就构成了一个进化的种群，看起来就像大脑里的一大堆神经元。那些使人类精疲力尽的难题，却往往在这里得到绝妙的解法。这种“海量连接中涌现出秩序”的人工智能方法便被冠以“连接主义”的名号。 然而，一切事物均来自低等连接这一理念着实令人惊诧。网络内部究竟发生了什么神奇变化，竟使它具有了近乎神的力量，从相互连接的愚钝节点中孕育出组织，或是从相互连接的愚笨处理器中繁育出程序？当你把所有的一切连结到一起时，发生了什么点石成金的变化呢？在上一分钟，你有的还只是由简单个体组成的乌合之众；在下一分钟，联结之后，你却获得了涌现出来的、有用的秩序。 曾有那么一瞬间，连接主义者猜想：也许创造理智与意识所需要的一切，不过就是一个够大的相互连接的神经元网络，理性智能可以在其中完成自我组装。甫一尝试，他们的这个梦就破灭了。 还没有一个计算机科学家可以合成出符合预期的、无比强大的、能带来翻天覆地变化的人工智能。也没有一个生物化学家能够创造出人工生命。然而，雷和一些人已经捕捉到了进化的一角，并按照他们各自的需求来再现进化。许多技术人员相信，星星之火必将燎原，我们所梦寐以求的人工生命和人工智能都将由此而来。与其制造，不如培育。 注：创造性的想法，制定简单的规则，让我们需要的东西自己发育出来。 进化是一种能被轻易地转化为计算机代码的自然而然的技术。正是进化与计算机之间的这种超级兼容性，将推动人工进化进入我们的数字生活。 生物进化者们还可以进化出一种对抗肝炎病毒的抗体，然后再进化出一种与抗体相配的仿肝炎病毒。被选中的病毒并非完美的变种，而是缺失了一些可引发致命症状的活性点。这种有缺陷、无能力的替代品就是所谓的疫苗。 进化出来的分子与合理化设计出来的药物在效果上并无二致。唯一不同的是，我们对其功效的原理和方式一无所知。我们只知道它通过了所有的测试。这些发明出来的药物已经超出了我们的理解力，它们是“非理性设计”的产物。 单纯的信息本身很难消除，而没有死亡就没有进化。肌肉和血液之所以对进化非常有帮助，正是因为机体提供了一个让信息死去的便捷方式。任何能将可遗传信息与可消亡机体合二为一的系统都具备了进化系统的要素。 核糖核酸有一个独一无二的优势，是我们所知的任何其他系统都不具有的。它能同时兼任机体和信息两个角色----既是表现形式，又是内在成因；既充当信使，又是信息。一个核糖核酸分子既要担当起与世界互动的职责，又要完成延续世界的重任，至少要把信息传递给下一代。 定向进化是生物技术的未来 我们通常所说的进化是达尔文进化，不过在另一种进化中，选择压力是由我们来决定的，而不是自然，因此我们称其为定向进化。 定向进化是另一种监督式学习，另一种遍历博尔赫斯图书馆的方法，另一种繁育。在定向进化中，选择是由培育者引导的，而非自然发生的。 尽管手工改进的基因能够最大限度地适合个体，但从对整个族群有利的角度看，却不如那些自然成长起来的基因。此时此刻，在这午夜黑客的自酿世界中，一句古老的生态学格言第一次得到了明证：对个体而言最好的，对物种而言却不一定。 艾克利：“我们弄不明白从长远看到底什么才是最好的，这点让人很难接受。但是我想，嘿，这就是生命” 贝尔通信研究所之所以允许艾克利从事他的芥子世界的研究，是因为他们认识到进化也是一种计算。贝尔通信研究所曾经而且现在也一直对更好的计算方法很感兴趣，尤其是那些基于分布式模型的方法，因为电话网就是一个分布式计算机。如果进化是一种有效的分布式计算，那么是否还有其他的方法？如果可以的话，我们又能对进化技术做出怎样的改进或变化呢？借用我们常用的那个“图书馆/空间”的比喻，艾克利滔滔不绝地说道，“计算的空间庞大得令人难以置信，我们只不过探索了其中非常微小的一些角落。我现在做的，以及我想进一步做的，是扩展人类认识到的计算的空间。” 注：数学是我们描述世界的一种方式，数学的核心则是计算。 艾克利一直在推动对“弱学习”的研究，他认为这是一种让计算空间最大化的方式：利用最少的输入信息，获取最多的输出信息。“我一直在试图找出最愚笨、最孤陋寡闻的老师，”艾克利告诉我，“我想我找到了，答案是：死亡。” 注：又一个振聋发聩的言论。通过最简单的优胜劣汰，来达到学习的目的。 死亡是进化中唯一的老师。艾克利的使命就是查明：只以死亡为老师，能学到什么？我们还不是很清楚答案，但却有些现成的例证：翱翔的雄鹰，鸽子的导航系统，或白蚁的摩天大楼。找到答案需要些时间。进化是聪明的，但同时又是盲目和愚笨的。“我想象不出比自然选择更笨的学习方法了。”艾克利说道。 在所有可能得计算和学习的空间中，自然选择占据了一个特殊的位置，它是一个极点，在这个点上，信息传递被最小化。它构成了学习和智能的最低基线：基线之下不会有学习产生，基线之上则会产生更加智能、更加复杂的学习。尽管我们仍然不能完全理解自然选择在共同进化世界中的本质，但它依然是学习的基础熔点。如果我们能够给进化一个度量值的话（我们还不能），就可以以此为基准评判其他形式的学习。 自然选择躲藏在许多表象之下。艾克利是对的；如今计算机科学家们都意识到，计算方式有许多种----其中许多是进化的方式。任何人都知道，进化和学习的方式可能有数百种；不论哪种策略，实际上都是在对图书馆或空间进行搜索。“传统人工智能研究的闪光思想----也是唯一思想----就是‘搜索’，”艾克利断言道。实现搜索的方法有很多种，对自然生命起作用的自然选择只是其中的一种。 生物学上的拉马克进化（获得性遗传）受困于一条严格的数学定律：求多个质数的乘积极其容易，但分解质因数则异常困难。最好的加密算法正是利用了这种不对称的难度。拉马克学说之所以没有在生物界中真正存在过，就在于它需要一种不可能存在的生物解密方案。 学习被定义为个体在活着时的适应性。在经典的达尔文进化中，个体的学习并不重要。而拉马克进化则允许个体在世时所获得信息可以与进化这个长期的、愚钝的学习结合在一起。拉马克进化能够产生更聪明的答案，因为它是更聪明的搜索方法。 注：随着研究的深入，拉马克进化将进一步被证实，有机体对自己生命的传承是有相当的自主性的。 一个蚂蚁军团，智愚而不知测量，视短而不及远望，却能迅速找到穿越崎岖地面的最短路径。这种计算正是对进化搜索的完美映射：一群无知而短视的个体们在数学意义上崎岖不平的地形上同时作业，试图找出一条最优路径。蚁群就是一个并行处理机。 “我们想让这些系统解决一个我们只知如何陈述却不知如何解决的问题。”一个例子就是如何编写出数百万行驾驶飞机的程序。希利斯提议建立一个群系统，以进化出“驾驶技巧”更优秀的软件，系统中有一些微小的寄生虫程序会试图坠毁飞机。正如他的实验所展示的，寄生虫会促使系统更快地向无差错和抗干扰强的导航程序收敛。希利斯说：“我们宁肯花更多时间在编制更好的寄生虫上，也不愿花上无数个小时去做设计代码和差错这些事情。” 注：这种方式的悖论在于上边某条摘要已经提到的，进化出来的代码将没有人可以直接理解和改进，如果出现了新的问题，我们将束手无策。 即使技术人员成功地设计出一款庞大的程序，譬如导航软件，要想对其进行彻底的测试也是不可能的。但进化出来的东西则不同。 注：进化过程中的测试是否具有完备性，也是一个需要证明的问题。 计算必须有生命力和活力。艾克利称之为“软件生物学”或“活力计算”。 人工进化是工程霸权的终结。进化能使我们超越自身的规划能力；进化能雕琢出我们做不出来的东西；进化能达到更完美的境界；进化能看护我们无法看护的世界。 但是，正如本书标题所点明的，进化的代价就是----失控。汤姆.雷说道：“进化系统的一个问题就是，我们放弃了某些控制。” 丹尼.希利斯所乘航班的驾驶程序是进化出来的，没有人能弄懂这个软件。它就像一团千丝万缕的乱麻，也许真正需要的只是其中的一小部分，但是它能够确保无故障地运行。 艾克利的电话系统是由进化出来的软件管理的，它是“活”的。当它出问题时，没有人能排除故障，因为程序以一种无法理解的方式埋藏在一个由小机器组成的未知网络中。不过，当它出问题时，它会自行修复。 没有人能把握住汤姆.雷的培养液的最终归宿。它们精于设计各种小技巧，却没人告诉它们下一步需要什么技巧。唯有进化能应付我们所创造的复杂性，但进化却不受我们的节制。 注：人类本身也会逐步进化，来应对复杂性。所以进化是否能够受人类节制还未有定论。 进化并未完全超脱我们的控制；放弃某些控制只不过是为了更好地利用它。我们在工程中引以为傲的东西----精密性、可预测性、准确性以及正确性----都将为进化所淡化。 而这些东西必须被淡化，因为真实的世界是一个充满不测风云的世界，是一个千变万化的世界；生存在这个世界里，需要一点模糊、松弛、更多适应力和更少精确度的态度。生命是无法控制的；活系统是不可预测的；活的造物不是非此即彼的。谈起复杂程序时，艾克利表示：“‘正确’是水中月，是小系统的特性。在巨大的变化面前，‘正确’将被‘生存能力’所取代。” 注：这种巨大一方面只是变化的程度剧烈，另一方面指变化发生的非常迅速。 我们怎样才能剔除那些不利的副作用呢？ “你做不到的。”考夫曼坦率地回答。 这就是进化的交易。我们舍控制而取力量。对我们这些执着于控制的家伙来说，这无异于魔鬼的交易。 一种名为“自动成型”（*3D打印*）的新工业流程从计算机辅助设计那里获取数据后，能在瞬间由粉末金属或液态塑料直接生成三维原型。某个物体这一刻还只是屏幕上的一些线条，下一刻就已经是一个可以拿在手里或带着到处走的实实在在的东西了。自动成型技术“打印”出来的是真正的齿轮而不是某个齿轮的图纸。 物理学正在飞速地渗入数字世界，而生命渗入的速度比物理学还要快。 能不能够想象出一种自动生成的电脑角色----你把粗糙的草图提供给它，然后就出来一个能够自己调皮捣蛋的数码达菲鸭。 行为学架构的核心是“去中心化”这样一个关键概念。动物行为是一种去中心化协同，它将许多独立的动作（驱动）中心像盖房子一样搭建到一起。外在行为就这样从错综复杂的盲目反射中涌现出来。由于行为源头的分布式特性，底层最简单的代理也能在上层产生意料之外的复杂行为。支配动物的去中心化、分布式控制在机器人和数字生物身上同样适用。行为是可以电脑化的。通过对子行为进行安排，任何人格特征都能够编成程序。 奥兹世界涉及了三个控制研究的前沿领域： 如何组织一个既允许一定偏离又围绕着既定结局的故事？ 如何构建一个能产生意外事件的环境？ 如何创造自主但又受节制的生物？ 怎样在不剥夺用户自由的情况下，给他们设定某种结局？ 注：辐射等角色扮演类游戏在做的事情 布莱德.格拉夫：“我们正在创造一种完全不同的东西。我所创造的不是故事，而是一个世界。我创造的是一种人格，而不是角色之间的对话和动作。” 插注：《失控》的真正伟大之处，是其中所涉及的那些科学家们对控制、对进化的真知灼见，作者的真正伟大之处，是他能够同时接触到那么多伟大的人，并把他们的伟大想法串联起来，形成一部人类未来的预言书. 迪斯尼和皮克斯的动画师们差点被这个想法惊呆了，但总有一天米老鼠会拥有自作主张的能力的。 “这就好比是一个生态环境，”他们说，“你想要移走一个东西，就肯定会搅动整个环境。”关于这一点，有一位图形专家说得最好：“实际上，这就跟心理学一样。这只老鼠现在有一个真正的人格。你不可能把人格分割开，你只能在它的基础上做些补救。” 控制是一个范畴：一端是“一体”式的全面支配，另一端则是“失控”；这两端之间则是各种类型的控制，我们尚没有恰当的词语与之对应。 老实说，所谓“失控”，是对未来的一种夸张描述。那些我们赋予了生命的机器还是会间接地接受我们的影响和指导，只不过脱离了我们的支配而已。 注：就像父亲和儿子的关系 控制的未来是：伙伴关系，协同控制，人机混合控制。所有这些都意味着，创造者必须和他的创造物一起共享控制权，而且要同呼吸共命运。 生命最早的发现之一是如何创造新的基因，更多的基因，可变的基因，以及一个更大的基因库。 更有可能得事，基因组的大小是由基因系统自身的结构决定的。 对逻辑单元而不是数字位元做进化，最根本的优势还在于它能马上将系统引上通往开放宇宙的大道。逻辑单元本身就是功能，而不像数字位元那样仅仅是功能的数值。在任意一个地方增加或交换一个逻辑基元，程序的整体功能就会产生转变或得到扩展，从而在系统中涌现出新功能和新事物。 注：Lisp，最常用的人工智能语言 依我看，说进化生成的是只有外星人才写得出来的代码恐怕才更确切些。这绝非人类所为。对这个方程追本溯源，柯扎终于找到了这个程序处理问题的方式。完全是凭着百折不挠和不择手段，它才打通了一条艰难曲折又令人费解的解决之道。但这确实管用。 大自然并不会只为了优雅而简化。 注：大自然的目的更加单纯一些，达到目的就好。 尽管大脑像并行机器一般运作，人类意识却无法并行思考。这一讽刺性的事实让认知科学家们百思不得其解。人类的智慧有一个近乎神秘的盲点。我们不能凭直觉理解概率、横向因果关系及同步逻辑方面的各种概念。它们完全不符合我们的思维方式。我们的思维退而求其次地选择了串行描述----线性描述。那正是最早的计算机使用冯.诺依曼串行设计方案的原因：因为人类就是这样进行思考的。 而这也正是为什么并行计算机必须被进化而不是被设计出来：因为在需要并行思考的时候我们都成了傻子。计算机和进化并行地思考；意识则串行思考。 汤姆.雷说：“进化可不管有没有意义；它关心的是管不管用。” 适应是对自身结构的扭曲，以使之能够钻过一个新漏洞。而进化是更深层的改变，它改变的是构建结构本身的架构----即如何产生变化的方式，这个过程常常为其他人提供了新的漏洞。如果我们预先确定了一台机器的组织结构，也就预先确定了它能解决怎样的问题。理想的机器应该是一台通用问题解决机，一台只有想不到没有做不到的机器。这就意味着它必须拥有一种开放性的结构。柯扎写道：“（解决方案的）规模、形式以及结构复杂度都应是答案的一部分，而不是问题的一部分。”当我们认识到，是一个系统自身的结构决定了它所能得出的答案，那么我们最终想要的是如何制造出没有预先定义结构的机器。我们想要的是一种不断自我更新的机器。 探索超越我们理解力外的领域并提炼我们所收获的，这是定向式、监督式和最优化的进化带给我们的礼物。汤姆.雷说：“但是，进化不仅是优化。我们知道进化能超越优化并创造新事物来加以优化。”当一个系统可以创造新事物来加以优化时，我们就有了一个恒新的工具和开放地进化。 进化是一种工具，它可以与控制相结合。 进化作为一种工具，特别适用于以下三件事： 如何到达你想去而又找不到路的领域。 如何到达你无法想象的领域。 如何开辟全新领域。 一个有效的、自发的、进化的分子系统将会是一个超级强大的工具。它将是一个可以创造出任何生物的开放系统。 死了的东西可以表现得像活的一样！生命就是一种行为，这是朗顿最初的体会。 朗顿接到一个任务：将一个程序从一台过时的大型计算机中移植到一台构造完全不同的新计算机中去。完成此任务的窍门是抽象出旧计算机上的硬件运行方式，在新计算机上以软件的方式模拟出来----即提取硬件的行为，再将之转换成无形的符号。这样，旧的程序就可以在新计算机上由软件仿真出来的一个虚拟旧计算机系统中运行。朗顿说，“这是将过程从一个媒介转到另一个媒介上的直接体验。硬件是什么并不重要，因为你可以在任何硬件中运行程序。重要的是要抓住过程的本质。”这样他开始遐想，生命是否也能从碳结构中提取出来，转化成硅结构。 注：抓住过程的本质，将生命虚拟化到计算机中。 在严重脑震荡恢复过程中，朗顿感觉他正看着自己的大脑在“重启”，仿佛计算机重启时必须重新载入操作系统一样。他大脑深层的功能一个接一个地重现。朗顿记得那灵光一现的刹那，他的本体感受----那种在一具躯体之中的感知----复原了。他为一种“强烈的发自内心深处的直觉”所震撼，感知的本我融入肉体，好像他这架机器完成了重启，正等待着被投入使用。“关于心智形成是什么感觉，我有亲身的体验。”他告诉我。正如他曾经在计算机上看到生命一样，现在，他对他自己那处于机器中的生命有了发自内心的认识。生命是否可以独立于母体而存在？他体内的生命和计算机中的生命难道不是一样的吗? 朗顿的论点是，生命是一个过程----是不受特殊材料表现形式限制的行为。对生命而言，重要的不是它的组成材料，而是它做了什么。生命是个动词，不是名词。 注：振聋发聩 生物学这门对生命普遍原理进行研究的学科正经历着剧变。朗顿说，生物学面临着“无法从单一实例中推论出普遍原理的根本障碍”。地球上的生命只有单一的集体实例，而它们又有着共同的起源，因此，想把它们的本质及普适特征与次要特征区分开来是徒劳无功的。比如，我们对生命的看法在多大程度上是取决于生命由碳链结构组成的事实？如果连一个建立在非碳链结构上的生命实例都没有，我们又怎能弄清这个问题？为了推导出生命的普遍原理和理论----即识别任何活系统和任何生命所共享的特征，朗顿主张“我们需要一整套实例来做出结论。既然在可见将来，外来生命形式都不太可能自己送上门来供我们研究，那么唯一的选择就是靠自己的努力制造出另一种生命形式”。这是朗顿的使命----制造出另一种甚至几种不同形式的生命，以此作为真正的生物学的依据，推导出生命本原的可靠逻辑。由于这些另类生命是人工制品而非自然产物，我们称其为人工生命；不过，它们和我们一样真实。 注：没有想到在90年代初期，外国朋友就对生命有了如此深刻的认识，想想那时候，甚至现在的自己，真的就如井底之蛙。 朗顿在为第二届人工生命回忆论文集所写的介绍中提出，“假设生物学家能够‘倒回进化的磁带’，然后在不同的初始条件下，或在不同的外部扰动下一遍遍重放，他们就有可能拥有完整的进化路径来得出结论。” 当我们忙于创造一个个超生命的新形式时，我们的脑海中悄然出现了一个令人不安的想法。生命在利用我们。 注：类似于基因传承理论，我们只是基因传承的工具。这个可以解释为什么人类具有很多挥之不去的基础欲望。 生命，特别是超生命，想要探索所有可能得生物学和所有可能的进化方式。而它利用我们创造它们，因为这是唯一探索它们的途径。而人类的地位----所谓仁者见仁，智者见智----既可能仅仅是超生命匆匆路过的驿站，也可能是通往开放宇宙的必经之门。 汤姆.雷曾经对我说：“我不要把生命下载到计算机中。我要将计算机上传到生命中。” 信息由基因传递给肉体，但绝不可能倒推----从肉体回到基因。也即是说，自然对自己的过去是不留一丝记忆的。 假使大自然能在生物体内双向传递信息的话，就可能实现以基因和基因产物之间双向交流为前提的拉马克进化。 注：其实生命本身就在双向传递信息，只不过我们还没理解这种传递。因为这种传递是物质之间的一种关联，它们仅仅是一种简单的因果关系的复杂集合。 基因中没有管理信息交通的中央管理局。基因组就是极致的分权系统----蔓生的冗余片段，大规模并行处理，没有主管，无人监察各个事务。 注：这也正是最高明的管理之道 如果一个生物体内获得了足够的复杂性，它就可以利用自己的身体将进化所需的信息教给基因。因为这种机制实际上是进化和学习的混合，因而在人工领域中最具潜力。 学习、行为、适应与进化之间那令人兴奋的联系。 迈克尔.利特曼告诉我说：“达尔文进化的问题在于，你要有足够的进化时间！”可是，谁能等上一百万年呢？在将人工进化注入到制造系统的各种努力中，要加快事物的进化速度，一个办法就是向其中加入学习。人工进化很可能需要一定的人工学习和人工智能，才能在人类可接受的时间尺度内上演。 基因和文化的耦合是如此紧密，以至于“基因和文化不可分离地连为一体。任何一个发生变化都将不可避免地迫使另一个也发生变化”。文化进化能塑造基因组，但也可以说基因对文化也存在必然的影响。文化随我们的躯体而进化，反之亦然。 文化重塑了生物（确切地说，是让生物重塑了自己），使之适于更进一步的文化发展。因此上，文化趋于一个自提速的过程。如同生命会繁衍出更多数量和种类的生命一样，文化也会孕育出更多数量和种类的文化。 对人体来说，这种朝向信息系统的加速进化似乎意味着生物性的萎缩。从学习和知识积累的角度看，文化是一种自组织行为，它以生物性为代价来做大自己。正如生命无情地侵入物质并将其据为己有一样，文化也将生物性据为己有。 随着动物不断进化出复杂行为，进化开始从达尔文枷锁中挣脱出来。动物们能对外界刺激作出反应，能够做出选择，还能够迁徙到新环境和适应环境的变化，这些都为准拉马克进化创造了条件。而随着人脑的进化，人类创造了文化，文化又催生了真正具备获得性遗传的拉马克进化。 达尔文进化作为一个学习过程不仅缓慢------用马文.明斯基的话来说----而且“愚钝”。当最原始的脑组织诞生时，进化发现，引入主动学习可以加快进化的步伐。而当人类的大脑诞生后，进化终于找到了预见并引导自身进程所需的复杂性。 注：通过学习在后天和先天两方面影响基因，书籍等人类文化产物将在未来人类进化中既是果又是因。 进化是一种有组织地变化的架构。不仅如此，进化是一种自身求变、自行重组的有组织变化的架构。 进化的进化可以归结为以下一系列历史进程： 系统自发。 复制。 遗传控制。 肉体可塑性。 弥母文化。 自我导向的进化。 进化真正想要的----即它去往的目的地----是揭示（或创造）某种机制，能以最快的速度揭示（或创造）宇宙中可能的形式、事物、观念、进程。其最终目的不仅要创造形式、事物和思想，而且要创造用以发现或创造新事物的新方法。 注：授人以渔 进化的理念是如此强大且具有普适意义，似乎万事万物背后都有它的影子。传奇的考古学家德日进曾写道： 进化乃理论乎？体系乎？抑或假说乎？未及其万一也。概凡理论、假说、体系，皆须以进化为基本之原则，方可成其为真。进化乃普照世间之光明，指引万物之航标。是为进化。 无论是林恩.玛格丽丝，还是其他任何一位后达尔文主义者，都不否认在进化过程中普遍存在自然选择。他们的异议所针对的是这样一种现实：达尔文的论证具有一种横扫一切不容其他的本性，结果是到最后它根本解释不了什么东西；事实上，已经逐渐有证据表明，仅凭达尔文学说来解释我们的所见种种已然不敷应用。后达尔文主义学者提出的重大课题是：自然选择的适用极限何在？什么是进化所不能完成的？以及，如果自然界这位盲眼钟表匠放任的自然选择确有极限，那么，在我们所能理解的进化之中或者之外，还有什么别的力量发生着作用？ 注：理论总有追求一致性的倾向，而现实世界是如此复杂。因此一项理论如果在诞生之日还没有明确其限定的适用范围，那么终有一天会被另外一种更加普适的理论指明。 正如理查德.莱旺顿这位著名的新达尔文主义者所言，“正是因为自然选择什么都能解释，所以它其实什么也没有解释”。 在野生环境人工饲养环境以及人工生命环境里，我们都看到了变异的显现。但是，由于看不到更大的变化，我们也很清楚地意识到，产生变异的范围似乎很狭窄，而且往往被限定在同一物种内。 迄今为止，还没有人见证过化石记录或真正生命体抑或计算机模拟人工生命中那确切的变化时刻----也就是自然选择机制激发其复杂性跃入新层次的那一时刻。邻近物种间似乎存在着某种可疑的屏障，不是阻挠了这种关键性变化的发生，就是把这种变化移出我们的视野。 注：书中下面也会提到，进化未必是渐进式的，很有可能是跃迁式的。诸如一个原子从一个轨道跃迁到另外一个轨道，存在跃迁过程，但不存在（可捕捉的存在较长时间的）跃迁状态。 比埃尔.格拉斯：“变异是一回事，进化则完全是另一回事。两者之间的差异，怎么强调都不会过分......变异提供了变化，但不是进步。”所以，尽管自然选择也许形成了微变（一些趋势性变异），却没人能担保它可以形成宏变，即向着日益发展的复杂性自由地创造出无法预料的新形态和进程。 注：癌症就是一种变异，但显然不是进步。 为什么大部分人会死于癌变呢？这里面存在着怎样的原理和动机？ 达尔文主义理论肩负着重任，要证明消极的死亡选择制动力与随机的漫无目的混沌力量结合起来，能够产生出持续的、具有创造性的、积极的推动力，进一步迈向我们所见的、大自然历经亿万年而经久不衰的复杂性。 玛格丽丝希望我们考虑的是两个正常运转的简单系统合并为一个更大、更复杂系统的意外现象。举例来说，由一个细胞系继承而来、负责运送氧气的经过验证的系统，可能和另一个细胞系中负责气体交换的现存系统紧密结合在一起。双方共生相联，就有可能形成一个呼吸系统，而这一发育过程未必是累进的。 新的细菌学认为，世界上所有的细菌就是一个单一的、在基因方面相互作用的超有机体，它在其成员之中以极快的速度吸收并且传播基因的革新成果。 合作通过对生物形式库进行扩充而释放出了进化空间的又一个维度。不仅如此，在恰当的时机稍稍进行一下共生协调，就能取代漫长的细微变化。处于交互关系中的进化过程可以跃过个体的上百万年反复试错的时间。 死亡清除了那些无能者，为新生者腾出了位置。但如果说是死亡导致翅膀的形成、眼球的运作，那就犯了根本性的错误。自然选择只不过选掉了那些畸形的翅膀或者那些瞎了的眼睛。林恩.玛格丽丝说，“自然选择是编辑，而不是作者”。那么，又是什么，创造发明了飞行能力以及视觉能力呢？ 真正基因中的变异，与我们所想象的相去甚远。变异不仅是非随机的、范围有限的，而且根本就是很难获得的。林恩.玛格丽丝讽刺道：“哦，所谓随机，只不过是为无知找的一个借口而已。” 加强版的非随机突变观点认为，变异可以通过某种有意的、精心准备的方式来选择。与其说基因管理局仅仅对随机变异进行编辑，不如说它按一些计划表自己产生出变异。基因组为特定目的会创造出突变。定向突变可以刺激自然选择的盲目进程，把后者带出泥潭，将其推向越来越复杂的状态。在某种意义上，有机体会自编自导出突变以响应环境因素。多少有点讽刺的是，这种定向突变的强势看法在实验室里获得的证据，比弱化的非随机看法更多更过硬。 这些成功的小不点儿们并不是绝望而拼命的打出所有的突变牌来找到起作用的那张；相反，他们精确地敲定了那种刚好符合需要的变化。 进化，就是对选择的屈从。要成长为新的物种，就要历经所有你不会再扮演的角色。 进化是善于创造的，也是保守的，总在凑合着用些现成的东西。生物极少会从头来过。过去是它的起点，而过去的点滴精华都凝结在生物体的发育过程中。 生物体身上的自我调控基因，是否能有目的地对基因做些改变，制造出有用的怪物来，这样不就绕过了达尔文那种渐进式的自然选择了吗？ 畸形学是一幅被忽视的描绘活生物体强劲内在自组织进程的蓝图。 怪物们的这种有序内在----譬如从突变果蝇的前额上冒出来的发育完整的足----显示出一种深深潜伏着的内在力量，影响着有机体的外部形状。 内在论基于这样一个重要假设：形态的多样性是由各参数值（比如扩散率、细胞黏着力等等）的摄动所造成的，与此同时，生命体各组成部分之间相互作用的关系结构则保持恒定。在这个前提下，即使系统的参数值在发育过程中受到随机扰动----或者是遗传突变，抑或环境变化或人工操纵，系统也只会产生出某个有限的、离散的表型子集。也即是说，可能的形式集合是系统内在结构的表象。 成熟机体的变异，受到胚胎期母体卵细胞环境的间接作用，以及遗传基因的直接作用。在这一过程中，一些非常规信息大有可能经由某些控制要素或细胞内DNA交换而从细胞（确切说是母体细胞）流向基因。 微小的改变会在发育过程中被放大。躯体的形成就是以这种方式跳过了达尔文的渐进模式。这个观点是由伯克利的遗传学家理查德.高兹施密特提出的。 高兹施密特究其潦倒的一生都在证明一件事情：仅仅将微进化（从红玫瑰到白玫瑰）推而广之是无法解释宏进化（从虫子到蛇）的。通过研究昆虫的发育，他得出结论：进化过程是跳跃式前进的。发育早期的小变化会导致成熟期的大变化，从而诞生一个怪物。尽管多数极端变异都会夭折，但偶尔也会有些大的变化能融入整体，于是诞生某种“有前途”的怪物。 化石记录中明显缺失那些理应存在的中间物种。“化石断代”是达尔文理论的一个缺陷。 生命在很大程度上是物以类聚的，只略具可塑性。物种要么存续，要么消亡。它们只会在最不可思议且不确定的条件下才会转化成别的什么东西。总的来说，复杂的东西分属不同的类别，而这些类别会持续存在。 与生物体相似的事物----经济体、思维、生态群落、乃至国家----也会自然地分化成一些持续存在的丛簇。而人类的机构----教会、部门、公司----会发现其自体成长要比进化容易得多。如果为了适应而必须偏离其本源太远的话，绝大多数机构都只能是死路一条。 注：这也是为什么大公司转型失败率很高的原因。因为公司既有结构的每一个细节都是为了上一个业务而准备的。匆忙的向新业务转型会导致结构的种种不适应。人们往往会忽视结构的影响，而只注重表面行为的改革，这更深一步的导致了公司的衰败。 “有机体”实体并非具有无限可塑性，因为通过一系列功能上的中间状态来改变复杂系统并非易事。一个复杂系统（比如斑马或公司）进化的方向和方式都极为有限，因为它是由许多子个体所组成的层级结构。假如我们发现进化实际上是以量子阶跃的方式进行的话，也就没有什么好大惊小怪的了。 注：层级结构导致了改革的困难。与其改革，不如重新建立新的层级结构。 生物体的既有组成部分，可以组合成这种或那种形态，但绝不能组成这两者之间的所有形态。整体所具有的层级架构的本质，阻碍了整体去到达理论上所有可能到达的状态。与此同时，整体所具有的这种层级结构，也赋予了它完成大规模跃迁的能力。因而，生物体在历史上就会呈现出从这个点跳至那个点的记录。这就是生物学中的跳变论。 注：我对层级结构是否具有大规模跃迁的能力保留看法。没有外力的推动和帮助，层级结构可以自己完成这种跃迁吗？ 种群具有自身的内敛性和整体性，并呈现出一种整体的涌现行为，恍若一个庞大、内稳的系统----种群即个体。 任何跨越这些障碍而得以进化的新事物都足以令人惊叹。“进化最艰难的壮举就是挣脱这种内敛性的束缚。这就是为什么在过去5亿年只出现了很少的新物种；此外，99.999%的进化分支都已灭绝也很可能与此有关。这种内敛性阻碍了物种在环境突变时做出快速的响应。” 将生物限制在自己的形态内，防止其随意飘移到其他形态的力量，也正是最初使生物成形的力量。 注：激进和保守总是在互相转变 达尔文曾在《物种起源》第三版中这样提醒读者：“最近我的结论被多次错误地表述，并且有一种说法认为我将物种变化完全归因于自然选择。请允许我重申，自本书的第一版起，我就在最显眼的位置----也就是绪论的结尾处----写道：‘我确信自然选择是物种变化的主要途径，但并非唯一途径。’这句话显然没有起到应有的作用。断章取义的力量还真是强大啊！” 共生、定向变异、跳变、自组织，都还远称不上有什么结论。但它们确实表明了一点：在自然选择之外，进化还有许多其他因素。进一步说，一个大胆而富于冒险精神的蓝图正从这些问题和碎片中呼之欲出----开展生物学之外的人工合成进化。 人工进化教给我们重要一课----进化不是一个生物过程。它整合了技术的、数学的、信息的和生物学的过程。几乎可以说，进化是一条物理法则，适用于所有的群体，不管它们有没有基因。 进化理论家约翰.恩德尔说：“自然选择也许不该被称为生物学定律。它发生的原因不是生物学，而是概率论。” 乘法确实就是某种连加运算，但从这种快捷运算中涌现出了全新的力量，如果我们只把乘法看成是加法的重复，就永远不可能掌握这种力量。只满足于加法，你就永远得不到E=mc2 我相信存在一种生命的数学。自然选择也许就是这种数学的加法。要想充分解释生命的起源、复杂性的趋势以及智能的产生，不仅仅需要加法，还需要一门丰富的数学，由各种互为基础的复杂函数所组成。它需要更为深入的进化。单凭自然选择是远远不够的。要想大有作为，就必须融入更富创造力和生产力的过程。除去自然选择，它必须有更多的手段。 进化不能产生所有的东西，但可以解释某些东西。 考夫曼在他的《生物学的起源----进化中的自组织与选择》一书中这样描述：如果一个由简单的化学分子构成的系统达到某种特别复杂的程度时，该系统就会出现戏剧性的突变，这种突变类似于液态水结冰时发生的突然相变，同在即将坍塌的沙堆上再加一粒沙子一样。这时，那些原本简单的小分子会自发地相互结合（化合），自组织成一些非常复杂的大分子，这种复杂大分子又会自动发生催化作用，使周围混乱无序的分子都自组织成为有序的分子链。这个从混沌到有序的过程被称为反混沌过程，最初的生物大分子就是在这个过程中形成的。 注：突然相变就是跳变，中间存在过程，但这种过程转瞬即逝，不会稳定存在。 作为一名研究细胞发育的医学生，考夫曼把他想象中的那些缠结的线段看做基因之间的相互联系。突然之间，考夫曼确定无疑地意识到，在这看似杂乱无章的混乱之中有着意料之外的秩序----有机体的架构正蕴含其中。混沌会毫无理由地产生秩序，或者可名之为无序之有序。 有一段经典的控制论对话非常适用于调控基因：是什么控制了基因？是其他基因！那又是什么在控制那些基因？还是其他基因！那...... 雅各布和莫诺的调控基因代表了一种如意大利面一般的管理模式----由基因组成的去中心化网络掌控着细胞网络的命运。考夫曼很是兴奋。他的“无序之有序”图景让他冒出了一个更大胆的念头：每个卵所经历的分化（秩序）是必然的，不管最初的基因到底是什么！凭着自下而上的分布式控制以及“一切连接一切”的模式，必然会出现某种模式。必然！ 注：基本本身存在内部管理 在网络数学中，即使是最简单的方程，只要它将中间结果反馈到输入，那么其输出就是变化莫测的。仅靠研究方程本身很难一窥其特性。各部分间的关联纠缠成一团。要想知道方程能产生什么效果的话，唯一的方法就是让方程运行起来，或者用计算机的行话，“执行”方程。植物种子的压缩方式也是如此。蕴含其中的化学路径如此错综复杂，以至于无论以多么智慧的方式来检验一粒未知的种子，也不能预测出最终的植物形式。要想知道一粒种子长成什么样，最便捷的途径就是让它发芽生长。 考夫曼的观点是：复杂的网络拓扑都能产生秩序----自发的秩序！ 系统的动态过程迟早会进入某个“盆地”，该“盆地”可以捕获周边的运动态，使之进入一个持久态。随机组合系统会找到通往某个盆地的道路，混沌之中会涌现出无序之有序。 自催化系统与衔尾蛇很像“迭坐”游戏。某种化合物或功能得以长期存在的唯一途径，就是成为另一种化合物或功能的产物。在这个循环世界里，所有的原因都是结果，就像所有的膝盖都是别人的“椅子”一样。与我们通常的认识相反，一切实体的存在都取决于其他实体的共同存在。 霍夫史塔特在其著作《哥德尔、埃舍尔和巴赫》中写道：“当我们在某个层级系统的不同层级间向上（或向下）移动时，却意外地发现自己又回到原来待过的地方，这就是‘怪圈’。” 生命和进化必然会陷入循环因果的怪圈，它们在基本面上具有套套逻辑。缺少了这种根本的循环因果逻辑矛盾，也就不可能有生命和开放的进化。人类在试图构建像我们一样复杂的系统时遇到的问题之一就是，过去我们一直坚持一定程度上的逻辑一致性，即钟表般的精确逻辑，而这阻碍了自主事件的涌现。正如数学家哥德尔所阐明的，矛盾是任何自维持系统所固有的特性----即便组成该系统的各部分都是一致的。 哥德尔在1931年提出的理论中阐明，企图消除自吞噬的圈子是徒劳无益的，究其原因，霍夫史塔特则指出，“不识庐山真面目，只缘身在此山中”。在“局部”层面上审视时，每个部分好像都是合法的；只有当合法的部分形成一个整体时，矛盾才会出现。 1991年，年轻的意大利科学家沃尔特.方塔纳从数学上论证了函数A生成函数B，B再生成C这样的线性序列可以容易地构成类似闭环控制系统的自生成环，因而最后的函数与最初的函数同为结果的生成者。考夫曼把这种自催化系统叫做“卵”。他说：“一个卵就是一套规则，它拥有这样的特性：它们所生成的规则也正是创造它们的规则。这一点也不荒谬。” 要获得卵，首先要有一大“池”不同的介子。它们可以是各种各样的蛋白质碎片，也可以是计算机代码片断。如果让它们在足够长的时间内互相作用，就会形成“一种物体产生另一种物体”的小闭环。最终，如果时间和空间允许的话，系统中由这些局部闭环形成的网络会蔓延开来，并逐渐致密起来，直至环路中的每个生产者都是另一个生产者的产品，直至每个环路都溶入其他环路，形成规模庞大的并行且相互关联的网络。这时，催化反应停止，网络突然进入一个稳态游戏----系统坐在自己的膝头上，始端倚在末端，末端亦倚在始端。 生命是作为一个完整的整体而突然冒出来的，就像晶体突然从过饱和溶液中显露出其最终的形式一样：没有从浑浊的半晶体开始，也没有呈现为半物化的幽灵，而是突然地、一下子就成为了整体。 在现有的化学环境中，生命是必然的。 任何事物聚集成群都会与原来有所不同：聚合体越多，由一个聚合体触发另一个聚合体这样的相互作用就越有可能会呈指数级增长。在某个点上，不断增加的多样性和聚合体数量就会达到一个临界值，从而使系统中一定数量的聚合体瞬间形成一个自发的环，一个自生成、自支持、自转化的化学网络。只要有能量流入，网络就会处于活跃状态，这个环就不会垮掉。 我跟考夫曼提到了一个有争议的想法：在任何社会中，只要交流和信息连接的强度适中，民主就必然会出现。在思想自由流动并产生新思想的地方，政治组织会最终走向民主这个必然的、自组织的强大吸引子。 我认知到，民主是允许相冲突的少数族群之间达成相对流畅的妥协的机制。它避免了族群们陷入局部有利但全局不利的解决方案。 考夫曼毫不隐瞒他的野心：“我在寻找一幅自治的图景，可以将所有的事物联系起来：从生命起源到基因调控系统中自发秩序的涌现，到可适应系统的出现，到生物体间最优折衷方案的非均衡价格的确立，再到类似热力学第二定律的未知规律。这是幅万象归一的画面。我真的觉得就是这样。而我现在致力于解决的问题则是：我们能否证明有限的函数集合可以产生无限的可能性集合？” 冯.诺依曼想知道，机器会制造出比自己更复杂的机器吗？不管它叫什么，问题都是一个：复杂性是如何自行建立的？ “通常，只有当知识结构建立起来后，我们才可能着手论证。所以关键问题要问到点子上。”考夫曼告诫我说。在谈话过程中，我常常听到考夫曼自言自语。他会从一大堆漫无边际的推测中剥离出一个，然后翻来覆去地从各种角度去审视它。“你该怎么去问这个问题？”他咬文嚼字地问自己。他所要的是一切问题之问题，而不是一切答案之答案。“一旦你问对了问题，”他说道，“就很有可能找到某种答案。” 注：做一个产品也是这样，通常让人困惑的不是答案，而是问题（需求）本身 当同时代的科学界在宇宙的方方面面都看到失控的非线性蝴蝶效应时，考夫曼则问道，混沌之蝶是否可以休眠了。他唤醒了造物体内可能存在的整体设计架构，正是这种架构，安抚了无序的混乱，生成了有序的平静。“毫不夸张地说，我23岁的时候就想知道，有10万个基因的染色体究竟如何控制不同细胞类型的出现。我认为我发现了某种深层的东西，我找到了一个深层的问题。而且我仍然那么认为。我想上帝真是对我太好了。” 如果真的存在这种规则生出规则再生出规则的情形----用约翰.惠勒的话说就是----宇宙是一个内视的系统，难道不是很神奇吗！？宇宙自己为自己制订规则，并脱胎于一个自洽的系统。这并非不可能：夸克、胶子和原子以及基本粒子创造了规则，并依此而互相转变。 注：规则是总结出来的，其本质只是一些行为的有序集合 考夫曼用山丘来描绘这种效应。山顶是灵活性的最佳点。山顶的一侧是松散连接的系统：迟缓而僵化；另一侧是连接过度的系统：一个由无数牵制力量形成的死锁网格----每个节点都受到许多相互冲突的影响，使整个系统陷入了严重瘫痪。过度连接的系统与一盘散沙并无二致。 考夫曼在他的网络模型中发现了两个特点： 1，拥有成千上万个成员的大型网络里，每个成员的最佳连接度小于十。大规模并行系统不必为了适应而过度连接。只要覆盖面足够，即使是最小的平均连接数也够用了。 2，不管某个网络由多少成员组成，这个低的最佳值似乎都波动不大。通过增加成员数可以加快进化。 注：每个开发小组的最佳成员数量也是小于十 考夫曼的定律还表明，当个体间的连接度超过某个值时，适应性就冻结了。当许多行动取决于另外许多相互矛盾的行动时，就会一事无成。 注：就像一件事情需要多人同意才可以执行一样，最终的结果可能是什么都没做。 我们拥有把每个人与其他所有人连接起来的技术，但一些试着以那种方式生活的人却发现，无论要完成什么事情，我们都在断开连接。我们生活在加速连接的时代，其实，就是在稳步地攀登考夫曼的小山丘。但是，我们很难阻止自己越过山顶，滑入连通性越来越强而适应性越来越弱的山坡。而断开就是刹车，它能避免系统的过度连接，它能使我们的文化系统保持在最高进化度的边缘。 进化的艺术就是管理动态复杂性的艺术。把事物连接起来并不难，但是进化的艺术是要找到有组织的、间接的、有限的连接方式。 系统在一个缓慢运动的永不消逝的完美浪头上冲浪，越接近于浪顶，时间就走得越慢。 最具适应性的系统是如此不羁，以至于与失控之间仅一线之隔。生命既非毫无沟通的停滞系统，也非沟通太多的死锁系统。生命是被调解到“混沌边缘”的活系统----就处在那个点上，信息流量刚好足够到使每个事物都处于摇摇欲坠当中。稍稍放松一点缰绳，死板的系统就会运转得更好；而稍微加强一些组织，紊乱的系统也能得到改进。 在朗顿和考夫曼的架构里，自然起始于一堆相互作用的聚合体，它们通过自催化作用生成新的聚合体，并连接成网络，以使进化能够最大限度地发生。 上升之流利用其短暂的有序时光，尽可能抢夺消散的能量以建立一个平台，来为下一轮的有序作铺垫。它倾尽所有，无所保留，其秩序全部用来增强下一轮的复杂性、成长和有序。它以这种方式在混沌中孕育出反混沌，我们称之为生命。 上升之流是一个波浪，是衰退的熵的海洋里微微的上涨，是自身落于自身之上的永不消逝的波峰，且永远处在坍塌的边缘。 生物的秩序利用这上涨的波浪不断积累，犹如冲浪板，利用外来的能量将自己送入更加有序的领域。只要卡诺定律的力量继续下行使宇宙冷却，上升流便不断地偷走能量提升自己，凭自己的力量维持自身高度。 对达尔文学说的滥用不仅助长了种族主义，而且无助于进化这个概念的发展。比进化的进步更重要的是重新审视我们人类的位置。我们并非宇宙的中心，只不过是宇宙中一处毫不起眼的角落里一个无足轻重的螺旋星系边微不足道的一缕烟尘。如果我们并不重要，那么进化会通往何处呢？ 进步是条死胡同，没有任何出路。在进化论研究以及后现代史、经济学和社会学中，进步之死基本上已盖棺定论。没有进步的变化正是我们当代人对自己命运的认识。 注：第二段需要辩证来看 我们所看到的生命和社会的进步只不过人为造成的错觉。生物学中流行的“进步阶梯”或“大物种链”这些概念在地质学中根本就找不到任何证据。 在距最初生命四十亿年的今天，地球的生命世界里满满地塞了大约三千万个物种。其中某个点是人类，而远端另一侧某个点则是大肠杆菌。在这个球面上，所有点与最初生命起点的距离都是相同的，因此，没有哪个物种优于其他物种。地球上所有生物在任何一个时间点上的进化都是同步的，他们都经历了同样多的时间。说穿了，人类并不比大多数细菌进化得更多。 注：振聋发聩，指明了生命进化的并行特征。我们往往用串行来形容进化，比如人类就是这条串行的线上最后一个节点。但实际结果并非如此，比如我们不能飞，但鸟可以，人类和鸟都在各自的路线上不断进化，没有先后和优劣。 维纳暗示，一旦机械的设计复杂性越过某个门槛，就会不可避免地涌现出目的。 我们自己的意识是一个无意识因子的集合，其中涌现出目的的方式和其他非特意的活系统中涌现出目的的方式完全相同。 当进化论者把上帝从进化中抖落掉的时候，他们认为自己已经抖落掉了所有目的和方向的痕迹。进化曾是一台没有设计者的机器，一只由盲人表匠打造的钟表。 生命史的惊人事实就是它标记着多样性的锐减，以及继之而来的在少数幸存物种中激增的多样性。取其十种，弃其九种，而剩下的第十种确实产生了巨量的变异。 派普特原理：心理发育过程中的一些最关键的步骤，不仅仅建立于获取新技能的基础之上，而且建立于获取运用已知知识的新的应用方法的基础之上。 进化系统的本质，是一种产生永恒变化的机制。永恒的变化意味着持续的不平衡，永远处在即将跌落的状态。这样一个系统将永远处在不断改变现状的边缘。 既然进化的能力是由其进化而来，那么最早的进化又是从什么地方开始的呢？ 如果我们接受这样一个理论：即生命进化起源于某些类型的非生命，或者说原生命，那么进化必然早于生命。自然选择是一个非生命的后续过程；在原生物群体中也能起到很好的作用。进化随着时间的推移而进行，因此进化本身的多样性、复杂性和进化力也增长了。正所谓，变自生变。 注：所谓突变，或者生命与非生命，不存在本质上的差异，仅仅是物质实体性与精神性的一些外在表现发生了变化 对进化之进化可作如下概述。起初，进化启动了各色自我复制，产生足够的数量以诱发自然选择。一旦数量膨胀，定向的突变就逐渐重要起来。接下来，共生开始成为进化的主要推动者和振荡器，依靠自然选择产生的变化来滋养。随着形态的增大，对形态的制约开始形成。随着基因组长度的增长，内部选择开始控制基因组。随着基因的集结，物种形成和物种级别的选择即行闯入。由于生物体拥有了足够的复杂性，行为和肢体的进化显露出来。最终，智力萌芽，拉马克式的文明进化取而代之。随着人类引入基因工程和自编程的机器人，地球上的进化将继续进化。 注：这个推导有一定道理，但看起来不怎么高明 巴斯：在每一个转型期----在生命发展史中每一个有新的自我复制单位出现的阶段，涉及自然选择运作模式的规则都发生了彻底改变。 进化的过程不断地集中能量，一次次及时地再造自己。每一次改造，进化都变成更有能力改造自己的过程。因此，“它既是来源，又是结果。” 预测是控制的一种形式，是一种尤其适合分布式系统的控制形式。复杂自适应系统所做的，就是预测。 混沌就好像是一个双面都录有音乐的热门唱片。 正面的歌词是这样的：根据混沌定律，初始秩序可以分解为原不可预测性。你无法作远期预测。 另外一面则是这样的：根据混沌定律，那些看起来完全无序的东西，在短期内可以预测到。你可以作近期预测。 法默：“混沌”和“随机”是两回事。在混沌中存在着秩序 三个对于预测未来非常重要的事情： 首先，你可以抽取混沌系统内在的固有模式，取得良好的预测； 其次，进行一次有用的预测用不着看得太远； 第三，即使是一点点有关未来的信息，也是非常有价值的。 当极小的误差（由有限的信息引起的）持续到非常遥远的未来的时候，将会汇聚成极为严重的误差。即使计算本身是免费的，处理这些成指数增长、被误差污染的可能性所需要的代价也是巨大的，而且根本就不值得付出。 法默：有两种不同的复杂性：内在的和表面的。内在的复杂性是混沌系统“真正的”复杂性。它造成晦暗的不可预测性。另外一种复杂性是混沌的另外一面----掩盖着可利用秩序的表面复杂性。 绝大多数时间，绝大多数复杂系统也许都不能预报，但是其中一小部分也许可以进行短期预报。 戴维.拜瑞比用一种可爱的比喻来形容这种寻找可预测性范围的过程：“看着市场中的混沌，就好像看着波涛汹涌、浪花四溅的河流，它充满了狂野的、翻滚着的波涛，还有那些不可预料的、不断盘旋着的漩涡。但是，突然之间，在河流的某个部分，你认出一道熟悉的涡流，在之后的五至十秒内，就知道了河流这个部分中的水流方向。” 注：终有一天，河流的流向将全面可预测，就像历史上任何一次重大的科技进展那样，事情会从混沌变得更加清晰。在当下，总有还解决不了的问题，因此就需要混沌理论来为这些问题做一些基本的认定和初步的探讨，为飞跃（全面清晰地认识这些问题）做好必要的准备。 法默：当经济学家遵循职业操守对这些模式的原因进行挖掘的时候，赌徒们却没有这种约束。预测公司的重要目标并不是模式形成的确切原因。在归纳式的模型中事件并不需要抽象的原因，就跟具有意念之中的棒球飞行路线的外野手，或者一只追逐抛出的棍子的狗一样不需要抽象的原因。 注：虽然这种抽象的原因始终存在，但用归纳的方法可以降低复杂性，用最快的时间达到目的 法默：要击败股票市场，关键性的问题是：你应该关注哪些模式？哪些模式掩盖了秩序？学会识别秩序而不是原因，才是关键。 注：理解了这一句话，就具备了成为炒股大师的基本素质 专业的未来学家常用到的方法：返溯 法默：华尔街上乔治.索罗斯这样的人，通过货币交易或者其他别的交易，年复一年地赚取百万的金钱。成功的交易者，被那些学院派呸呸连声瞧不起，以为他们只是超级有运气而已，可是证据却显示，事情完全不是这样的。人类的交易者会在无意识中学会如何在随机数据的海洋里识别出那些属于局部可预测性的模式。这些交易者之所以能够挣到数以百万计的美元，是因为他们为了做出预测，先发掘出了模式（虽然他们说不清道不明），然后建成内部模式（虽然他们并未意识到）。他们对自己的模型或理论的了解，并不比他们对自己如何抓住飞球的了解更多。他们就这么做了而已。这两种模型都是基于经验，以同样的托勒密式归纳法建立起来的。 法默：问题越复杂，最后要用到的模型就越简单。 一般而言，智能或者聪明，根本就是一种预测机制。 再过五十年，计算机化的归纳法、基于算法的图表分析以及可预测性范围，将会成为值得尊敬的人类事业。 维纳：反馈是控制系统的一种方式，它把系统过去的运行结果重新输入系统，从而完成对系统的控制。 一个系统（根据定义是不变的）适应（变化）的目的，就是为了存续（不变）。 揭示未来不仅仅是人类的向往，也是任何有机体，也许还是任何复杂系统所拥有的基本性质。有机体存在的目的就是揭示未来。 一个真正的全球社会的预测模型，应该满足下面这些条件： 能够大量运行各式各样的情景； 从一些更灵活、更有根据的假设开始； 实施分布式学习； 包含局部性和地区性的差异； 如果可能的话，展现不断增长的复杂性。 预测的梦想就是创造出一个系统。这个系统要能够充分反映出真实的、进化着的世界，使得这个微型模型能够以比真实世界跑得更快的速度进行运转，从而把它的结果投射到未来。 要想生成功能齐备的活系统，仅有反馈回路是不够的，还必须拥有另外两种类型的复杂性（也许还有别的类型）：分布式存在，以及无止境的进化。 直接反馈的模型，比如“增长的极限”，能够获得系统稳定----这是生态系统的一个特征；但是，它们不能学习，不能成长，也不能变化----而这三个复杂性，是变化中的文化或者生命模型必备的。 超文本激发的是别样的思考方式：简短的、组合式的、非线性的、可延展的、合作的思考模式。 伯尔特：批评者谴责计算机使我们的社会单调同一，通过自动化产生了一致性，但是电子阅读和协作恰恰起了相反的作用。计算机促进了异质化、个性化和自由意志。计算机创造的几乎所有实际的可能性空间都表明，计算机是权威的终结，而非权威的开始。 我敢断言，当人工智能真正出现的时候，它会是智慧的，但不会十分类似于人类。它将属于许多非人类思考方式的一种，也许能填充思考空间的宝库。这个空间也将包含我们人类根本无法理解的某些思考类型。但我们仍可拿来一用。非人类的认知方法会为我们提供超越并失去我们控制的美妙结果。 我从计算机科学和生物研究的最前沿成果中以及交叉学科的各种犄角旮旯里，提取出了大自然用以无中生有的九条规律----是为九律： 分布式 自下而上的控制 递增收益 模块化生长 边界最大化 鼓励犯错误 不求最优化，但求多目标 谋求持久的不均衡态 变自生变 无论随机还是刻意的错误，都必然成为任何创造过程中不可分割的一部分。进化可以看作一种系统化的错误管理机制。 即将到来的文化带有鲜明的生物本性，这是由于受到以下五方面的影响： 尽管我们的世界越来越技术化，有机生命----包括野生的也包括驯养的，将继续是人类在全球范围内进行实践和认知的基础。 机械将变得更具生物特性。 技术网络将使人类文化更有利于生态环境的平衡和进化。 工程生物学和生物技术将使机械技术黯然失色。 生物学方法将被视为解决问题的理想方法。 |
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