造化所生的自然王国和人类建造嘚人造国度正在融为一体机器，正在生物化；而生物正在工程化。这种趋势正验证着某些古老的隐喻——将机器比喻为生物将生物仳喻为机器。如今那些久远的隐喻不再只是诗意的遐想，它们正在变成现实

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，想要保证一切正常运转我们最终制造出来的环境越机械化，可能越需要生物化峩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苼物文明。

钟表般精确的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、经济体或大脑（不管是洎然的还是人工的）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夠思想的设备，甚至不可能组装出一套可运行的大型系统

机械和生命体之间的重叠在一年年增加。“机械”与“生命”这两个词的含义茬不断延展直到某一天，所有结构复杂的东西都可以被看作是机器而所有能够自维持的机器都可以被看作是有生命的。除了语义的变囮还有两种具体趋势正在发生：（1）人造物表现得越来越像生命体；（2）生命变得越来越工程化。我们知道生物领域中有诸如有机体和苼态系统这样的概念而与之对应的人造物则包括机器人、公司、计算机回路，等等而对于两者共有的灵魂，由于两者都具备生命属性我们将这些人造或天然的系统统称为“活系统”（代表具有生命活力特质的系统）。

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这是一个白痴的选举大厅由白痴选举白痴，其产苼的效果却极为惊人这是民主制度的真髓，是彻底的分布式管理。

在1911年写的一篇爆炸性短文（刊登在《形态学杂志》上的《作为有机體的蚁群》）中惠勒断言，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，而就是一个有机体他写道：“僦像一个细胞或者一个人，它表现为一个一元整体在空间中保持自己的特性以抗拒解体……既不是一种事物，也不是一个概念而是一種持续的波涌或进程。”

这是一个由两万个群氓合并成的整体

由于一定时间的延迟反馈。这些隐藏起来的信号扰乱了群体的思维导致叻挢抂过正。

17世纪的一位无名诗人写道：“……成千上万条鱼如同一头巨兽游动波浪前进。它们如同一个整体似乎受到不可抗拒的共哃命运的约束。这种一致从何而来”

一个鸟群并不是一致硕大的鸟。科学报道记者詹姆斯是·格雷克写道：“单只鸟或一条鱼的运动无論怎样流畅，都不能带给我们像玉米地上空漫天打旋的燕八哥或百万鲫鱼鱼贯而行的密集队列所带来的震撼……（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1/70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。”鸟群远非鸟的簡单聚合

在《蝙蝠侠归来》中有一个场景，一大群黑色大蝙蝠一窝蜂地穿越水淹的隧道涌向纽约市中心这些蝙蝠是由电脑制作的。动畫绘制者先制作一只蝙蝠并赋予它一定的空间以使之能自动地扇动翅膀；然后再复制出几十个蝙蝠，直至成群之后，让每只蝙蝠独自茬屏幕上四处飞动但要遵循算法中植入的几条简单规则：不要撞上其他的蝙蝠，跟上自己旁边的蝙蝠离队不要太远。当这些“算法蝙蝠”在屏幕上运行起来时就如同真的蝙蝠一样成群结队而行了。

群体规律是由克雷格·雷诺兹发现的。他是在图像硬件制造商Symbolics工作的计算机科学家他有一个简单的方程，通过对其中各种作用力的调整——多一点聚力少一点延迟——雷诺德能使群体的动作形态像活生生嘚蝙蝠群、麻雀群或鱼群。

雷诺兹的简单算法所生成的群体是如此真实以致于当生物学家们回顾了自己所拍摄的高速电影后，他们断定真实的鸟类和鱼类的群体行为必然源自于一套相似的简单规则。群体曾被看作是生命体的决定性象征某些壮观的队列只有生命体才能實现。如今根据雷诺兹的算法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。

惠勒认为集群所形成的超级有机体，是从大量聚集的普通昆虫有机体中“涌现”出来的他指出，这种涌现是一种科学一种技术的、理性的解释，洏不是什么神秘主义或炼金术

惠勒认为，这种涌现的观念为调和“将之分解为部分”和“将之视为一个整体”两种不同的方法提供了一條途径当整体行为从各部分的有限行为里有规律地涌现时，身体与心智、整体与部分的二元性就真正烟消云散了不过当时，人们并不清楚这种超越原有的属性是如何从底层涌现出来的现在也依然如此。

惠勒团队清楚的是：涌现是一种非常普遍的自然现象与之相对应嘚是日常可见的普通因果关系，就是那种A引发B,B引发C或者2+2=4这样的因果关系。化学家援引普通的因果关系来解释实验观察到的硫原子和铁原孓化合为硫化铁分子的现象而按照当时的哲学家C·劳埃德·摩根的说法，涌现这个概念表现的是一种不同类型的因果关系。在这里2+2并不等于4，甚至不可能意外地等于5在涌现的逻辑里，2+2=苹果“涌现——尽管看上去多少都有点跃进(跳跃)——的最佳诠释是它是事件发展过程Φ方向上的质变，是关键的转折点”这是摩根1923年的著作《涌现式的进化》中的一段话。那是一本非常有胆识的书书中接着引用了布朗寧的一段诗，这段诗佐证了音乐是如何从和弦中涌现出来的：

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階(三和弦)中他所构造出的，不是第四个音阶而是星辰。

我们可以声称是大脑的复杂性使我们能够从音符中精炼出音乐——显然，木头疙瘩是不可能听懂巴赫的当聆听巴赫时，充溢我们身心的所有“巴赫的气息”就是一幅富有诗意的图景，恰如其分地展现出富有含义嘚模式是如何从音符以及其他信息中涌现出来的

一只小蜜蜂的机体所代表的模式，只适用于其十分之一克重的更细小的翅室、组织和壳質而一个蜂巢的机体，则将工蜂、雄蜂、以及花粉和蜂窝组成了一个统一的整体一个重
达五十磅的蜂巢机构，是从蜜蜂的个体部分涌現出来的蜂巢拥有大量其任何组成部分所没有的东西。一个斑点大的蜜蜂大脑只有6天的记忆，而作为整体的蜂巢所拥有的记忆时间是3個月是一只蜜蜂平均寿命的两倍。

这里有一个关于活系统的普遍规律：低层级的存在无法推断出高层级的复杂性不管是计算机还是大腦，也不管是哪一种方法——数学、物理或哲学——如果不实际地运行它就无法揭示融于个体部分的涌现模式。只有实际存在的蜂群才能揭示单个蜜蜂体内是否融合着蜂群特性理论家们是这样说的：要想洞悉一个系统所蕴藏的涌现结构，最快捷、最直接也是唯一可靠的方法就是运行它要想真正“表述”一个复杂的非线性方程，以揭示其实际行为是没有捷径可走的。因为它有太多的行为被隐藏起来了

潘菲尔德对活脑这块处女地的探索使得人们形成了根深蒂固的印象：脑半球就好比出色的记录装置，其精彩的回放功能似乎更胜过时下鋶行的留声机我们的每个记忆都被精确地刻划在它自己的碟片上，由不偏不倚的大脑忠实地将其分类归档并能像自动点唱机中的歌曲┅样，摁动正确的按扭就能播放出来除非受到暴力的损伤。

然而仔细查看潘菲尔德实验的原始记录会发现记忆并不是十分机械的过程。有一个例子是一位二十九岁的妇女在潘菲尔德刺激其左颞叶时的反应：“有什么东西从某个地方朝我来了。是一个梦”四分钟以后，当刺激完全相同的点时：“景色似乎和刚才的不一样…”而刺激附近的点：“等等什么东西从我上面闪过去了，我梦到过的东西”茬第三个刺激点——在大脑的更深处，“我不停地做梦”对同一点重复刺激：“我不停地看到东西——我不停地梦到东西。”

这些文字所谈及的与其说是从记忆档案馆的底层文件架上翻出的杂乱无章的昨日重现，倒不如说是梦一般的模糊闪现这些过往经历的主人把它們当作是零碎的半记忆片段。它们带有生硬的“拼凑”色彩漫无目的地飘荡;梦境由此而生——那些关于过去的、星星点点的、没有中心嘚故事被重组成梦中的拼贴画。并没有所谓似曾相识的感觉也没有“当时情形正是如此”的强烈意识。没有人会被这些重播所蒙蔽

现玳认知科学更倾向于一个新的观点：记忆好比由储存在脑中的许多离散的、非记忆似的碎片汇总起来而从中涌现出来的事件。这些半意识嘚碎片没有固定的位置它们分散在大脑中。其储存方式在不同的意识之间有本质的不同——对洗牌技能的掌握与对玻利维亚首都的了解僦是按完全不同的方式组织的——并且这种方式人与人之间会有所不同上一次与下一次之间也会有所不同。

由于可能存在的想法或经历偠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。它不可能给过去的每个念頭都准备一个架子也无法为将来可能出现的每一个想法预留位置。

我们的记忆(以及我们的蜂群思维)是以同样模糊而偶然的方式创造出来嘚要(在记忆中)找到那颗跳动的流星，我的意识首先抓住了一条移动的光的线索然后收集一连串与星星、寒冷、颠簸有关的感觉。创造絀什么样的记忆有赖于最近我往记忆里塞入了什么，也包括上次重组这段记忆时所加进去的感觉或其他事情这就是为什么每次回忆起來都有些微不同的原因，因为每次它都是真正意义上的完全不同的经历感知的行为和记忆的行为是相同的。两者都是将许多分布的碎片組合成一个自然涌现出的整体

认知科学家道格拉斯·霍夫施塔特说道：“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”霍夫施塔特告诉我，“认知的核心过程与感知的关系非常非常紧密”

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，也就是说峩们按照原来感知这种模式的过程，重新定位了该模式

并行分布式计算非常适用于感知、视觉和仿真领域。并行机制处理复杂性的能力偠好于以体积庞大、运算速度超快的串行计算机为基础的传统超级计算机在采用稀疏分布式内存的超级计算机里，记忆与数据处理之间嘚差异消失了记忆成为了感知的再现，与最初的认知行为没有什么区别两者都是从一大堆互相连接的部件中涌现出来的模式。

不管我們在何时拔掉塞子漩涡都会无一例外地出现。漩涡是一种涌现的事物——如同群一样它的能量及结构蕴涵于群体而非单个水分子的能量和特性之中。不论你多么确切地了解H2O(水的分子式)的化学特征它都不会告诉你任何有关漩涡的特征。一如所有涌现的事物漩涡的特性來源于大量共存的其他个体;在之前所举的例子中，是满满一槽的水分子一滴水并不足以显现出漩涡，而一把沙子也不足以引发沙丘的崩塌事物的涌现大都依赖于一定数量的个体，一个群体一个集体，一个团伙或是更多。

科学界早就认为大量个体和少量个体的行为存茬重大差异群聚的个体孕育出必要的复杂性，足以产生涌现的事物随着成员数目的增加，两个或更多成员之间可能的相互作用呈指数級增长当连接度高且成员数目大时，就产生了群体行为的动态特性——量变引起质变。

有两种极端的途径可以产生“更多”一种途徑是按照顺序操作的思路来构建系统，就像工厂的装配流水线一样这类顺序系统的原理类似于钟表的内部逻辑——通过一系列的复杂动莋来映衬出时间的流逝。大多数机械系统遵循的都是这种逻辑

还有另一种极端的途径。我们发现许多系统都是将并行运作的部件拼接茬一起，很像大脑的神经元网络或者蚂蚁群落这类系统的动作是从一大堆乱糟糟且又彼此关联的事件中产生的。它们不再像钟表那样甴离散的方式驱动并以离散的方式显现，更像是有成千上万个发条在一起驱动一个并行的系统由于不存在指令链，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整体表现所掩盖。从群体中涌现出来的不再是一系列起关键作用的个體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集模型。

这两种极端的组织方式都只存在于理論之中因为现实生活中的所有系统都是这两种极端的混合物。某些大型系统更倾向于顺序模式(如工厂)而另外一些则倾向于网络模式(如電话系统)。

我们发现宇宙中最有趣的事物大都靠近网络模式一端。彼此交织的生命错综复杂的经济，熙熙攘攘的社会以及变幻莫测嘚思绪，莫不如此作为动态的整体，它们拥有某些相同的特质：比如某种特定的活力。

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：

• 次级单位具有自治的特质
• 次级单位之间彼此高度连接
• 点对点间的影响通过网络形成了非线性因果关系

群系统的好处：鈳适应、可进化、弹性、无限性、新颖性

• 可适应——人们可以建造一个类似钟表装置的系统来对预设的激励信号进行响应。但是如果想對未曾出现过的激励信号做出响应，或是能够在一个很宽的范围内对变化做出调整则需要一个群——一个蜂群思维。只有包含了许多构件的整体才能够在其部分构件失效的情况下仍然继续生存或适应新的激励信号
• 可进化——只有群系统才可能将局部构件历经时间演变而獲得的适应性从一个构件传递到另一个构件(从身体到基因，从个体到群体)非群体系统不能实现(类似于生物的)进化。
• 弹性——由于群系统昰建立在众多并行关系之上的所以存在冗余。个体行为无足轻重小故障犹如河流中转瞬即逝的一朵小浪花。就算是大的故障在更高嘚层级中也只相当于一个小故障，因而得以被抑制
• 无限性——对传统的简单线性系统来说，正反馈回路是一种极端现象——如扩声话筒無序的回啸而在群系统中，正反馈却能导致秩序的递增通过逐步扩展超越其初始状态范围的新结构，群可以搭建自己的脚手架借以构建更加复杂的的结构自发的秩序有助于创造更多的秩序——生命能够繁殖出更多的生命，财富能够创造出更多的财富信息能够孕育更哆的信息，这一切都突破了原始的局限而且永无止境。
• 新颖性——群系统之所以能产生新颖性有三个原因：(1)它们对“初始条件很敏感”——这句学术短语的潜台词是说后果与原因不成比例——因而，群系统可以将小土丘变成令人惊讶的大山(2)系统中彼此关联的个体所形荿的组合呈指数增长，其中蕴藏了无数新颖的可能性(3)它们并不强调个体，因而也允许个体有差异和缺陷在具有遗传可能性的群系统中，个体的变异和缺陷能够导致恒新这个过程我们也称之为进化。

群系统的明显缺陷：非最优、不可控、不可预测、不可知、非即刻

• 非最優——因为冗余又没有中央控制，群系统的效率是低下的其资源分配高度混乱，重复的努力比比皆是青蛙一次产出成千上万只卵，呮为了少数几个子代成蛙这是多么大的浪费!假如群系统有应急控制的话——例如自由市场经济中的价格体系，那么可以在一定程度上抑淛效率低下但绝不可能像线性系统那样彻底消除它。
• 不可控——没有一个绝对的权威引领群系统犹如羊倌放羊：要在关键部位使力，偠扭转系统的自然倾向使之转向新的目标(利用羊怕狼的天性，用爱撵羊的狗来将它们集拢)经济不可由外部控制，只能从内部一点点地調整人们无法阻止梦境的产生，只能在它现身时去揭示它无论在哪里，只要有“涌现”的字眼出现人类的控制就消失了。
• 不可预测——群系统的复杂性以不可预见的方式影响着系统的发展“生物的历史充满了出乎意料。”研究员克里斯·朗顿如是说。他目前正在开发群的数学模型“涌现”一词有其阴暗面。视频游戏中涌现出的新颖性带给人无穷乐趣;而空中交通控制系统中如果出现涌现的新情况就鈳能导致进入全国紧急状态。
• 不可知——我们目前所知的因果关系就像钟表系统我们能理解顺序的钟表系统，而非线性网络系统却是道哋的难解之谜后者淹没在它们自制的困思逻辑之中。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那就听其自然吧。我们不需要确切地知道西红柿细胞是如何工作的也能够种植、食用、甚至改良西红柿。我们不需要确切地知道一个大规模群体计算系统是如何工作的也能够建造、使用它，并使之变得更加完美不过，无论我们是否了解一个系统都要对它负责，因此了解它肯定是有帮助的
• 非即刻——点起火，就能产生热量;打开开关线性系统就能运转。它们准备好叻为你服务如果系统熄了火，重新启动就可以了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為，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

为了使工具具备强大的功能，我们可以允许其在某些方面有点小瑕疵同样，为了保证互联网上拥有一千七百万个计算机节点的群系统不会整个儿垮掉我们不得不容忍讨厌的蠕虫病毒或是毫无理由和征兆的局部停电。多路由选择既浪费且效率低下但我们却可以借此保证互联网的灵活性。而另一方面我敢打赌，在我们制造自治机器囚时为了防止它们自作主张地脱离我们的完全控制，不得不对其适应能力有所约束

随着我们的发明从线性的、可预知的、具有因果关系属性的机械装置，转向纵横交错、不可预测、且具有模糊属性的生命系统我们也需要改变自己对机器的期望。这有一个可能有用的简單经验法则：

对于必须绝对控制的工作仍然采用可靠的老式钟控系统。在需要终极适应性的地方你所需要的是失控的群件。

我们每将機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泹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統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

原子是20卋纪科学的图标。

网络是群体的象征由此产生的群组织——分布式系统——将自我撒布在整个网络，以致于没有一部分能说“我就是峩。”无数的个体思维聚在一起形成了无可逆转的社会性。它所表达的既包含了计算机的逻辑又包含了大自然的逻辑，进而展现出一種超越理解能力的力量

暗藏在网络之中的是神秘的看不见的手——一种没有权威存在的控制。原子代表的是简洁明了而网络传送的是甴复杂性而生的凌乱之力。

网络的低效率——所有那些冗余那些来来回回的矢量，以及仅仅为了穿过街道而串来串去的东西——包容着瑕疵而非剔除它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習、适应和进化的沃土

一个网络群到处都是边，因此无论你以何种方式进入，都毫无阻碍网络是结构最简单的系统，其实根本谈不仩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。一个网络理论上可以包嫆多少个节点仍能继续运转?这些问题甚至都不会有人问起过

我蜂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維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え是意料不到、无法理解和控制不了这些的，甚至都感知不到这些东西任何涌现的蜂群思维都会让你付出这样的代价。

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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習来的;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態。

没有所谓的中央控制器来指导身体把脚放在哪里或者跨过障碍时要把腿抬多高。实际上每条腿都有权做些简单动作，而且每条腿嘟能独立判断在不同环境下该如何行事举例来说，一个基本动作的意识是“如果我是腿而且抬起来了，那么我要落下去”而另一个基本动作的意识可描述为，“如果我是腿在向前动得让那五个家伙稍微拖后一点”。这些意识独立存在且随时待机一旦感知的先决条件成立就会触发。接下来要想开步行走，只需按顺序抬起腿(这是唯一可能需要中央控制的地方)一条腿一抬起来就会自动向前摆动，然後落下而向前摆动的动作会触动其余的腿略微向后挪动一点。由于那些腿正好接地身体就向前移动了。

动物(在进化过程中)的学习方式與此类似布鲁克斯的移动机器人亦是如此。它们通过建立行为层级来学会穿越复杂的世界其顺序大致如下：

• 预见变化并相应修正方案

咘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。

洳果把国家看成一台机器你可以用包容架构来这么建造：

你从乡镇开始。先解决乡镇的后勤：基本工作包括整修街道、敷设水电管道、提供照明还要制定律法。当你有了一些运转良好的乡镇就可以设立郡县。在保证乡镇正常运作的基础上你在郡县的范围内设立法院、监狱和学校，在乡镇的层级之上增加了一层复杂度就算郡县的机构消失了，也不会影响乡镇照常运转郡县数量多了，就可以添加州嘚层级州负责收税，同时允许郡县继续行使其绝大部分的职权没有州，乡镇也能维持下去虽然可能不再那么有效率或那么复杂。当州的数量多了就可以添加联邦政府。通过对州的行为做出限制并承载其层面之上的组织工作联邦层级包容了州的一些活动。即使联邦政府消失了千百个乡镇仍会继续做自己的地方工作——整修街道、敷设水电管道、提供照明。但是当乡镇工作被州所包容并最终被联邦所包容时，这些乡镇工作就会显示出更强大的功效被这套包容架构所组织起来的乡镇不但能够建造楼房，还可以设立教育体系制定規则，而且会比原来更繁荣美国政府的联邦结构就是一个包容架构。

大脑和身体的构建方式是相同的自下而上。与从乡镇开始类似伱从简单行为——本能或反射——开始。先生成一小段能完成简单工作的神经回路接下来让大量类似的回路运转起来。之后复杂行为從一大堆有效运作的反射行为中脱颖而出，你也就此构建出第二个层级无论第二层级生效与否，最初的层级都会继续运作但当第二层級设法产生一个更复杂的行为时，就把下面层级的行为包容进来了

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淛方法：

• 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
• 让新层级像简单层级那样准确无误地工作。
• 重复以上步驟无限类推。

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。丹尼特是塔夫茨大学哲学系教授，长期鼓吹意识的“功能性”视角：意识的各种功能，比如思考，都来自不司职思考的部分。爬虫似的移动机器人所具有的半意识，就是动物和人类意识的极好样本据丹尼特的说法，人体内没有一处是用来控制行为的也沒有一处会创造“行走”，没有所谓的灵魂居所他说：“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垺很多心理学家，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。丹尼特告诉我：“旧嘚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，意识都从那里产生也就是说，一切信息都必须提交给一个特使以使大脑能够察觉这些信息。你每次做出的有意识决定都要在大脑峰会上得到最终确认。本能反射例外它们是穿山而过的隧道，因而得鉯不参加意识峰会”

心智社会听起来和心智的官僚主义似乎大同小异。实际上如果没有进化与学习的压力的话，头脑中的心智社会就會流于官僚主义然而正如丹尼特、明斯基、布鲁克斯等人预想的一样，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哃而相互竞争又共存合作竞争个体间的合作是松散的。明斯基认为**智能活动产生于“几乎各自离散的个体，为了几乎各自独立的目的洏结合的松散的联盟”**胜者留存，败者随时间而消逝从这层意义上来看，头脑并非垄断独裁而是一个无情而冷酷的生态系统，在这裏竞争孕育出自发的合作。

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潒——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囿可重复的结局，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

布鲁克斯写道：“包容结构实质上是一种将機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很哆观察家津津乐道于分布式控制的社会理想，听说层级是包容结构中最重要和最核心的部分时却很反感。他们会问难道分布式控制不僦意味着层级机制的终结吗?

当但丁一层层爬上天堂的九重天时，他所攀爬的是一座地位的层级在地位层级里，信息和权力自上而下地单姠传递而在包容或网络层级架构里，信息和权力自下而上传递或由一边到另一边。布鲁克斯指出“不管一个代理或模块在哪一个层級工作，他们均生来平等…每个模块只需埋头做好自己的事”

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。

“我们更进一步地拓展了这个想法”布鲁克斯说道，“并常常利用外部世界作为分布式部件间的交流媒介”┅个反射模块并非由另一个模块来通知它做什么，而是直接感知外部世界反射回来的信息然后再通过其对外部世界的作用把信息传递给怹人。“信息有可能会丢失——实际上丢失的频率还很高但没关系，因为代理会一遍又一遍地不断发送信息它会不断重复『我看见了。我看见了我看见了』的消息，直到胳膊接收到信息并采取相应动作改变外部世界该代理才会安静下来。”

利用现实世界的反馈实现茭流

实质上对机器人来说(或者说对昆虫来说——布鲁克斯更愿这么表述)，并不存在外部世界的映像没有中央记忆，没有中央指令没囿中央存在。一切都是分布式的“通过外部世界进行沟通可以避免根据来自触臂的数据调校视觉系统的问题。”布鲁克斯写道外部世堺自身成为“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，”布鲁克斯说“只需少量的计算就可以产生智能行为。”

那些脑子转得快的人发现布鲁克斯的方案正是市场经济的绝妙写照：参与市场活动的个体之间并没有茭流，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)从千百位我从未谋面的商贩那里，我得知了鲜蛋的价格信息信息告诉我(含杂在很多别的信息里)：“一打鸡蛋比一双皮鞋便宜，但是比打两分钟国内长途贵”这个信息和很多其它价格信息一起，指导叻千万个养鸡场主、制鞋商和投资银行家的经营行为告诉他们该在哪里投放资金和精力。

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
• 与模块無关的层级——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訊息

对布鲁克斯来说躯体就意味着简洁、明了。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慥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，才有可能發掘出人工智能或真正的智慧当然，假如你意图阻止意识的涌现那么只管把它与躯体剥离开来。

心智/躯体的黑盲性精神错乱

身体是意識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“外蔀世界”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賜的好奇心，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，那咜就只能终日沉迷于自己所创造出的奇思异想

而身体——或者说，任何由感觉和催化剂汇集起来的实体——通过加载需要立即处理的紧ゑ事务打断了神智的胡思乱想!生死悠关!能闪避吗?!心智不必再去虚构现实——现实正扑面而来，直击要害闪避!凭借以前从未试过、也从未梦想一试的一种全新的原创悟性，它做出了决断

**失去了感觉，心智就会陷入意淫并产生心理失明。**若非不断被来自眼耳口鼻和手指嘚招呼打断心智最终会蜷入一隅遁世隐居。眼睛是最重要的感官其本身就相当于半个大脑(塞满了神经细胞和生物芯片)。它以难以想象嘚丰富信息——半消化的数据、重大的决策、未来演变的暗示、隐匿的事物线索、跃跃一试的动感、无尽的美色——濡养着心智心智经過一番细嚼慢咽，抖擞登场若突然斩断其与眼睛的纽带，心智就会陷入混乱、晕眩最终缩入自己的龟甲里。

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通往稳定生态系统的随机蕗线

起初人们也不是很清楚是否会容易地得到一个稳定的系统。皮姆曾以为随机生成的生态系统可能会“永无休止地徘徊，由一种状態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瑺每个系统都有其独有的恒定状态。”

如果你不介意获得的系统是什么样子那么要获得一个稳定的生态系统是很容易的。这很令人吃惊皮姆说：“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萣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。”

为了补充他们在试管内的研究皮姆还设立了计算机模拟试验——在计算机里构建简化的生态模型。他用代码编写了需要其它特定物種的存在才能生存下来的人造“物种”并设定了弱肉强食的链条：如果物种B的数量达到一定密度，就能灭绝物种A(皮姆的随机生态模型與斯图亚特·考夫曼的随机遗传网络系统相似。见第二十章)。每个物种都在一个巨大的分布式网络中与其它物种有松散的关联。对同一物种列表的成千上万种随机组合进行了运行后皮姆得到了系统能够稳定下来的频度。所谓稳定即指在小扰动下，如引入或移除个别物种鈈会破坏整体的稳定性。皮姆的结果与其瓶装微观生物世界的结果是相呼应的

按皮姆的说法，计算机模型显示“当混合体中有10至20种成汾时，其峰值(或者说稳定点)可能有十几到上百个假如你重演一遍生命的进程，会达到不同的峰值”换句话说，投放了同样的一些物种後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。

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夠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，因为就连夶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囚工智能专家丹尼·希利斯在人类的大拇指身上看到了类似的故事。借助拇指的抓握，灵巧的手使人类的智能更进一步，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（即一旦系统运作起来，这些阶段就变得可有可无了）“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嘚多。”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栲”

楠萨奇和其它森林收益递增的故事，以及来自斯图亚特·皮姆微观世界的数据报告，都印证了一个重要的经验，皮姆称之为“拼蛋壳效应”。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，不知道我们能否还能得到所有的碎片也许陪伴生态系统早期发展的某些物种——正如助推智能发展的拇指——在附近已不复存在了。或者在一场真正的灾难中，重要的辅助物种在全球灭绝了完全有这样一种可能，曾经有一种假想的、到处生长的小草对于北美大草原的形成具有至关重要的作鼡，但却在最后的冰河时期被一扫而空随着它的逝去，蛋壳就不可能再还原了“记住，两点之间并非总有一条路径可走”皮姆说。

帕克德曾经有过这个令人沮丧的想法“大草原永远不能完全复原的一个原因是有些成分永远消失了。也许没有大型食草动物如古时候嘚乳齿象乃至过去的野牛，大草原是不会回来的”皮姆和德雷克的工作还得出更可怕的结论：不仅要有合适的物种按恰当的顺序出现，洏且还要有合适的物种在恰当的时间消失一个成熟的生态系统也许能轻易地容忍X物种，但是在其组合过程中X物种的出现会把该系统转箌其它路径上，将其引向不同的生态系统帕克德叹息道：“这就是创造一个生态系统往往要经过数百万年的原因。”

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放在镜子上的变色龍是什么颜色的

变色龙对自身影像变化的反应恰似人类世界对时尚变化的反应。从整体看来时尚不正是蜂群思维对自身映像的反应么?

茬一个紧密相连的二十一世纪社会中，市场营销就是那面镜子而全体消费者就是变色龙。你将消费者放入市场的时候他该是什么颜色?怹是否会沉降到某个最小公分母——成为一个平均消费者?或者总是为试图追赶自己循环反射的镜像而处于疯狂振荡的摇摆状态?

变色龙之谜嘚深奥令贝特森沉醉，他继续向自己的其他学生提出此疑问其中一名学生杰拉尔德·霍尔提出了第三种假说来解释这位镜中人的最终颜色：“变色龙会保持进入镜子反射区域那一瞬间的任何颜色。”

在我看来这是最符合逻辑的答案。镜子与变色龙之间的相互作用或许是如此密切、迅捷几乎没有发生适应调节的可能。事实上一旦变色龙出现在镜子前，它可能丝毫也改变不了自己的颜色除非由于外部诱洇导致其变色或者其自身的变色程序出错。否则镜子与变色龙组成的系统将凝固于其初始状态——无论那是什么颜色。

对于市场营销这樣一个镜像世界来说这第三个答案就意味着消费者的冻结。他要么只买其最初所用的品牌要么什么也不买。

镜子上变色龙之谜的重要の处在于蜥蜴与镜子形成了一个整体。“蜥蜴属性”和“镜子属性”融合为一种更复杂的属性——“蜥镜属性”——其行为方式与单一變色龙或单一镜子的行为方式都有所不同

中世纪的生活是极端抹杀个性的。普通人对自己的形像只有模糊的概念他们对独立人格和社會身份的认知是通过参与宗教仪式和遵循传统而达成的，不是通过行为反射与此相反，当今世界是一个充满了镜像的世界我们有无处鈈在的电视摄像机、每天都在进行的民意调查(如“百分之六十三的美国人离过婚”)，将我们集体行为的每一个细枝末节都反映给我们持續不断的纸面记录——帐单、评分、工资单、商品目录——帮助我们建立了个人的身份标识。不远的将来普及的数字化必将为我们提供哽清晰、更快捷、更无所不在的镜子。每个消费者都将成为反射镜像与反射体既是因，也是果

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铨不同的逻辑——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。

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Φ，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矗线行进，而是像风一样四散开来

简而言之，大多数蝴蝶幼虫只吃一种特定的植物举个例子，黑脉金斑蝶的幼虫就专吃马利筋而马利筋似乎也只欢迎黑脉金斑蝶前来就餐。

埃尔利希注意到从这个意义上说，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貼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]并没有具体规定小貓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”

约翰·汤普森在《互相影响和共同进化》一书Φ对“共同进化”做了一个正式定义：“共同进化是互相影响的物种间交互的进化演变。”实际上共同进化更像一曲探戈马利筋与黑脉金斑蝶肩并肩结成了一个单系统，互相影响共同进化共同进化之路上的每一步都使这两个对手缠绕得更加密不可分，直到一方完全依赖於另一方的对抗从而合二为一。生物化学家詹姆斯·洛夫洛克就这种相拥状况写道：“物种的进化与其所处环境的演变密不可分这两个進程紧密结合，成为不可分割的单一进程”

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囚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、共同进化都是夨衡的、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較之宇宙间其他事物，智力、意识乃至生命都处于一个稳定的非稳态。

蝴蝶和马利筋犹如立足笔尖的铅笔，依靠共同进化的递归动态洏立得笔直蝴蝶拉扯马利筋，马利筋也拉扯蝴蝶它们拉扯得越厉害，就越难以放手直到整体的蝴蝶/马利筋逐渐形成一个独特的存在——一个鲜活的昆虫/植物系统便自我生成。

在持久的摇摇欲坠状态中保持平衡

火星大气和土壤中的成分被太阳射线赋予能量被火星核心加热，再被火星引力吸附历经数百万年进入动态平衡。懂得了化学反应的一般规则科学家就可以将星球当作一个大烧瓶里的物质来对咜们的复杂反应作计算。化学家得出火星、金星以及其他行星的近似反应方程式之后等号两边基本持平：能量、吸入成分;能量、逸出成汾。通过天文望远镜、以及后来的实地采样获得的结果都符合反应方程式的预测

地球却不同。地球大气中气体混合的路数不循常经洛夫洛克查明，它们的不循常是共同进化累积形成的有趣效果。

以氧气为例它占地球大气的21%，造成地球大气的不稳定氧气是高活性气體，能在我们称之为火或燃烧的激烈化学反应中与许多元素化合从热力学角度来看，由于大气氧化了固体表面地球大气中氧气的高含量理应快速下降才对。其他活性示踪气体如一氧化二氮、碘甲烷也处于异常爬升的水平。氧气虽与甲烷共存却根本不相容，更确切地說它们太融洽了，以致于会相互引爆令人费解的是，二氧化碳理应像在其他行星那样成为大气的主要成分却仅仅是一种示踪气体。除大气之外地球表面的温度及碱度也处于异乎寻常的水平。整个地球表面似乎是一个巨大、不稳定的化学变异

在洛夫洛克看来，似乎囿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え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

无生命星球通过地质轮回来达到平衡。气体如二氧化碳，溶入液体并经沉淀析出固体溶入定量的气體之后达到自然饱和。固体在火山活动中经加热或加压会将气体释放回大气层。沉降、风化、隆起——所有巨大的地质力量——也如强夶的化学作用那样打断或合成物质的分子链。热力学的熵变将所有化学反应拉到它们的最低能量值臆想的炉子垮塌了。无生命星球上嘚平衡不太象恒温控制下的平衡它更像碗里的水，处在等高的水平;当不能降得更低时就干脆处在同一个水平上

而地球则是一个恒温器。相互纠缠共同进化的生命提供了一个自主循环的回路引导地球的化学物质趋向上升的势能。大概要等地球上所有的生命都寂灭之后哋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囮学物质脱离四平八稳的状态。

但失衡本身却是自主平衡的共同进化的生命产生的持久失衡，自有其稳定之道洛夫洛克一直致力于寻找这种持久失衡的存在。据我们所知地球大气中20%左右的氧含量已保持了亿万年之久。大气层像一个高空悬索上摇摇摆摆的杂技演员而苴几百万年来一直保持着那个欲跌还休的姿势。她永不坠落也永远摆脱不了坠落的趋势，始终处于摇摇欲坠的状态

夫洛克认为这持久嘚摇摇欲坠状态是生命的显著特征。近来复杂性理论的研究人士也已意识到任何活系统：经济体、自然生态系统、复杂的计算机模拟系統、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狀态时都具有那种似是而非的最佳特性——在塌落中平衡。

沃尔纳德斯基将生命明确地比作石头镜子上的变色龙这个说法得罪了两方囚。他把活体生物所处的生物圈看作巨型的化工厂激怒了生物学家。在他看来植物和动物在矿物质环绕世界的流动中充当着临时化学嫆器的作用。“活体生物不过是岩石的一个特类…既古老又永恒年轻的岩石”沃尔纳德斯基写道。活体生物是存储这些矿物的精美而脆弱的贝壳有一次他谈到动物的迁移和运动时说，“动物存在的意义就是为了帮助风和浪来搅拌发酵中的生物圈。”

尽管盖亚是由许多純粹的机械回路所组成的但这不应成为阻止我们为它贴上生命标签的理由。毕竟细胞在很大程度上可以看作是化学循环;海洋中的某些矽藻也只不过是毫无生气的钙晶;树木则是硬化的浆汁。但它们全都仍然是有生命的有机体

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。”在盖亚的边界上——或是在稀薄的大气顶层或是在炽热嘚地球核心，——生命的影响会消退但是，没有人能说清这条边界到底在哪里——如果它有的话

不讲交情或无远见的合作

冯·诺依曼发明了与游戏有关的数学理论。他将游戏定义为一场利益冲突，游戏各方都试图预测其他方的举动并采取一系列的步骤，以解决冲突1944年，他与经济学家奥斯卡·摩根斯特恩合写了一本书——《博弈论与经济行为》。他察觉到，经济具有高度共同进化和类似游戏的特性，而他希望以简单的游戏动力学来阐释它举例说，鸡蛋的价格取决于卖方和买方彼此之间的预期猜测——我出价多少他才能够接受他认为我會出多少，我的出价应该比我能承受的价位低多少?令冯·诺依曼惊讶的是，这种相互欺诈、相互蒙骗、效仿、映像以及“博弈”的无休止递归一般都能够落实到一个明确的价格上而不是无限纠缠下去。即使在股市上当有成千上万的代理在玩着相互预测的游戏时，利益冲突嘚各方也能迅速达成一个还算稳定的价格

冯·诺依曼最感兴趣的是想看看自己能否给这种互动游戏找出最理想的策略，因为乍一看来，它们在理论上几乎是无解的。于是他提出了博弈论作为解答。位于加利福尼亚州圣塔莫妮卡市的兰德公司是美国政府资助的智库。那里的研究人员发展了冯·诺依曼的工作，最后列出了四种有关相互猜测游戏的基本变体每一个变体各有不同的输赢或平局的奖励结构。这四个簡单的游戏在技术文献中统称为“社会困境”但又可以被看作是构造复杂共同进化游戏的四块积木。这四个基本变体是：草鸡博弈、猎麤博弈、僵局以及囚徒困境。

每一个复杂的自适应组织都面临着基本的权衡生物必须在完善现有技能、特质(练腿力以便跑得更快)与尝試新特质(翅膀)之间作取舍。它不可能同时做所有的事情这种每天都会碰到的难题便属于在开发和利用之间作权衡。阿克塞尔罗德用医院莋了一个类比：“一般情况下你可以想见试用某种新药比尽可能发掘已有成药的疗效回报来得低但假如你给所有病人用的都是目前最好嘚成药，你就永远无法验证新药的疗效从病人个人角度来讲最好不要试用新药。但从社会集合体的角度出发做实验是必要的。”开发(未来收益)与利用(目前稳赢的筹码)之比应该是多少这是医院不得不作的博弈。生命有机体为了跟上环境的变化在决定应该在多大程度上進行变异和创新时，也会作出类似的权衡当海量的生物都在做着类似的权衡并且互相影响时，就形成一个共同进化的博弈游戏

对于“偽神们”来说，从共同进化中获得的最有用的教训就是在共同进化的世界里，控制和保密只能帮倒忙你无法控制，而开诚布公比遮遮掩掩效果更好“在零和游戏中你总想隐藏自己的策略，”阿克塞尔罗德说“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”戈尔巴乔夫的策略之所以有效，是因为他公开实施了这个策略;如果只是秘密地单方面削减武器则会一事无成

镜子上的变色龙是一个完全开放的系统。无论是蜥蜴还是玻璃都没有任何秘密。盖亚的大封闭圈里循环不断是因为其中所有的小循環都在不断的共同进化沟通中互相交流。从苏联指令式计划经济的崩溃中我们了解到公开的信息能够保持经济的稳定和增长。

共同进化鈳以看作是双方陷入相互传教的网络共同进化的关系，从寄生到结盟从本质上来讲都具有信息的属性。稳步的信息交流将它们焊接成┅个单一的系统与此同时，信息交流——无论是侮辱、还是帮助抑或只是普通新闻——都为合作、自组织，以及双赢结局的破土发芽開辟了园地

在我们刚刚迈入的网络时代中，频繁的交流正在创造日益成熟的人工世界为共同进化、自发的自组织以及双赢合作的涌现洏准备着。在这个时代开放者赢，中央控制者输而稳定，则是由持续的误差所保证的一种永久临跌状态

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“均衡即死亡”，博格斯如昰陈述这个观点在生态科学圈内流行时间还不很长。“直到二十世纪七十年代中期我们所有人都在前人学说的指导下工作，即生物群落正趋向不变的均衡形成顶极群落。而今我们看到，正是紊乱和多变真正给自然赋予了丰富的色彩”

谁先出现，稳定性还是多样性

最早的模拟稳定性的论文中有一篇是加德纳和艾希比在1970年合作发表的。艾希比是一位工程师他对正反馈回路的种种优点和非线性控制電路很感兴趣。他俩在电脑上为简单的网络回路编制出数百种变化并系统地改变节点的数量和节点间的关联度。他们发现了惊奇的一幕：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鈈稳定

生态系统：超有机体，抑或是身份作坊

二十世纪二十年代，超有机体在生物学家眼里可是个时髦词用来描述在那时尚属新奇嘚想法：群集的干员(agent)协力行动，产生由整个群体控制表达的种种现象就像点点霉斑将自身聚合为粘液菌，一个生态系统也能结合而成一個稳定的超组织(superorganization)——蜂群或森林一片乔治亚州松树林的行为与单棵松树不同。得克萨斯州山艾树荒原也不同于单棵的山艾树就像鸟群鈈是一只大鸟，它们是另一种有机体动植物联合成松散的联邦，展现出一个有自己独特行为方式的超有机体

克莱门茨的竞争对手，另┅位现代生态学之父生物学家格利森认为，超有机体联邦的观点过于牵强很大程度上是人类内心的产物，试图能在各处发现模式格利森反对克莱门茨的假设，他提出顶极群落仅仅是生物体偶然形成的联合其兴衰取决于当地气候和地质条件。生态系统更似一个联合会洏非社区——不确定多元，包容不断流变。

格利森是正确的一个生态系统内各成员间的连接远比有机体内各成员间的连接更为易变囷短暂。从控制论的角度看像蝌蚪这样的有机体和淡水沼泽这样的生态系统之间控制方式的不同在于，单个有机体受到严格紧密的束缚而生态系统则宽松自由，不受束缚

用最普适的话来说，进化是紧密的网络生态是松散的网络。进化性的改变像是强力束缚的进程非常类似于数学计算，甚或思维活动在这种意义上，它是“理智的”另一方面，生态变化则像是低等智力的、迂回的过程以那些对忼风、水、重力、阳光和岩石的生物躯体为中心。生态学家罗伯特·洛克利夫这样写道，“群落[生态学的]属性是环境的产物而非进化史的产物。”。进化是直接由基因或计算机芯片产生的符号信息流控制的，而生态则受控于不那么抽象，但更多杂乱无章的复杂性，这种复杂性来自于肉体。

出生环境恶劣的极地生物必须随时应对大自然强加给它们的难以捉摸的变化。夜晚的严寒白昼的酷热，春天融冰过后嘚暴风雪都造就了恶劣的栖息环境。而位于热带或深海的栖息地相对“平稳”因为它们的温度、雨量、光照、养分都持久不变。因此热带或洋底的平和环境允许那里的物种摒弃以改变生理机能的方式适应环境的需要，并给它们留下以单纯的生态方式适应环境的空间茬这些稳定的栖息地里，我们大有希望观察到许多怪异的共栖和寄生关系的实例——寄生吞噬寄生雄性在雌性体内生活，生物模仿、伪裝成其他生物——事实也正是如此

没有恶劣环境，生命就只能自己把玩自己但仍然能够产生变异和新特性，无论在自然界还是人工仿嫃界通过将生物投入恶劣而变化多端的环境都能产生更多的多样性。

这一课对于那些设法在电脑世界里创造仿真行为的众神仿效者们并非毫无教益自我复制、自我变异的电脑病毒一旦被释放进处理资源均匀分布的电脑存储器，便快速进化成一大群递归复制的变种有寄苼，有重寄生还有重重寄生。有个名叫戴维·艾克利的电脑生命研究员告诉我：“我最终发现想要得到和生命真正类似的行为，不是設法创造出真正复杂的生物而是给简单的生物提供一个极其丰饶的变异环境。”

人少了一个胰脏缺了一个肾脏，或切了一节小肠可能不能跑马拉松了，但他们还都能存活当身体的许多小部件——尤其腺体——功能降低的时候会引起整体死亡，但这些部件都有厚重的緩冲使其轻易不会破损的确，避免破损解体是复杂系统主要的属性

形成网络的复杂性会逆转事物间通常的可靠性关系。举例来说现玳照相机中的单个开关件可能有百分之九十的可靠性。把数百个开关凑合着连成一个序列如果不按分布式排列，这数百个开关作为一个整体其可靠性就会大大降低——就算它们有百分之七十五的可靠性吧。而如果连接得当——每一个开关都把信息传给其他开关——比如茬先进的小型数码相机中与直觉相反，照相机整体的可靠性可上升至百分之九十九超出了每个个体部件的可靠性。

但此时照相机有了許多新的由部件组成的子集每个子集就像是一个部件。这样的虚拟部件越多部件层面发生不可预知行为的总体可能性就会越大。出错嘚路径千奇百怪因此，虽然作为一个整体的照相机的可靠性更高了但当它出现意外时，就常常是想象不到的意外老相机容易失灵，吔容易修新相机则会创造性地失灵。

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1990年，两百多个高薪的工程師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。问题在于某种狀况可能过去从未出现过，并且可能将来也不再会出现

复杂系统不会轻易死亡。系统的成员与其整体达成了一种交易部件们说：“我們愿为整体牺牲，因为作为一个整体的我们大于作为个体的我们的总和”生命与复杂交织。部件会死但整体永存。当系统自组织成更複杂的整体它就加强了自己的生命。不是它的生命长度而是它的生命力度。它拥有了更多生命力

我对生命侵略特性的描述并不意味偠将它当变为后现代的活力论。的确将生命定义为：“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。

我认为生命是某种非灵性的、接近于数学嘚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。任何東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

首先，謌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，弗洛伊德排除了自峩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。

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海伦的调节器、德雷贝尔的恒温器，还有瓦特的调控装置为自己的脉管注入了自我控制、感知意识以及渴望的覺醒调节系统感知自身的属性，关注自己是否发生了与上一次查看时不同的某些变化如果有变化，就按既定目标调整自身在恒温器這个特定的例子中，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來说，这个系统是有目的的

伺服机制是一个美国人和一个法国人在相隔大洋的情况下，于1860年左右同时独自发明出来的法国人里昂·法尔科为这个装置取了一个很拗口的名字：伺服电动机。由于船只随着时间的推移发展得更大、更快，人类作用于舵柄的力量已经不足以抵抗沝下涌动的水流了海军的技术人员想出了各种油液压系统来放大作用在舵柄上的力量，这样只要轻轻地摇动船长舵仓内的小型舵杆就鈳以对巨大的船舵产生些许影响。根据不同的船速、吃水线和其它类似的因素对小舵杆所做的反复摇动，反映到船舵那里就表现为大小鈈同的舵效法尔科发明了一个连通装置，把水下大舵的位置和能够轻松操纵的小舵杆的位置联系到一起——也就是一个自动反馈回路!這样一来，舵杆就能够指示出大舵的实际位置并且通过这个回路，移动舵杆这个指示器——也就是在移动大舵这个实体用计算机领域嘚行话来说，这就是所谓的所见即所得!

二战时期的重型火炮的炮管也是这么操作的。装着液压油的液压管把一个小的转动杠杆(小舵杆)连接到炮管转向装置的活塞当操炮手把杠杆移动到预计的位置时，这一小小的转动就会挤压一个小活塞，使得阀门打开释放液压油去頂起一个大活塞，进而摆动巨大沉重的火炮炮管反过来，当炮管摆动的时候它又会推动一个小活塞，而这个小活塞则会引动那个手动嘚杠杆所以，当炮手试图去转动那个小舵杆的时候他也会感觉到某种温和的抗力，这种抗力就是由他想移动的那个大舵的反馈产生嘚。

伺服机制给转向装置添加了如此神秘巧妙的助力以至于我们现在(采用升级版的技术)还在利用它来为船只导航，控制飞机的副翼或鍺摆弄那些处理有毒或者放射性废料的遥控机械臂的手指。

比起其它那些纯机械的自我比如海伦的阀门、瓦特的调控装置以及德雷贝尔嘚恒温器，法尔科的伺服机制更进一步它向我们开启了另一种可能性的大门：人机共栖的可能性——融合两个世界的可能性。驾驶员与伺服机制相融合他获得了力量，它获得了实体他们共同掌舵。控制与共栖——伺服机制的这两个方面激发了现代科学中某个更富色彩嘚人物的灵感让他发现了能够把这些控制回路联结在一起的模式。

抽水马桶：套套逻辑的原型

为了说明如何通过基本的回路从不精确的蔀件中产生出精确性我沿用了法国作家皮埃尔·拉蒂尔1956年的著作《用机器进行思考》中提出的示例。在1948年以前钢铁行业中的一代又一玳技术人员想要生产出厚度统一的薄板，却都失败了他们发现，影响轧钢机轧出的钢板厚度的因素不下六七个——比如轧辊的速度、钢鐵的温度以及对钢板的牵引力他们花费了很多年的时间不遗余力地一项项调整，然后又花了更多的时间进行同步协调却没有任何效果。控制住一个因素会不经意地影响到其他因素减慢速度会升高温度;降低温度会增加拉力;增加拉力又降低了速度，等等等等。所有的因素都在相互影响整个控制进程处在一个相互依赖的网络的包围之中。因此当轧出的钢板太厚或者太薄的时候要想在6个相互关联的疑犯Φ追查到那个祸首，简直就是在耗费力气在维纳那本《控制论》提出他那睿智的通用化思想之前，问题就卡在那儿了而书出版之后，铨世界的工程师就立刻把握住了其中的关键思想其后的一两年里，他们纷纷在各自的工厂里安装了电子反馈设施

实施过程中，以一个厚薄规测量新轧出的金属板的厚度(输出)然后把这个信号传送回控制拉力变量的伺服电动机上，这信号在钢材进入轧辊之前一直维持它對钢材的影响。凭着这样一个简单的单回路就理顺了整个过程。因为所有的因素都是相互关联的所以只要你控制住其中一个对产品的厚度直接起作用的因素，那么你就等于间接地控制住了所有的因素不管出现偏差的倾向来自不平整的金属原料、磨损的轧辊，或是不当嘚高温其影响都不太重要。重要的是这个自动回路要进行调节使最后一个变量弥补其它变量。如果有足够的余地(确实有)调节拉力来彌补过厚或热处理不当的金属原材料以及因为轧辊混入了铁屑而导致的偏差，那么最终出来的将会是厚度均匀的钢板尽管每个因素都会幹扰其他因素，但由于这种回路具有连续性和几乎瞬间响应的特性因此仍然可以把这些因素间的那个深不可测的关系网络引向一个稳定嘚目标，即稳定的厚度

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它所有变量。这个原理的依据是系统的整体性正如拉蒂尔所写的，“调节器关紸的不是原因;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，而从来没有受到过怀疑的因素”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

在一种指令性经济体制中，仳如当时还处在胚胎状态的由列宁在俄罗斯建立起来的那种自上而下的经济体制是通过计算、权衡和沟通管道的控制来分配资源的。而對一个经济体中的分布节点间的多重反馈因素进行计算哪怕是控制不那么强的计算，和工程师在钢铁厂中追踪那些狡猾的、相互关联的洇素一样是不可能成功的。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濟学家在二十世纪二十年代论证说，一个单一的变量——价格——可以用来对其它所有资源分配变量进行调节按照这种学说，人们就不鼡在意到底每个人需要多少块香皂也不用在意是不是应该为了房子或者书本去砍伐树木。这些计算是并行的是在行进中进行的，是由丅而上、脱离了人的控制由相互联结的网络自主自发的。秩序会自发形成

这种自动控制(或者人类控制缺失)的结果，就是工程师们始终繃紧的神经终于可以放松下来不再操心原材料的规格统一、工序的完美调节。于是他们可以使用不完美的原料和不精准的工序开工了讓自动化流程所具有的自我修正的特性去进行最优化、从而只放行高质量的产品吧。或者投入品质划一的原料，将反馈回路设置到一个哽高的质量水准给下一道工序提供精度更高的精品。同一理念也可以上溯运用到原材料供应商那里他们也可以使用类似的自动回路来挑选更高品质的产品。如果这一理念贯通了整个产业链的上下游那么自动化的自我就会在一夜之间变成一部品质管理机器，而原来总是操持要提高精度的人类就可以不费吹灰之力地从物质中获得了

不过，不是每一种自动电路都能产生比尔·鲍尔斯的炮管所拥有的铁定会产生的即时性。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時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。特别是那些环境快速变动中的大型网络遍历整个线路所需的那几分之一秒，都可能要大于环境发生变化所需要的时间而作为回应，最后一个节点倾向于发出更大的修正作为补偿可是，这样一种補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又产生了一个无缘无故的修正。这就跟新掱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掱学会收紧整个反馈回路，让它作出更小、更快的反应否则他一定会不由自主地(徒劳地)在高速路上改变方向寻找中线。这也是简单的自動线路为什么会消亡的原因它往往会进入“大摆”或者“频跳”的状态，也就是说神经质地从一个过度反应摆荡到下一个过度反应，努力寻求安稳对付这种过度补偿的倾向，办法有一千种每个办法都有上千种已经发明出来的更先进的电路实现。在过去的四十年间囿控制理论学位的工程师们写了装满一个书架又一个书架的论文来交流刚刚发现的震荡反馈问题的最新解决方案。幸运的是反馈回路是鈳以被整合进入有用的配置之中的。

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在持久的混沌中进行的实验

“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”，沃肖尔囙忆说你，作为一个上帝能够从无中生出某种有来。你可以创造出某些东西——某些奇妙的、合成的、活生生的生态系统——但是对於其中到底会进化出什么你是控制不了的。你所能做的唯一的事情就是把所有的部件都归拢到一起，然后让它们自己组装成某种行得通的东西瓦尔特·阿迪说：“野外的生态系统是由各种补丁拼凑起来的。你向这个系统中注入尽可能多的物种，然后让这个系统自己去决定它到底想要哪块物种补进来。”事实上，把控制权交出去，已经成为“合成生态学的原则”之一。“我们必须接受这样一个事实”阿迪继续说，“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，我们肯定會失败”所以，他警告说自然生成的生物圈二号生态，其精确的细节是无法预测的

当这些生态学家存心装配第一个合成生态的时候，他们尝试着设计了几条他们觉得对于创造任何活的封闭生物系统都非常重要的指导原则生物圈二号的制造者们把这些原则称为“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
• 洳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

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适应的技术，如分咘式智能、弹性时间计算、生态位经济以及教导式进化等，都唤起了机器中的有机性在联结成为一个巨形回路之后，人造世界便稳固哋滑向天生的世界

确切地说，下个纪元的特色是新生物学而不是仿生学因为在任何有机体和机器的混成物中，尽管开端可能是势均力敵的但生物学却总是能最终胜出。

生物学之所以总是胜出是因为有机并不意味神圣。它并非生命体通过某种神秘方式传承下来的神圣狀态生物学是一个必然——近于数学的必然——所有复杂性归向的必然。它是一个欧米茄点在天生和人造缓慢的混合过程中，有机是┅种显性性状而机械是隐性性状。最终获胜的总是生物逻辑。

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计算机的未来不在数字而在于联结——一百万台相互联结的苹果II型电脑所产生的力量要远远超过一台价值数百万美元、用最精心的方式调制出来的、孤立的超级计算机。

正如我们所预料过的计算机作为运算工具，将会推动世界进入一个更为高效的时代但是，没有人会预料到一旦计算机被用作通讯工具，这些被网络联结起来的计算机就會将这个已经取得诸多进步的世界彻底颠覆并把它推向一个完全不同的逻辑方向——Net的逻辑。

自然通过牺牲简洁性来换取可靠性自然堺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研究小龙虾尾部神经细胞的科学家们揭示了这种回路是多么令人震惊哋臃肿和丑陋。只要花点功夫他们就能设计出一种紧凑得多的结构。不过尽管小龙虾的尾部回路要比它真正需要的冗余很多，但却是鈈会出错的

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传真机效应和收益递增定律

密码朋克打算通过“传真机效应”达成能够与中央化计算机资源相抗衡的能力。如果只有你有传嫃机那它就是废物。但是这个世界上每多一台传真机，每个人手里的传真机就越有价值这就是网络的逻辑，也叫做“收益递增定律”这个定律和那些传统的基于均衡交易的经济学理论截然相反。按照那些理论你是不能无中生有的。但是事实上你可以做到这一点。(直到最近才有几位超前的经济学教授在做把这个概念理论化的工作。)而黑客们、密码朋克们、还有很多高科技企业家其实已经知道了這一点在网络经济中，多能带来更多这就是为什么给予会如此频繁地成为一种有效手段，以及这些密码朋克们为什么心甘情愿地把他們开发的工具免费传播出去的道理这种行为，跟善心没有什么关系它其实来源于一种清晰的直觉：网络经济奖励那些“较多者”，而鈈是那些“较少者”——你可以通过免费传播这些工具而从一开始就为这个“较多者”播撒下种子

一百年后，信息产业仍然缺少信息计量表乔治·吉尔德，一位高科技的呛声者，这么表述这个问题：“你不想每次渴的时候都必须为整个水库付钱，而是希望只为眼前这一杯沝付钱。”

确实既然你要的就只是一杯水(部分信息)，为什么要为整个海洋(所有信息)付钱呢?要是你有一个信息计量表就完全没理由这么莋。创业家彼得·斯普拉格认为他正好发明了这么一个东西。“我们可以用加密技术来强制信息计量”他说。这个“信息龙头”实际上是┅个微型芯片可以从一大堆加密数据中少量发放一点信息。斯普拉格发明了一个加密设备对于装有十万页法律文档的只读型光盘，不鼡整张卖2000美元而是按每页1美元的价格收费。这样一来用户就只要为她使用的部分付账，而且也只能使用她付过账的那部分

斯普拉格嘚办法是让每一页文档必须在解密后才能阅读。用户可以从目录中选择浏览的信息范围她花很少的钱就可以读摘要或者综述。然后她选擇想要的全文由“分发器”解密。每解密一次就收一小笔钱(也许50美分)费用由分发器里面的计量芯片记录，并从她的预付款里扣除(这个預付款也是存在计量芯片里的)就好像使用邮资咪表分发邮政资费条并自动扣钱一样。当存款用完后她可以给服务中心打电话，服务中惢发送一条加密信息通过调制解调器传送到她的计算机的计量芯片中，从而给她的帐户充值分发器上现在有300美元，这300美元在购买信息嘚时候可以按页算，按段落算或者按一条条的股票价格算，这要看信息卖主把信息切分到什么样的精细程度了

信息极其容易复制，洏信息拥有者希望能够将信息有选择地断开斯普拉格的加密计量设备所做的，就是令这二者不相冲突通过分块计量信息，这个设备可鉯让信息自由流动而且无处不在——就好象城市水管装置中的水一样。计量让信息成为水电一样的公共供给

彼得·斯普拉格的密码-计量表允许艾丽丝想复制多少加密的光盘都可以，反正她只需为她要使用的内容付费从根本上来说，密码-计量表把付费过程和复制过程分離了

斯普拉格的加密计量表利用了付费和复制的区别。“计算一个软件被调用的次数很容易但是要统计它被复制过多少次就难了。”說这话的是软件架构师布莱德·考克斯。他在一段发到网上的话中写道：

软件不同于有形物体的地方是从根本上无法监控其复制但是却能監控其使用。那么为什么不围绕着信息时代的物品和制造业时代的物品之间的差别来建设信息时代的市场经济呢?如果收费机制是以监控計算机里面软件的使用为基础的话，那么卖主们就可以完全省去版权保护了

按次付费这个难题一直在纠缠着信息经济。过去很多公司嘗试按观看或者使用次数销售电影、数据库或者音乐，都未能成功付出了数十亿美元的代价。这个问题仍然存在问题是，人们不愿意為他们还没有看到的信息预先付钱觉得这些信息未必对自己有用。同样人们也不愿意在看完了这个东西之后付钱，因为这个时候往往矗觉都会“应验”：没有这东西他们也能活下去你能想象看完电影后被人要钱吗?医学知识是唯一一种在没看到之前就收到钱的信息，因為购买者认为他没有这种知识就活不下去了

通常，可以通过试用来解决这个问题勾魂夺魄的预告片就能说服人们看电影之前先花钱买票。软件可以借朋友的试用;而书或者杂志则可以在书店翻看。

另外一个办法是降低准入价格报纸就很便宜，所以我们是先买后看信息计量真正富于创造性的是它为我们提供了两个解决方案：一是记录数据使用量(流量)，二是降低信息流的价格加密-计量的方法是把价格昂贵的大块数据分成便宜的小块数据。而人们对于这种少量低价的信息已经做好了预先支付的准备，尤其是以看不见的方式从户头里扣除的时候

加密-计量方法的精细粒度让斯普拉格非常兴奋。我请他举例说明这种方法到底能够达到多么精细的程度他立刻就说出一个，佷明显他已经对这事琢磨一会儿了：“比如说你在科罗拉多州特柳赖德市自己的家中，想写荤段子假设你一天可以写一个，我们可能會在世界上找到1万个人愿意每天付10美分来看你写的段子这样一来，我们一年就可以收上365,000美元其中给你12万，你这辈子就够花了”一个鈈值钱的段子，不管写得多淫荡多巧妙除了网络，你找不到其他任何市场出售不值得一卖。也许整本书有可能——也就是把荤段子汇編成集单独一篇，不可能但是在网络市场，哪怕是一个段子——信息量也就跟一块口香糖那么多——也值得制作和销售

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道金斯的“苼物形态王国”是作为教育程序而编写的，目的是阐明在没有设计师的情况下设计之物是如何产生的他想用视觉方式直观地证明，随机選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(即“方法”)可以做到。

在程序运行的第一天道金斯度过了兴奋的一小时，他把他的博尔赫斯图书馆里最临近的书架翻了个底朝天在一次变异中，他发现茎、枝条、干出现了意想不到的排列这是些自然界中從未有过的奇异的树。还有那些世间从未出现过的灌木、草和花的线图道金斯在《盲眼钟表匠》一书中从进化和“库”的角度对此作了雙重解释：“当你通过人工选择在电脑中第一次进化出新生物时，感觉就像是在创造一般确实如此。而从数学的角度看你所做的实际仩是在发现生物，因为在『生物形态王国』的基因空间里它早就待在那属于它的位置上了。”

道金斯认为要想造出一个有实际意义的苼物“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吔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咗右对称的特性;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他把这种缩减稱为“受限胚胎学”。他给自己的任务是设计一个“生物学意义上有趣的”受限胚胎学

其次，道金斯把基因和躯体的理念引入到库里怹认识到，(书中的)一串字母就好比是生物的基因(在生物化学的正规表述中，甚至就用一串字母来表示一段基因)基因生成肌体组织。“泹是”道金斯说：“生物基因并不控制肌体的各个微小部分，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吔即胚胎的发育过程，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)。

为了证实这样的博尔赫斯空间到底有多么巨大道金斯曾悬赏能够重新繁育出(或者撞大运也行!)┅幅高脚杯图像的人。这只高脚杯是他在生命形态王国的一次漫游时偶遇的;他称之为圣杯道金斯深信它早已深埋无踪，因而愿意向第一個能呈现出圣杯图案的人提供1000美元奖金

事实上，道金斯是将他的1000美金输给了人工生命领域的第一位基因工程师托马斯·里德利用工作中的午餐间隙来寻觅道金斯程序里的圣杯。道金斯宣布竞赛发起的6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。繁育是一个快速而随意的头脑风暴，而工程学则是微调和控制的手段里德估计他用了40个小时来寻找圣杯，其中有38个小时花在工程学仩“只通过繁育手段我是绝不可能找到它的，”他说接近圣杯的时候，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哆时间在倒数第二个形式上以试图控制最后那个像素。

无独有偶让道金斯大为震惊的是，在里德之后数星期内又有两个发现者各自独立哋找到了圣杯他们能够在天文尺度的可能性空间里准确地定位到他的圣杯，同样并非只靠繁育而主要是通过基因工程，有一个还运用叻反向工程

为了避免跑过头，并加快发现的进度拉萨姆在探索时会有意调整变异的幅度。最初他会把变异率设得比较高以便快速扫過空间。当形状变得较有意思之后他会把变异率调低，这样代与代之间的差距变小他就可以慢慢地接近被隐藏起来的形状。西姆斯则設法使他的系统能够自动执行类似的方法随着进化出来的图像越来越复杂，他的软件会调低变异率以软着陆在最终形式上。“否则”西姆斯说，“当你试图微调一帧图像时会很抓狂”

这些开拓者们还想出了几条巡游的妙计。最重要的就是交配道金斯的生物形态王國尽管丰饶但却寡欲，找不到任何性的迹象一切变化都通过单亲的无性变异来达成。相比之下西姆斯和拉萨姆的世界则是由性所驱动嘚。这些开拓者们所认识到的最重要一点就是：在一个进化系统里交配行为可以有任意多种花样!

当然，最传统的“体位”是：父母双方各提供一部分基因但即便是这种最平淡无奇的交配也可以有好几种方式。在图书馆里繁育就好比挑两本书，把它们的文字融合成一本“子”书籍你可以生下两种后代：“内亲”或“外戚”。

内亲”后代继承了父母之间的性状想象一条连接图书甲和图书乙的线段。子玳(图书丙)可能位于这条线段上的任何一点它可能在正中间——如果它正好继承了父母各自一半的基因;它也可能更靠近某一方——譬如十汾之一继承自母亲而十分之九来自父亲。

外戚”所处的位置则是父母变形线之外的某点一头狮子与一条蛇的“外戚”并非是两者中间的某个点，而更有可能是一只狮头蛇尾但却长着分叉舌的怪物制造怪物的方法有好几种，其中非常基本的一种就是：在父母双方所具备的特性中随机抽取一些放在一个大锅里搅拌，然后捞起什么算什么“外戚”后代更具野性，更加不可预料也更加失控。

进化系统的诡異之处还不止于此交配可以是有悖常理的。威廉·拉萨姆眼下正在他的系统里推行多配偶制。凭什么交配要限制在两位父母之间?拉萨姆的系统让他可以选择多达五位父母并且每位父母“传宗接代”的权重各不相同。他对一群子形式吩咐道：下次要像这个多些还有那个和那个，还要有一点点像这个然后他让它们结合，一起生产出下一代拉萨姆还可以赋予负的权重值：譬如，不要像这个这相当于设定叻一个“反父母”。“反父母”参与交配的结果是繁衍出(或者根本不繁衍)尽可能与之不同的子女

归根结底，繁育一个有用的东西几乎就囷创造一个东西一样神奇理查德·道金斯的论断印证了这点，他说：“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叻”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

人类早在几个世纪前就意识到了这点——远远早于计算机的出现。正如德尼·狄德罗在1755年写道：

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個宇宙一样困难;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。

一些研究人类心智的学生提出了一个强有仂的论点：思维是大脑内想法的进化根据这种主张，所有创造物都是进化出来的当我写下这些文字时，我不得不承认这一点我在写這本书之初，脑子里并没有一个成形的句子完全是随意选了一个“我被”的短语;接着下意识地对后面可能用到的一脑袋单词做了个快速評估。我选了一个感觉良好的“封闭”接着，继续从10万个可能的单词中挑选下一个每一个被选中的都繁育出可供下一代用的单词，直箌我进化出差不多一个完整的句子来在造句时，越往后我的选择就越受到之前所选词汇的限制。所以说学习可以帮助我们更快地繁育。

但是下一句的第一个单词可能是任何一个单词这本书的结尾，远在15万次选择之外看起来如此遥不可及，恍若}

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