收获要点：

• 机器是生命的临时替代品，正在从生物中的逻辑规律获得灵感、逐渐趋于生命
• 分布式网络：
  • 元素：大量个体组成。
  • 形态（蜂群）：
    • 去中心化（不依赖单一蜜蜂控制）
    • 高度连接（蜜蜂之间相互连接）
    • 对等（蜜蜂之间都是对等个体）
    • 叠加（蜜蜂有不同角色和层级划分）
  • 特性：非线性、不稳定、不可预测、失控
  • 优点：健壮、包容、敏捷、具备进化能力
• 搭建复杂的机械系统，首先是可运行的系统，再逐步新增模块递增收益
• 要想预见未来，你就必须了解过去

技术从生物中的逻辑规律获得灵感，机器正在不断生物化。

造化所生的自然王国和人类建造的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。

人造与天生的联姻正是本书的主题。技术人员归纳总结了生命体和机器之间的逻辑规律，并一一应用于建造极度复杂的系统；他们正在如魔法师一般召唤出制造物和生命体并存的新奇装置。从某种程度上来说，是现有技术的局限性迫使生命与机械联姻，为我们提供有益的帮助。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

技术人员归纳总结了生命体和机器之间的逻辑规律，并一一应用于建造极度复杂的系统；他们正在如魔法师一般召唤出制造物和生命体并存的新奇装置。

自然又向我们敞开她的心智，让我们学习她的内在逻辑。

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能够救治未来疾患的药物。自然还是一个“文化基因库”[插图]，是一个创意工厂。丛林中的每一个蚁丘中，都隐藏着鲜活的、后工业时代的壮丽蓝图。

一种由无数默默无闻的“零件”通过永不停歇的工作而形成的缓慢而宽广的创造力。

• 分布式网络：
  • 元素：大量个体组成。
  • 形态（蜂群）：
    • 去中心化（不依赖单一蜜蜂控制）
    • 高度连接（蜜蜂之间相互连接）
    • 对等（蜜蜂之间都是对等个体）
    • 叠加（蜜蜂有不同角色和层级划分）
  • 特性：不稳定、不可预测、失控
  • 优点：健壮、包容、敏捷、具备进化能力

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。

“……成千上万条鱼如一头巨兽游动，破浪前进。它们如同一个整体，似乎受到不可抗拒的共同命运的约束。这种一致从何而来？”

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。

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个月，是一只蜜蜂平均寿命的两倍。

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。

分布式系统和蜂群思维有其独特的优势，比如，对突然出现的故障具有极强的免疫力。在加利福尼亚州帕罗奥多市[插图]的数字设备公司[插图]的实验室里，一名工程师向我演示了分布式计算的优势：他打开装有公司内部计算机网络的机柜门，动作夸张地从里面拔掉了一条电缆。网络路由毫不迟疑地绕过了缺口。

“我们并非僵滞的死物，而是自我延续的模式，”诺伯特·维纳[插图]如是写道。

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。数量能带来本质性的差异。

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级增长。当连接度足够高且成员数目足够大时，就产生了群体行为的动态特性——量变引起质变。

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，由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。这就是群集模型。

这两种极端的组织方式都只存在于理论之中，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（如电话系统）。

宇宙中最有趣的事物大都靠近网络模式这一边。彼此交织的生命，错综复杂的经济，熙熙攘攘的社会，以及变幻莫测的思绪，莫不如此。

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：◎ 没有强制性的中心控制◎ 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

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。

经济不可由外部控制，只能从内部一点点地调整。

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。”

非即刻——点起火，就能产生热量；打开开关，线性系统就能运转。它们准备好了为你服务。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。

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。

我们每将机器向集群推进一步，都是将它们向生命推进了一步。

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。

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。

原子的内部轨道是宇宙的真实镜像，一边是遵守规则的能量核，另一边是在星系中旋转的同心球体。

达尔文在其巨著《物种起源》中论述了物种如何从个体中涌现而出。这些个体的自身利益彼此冲突，却又相互关联。当他试图寻找一幅插图做此书的结尾时，他选择了缠结的网。他看到“鸟儿在灌木丛中歌唱，周围有弹跳飞舞的昆虫，还有爬过湿地的蠕虫”；整个网络形成“盘根错节的一堆，以非常复杂的方式相互依存”。

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。

类鸟群的发明者克雷格·雷诺兹指出了网络这种可以不受打断而吸收新事物的非凡能力：“没有迹象表明自然鸟群的复杂性受到任何方式的限制。有新鸟加入时，鸟群并不会变得‘满载’或‘超负荷’。当鲱鱼向产卵地迁移时，它们那数百万成员的队伍绵延可达17英里。”我们的电话网络能够达到多大？一个网络理论上可以包容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。

其他结构 ，如链状、金字塔状、树状、圆形、星形等，都无法包容真正的多元化，以一个整体的形式运行。这就是为什么网络差不多与民主和市场意义等同的原因。

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”（Subsumption Architecture），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。

你不会指望依赖一个中心化的大脑来管理整个国家的运转。假如你想修修家里的下水道，还得打电话给华盛顿的联邦下水道修理局预约，你能想象自己会搅起怎样一连串可怕的事情吗？

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”[插图]。

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。

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。

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。

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。几个质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。

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。

为了验证自下而上的分布式控制理论，罗切斯特大学研究生布赖恩·山内[插图]制作了一个号称“杂耍抛球”的机器胳膊。胳膊的任务是用拍子反复弹拍一只气球。这只机器胳膊并没有一个大脑来对气球定位并指挥拍子移动到气球下方，再用适合的力量弹拍；相反，山内将这些定位和控制力量的工作分散化了。最终的动作平衡是由一群愚笨的“代理”组成的委员会来完成的。

由这些头脑简单的决策中心所组成的网络或社会就构成了一个机体，能够展现出非凡的敏捷性和适应性。

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）。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。”这个信息和很多其他价格信息一起，指导了千万个养鸡场主、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。

搭建复杂的机械系统，首先是可运行的系统，再逐步新增模块递增收益。

由此说到机器，有一个违反直觉却很明确的规则：复杂的机器必定是逐步地，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工作正常的机械系统。你必须首先制作一个可运行的系统，再以此为平台研制你真正想完成的系统。要想形成机械思维，你需要制作一只机械“拇指”——这是很少有人欣赏的迂回前进的方式。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——也即人们常说的“成长”过程。

在计算领域中，或至少在计算领域的旧有模式中，一个随意的微小事件有可能、也往往会造成任意的重大影响。比如，一段小程序可以抹去所有的内存；一条简单的指令可以使主机停止运行。在计算科学中没有类似于距离这样的概念。没有哪个存储单元比别的存储单元更不易受影响。

事物的推演不像箭那样直线行进，而是像风一样四散开来。

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。

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。

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。

两种奇思怪论组合成一个美丽且对称的体系。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。

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。

自然本身无论是形式、结构还是构成都不会恒久不动，自然无时无地不在变化。

基因不愿意将取决于其邻伴行为方式的任何交互作用和功能吸收进自己的编码，因为邻里关系时时刻刻都在发生变化替换。基因宁愿为保持灵活、独立和自由付出些代价。

无论在自然界还是人工仿真界，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。

之所以无法令生命止步，是因为生命动力的复杂性已经超过了所有已知破坏力的复杂性。

活系统的复杂性越高，里面栖息的生命力就可能越多。

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。

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。

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2600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。

那些引起我们 注意的生物，那些需要我们照料的生物，就环境而言，可能仅仅是一些点缀性的、装饰性的东西。正是哺乳动物肠道中的微生物，还有黏附在树根上的微生物，使树木和哺乳动物在包括地球在内的封闭系统中有了价值。

另外一个生态球，在一个温度和光线非常稳定的办公室里呆了两年之后，突然有一天爆发了繁育潮，在球里平添了30只小虾仔。

扰动是生态的必要催化剂

经过更精确的测量之后，我们发现，现在地球上燃烧的碳只有一半留在大气中，增加了二氧化碳浓度，另一半却消失不见了！

机器是生命的临时替代品，机器会逐渐趋于生命。

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。

在电话接口的另一边是年轻的Net。虽然网络尚在襁褓之中，但就在那天拂晓，我意识到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。徜徉在 Net 之中，我有了一种醍醐灌顶般的顿悟。

如果只有你有传真机，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，也叫作“收益递增定律”。

本质上，信息的海洋从你身边流过，但你只为你那所饮的那一瓢付钱就好了。

加速度。货币完全脱离物质实体后，流通速度就会加快。它将流通得更远、更快。

很多玩家都注意到他们在网上的行为方式跟在网下多少有些不同，而这会让他们对自己在真实生活中的人格进行反思。

当下往往不为我们所见。

1997年之后，就没有人再去用手画米老鼠了。

“管理”这个词虽然贴近，但并不完美。我们虽然在管理着像大沼泽地 那样的野生环境，但实际上我们对那里的藻类、蛇、湿地野草等几乎没有什么发言权；我们虽然在管理着国民经济，可它还是为所欲为；同样，我们虽然在管理着电话网络，但我们并没有监控某个特定的通话是如何完成的。“管理”所意味的高高在上的监管权力，远远超出我们在上述例子中所能行使的权力，也超出了未来我们在极其复杂的系统中所能行使的权力。

随着人工生命的出现，我们也许是第一个创造自己接班人的物种。

合乎逻辑的东西未必是实情。合乎逻辑只不过是成真的必要条件，但并不是成真的充分条件。

我确信自然选择是物种变化的主要途径，但并非唯一途径。

冯·诺依曼早在20世纪40年代初期就提出同样的问题。他想知道，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？

进化是许多过程的综合，这些过程形成一个进化的群体。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。

我核对证据，确定进化的目标正是它自己。进化的过程不断地集中力量，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。”

多产不过是进化的副产品

约翰·霍兰德说：“复杂自适应系统所做的，就是预测。”在对预测机制进行剖析的时候，法默最喜欢用这个例子来进行说明：“来，接着!”说着就朝你扔过来一个棒球。你抓住了球。“你知道你是怎么接住这个球的吗？”他问道，然后回答：“通过预测。”

要想预见未来，你就必须了解过去。

要想预见未来，你就必须了解过去。

对没人感兴趣的问题惊讶不已，或者对于没人认为是问题的问题惊讶不已，这也许是一个更好的科学进步的典范。

我对自然和机器的运行之道感到无比惊讶，这也是写作本书的根本动力。我写这本书是想努力向读者解释我的困惑。当写到某些我不懂的事情时，我会与之较劲， 认真研究，或大量阅读相关书籍直到能理解为止，然后重新提笔写下去，直至被下一个问题难住。之后，我会重复这个过程，周而复始。我总会遇到使写作无法继续 的问题。要么是没人解答问题，要么是有人根本不理解我的困惑，而给出落入俗套的答复。这些拦路的问题一开始绝未显得这么举足轻重，成为一个让我无法继续下去 的问题。但实际上它们就是原型异类。就像霍夫施塔特对于人类头脑具有识物之前先分类的能力感到惊讶却获赏识一样，这些未解之谜在未来也会产生深刻的见解，也许是革命性的理解力，也许最终会成为我们必须解释的公认事物。

计算机是权威的终结而非权威的开始。

分布式。蜂群意识、经济体行为、超级电脑的思维，以及我的生命都分布在众多更小的单元上（这些单元自身也可能是分布式的）。当总体大于各部分的简单之和时，那多出来的部分（也就是从无中生出的有）就分布于各部分之中。无论何时，当我们从无中得到某物，总会发现它衍生自许多相互作用的更小的部件。我们所能发现的最有趣的奇迹——生命、智力、进化，全都根植于大型分布式系统中。

自下而上的控制。当分布式网络中的一切都互相连接起来时，一切都会同时发生。这时，遍及各处而且快速变化的问题都会围绕涌现的中央权威环行。因此全面控制必须由自身最底层相互连接的行动通过并行方式来完成，而非出于中央指令的行为。群体能够引导自己，而且在快速、大规模的异质性变化领域中，只有群体能引导自己。要想无中生有，控制必然依赖于简单性的底层。

递增收益。每当你使用一个想法、一种语言或者一项技能时，你都在强化它、巩固它并使其更具被重用的可能。这就是所谓的正反馈或滚雪球。成功孕育成功。这条社会动力学原则在《新约》中表述为：“凡有的，还要加给他更多。”任何改变其所处环境以使其产出更多的事物，玩的都是收益递增的游戏。任何大型和可持续的系统玩的也是这样的游戏。这一定律在经济学、生物学、计算机科学以及人类心理学中都起作用。地球上的生命改变着地球以产生更多的生命。信心建立起信心。秩序造就更多的秩序。既得者得之。

模块化生长。创造一个能运转的复杂系统的唯一途径就是先从一个能运转的简单系统开始。试图未加培育就立即启用高度复杂的组织——如智力或市场经济，注定走向失败。整合一个大草原需要时间——哪怕你手中已掌握了所有分块。我们需要时间来让每个部分与其他部分相磨合。通过将简单且能独立运作的模块逐步组装起来，复杂性就诞生了。

好的创造就犹如一曲优美的爵士乐，不仅要有平稳的旋律，还要不时地爆发出激昂的音节。

早期的人类社会也曾依赖于从自然界中找到的生物学方案——草药、动物蛋白、天然染料等，但新生物文化则是将工程技术和不羁的自然融合在一起，直至二者难以区别

今天的世界已经够复杂了，而明天的一切将会变得更加复杂。

Jef Howe 的立论基础并非今天所特有。历史上每一次重大的科技进步，都会将某个原本高高在上的行业或技能“贬值”为大路货。

参考：凯文·凯利《失控》

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See you：)