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太白山森林公园今天发生的一切,早已被预言——《失控》简版(下)-有点丧

2014-07-06 16:08:51
今天发生的一切,早已被预言——《失控》简版(下)-有点丧
第十五章 人工进化
15.1 汤姆·雷的电进化机
雷增加了两个重要功能,将这台施乐复印机般的复制机改造成一台进化机:他的程序在复制中偶尔会搞乱几位代码,他还赋予这些「生物」中的刽子手以优先权。简言之,他引入了变异和死亡。
「所有成功的系统都会吸引寄生虫,这似乎是生命的普遍属性。」雷提醒我说。在自然界寄生虫如此常见,以至于宿主很快就共同进化出针对它们的免疫力。寄生虫随之进化出骗过那种免疫力的策略。结果宿主再共同进化出抵制它们的防御能力。实际上这些行动并不是交替出现的,而是两股持续相互作用的力量。
15.2 你力所不逮的,进化能行
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,以作为他的陈述的最佳诠释:「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。
15.3 并行实施的盲目行为
在把计算机变为进化平台的迫切愿望下,霍兰德做了唯一合理的决定:设计一台大规模并行计算机来运行他的实验。在并行运算中,许多指令同时得到执行,而不是一次只执行一个指令。1959 年,他提交了一篇论文,其内容正如其标题所概括,介绍了「能同时执行任意数量子程序的通用计算机」,这个机巧装置后来被称为「霍兰德机」。而等了差不多三十年,一台这样的计算机才终于问世。
在此期间,霍兰德和其他计算进化论者不得不依赖串行计算机来培育进化。他们使出浑身解数在快速串行处理器上编程模拟一个缓慢的并行过程。模拟工作卓有成效,足以揭示出真正并行过程的威力。
15.4 计算中的军备竞赛
在计算机上进行进化还有其它的原因。比如,雷能记录每个「小东西」的基因组序列,保存完整的人口统计和种群谱系。它生成大量数据,而在现实世界中根本无法收集这些数据。尽管随着人造世界复杂性的激增,提取信息的复杂性和成本也会激增,但做起来仍可能比无法掌控的有机世界更容易些。
15.5 驾驭野性的进化
进化是一种能被容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。
15.6 进化聪明分子的愚钝科学家
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。
15.7 死亡是最好的老师
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。
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。「我想像不出比自然选择更笨的学习方法了。」艾克利说道。
15.8 蚂蚁的算法天赋
蚂蚁算法是拉马克搜索的一种形式。当某只蚂蚁偶然发现一条短路径,这个信息通过信息素的气味间接地传播给其它虚拟蚂蚁。这样,单只蚂蚁毕生的学习所得就间接地成为整个蚁群信息遗产的一部分。蚂蚁个体把它学习到的知识有效地传播给自己的群体。与文化教导一样,传播也是拉马克搜索的一部分。
无论是真实的蚂蚁,还是虚拟的蚂蚁寰宇逍遥,它们的聪明在于,投入「传播」的信息量非常少,范围非常小,信号也非常弱。将弱传播引入进化的提法相当有吸引力。
15.9 工程霸权的终结
当计算机程序膨胀到几十亿行代码时,仅仅是维护程序、保持正常运行本身就会成为一个主要负担。有太多的经济活动和人的生命会依赖于这种数十亿行的程序,因此不能让它们有哪怕片刻的失效。戴维·艾克利认为,可靠性和无故障运行时间将成为软件最首要的任务。「我敢说,对真正复杂的程序来说,仅仅是为了存活下来就要消耗更多的资源。」目前,一个大型程序中只有一小部分致力于维护、纠错和清理工作。「将来,」艾克利预言道,「百分之九十九的原始计算机周期都将被用在让这个怪兽自我监视以维持其正常运转上。只有剩余的百分之一将被用于执行用户任务——电话交换或其他什么。要知道,这个怪兽只有活下来,才能完成用户任务。」
第十六章 控制未来
16.1玩具世界的卡通物理学
凯斯想要尝试的,就是把物理学引入仿真世界。「我们参考了把物理学装进动画师脑子的传统做法,决定改一下,让计算机也懂得一些物理学知识。」
植物生长的数学模型,是由理论生物学家阿利斯蒂德·林登美尔在1968年建造出来的。他的方程式清晰地表明了康乃馨和玫瑰之间的差别:两者之间的区别可以简化为一粒数字种子的一组变量。
16.2 合成角色的诞生
不过,将来他们就不再是正确的了。如果电脑的运算能力像现在这样继续增强下去,在5 年之内,我们就可以看到合成出来的角色在电影中担当主角,他们不仅仅身体是合成出来的,行为举止也是合成出来的。
而模拟出以假乱真的人物行动则要更远一些。尤其难的是让面部动作达到以假乱真的程度。据图形专家们说,这个领域中的最后堡垒就是人物的表情。控制人物的脸部活动将会是一场攻坚战。
16.3没有实体的机器人
当然,造梦并不是那么容易的事情。移动只是行动的一个方面。仿真生物除了移动之外,还必须寻找路线,表达情感,做出反应。为了创造出不仅仅会走路的生物,动画师们(还有机器人研究者们)需要找出办法来培育出所有类型的自然行为。
16.4 行为学架构中的代理
行为学架构的核心是「去中心化」这样一个关键概念。正如丁柏根在他1951的著作《昆虫研究》[4]中指出的,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。有些行为模块是由反射现象组成的;它们能调用一些简单的功能,比如遇热时回缩,或者被触碰时闪避。这些反射现象既不知道自己所处的位置,也不知道外界在发生什么事,甚至不知道它们所附属的这个身体当前的目标是什么。无论什么时候,只要出现适当的刺激,它们就会被触发。
能够被编程的远不只是动作。性格也同样可以被封装到数字里。沮丧、兴奋还有愤怒都可以作为模块添加到造物的操作系统中。某些软件公司销售的恐惧情感程序会比其他公司的好。也许,他们还会销售「关联式恐惧」——这种恐惧不仅仅表现在生物的身体上,还会渗入到一连串的情感模块中,并随时间的流逝而逐渐消散。
16.5给自由意志强加宿命
眼下,派蒂·梅斯正试图教会这些生物「怎样做正确的事情」。她想让她创造出来的生物在不太受人监护的情况下,通过它们在环境中的经验来学习东西。如果侏罗纪的恐龙们不能学习,那它们就不能称为真正的角色。如果一个人类虚拟角色不能学习,那创造这种角色就很难说有什么实际意义。按照包容架构模型,梅斯正在构造一个算法的层级,以使她的造物不仅具有适应力,还能将自身导向更为复杂的行为模式,并且——作为这一整套设计必不可少的部分——还能让它们的目的从行为中自然地涌现出来。
16.6 米老鼠重装上阵
1997 年之后,就没有人再去用手画米老鼠了。没有必要再这么做。哦,有时候动画师们还是会插上一脚,对这里或那里的某个关键面部表情做一下润色——制片方把这些动画师称为化妆师。基本上,米奇拿到一个剧本,然后他就照演。而且,他——或者他的分身——现在是全年无休息地同时出现在多部电影的片场。当然,他也从来不会抱怨。
「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。
16.7 寻求协同控制
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凌晗,而且要同呼吸共命运。
第十七章 开放的宇宙
17.1拓展生存的空间
生命的特征之一是它会不断地拓宽自身的生存空间。大自然是一个不断扩展的可能性之库,是一个开放的大千世界。生命一边从书架上抽出最不可思议的书来,一边为藏书增建厢房,为更不可思议的文本创造空间。
17.2 生成图像的基元组
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,而不象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。
17.3 无心插柳柳成荫
然而,人工进化的研究成果出乎意料地表明,传统观点大错特错了。西姆斯、雷和柯扎都有绝妙的证据来证明,汪玲露逻辑程序是可以通过渐进式改良进化的。柯扎的方法基于一种直观判断,即如果两个数学方程在解决一个问题时多少有些效果,那么它们的某些部分就是有价值的。如果这两者有价值的部分能被重新整合成一个新程序,其结果可能比两个母程序中的任何一个都更有效。柯扎数千次地随机重组两个母程序的各个部分,希望从概率上讲,这些组合中能包含一个程序,对母程序中有价值的部分做了最优安排,因而能更好地解决问题。
简约不过是人类的审美标准。大自然本身并不特别简约。…大自然并不会只为了优雅而简化。
17.4打破规则求生存
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叙述——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。
17.5 掌握进化工具
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。
17.6 从滑翔意外到生命游戏
他突然意识到那个模式曾经活过——活着,而且像琼脂盘上的细胞一样真切地活过——不过是在计算机屏幕上。也许计算机程序能够获得生命——朗顿心里萌生了这个大胆的想法。
这时,他偶然读到约翰·冯·诺依曼在二十世纪四十年代对人工自我复制的论证。冯·诺依曼提出了一个会自我复制的里程碑式公式。不过实现这个公式的程序冗长而令人费解。在接下来的几个月里,朗顿每夜都在他的苹果II型电脑上编写代码(这是冯·诺依曼不具备的有利条件;他是用铅笔在纸上完成他的编码的。)。终于,靠着他那要在硅片中创造生命的梦想的引导,朗顿设计出了当时人们所知的最小的自我复制器。
17.7 生命的动词
朗顿对人工生命的定义则要更容易为人们所接受。他说,人工生命是「从不同的材料形式中提取生命逻辑的尝试」。他的论点是,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。法默对生命标准列出的清单描述的是行动和行为。计算机科学家们不难把这个生命特征的清单想象为变化多样的过程。
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」。
人工生命相当于是合成生物学的实践。
17.8 在超生命的国度中安家落户
与会者认为,对人工生命来说,重要的不仅是要重新界定生物学和生命,而且要重新定义人工和真实的概念。这在根本上扩大着生命和真实的领域。
生命,特别是超生命,想要探索所有可能的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。
第十八章 有组织的变化之架构
18.1 日常进化的革命
一个普通的有机体对其下层的运作细节没有丝毫概念。一个细胞在对自己基因的了解上就如同无知少女。植物和动物都是小型的制药厂,随便鼓捣出的生化药剂都会使基因泰克公司[1]垂涎三尺。但是,无论是细胞、器官、个体也好,还是物种也好,都不会对这些成就追本溯源。知其然林于超,不知其所以然——这正是生命所秉持的最高哲学。
物学有一条金科玉律,叫中心法则。该法则指出,自然没有任何簿记。更确切地说,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。
18.2 绕开中心法则
生物体在其一生中有很大的空间重塑自己。加拿大维多利亚大学的罗伯特·里德指出,生物能通过以下可塑性来回应环境的变化:
形态可塑性(一个生物体可能有不止一种肉体形态。)
生理适应性(一个生物体的组织能改变其自身以适应压力。)
行为灵活性(一个生物体能做一些新的事情或移动到新的地方。)
智能选择(一个生物体能在过去经历的基础上做出选择。)
传统引导(一个生物体能参考或吸取他人的经验)
18.3 学习和进化之间的区别
在达尔文的语义下,我会这样来描述它的成功:进化无时无刻不在细察这个世界,不仅仅是为了找到更适合的生物体,更是为了找到提升自身能力的途径。它每时每刻都在寻求在适应上有所寸进。这种不间断的自我鞭策形成了一种巨大的压力——如同整个大洋在寻找一丝可以渗漏的缝隙一样——迫使其提高自身的适应能力。进化搜寻着行星表面,寻找让自己加快速度的方法,使自己更具灵活性,更具「进化性」——这并非出于它的主观努力,而是因为不断加速的适应性就是失控了的轨道,它行驶其上,身不由己。它搜索着,力图找寻拉马克进化而不自知;拉马克进化正是那丝更加通畅、更具可进化性的缝隙。
18.4 进化的进化
进化的第一步就是进化出能够自我生成复杂性的母体,为进化提供可作用于其上的持久种群。
进化的下一步是进化出自复制的稳定性。
只有上帝才知道进化下一步会走向哪里。人类所缔造的人工进化是否会成为进化的下一个舞台?显而易见的是,进化迟早会触及到自我导向这个进程。在自我导向下,进化自行选择向哪里进化。这已经不是生物学家所讨论的范畴了。
或许可以这么说:进化的工作就是通过创造所有可能的可能性籍以栖身的空间来创造所有可能的可能性。(简而言之:进化的工作就是通过创造空间来创造可能性。)
18.5 进化解释一切
我深信,从长远来看,正是这未经实证的进化——不管它从何而来,往哪里去——在塑造着我们的未来。我毫不怀疑,揭示深度进化的内在本质之时,也即是触动我们灵魂之日。
第十九章 后达尔文主义
19.1 达尔文进化论不完备之处
在计算机的大规模应用之前,科学包含两个方面:理论和实验。一个理论会构造出一个实验,同样实验则会证实或证伪这种理论。
但是,在计算机那里却诞生出了第三种进行科学工作的方式:仿真。一次仿真,同时就会既是理论也是实验。
人工进化曾一度作为自然进化的一种仿真刘昊霖,但如今它闯出了自己的一片天地。
19.2 只有自然选择还不够
自我管理的适应性变化确实会在自然界中自发出现。它们也明确证明:当那些微不足道但却稳定的、针对「不适用」部分的清除工作越来越多时,它们的累积就能自然而然地表现出明显的变化。不过,实验结果却并未显示出有新层级的多样性或任何新物种,甚至也未能证实有新的复杂性涌现出来。
正如法国进化学者比埃尔·格拉斯所说:「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。
19.3生命之树上的连理枝
大规模的常规共生行为能促成自然界中很多复杂现象——那些看起来需要多种创新同时出现才能够达成的现象。它还会为进化提供另外一些便利条件;比如,共生行为可以只利用合作而不是竞争的力量。至少,合作能培育出一套独特的小生境以及一种竞争无法提供的多样性骆驼蜘蛛,比如地衣系统。换句话说,它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。
19.4 非随机突变的前提
真正基因中的变异,与我们所想象的相去甚远。这种迹象表明,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。
1988 年,哈佛的遗传学家约翰·凯恩斯和他的同事们发表了大肠杆菌受环境影响诱发突变的证据。他们的断言颇为大胆:在某些特定的条件下,这种细菌会自发产生所需的突变来直接响应环境压力。不仅如此,凯恩斯居然敢这样结束他的论文:不管是什么导致了这种定向突变,「实际上,都提供了一种获得性遗传机制」——这简直就是赤裸裸的达尔文理论的对手拉马克的观点。 另外一位分子生物学家拜瑞·豪尔发表的研究结果,不仅证实了凯恩斯的断言,而且还补充了大自然中令人惊异的定向突变的证据。
19.5 怪亦有道
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、细胞粘着力等等)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,或者是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。
19.6 化抽象为具象
高兹史密特还宣称,通过对发育时机做些小改动就能轻易地生成那些「有前途」的怪物。他发现某类「速率基因」能够控制生物体的局部生长和分化进程的时机。譬如,如果我们对控制着色速率的基因做一点手脚,就会产生一种色彩样式差异巨大的毛毛虫。正如他的拥护者古尔德所写:「胚胎早期的微小改变,经过生长过程的累积之后,会在成体身上产生巨大的差异……如果我们不能通过发育速率中的微小变化来引发间断式变异的话,那么最重要的进化过渡根本就不可能完成。」
19.7物以类聚
不过,对复杂系统特别是那些能够适应、学习和进化的复杂系统的研究,渐渐引起了人们的怀疑,怀疑达尔文的这个最具革命性的假设其实是错误的。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。类别的停滞不前才是正道:一个物种的典型存续时间在一百万到一千万年之间。
因而,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。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迁跃的能力。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。
19.8 DNA并不能给所有东西编码
任何跨越这些障碍而得以进化的新事物都足以令人惊叹。在《走向新的生物学哲学》[2]一书中,迈尔写到:「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 亿年中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妙手情天。这种内敛性阻碍了物种在环境突变时做出快速的响应。」在这个不断变化、共同进化的世界中,进化的停滞现象曾一度令人们非常困惑,如今终于有了一个像样的说法。
19.9 不确定的生物搜索空间密度
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。
当我们试着将进化从历史移植到人工介质中时,进化的内在本质就暴露在我们眼前。计算机中运行的人工进化已经通过了新达尔文主义的第一个考验。它显示,自发的自我选择能够作为一种适应的手段,也能产生某些原发的创新。
19.10 自然选择之数学原理
正如进化理论家约翰·恩德尔所说,「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。」
我相信存在一种生命的数学。自然选择也许就是这种数学中的加法。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。
第二十章 沉睡的蝴蝶
20.1 无序之有序
反混沌——也即无序之有序——的想法就是这样一种未经证实的念头。
弗朗索瓦·雅各布和雅克·莫诺于1961年发现了一条重要线索,他们偶然间发现了一种基因,并称之为调控基因。调控基因的功用令人震惊:它负责开启其它基因。这使得那种短期内破解DNA和生命奥秘的希望顷刻间化为乌有。
20.2 反直觉的网络数学
考夫曼进行了无数次的基因仿真实验,他发现,系统中的基因数(平方根)与这些基因最终所进入的「盆地」数之间存在大致的比率关系。生物细胞中的基因数与这些基因所产生的细胞种类数(肝细胞、血细胞、脑细胞)之间也存在相同的关系。所有生物的这个比率大体恒定。
考夫曼宣称,这一比率对许多物种都适用这一事实表明钻井生物,细胞种类的数量实质上由细胞结构本身决定。那么,身体内细胞种类的数量就可能与自然选择没太大关系,而与描述基因互动现象的数学有关。
20.3 跌坐,喷涌,自催化
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(尽管微小)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,就像「迭坐」游戏中,200 个人突然坐成一圈一样。「生命是完整的、综合的,不是支离破碎的,也不是无组织的。」斯图尔特·考夫曼写道,「生命,从深层意义上来说,是结晶而成的。」
20.4 值得一问的问题
我认识到总裁的烙痕,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。
考夫曼深信,他的系统们自己创建了自己。他希望发现进化系统用以控制自身结构的方法。当那幅网络图景第一次从他脑海中冒出来时,他就有个预感,进化如何实现自我管理的答案就存在于那些连接中。他并不满足于展示秩序是如何自发而又不可避免地涌现出来。他还认为这种秩序的控制机制也是自发涌现出来的。为此,他用计算机仿真了成千上万个随机组合,看哪一种连接允许群体有最大的适应性。「适应性」指系统调整自身内部连接以适应环境变化的能力。考夫曼认为,生物体,比如果蝇,会随着时间的推移而调节自己的基因网络,以使其结果——果蝇的身体——能够最好地适应由食物、避护所和捕食者所构成的周遭环境的变化。值得一问的问题是:是什么控制了系统的进化?生物体自身能够控制其进化吗?
在理想的连接数下,个体之间所流动的信息量也处于理想状态,而作为整体的系统就能不断地找到最佳解决方案。即使环境快速改变,网络仍能维持稳定并作为一个整体而长久存在。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。
20.5 自调节的活系统
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。
第二十一章 水往高处流
21.1 四十亿年的庞氏骗局
自此之后,宇宙中就并存着两个趋势张世豪原型。一种是永远下行的趋势,这股力量初时炽热难当,然后嘶嘶作响归于冰冷的死寂。这就是令人沮丧的卡诺第二定律。
第二种趋势与此平行,但产生与此相反的效果。它在热量消散前(因为热必会消散)将其转移,在无序中构建有序。它借助趋微之势,逆流而上。
我们首先必须承认,我们所看到的生命和社会的进步只不过是由人类的错觉。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。
21.2 进化的目的是什么
如果仔细找寻,我们可能会发现,在生物进化中涌现出来的方向和目标可能产生自一大群无目的和无方向的组成部分,而无需援引活力论或者其他什么超自然的解释。计算机进化的实验证实了这一内在的目的性,这一自发产生的「趋势」。两位复杂性研究的理论家,马克·贝多和诺曼·帕卡德,仔细评判了许多进化系统,并得出结论:「正如最近混沌研究的结果所表明,确定性系统可能是不可预测的,我们相信确定性系统是有目的性的。」对于那些被「目的和进化」的争论吵昏了头的人们来说,这个解释会有助于他们把目的性理解为「驱使」或「势头」,而非一种自觉的、有意的目标或计划。
21.3 超进化的七个趋势
不可逆性、复杂性的递增、多样性的递增、个体数量的递增、专属性的递增、相互依存的递增、进化性的递增。
自然选择有维持一个突变率以获取进化性最大化的倾向。但是为了同样的利益,自然选择会将系统的所有参数都移至最优点以利进一步的自然选择发生。尽管如此,这个进化性的最优点是一个移动的目标,伸手去够,它就飘移。在某种意义上,一个进化系统是稳定的,因为它会不断自我回归到最佳进化性的偏好状态。但是因为这个最优点是变化的——就像镜子上变色龙的颜色——这个系统又是永远处在非均衡状态的。
进化系统的本质,是一种产生永恒变化的机制。
21.4 土狼骗子般的自我进化
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。」
所有自进化者必须是像土狼一样高明的魔术师。这位魔术师对自身的改造永远也不满意。它总是抓住自己的尾巴把自己里外翻转,变成更复杂、更柔韧、更花俏、更依赖自己的东西,就会再次无休无止地努力去抓自己的尾巴。宇宙容忍这种几近残酷的进化积蓄更为强大的进化性,究竟得到了什么? 我所能看到的,就是可能性。 而且,在我看来,可能性是蛮不错的终点。
第二十二章 预言机
22.1 接球的大脑
我之所以探询预测未来的问题,是因为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。通过预期未来,活系统能够改变其姿态潮汇ktv,预先适应未来,以这种方式掌控自己的命运。约翰·霍兰德说:「复杂自适应系统所做的,就是预测」。
22.2 混沌的另一面
从这次冒险中,法默却学到了三件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。
22.3 具有正面意义的短视
预测机制即使看起来没有先知的样子也一样好使。只要它能从随机和复杂的伪装背后发现有限的模式——几乎什么样的模式都行。
22.4 从可预测性范围里挣大钱
事实上,预测是整套理论的重点。法默宣称:「预测是建立科学理论之后最有用、最实在的结果,而且从许多方面来说,也是最重要的结果。」尽管制造理论是人类大脑擅长的创造性的行为,可是具有讽刺意味的是,我们却没有如何制造理论的法则。法默把这种神秘的「概括模式搜寻能力」称为「直觉」。华尔街的那些「走运的」交易员,利用的恰恰就是这种能力。
22.5 前瞻:内视行动
作为预测,内视行动确实获得了非常好的成绩。尽管在最初的军力平衡上有些变化,而且空中作战和地面作战的比例方面有一点小的差异津津乐道造句,但是模拟出的三十天空中与地面的战役与真正发生的战事非常接近。地面战斗基本上是按照预测逐步展开的。
22.6 预测的多样性
我们现在拥有预测许多社会现象的技术,前提是我们能够在合适的时机抓住它们澜组词。我奉行席奧多·莫迪斯1992年的著作《预测》对预测的功用和可信性情况的精确总结。莫迪斯提出了在人类互动的更大网络中建立有序性的三种类型。每一种都在特定的时间构成了一个可预测性范围。他把这一研究应用到经济学、社会基础设施和技术领域之中,而我相信,他的发现同样适用于有机系统。莫迪斯的三个范围是:不变量、成长曲线和循环波xhero。
上述三种预测模式表明,在系统提高了能见度的某些特定时刻,秩序的无形模式对关注者来说会变得清晰起来。这就好像下一个鼓点,几乎可以预先听到它将要发出的声音。不一会儿,干扰把它搅浑覆盖了,那种模式就消逝了。可预测性范围也有大惊喜。不过,局部的可预测性确实指向一些可改进、可深化,也可延长为更大东西的方法。
22.7 以万变求不变
格雷戈里·贝特森则用电报文体简洁地说:「适应就是以万变求不变。」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)南斗水鸟拳。火烈鸟改变自己就是为了继续生存。如此来说,那些被卡在当下动弹不得的系统,更常受到变化的奇袭而死去。因此,一个透明的环境,会奖励预测机制的进化,因为预测机制把生命力赋予复杂性。复杂系统之所以能够存活下来,因为它们具有进行预测的能力,而一种透明的介质,则能够帮助它们进行预测。相反,浑浊却会完全阻碍复杂的活系统的预测、适应以及进化。
22.8 系统存在的目的就是揭示未来
归根结底,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。
我给复杂系统的工作定义是一个「跟自己对话的东西」。也许有人会问,那么:复杂系统跟自己说些什么呢?我的回答是:它们给自己讲未来的故事,讲接下来也许会发生的故事——无论这个「接下来」是以纳秒还是以年计算。
22.9 全球模型的诸多问题
我从模型里还发现有如下弱点:
有限的总体情景。「增长的极限」与其说是在探索各种真实存在的多样性的可能的未来,倒不如说它不过是在一组颇为有限的假设上演绎大量微小的变化。
错误的假设。甚至最好的模型,太白山森林公园也会因为错误的前提而误入歧途。就「增长的极限」来说,它的一个关键性的原始假设,就是认为世界只容纳了可供250年使用的不可再生资源,而且对于这种资源的需求在迅猛发展。
没有为学习留下余地。「增长的极限」模型没有提供技术学习、效率提高,以及人类行为自律能力、改革发明能力的规则。
世界平均化。这个模型最大的失败,就在于它没有反映出地球生命所具有的这种分布式的本性——群集本性。
任何终端开放的增长都不能模仿。我曾经问过丹娜·梅多斯,当他们在以1600年,甚至1800年为起点运行这个模型的时候,得到了什么结果,她回答道,他们从来没有这样运行过这个模型。而就它现在的情况而言,「增长的极限」所能够证明的,充其量也就是模拟出一个崩溃的世纪而已。
22.10 舵手是大家
地球上不存在任何一个平台,从那里可以伸出自由之手进入活系统,而且,在活系统的内部也没有理由存在等待拨动的控制拨号盘。大型、群集状态下的系统,比如人类社会的导向,是由一大堆相互联结、自相矛盾的成员控制的。而这些成员,在任何一个时刻,对于整体也就只有那么一丁点的意识。不仅如此,在这个群集系统中,很多活跃的成员根本就不是个体人类智能;它们是公司实体、集团、体制、技术系统,甚至还包括地球本身的那些非生物系统。
有歌云:没人来当家。未来不可测。
现在来听唱片的背面:舵手是大家。而且,我们能够学会预测即将发生的事情。学习就意味着生存。
第二十三章 整体,空洞,以及空间
23.1控制论怎么了
看看这些术语:信号噪声、突变、执行功能、自组织。说出这些词的时候,DNA 模型尚未建立,数字技术尚未应用,信息管理系统专业尚未出现,复杂性理论尚未诞生。很难想象这些想法在当时是多么离经叛道,多么具有革新性。 而且又是多么正确。35年前的刹那之间,威尔博士概述了我在1994年出版的一整本书。我在那本书里论述了适应性、分布式系统的突破性科学以及这门科学导致的突发现象。 尽管1959年的这次会议上的预言是非凡的,我却看到了值得一提的另一方面:35年来,我们对整个系统的认识提高得是多么少。尽管本书中提及了近期取得的巨大成就,但是很多关于整体系统的自我控制、变异分化和从属性等基本问题还是迷雾重重。
23.2 科学知识网之缺口
阿兰·莱特曼和欧文·金戈里奇在1991年的一期《科学》杂志上发表论文《异常事物何时出现?》声称,和库恩的占统治地位的科学模式相反,「只有在新的基本概念范围内对某些异常事物做出令人信服的解释,它们才能为大家所公认。在此之前,那些特异的事实在旧框架内要么被当作假想的事实,要么被忽视。」换句话说,最终颠覆典范的真正异常事物,最初甚至没被看作异常事物。它们被视而不见。
以上例子的共同主题都是说,一开始异常事物都只是人们观察到的事实,完全不需要解释。这些事实不是引起麻烦的事实,它们只是事实。异常事物不是典范更替的原因,而是更替的结果。
23.3 令人惊讶的琐碎小事
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。
23.4 超文本:权威的终结
应用科学,特别是知识的应用科学,塑造了我们的思想。由每种应用科学创造的可能空间给予某种类型思想产生的机会,同时阻止其它类型思想的产生。黑板让使用者可以再三修改、擦除,从而促进了随心所欲的思考以及自发行为的产生。用羽毛笔在写字纸上书写要求你小心翼翼、注意语法、整洁、克制思考。印刷的页面征集的是反复修改过的草稿,还需要打样,复核,编辑。而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。正如音乐家布莱恩·伊诺在写伯尔特的作品时写到,「(伯尔特的理论)是说,我们组织写作空间的方式,也就是我们组织思想的方式,最终成为我们考虑世界必须组织自身的方式。」
23.5 新的思考空间
分布式的动态文本,比如网络和很多超文本格式的新书,完全是一个容纳观念,思想和知识的崭新空间。由印刷时代塑造成型的知识产生了这一特殊观念的准则,反过来又暗指出一套核心的基础原理——用油墨定型再进行完美复制——因而人类知识只进不退。每代读者要做的事情就是从书本里找出公认的真理。
另一方面,分布式文本或者说超文本为读者提供了一种新的角色——每个读者共同决定文本的含义大妹子简谱。这种关系正是后现代文艺评论秉持的基础理念。
商业市场、社会习俗、精神信仰以及种族划分和真理本身的残片分裂为越来越细小的碎片,构成了这个时代的特征。我们这个社会是碎片混战的场所。这几乎就是分布式网络的定义。
一向富有洞察力的伯尔特写道,「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,但是电子阅读和写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。对于计算机的使用后果,没人比乔治·奥威尔在《1984》中的预言错得更离谱了。到目前为止,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。
第二十四章 造物九律
24.1如何凭空造物
从计算机科学的前沿,从生物研究的边缘,从千奇百怪的跨学科实验的角落,我总结出了操纵无中生有的造物九律:
分布式状态
自下而上的控制
培养递增收益
模块化生长
边缘最大化
礼待错误
不求目标最优;但求目标众多
谋求持久的不均衡
变自生变
这九律均为组织原则,在诸如生物进化,「模拟城市」等各式各样的系统中都能发现这些原则的运用。
24.2 劫持宇宙
生物逻辑的造物九律也一样,它们如今被注入了电脑芯片、电子通信网络、机器人模块、药学探索、软件设计、企业管理之中,旨在使这些人工系统克服自身的复杂性。科技被生物活素激活之后,我们就得到了能够适应、学习和进化的人工制品。当我们的技术适应、学习和进化之后,我们就拥有了一个崭新的生物文明。
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