海若对《失控》的笔记(2)

海若
海若 (We are only here briefly.)

读过 失控

失控
  • 书名: 失控
  • 作者: [美] 凯文·凯利
  • 副标题: 全人类的最终命运和结局
  • 页数: 707
  • 出版社: 新星出版社
  • 出版年: 2010-12
  • 第1页
    失控:机器、社会与经济的新生物学
    [书摘1]
    在这个千年临近结束的时候,发生在这个玻璃小屋里的事情,也正在地球上大规模地上演着——只不过不那么明晰。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。
    [书摘2]
    这种趋势正验证着某些古老的隐喻——将机器比喻为生物,将生物比喻为机器。那些比喻由来已久,古老到第一台机器诞生之时。如今,那些久远的隐喻不再只是诗意的遐想,它们正在变为现实——一种积极有益的现实。
    [书摘3]
    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。
    [书摘4]
    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。
    [书摘5]
    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。
    生物工程的源动因,就是希望充分控制有机体,以便对其进行改进。驯化的动植物,正是将技术逻辑应用于生命的范例。野生胡萝卜芳香的根,经由草本植物采集者一代代的精心选培,才最终成为菜园里甜美的胡萝卜;野生牛的乳房也是通过「非自然」的方式进行了选择性增大,以满足人类而不是小牛的需求。所以说,奶牛与胡萝卜跟蒸汽机与火药一样,都是人类的发明。只不过,奶牛和胡萝卜更能代表人类在未来所要发明的东西——生长出来而不是制造出来的产物。
    [书摘6]
    机械与生命体之间的重叠在一年年增加。这种仿生学上的融合也体现在词语上。「机械」与「生命」这两个词的含义在不断延展,直到某一天,所有结构复杂的东西都被看作是机器,而所有能够自维持的机器都被看作是有生命的。除了语义的变化,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。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。
    [书摘7]
    在以后的章节中,我会对这个大一统的仿生学前沿进行一次巡礼。我所描述的活系统,有很多是「人造」的——即人类制造的机巧之物。它们真实地存在于我们周围,而绝非泛泛的理论空谈。这些活系统都是复杂且宏大的系统:全球电话系统,计算机病毒孵化器,机器人原型机,虚拟现实世界,合成的动画角色,各种人工生态系统,还有模拟整个地球的计算机模型。
    [书摘8]
    向机器中大规模地植入生物逻辑有可能使我们满怀敬畏。当人造与天生最终完全统一的时候,那些由我们制造出来的东西将会具备学习、适应、自我治愈,甚至是进化的能力。这是一种我们还很难想象的力量。数以百万计的生物机器汇聚在一起的智能,也许某天可以与人类自己的创新能力相匹敌。人类的创造力,也许总是属于那种华丽绚烂的类型,但还有另外一种类型的创造力值得一提——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。
    在将生命的力量释放到我们所创造的机器中的同时,我们就丧失了对他们的控制。他们获得了野性,并因野性而获得一些意外和惊喜。之后,就是所有造物主都必须面对的两难窘境:他们将不再完全拥有自己最得意的创造物。
    [书摘9]
    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。
    [书摘10]
    这是一个白痴的选举大厅,由白痴选举白痴,其产生的效果却极为惊人。这是民主制度的真髓,是彻底的分布式管理。曲终幕闭,按照民众的选择,蜂群挟带着蜂后和雷鸣般的嗡嗡声,向着通过群选确定的目标前进。蜂后非常谦恭地跟随着。如果她能思考,她可能会记得自己只不过是个村姑,与受命(谁的命令?) 选择她的保姆是血亲姐妹。
    [书摘11]
    是什么样的因缘选择这个幼体作为女王呢?又是谁选择了这负责挑选的人呢?
    「是由蜂群选择的。」威廉·莫顿·惠勒 [7] 的回答解答了人们的疑惑。威廉·莫顿·惠勒是古典学派生态学家和昆虫学家,最早创立了社会性昆虫研究领域。在1911年写的一篇爆炸性短文(刊登在《形态学杂志》上的《作为有机体的蚁群》)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,它就是一个有机体。他写道:「就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……既不是一种物事,也不是一个概念,而是一种持续的波涌或进程。」
    这是一个由两万个群氓合并成的整体。
    [书摘12]
    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。动画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,让每只蝙蝠独自在屏幕上四处飞动,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。
    [书摘13]
    群体规律是由克雷格·雷诺兹 [10] 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的蝙蝠群、麻雀群或鱼群。甚至在《蝙蝠侠归来》中的行进中的企鹅群也是根据雷诺兹的运算法则聚合的。像蝙蝠一样,先一古脑地复制很多计算机建模的三维企鹅,然后把它们释放到一个朝向特定方向的场景中。当它们行进在积雪的街道上,就轻易地出现了推推搡搡拥挤的样子,不受任何人控制。
    [书摘14]
    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实现。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。
    [书摘15]
    惠勒团队清楚的是:涌现是一种非常普遍的自然现象。与之相对应的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子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 [11] 的说法,涌现这个概念表现的是一种不同类型的因果关系。
    [书摘16]
    「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中方向上的质变,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宁的一段诗,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。
    因为从三个音阶(三和弦)中他所构造出的,不是第四个音阶,而是星辰。
    [书摘17]
    蚂蚁也拥有一种蜂群思维。从一个定居点搬到另一个定居点的蚁群,会展示出应急控制下的「卡夫卡式噩梦」效应 [12] 。你会看到,当一群蚂蚁用嘴拖着卵、幼虫和蛹拔营西去的时候,另一群热忱的工蚁却在以同样的速度拖着那些家当掉头东行。而与此同时,还有一些蚂蚁,也许是意识到了信号的混乱和冲突,正空着手一会儿向东一会儿向西的乱跑。简直是典型的办公室场面。不过,尽管如此,整个蚁群还是成功地转移了。在没有上级作出任何明确决策的情况下,蚁群选定一个新的地点,发出信号让工蚁开始建巢,然后就开始进行自我管理。
    「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。虫子的固有属性就蕴涵了集群,蕴涵了这种神奇。
    [书摘18]
    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脑,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。
    [书摘19]
    如果大脑按部门划分,那么记忆在哪一科室储存?复杂的大脑以何种方式分摊工作?答案出乎意料。
    1888年,一位曾经谈吐流利、记忆灵敏的男人,慌恐不安地出现在朗道尔特博士的办公室,因为他说不出字母表里任何字母的名字了。在听写一条消息的时候,这位困惑的男人写得只字不差。然而,他却怎么也读不出所写的内容。即使写错了,也找不出错的地方。朗道尔特博士记录道:「请他看视力检查表,他一个字母也说不出。尽管他声称看得很清楚……他把A比做画架,把Z比做蛇,把P比做搭扣。」
    四年后这个男人死的时候,他的诵读困难变成彻底的读写失语症。不出所料,解剖尸体发现了两处损伤:老伤在枕叶(视力)附近地区,新伤可能在语言中枢附近。
    [书摘20]
    南美文学名家博尔赫斯在他的小说中杜撰了一部名为《天朝仁学广览》 [17] 的古代中国百科全书。其中的分类体系恰如其分地代表了这种潜藏在记忆系统下的怪诞不经。
    在那本年代久远的百科全书中,动物被划分为:a)属于皇帝的,b)防腐处理的,c)驯养的,d)乳臭未干的小猪,e)半人半鱼的,f)赏心悦目的,g)离家的狗,h)归入此类的,i)发疯般抽搐的,j)不可胜数的,k)用驼毛细笔描绘的,l)除此之外的,m)刚刚打破花瓶的,n)远看如苍蝇的。
    [书摘21]
    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。
    [书摘22]
    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的。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。创造出什么样的记忆,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来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组合成一个自然涌现出的整体。
    [书摘23]
    认知科学家道格拉斯·霍夫施塔特 [19] 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。」
    [书摘24]
    在过去二十年里,一些认知科学家已经勾画出了创造分布式记忆的方法。1970年代,心理学家戴维·马尔 [20] 提出一种人类小脑的新模型,在这个模型中,记忆是随机地存储在整个神经元网络中的。1974年,计算机科学家彭蒂·卡内尔瓦 [21] 提出了类似的数学网络模型。借助这个模型,长字符串的数据能随机地储存在计算机内存中。卡内尔瓦的算法是一种将有限数量的数据点储存进非常巨大的潜在的内存空间的绝妙方法。换句话说,卡内尔瓦指出了一种能够将思维所拥有的任何感知存入有限记忆机制的方法。由于宇宙中可能存在的思想要比原子或粒子更多,人类思维所能接触到的只是其中非常稀疏的一部分,因此,卡内尔瓦称他的算法为「稀疏分布记忆」 [22] 算法。
    2012-06-05 22:35:45 回应
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    //From Kindle 3//
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 500-503 | Added on Thursday, January 19, 2012, 09:54 AM
    然而现代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。这些半意识的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就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。
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    - Highlight Loc. 503-5 | Added on Thursday, January 19, 2012, 09:55 AM
    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。
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    - Highlight Loc. 527-34 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:00 AM
    在过去二十年里,一些认知科学家已经勾画出了创造分布式记忆的方法。1970年代,心理学家戴维·马尔 [20] 提出一种人类小脑的新模型,在这个模型中,记忆是随机地存储在整个神经元网络中的。1974年,计算机科学家彭蒂·卡内尔瓦 [21] 提出了类似的数学网络模型。借助这个模型,长字符串的数据能随机地储存在计算机内存中。卡内尔瓦的算法是一种将有限数量的数据点储存进非常巨大的潜在的内存空间的绝妙方法。换句话说,卡内尔瓦指出了一种能够将思维所拥有的任何感知存入有限记忆机制的方法。由于宇宙中可能存在的思想要比原子或粒子更多,人类思维所能接触到的只是其中非常稀疏的一部分,因此,卡内尔瓦称他的算法为「稀疏分布记忆」 [22] 算法。
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    - Highlight Loc. 545-51 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:04 AM
    ">蜂群思维是能同时进行感知和记忆的分布式内存。人类的思维多半也是分布式的,至少在人工思维中分布式思维肯定是占优势的。计算机科学家越是用蜂群思维的方式来思考分布式问题,就越发现其合理性。他们指出,大多数个人电脑在开机状态的绝大部分时间里并没有真正投入使用。当你在计算机上写信时,敲击键盘产生的短脉冲会打断计算机的休息,但当你构思下一句话的时候,它又会返回到无所事事的状态。总体而言,办公室里打开的计算机在一天的大部分时间里都处于闲置状态。大公司的信息系统管理人员眼见价值几百万美元的个人电脑设备晚上在工作人员的办公桌上闲着,很想知道是否能够充分利用这些设备的全部计算能力。他们所需要的正是一个在完全分布式的系统中协调工作和存储的办法。
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    - Highlight Loc. 562-69 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:06 AM
    创建分布式计算机思维所遇到的一些障碍可以通过将计算机网络建立在一个箱体内的方法加以克服。这种经过刻意压缩的分布式计算也被称为并行计算,因为在超级计算机中的成千上万的计算机在并行运转。并行超级计算机不能解决「办公桌上闲置的计算机」问题,也不能将散布各处的计算能力聚合起来;并行运转是其本身和内部的一个优势,不过单就为了这一点,也值得花一百万美元来制造一个单机装置。 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要好于以体积庞大、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的差异消失了。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。
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    - Highlight Loc. 605-9 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:16 AM
    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 上述特点在分布式系统中的重要度和影响力尚未经过系统地检验。
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    - Highlight Loc. 610-47 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:20 AM
    下面是我对分布式系统的利与弊的概述: 群系统的好处: 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,如果想对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获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——由于群系统是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,在更高的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——如扩声话筒无序的回啸。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,信息能够孕育更多的信息,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成的组合呈指数增长,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——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,只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制效率低下,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,要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调整。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 [26] 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,就可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地的难解之谜。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。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。
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    - Highlight Loc. 660-64 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:22 AM
    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·格雷克的话来说,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。
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    - Highlight Loc. 688-94 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:32 AM
    作为一面旗帜,网络更难与之相处——它是一面非控的旗帜。网络在哪里出现,哪里就会出现对抗人类控制的反叛者。网络符号象征着心智的迷茫,生命的纠结,以及追求个性的群氓。 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习、适应和进化的沃土。 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。所有其它的拓扑结构都会限制可能发生的事物。
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    - Highlight Loc. 704-7 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:34 AM
    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。
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    - Highlight Loc. 712-14 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:36 AM
    1990年在贝尔实验室工作的黄光明 [27] 教授和堵丁柱 [28] 证明,通过向网络引入新的节点,系统所能够获得的最大节省大约为13%左右。在网络中,更多代表了不同的含义。
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    - Highlight Loc. 715-22 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:39 AM
    另一方面,1968年,德国运筹学家迪特里希·布拉斯 [29] 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。 还不止于此。1990年,三位致力于脑神经元网络研究的科学家报告说,提高个体神经元的增益——响应度——并不能提高个体检测信号的性能,却能提高整个网络检测信号的性能。
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    - Highlight Loc. 904-5 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:52 AM
    如今,世界上工业机器人的总数已经接近100万。然而,除了旧金山的那个疯狂的坏小子艺术家,没有谁会问机器人想要什么。人们认为那是可笑的、不合时宜的、甚至是大不敬的。
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    - Highlight Loc. 949-52 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:56 AM
    用蚂蚁式移动机器人来作为解决方案是罗德尼·布鲁克斯 [11] 的设想。这位麻省理工学院的教授觉得与其浪费时间制造一个无用的天才,还不如制造千万个有用的白痴。他指出,往行星上派送一个自负智力的超重恐龙恐怕是飘渺无期的,而派送一大群能做事的机械蟑螂却有可能使我们获得更多的信息。
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    - Highlight Loc. 952-58 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:57 AM
    布鲁克斯于1989年发表了一篇论文,题为《快速、廉价、失控:一场太阳系的机器人入侵》 [12] 。该论文后来被广为引用。他在文中声称,「若干年内利用几百万只低成本小机器人入侵一颗地外行星是可能的。」他提议用一次性火箭发射一群鞋盒大小的太阳能推土机去入侵月球。派出一支由无足轻重、能力有限的机器人个体组成的军队,让它们协同完成任务,并允许它们自由行动。有些士兵会死掉,大多数会继续工作,并最终做出一些成绩。这支移动机器人大军可以用现成的部件在两年内完成组装,然后用最便宜的单程环月轨道火箭发射。就在别人还在为某个大笨家伙而争论不休的时候,布鲁克斯可能早已把侵略大军制造出来并派出去了。
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    - Highlight Loc. 982-85 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:59 AM
    >罗德尼·布鲁克斯在澳大利亚长大成人。和别的男孩一样,他喜欢读科幻小说,喜欢做玩具机器人。他养成了反过来看事物的习惯,总是爱逆习常的观念行事。他不断进出全美各大顶尖机器人研发实验室,追寻关于机器人的奇思异想,最后接受了麻省理工学院移动机器人研究项目负责人的终身职位。
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 1006-10 | Added on Thursday, January 19, 2012, 11:02 AM
    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。
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    - Highlight Loc. 1020-23 | Added on Thursday, January 19, 2012, 11:03 AM
    成吉思在学会爬过障碍物的同时,其基本的行走模式却未受到丝毫扰乱。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。
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    - Highlight Loc. 1049-60 | Added on Thursday, January 19, 2012, 11:09 AM
    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」 [15] ,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。 如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,就可以添加州的层级。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,制定规则,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。
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    - Highlight Loc. 1065-70 | Added on Thursday, January 19, 2012, 11:11 AM
    ">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。 这套办法也可以作为管理任何一种复杂性的诀窍,事实上它也就是用作这个的。
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    - Highlight Loc. 1072-77 | Added on Thursday, January 19, 2012, 11:12 AM
    在做某件复杂的事情时——比如治理一亿人口或靠两条细细的腿走路,人们最常想到的办法就是,按顺序列出一个需要完成的任务清单,然后在中央指挥部或大脑的指令下完成这些任务。前苏联的经济就是按这种合乎逻辑却又极不切合实际的方式运作的。其组织模式的内在不稳定性早在苏联解体之前就显现出来了。 中枢指挥下的身体较之这种中央指令型经济也绝好不到哪里去。然而一直以来主流的机器人研发、人造生物、人工智能走的都是中枢指挥的套路。那些头脑中心论的家伙们培育出的机器人,到现在都还没能复杂至可以「崩溃」的程度,对此布鲁克斯一点也不感到奇怪。
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    - Highlight Loc. 1083-88 | Added on Thursday, January 19, 2012, 11:15 AM
    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 [16] 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,也没有一处会创造「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。」
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    - Highlight Loc. 1088-92 | Added on Thursday, January 19, 2012, 11:16 AM
    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。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。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,因而得以不参加意识峰会。」
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    - Bookmark Loc. 1133 | Added on Thursday, January 19, 2012, 11:24 AM
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    - Bookmark Loc. 1168 | Added on Thursday, January 19, 2012, 11:52 AM
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    - Bookmark Loc. 1168 | Added on Thursday, January 19, 2012, 12:07 PM
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    - Highlight Loc. 1197-1202 | Added on Thursday, January 19, 2012, 02:28 PM
    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
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    - Highlight Loc. 1217-22 | Added on Thursday, January 19, 2012, 02:31 PM
    受到触动的布鲁克斯预言了这样一幅未来的美好画卷:我们的社会到处是人造生物,与我们和谐共处互相依赖,构成一种新型的共生关系。其中大部分并不被我们所察觉,而是被看成是理所当然的事情。它们解决问题的方式被设计为昆虫的方式——众人拾柴火焰高,人多力量大,个体单元则微不足道。它们的数量将像自然界的昆虫一样远多于我们。事实上,布鲁克斯眼中的机器人不必象《星球大战》里的R2D2那样为我们端茶倒水,只需在我们视线不及处自成一体,与万物同化。
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    - Highlight Loc. 1288-93 | Added on Thursday, January 19, 2012, 02:40 PM
    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。
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    - Highlight Loc. 1324-31 | Added on Thursday, January 19, 2012, 02:45 PM
    成吉思是在学习,但不是以行之有效的方式。他不得不依赖于忙碌的布鲁克斯和他忙碌的学生们。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。 进化是步步为营的。成吉思的智力与昆虫相当。它的后代有一天可能会赶上啮齿动物,总有一天,会进一步进化得像猿一样聪明伶俐。 但是,布鲁克斯提醒说,在机器进化的道路上我们还是耐心点为好。从创世纪的第一天算起,几十亿年后,植物才出现,又过了大约十五亿年,鱼类才露面。再过一亿年,昆虫登上舞台。「然后一切才真正开始加快前进的步伐。」布鲁克斯说道。爬行类、恐龙、哺乳类在随后的一亿年里出现。而聪明的古猿,包括早期人类,在最近两千万年出现。
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    - Highlight Loc. 1357-60 | Added on Thursday, January 19, 2012, 02:49 PM
    达尔文革命最重大的社会后果是,人类不情愿地承认自己是猿猴某个偶然的后代分支,既不完美也未经过设计改良。而未来新生物文明最重大的社会后果则是,人类不情愿地承认自己碰巧成了机器的祖先,而作为机器的我们本身也会得到设计改良。 上述观点可以更进一步地概述为: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。
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    - Highlight Loc. 1367-73 | Added on Thursday, January 19, 2012, 02:51 PM
    作为人类,当我们知道自己是这颗蓝色星球上枝繁叶茂的生命之树上的一根枝条时,我们就找到了精神的家园。也许将来某一天,当我们知道自己是层积在绿色生命之上的复杂机器中的一根纽带时,我们将进入精神的天堂。自旧的生命系统中诞生出新生命的庞大网络,人类则成为其中一个华丽的节点——也许我们还会为此高唱赞美诗哩! 当波林的机器怪兽嚼食同类的时候,我看到的不是毫无价值的破坏,而是狮子在围捕斑马,以维护野生动物的进化旅程。当布鲁克斯那六足的成吉思机器虫伸出铁爪子,搜寻可以抓握的地方时,我看到的不是从机械的重复劳动中解脱出来的工人,而是一个欢天喜地蠕动着的新生婴儿。我们与机器终将成为同类。当某天机器人开口反驳我们时,谁不会心生敬畏呢?
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    - Highlight Loc. 1570-80 | Added on Thursday, January 19, 2012, 04:55 PM
    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。」 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种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与斯图亚特·考夫曼 [9] 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,不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。
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    - Bookmark Loc. 1630 | Added on Thursday, January 19, 2012, 05:06 PM
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    - Highlight Loc. 1796-99 | Added on Thursday, January 19, 2012, 09:38 PM
    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行进,而是像风一样四散开来。
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    - Highlight Loc. 1864-68 | Added on Thursday, January 19, 2012, 09:49 PM
    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。较之宇宙间其他事物,智力、意识乃至生命,都处于一个稳定的非稳态。
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    - Highlight Loc. 1884-89 | Added on Thursday, January 19, 2012, 09:51 PM
    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。二十世纪六十年代早期,洛夫洛克提出了一个颠覆性的建议,让NASA探索团队的其他成员都感到不痛快。他们是真想向外星发射探测器,而他却说不必找这个麻烦。
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    - Highlight Loc. 1901-11 | Added on Thursday, January 19, 2012, 09:56 PM
    以氧气为例,它占地球大气的21%,造成地球大气的不稳定。氧气是高活性气体,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 [15] ,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,更确切地说,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。
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    - Highlight Loc. 1915-18 | Added on Thursday, January 19, 2012, 09:57 PM
    地球大气寻求稳定的氧含量,与恒温器寻求稳定的温度非常相似。它碰巧使得氧气的平均浓度为20%,按一位科学家的说法「纯属偶然」。低于这个水平是贫氧,高于这个水平就易燃。多伦多大学的乔治·R·威廉斯这样写道:「20%左右的氧含量似乎能够保证某种平衡,在洋流近乎彻底循环的同时,又不会招致毒性物质或可燃性有机物的聚集而产生更大危害。」那么,地球的传感器和温控机制在哪儿呢?那个加热用的炉子又在哪儿呢?
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    - Highlight Loc. 1927-34 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:02 PM
    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,而且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。 洛夫洛克认为这持久的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 [17] 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性——在塌落中平衡。
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    - Highlight Loc. 1937-45 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:05 PM
    少有人注意到活系统的核心特点是,这种似是而非的特质是具传染性的。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。地球上,生命横冲直撞,把势力扩张到固体、液体和气体之中。就我们所知,没有哪块从未被生命触摸过的岩石。微小的海洋微生物将溶入海水的碳和氧固化,生产出一种散布在海床的盐。这些沉积物最终被沉淀性的重量压成岩石。微小的植物性微生物将碳从空气中吸入土壤乃至深入海底,在水下化为石油。生命生产出甲烷、氨气、氧气、氢气、二氧化碳以及其他气体。铁——还有金属富集细菌造出金属矿团。(铁是非生命的典型代表,它由生命产生!) 通过严格的观察,地质学家得出结论:所有露出地表的岩石(或许火山岩除外)都是再循环的沉淀物,因此,所有的岩石都具生物成因的实质,也就是说,在某些方面受生命影响。共同进化生命的无情推拉,最终将宇宙中的非生命物质带入它的游戏之中。它甚至将顽石也变成为映射其婆娑姿影的一部分。
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    - Highlight Loc. 1946-50 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:06 PM
    俄罗斯地质学家弗拉基米尔·沃尔纳德斯基 [19] 第一个明确提出了具有划时代意义的观点——生命直接塑造了地球的肉身。他将地球上亿万生命体加以总结,并思考它们对地球的物质资源产生的群体影响。1926年,他出了一本书,把这个宏大的资源系统称为「生物圈」(其实爱德华·苏斯 [20] 在早几年也曾创造了这个术语),书中着手对生物圈进行了量化评估。这本名为《生物圈》的著作直到最近才被译成英语。
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    - Highlight Loc. 1958-67 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:09 PM
    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。 这个古老且神圣的观念在边缘科学领域起码存在有几百年了。十九世纪的许多进化论生物学家,如赫胥黎 [22] 、赫伯特·斯宾塞 [23] ,当然还有达尔文,对此都有直觉上的认识——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。早期的理论生物学家阿尔弗雷德·洛特卡 [24] 于1925年写道:「进化的不只是生物或物种,而是物种加环境的整个系统。两者是不可分割的。」进化的生命和星球构成了一个共同进化的整体系统,一如变色龙的镜上舞。
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    - Highlight Loc. 2000-2003 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:15 PM
    我们现在知道了,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,包括铁制的齿轮和操作杆,乃至更为复杂的化学路径中。如果恒温器和蒸汽机都能够具有自我调控能力的话,那么一个星球可以进化出如此优雅的反馈回路也不是那么怪异的想法了。
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    - Highlight Loc. 2031-35 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:20 PM
    对于多数怀疑论者说来,盖亚的麻烦在于将一个非活物的星球看作是一部「聪明的」机器。我们曾试图将毫无生气的计算机设计成人工学习机器,但却遭受了挫折。因此,在行星尺度内展开头绪纷乱的人工学习,其前景似乎挺荒谬。 但实际上我们高估了学习,把它当成一件难事,这与我们的沙文主义情节——把学习当成是人类特有的能力——不无关系。在本书中,我想要表述一种强烈的看法,即进化本身就是一种学习。因此,凡有进化(哪怕是人工进化)的地方就会有学习。
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    - Highlight Loc. 2076-89 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:35 PM
    1980年,密歇根大学政治学教授罗伯特·阿克塞尔罗德 [32] 组织了一次锦标赛,征集了14条不同的用于「囚徒困境」的对策,以循环赛的形式看哪个对策最后胜出。最后获胜的是一个最简单的对策,叫做「一报还一报」,由心理学家阿纳托尔·拉普伯特 [33] 设计。「一报还一报」是往复型策略,它以合作回报合作,以背叛回报背叛,往往产生一轮轮合作的周期。阿克塞尔罗德发现,重复游戏能产生一次性游戏所不具备的「未来阴影」之效果,这种效果鼓励合作,因为对玩家来说,用现在对他人予以的合作来换取今后他人给予的合作是一个合理的选择。合作的闪现使阿克塞尔罗德陷入沉思:「没有中央集权的自我主义世界需要具备什么条件才能涌现出合作的行为?」 1651年,托马斯·霍布斯 [34] 宣称:只有在善意的中央集权帮助下才能产生合作。这一传统政治推论曾经在几个世纪里一直被奉为圭臬。霍布斯断言,没有自上而下的管理,就只会有群体自私。不管经济体制如何,必须有强大的势力来推行政治利他主义。然而,在美国独立和法国革命后逐步建立起来的西方民主制度表明,民意通达的社会可以在没有中央集权强力干预的情况下发展合作机制。个人利益也能孕育出合作。在后工业化经济里,自发合作是常有的事情。被广泛采用的工业标准(既有质量方面的,也有协议方面的,如110伏电压,还有ASCII码),以及因特网这个世界上最大的无政府形态的兴起,都使得人们更加关注孕育共同进化合作所需的必要条件。
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    - Highlight Loc. 2097-2102 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:36 PM
    阿克塞尔罗德用医院作了一个类比:「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的成药,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进行变异和创新时,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。
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    - Highlight Loc. 2116-18 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:40 PM
    这个模式与从早期化石里发现的进化的常见模式相契合,该模式在进化论业界里叫做间断平衡 [36] ,或简称为「蹦移(punkeek)」。
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    - Highlight Loc. 2121-25 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:40 PM
    如何在持久战中让规则为你所用才是一个具竞争力的策略。另一方面,引入少许的随机因素(如差错、缺陷)反而能够在共同进化的世界里缔造出长久的稳定,因为这样一来某些策略无法被轻易地「山寨」,从而能够在相对长的时期里占据统治地位。没有了干扰——即出乎意料或是反常的选择——就没有足够多的稳定周期来维持系统的发展,逐步升级的进化也就失去了机会。错误能使共同进化关系不致因为胶着太紧而陷入自沉的漩涡,从而保持共同进化的系统顺流前行。向你的错误致敬吧。
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    - Highlight Loc. 2129-32 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:41 PM
    阿克塞尔罗德告诉我,「来自博弈论最早也是最重要的洞见之一就是,非零和游戏的战略内涵与零和游戏的战略内涵截然不同。零和游戏中对他人的任何伤害都对你有好处。在非零和游戏中,你们可能共荣,也可能同衰。我认为,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。」
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    - Highlight Loc. 2146-50 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:45 PM
    对于「伪神们」 [38] 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。
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    - Highlight Loc. 2156-58 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:46 PM
    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而准备着。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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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 2303-9 | Added on Thursday, January 19, 2012, 10:54 PM
    通过研究这80年来沙漠变化的数据,博格斯得出结论,「多变的降雨量是沙漠存续的关键。每年降雨的情况稍有不同,才能使每个物种略微脱离平衡态。如果降雨量变幻多端,那么物种的混合群落就会增加两到三个数量级。反之,如果相对于每年的气温循环周期,降雨量保持不变的话,美丽的沙漠生态将几乎总是向着单一乏味溃缩。」 「均衡即死亡」,博格斯如是陈述。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。」
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    - Bookmark Loc. 2316 | Added on Friday, January 20, 2012, 05:54 AM
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    - Highlight Loc. 2442-45 | Added on Sunday, January 22, 2012, 10:58 AM
    从进化的时间尺度上看,生态学可以看做一场漫长的带妆彩排。对生物类型来说,那就是个身份作坊。物种变换角色尝试与每个物种合作,探索合作关系。随着时间的推移,角色和扮演融入到生物体的基因中。用诗意的话讲,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。
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    - Bookmark Loc. 2452 | Added on Monday, January 23, 2012, 09:36 AM
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    - Bookmark Loc. 2452 | Added on Monday, January 23, 2012, 09:50 AM
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    - Highlight Loc. 2628-34 | Added on Monday, January 23, 2012, 05:21 PM
    戴森在他抒情而又形而上学的书——《全方位的无限》(InfiniteinAllDirections)中写道: 在我看来,心智渗透及控制物质的倾向是自然定律……这种渗透深入宇宙,不会被任何灾难或我所能想象的任何藩篱永久阻挡。假如我们这个物种不走在前头,别的物种就会带头,也许已经走在前头了。假如我们这个物种灭绝,其它物种会更聪明更幸运。心智是有耐心的。它在奏响第一阙弦乐四重奏之前,在这个星球上等待了三十亿年。或许还需要三十亿年它才能遍布整个银河系。我认为不会等这么久。但是如果需要的话,它有此耐心。宇宙就像在我们周边展开的沃土,准备好等待心智的种子萌芽、生长。或迟或早,心智终将践行传承。当它知会并控制宇宙之后会选择做什么?这个问题我们不能奢望回答。
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    - Highlight Loc. 2890-98 | Added on Monday, January 23, 2012, 07:06 PM
    ">旋转其实是自然界里一种陌生的力量。不过,对于机器来说,它就是血液。在生物学中,唯一已知的轴承存在于精子那转动着的鞭毛螺旋桨的连接处。事实上,除了这个微型马达之外,所有带着基因的东西都不会有转轴和轮子这些东西。可是,对于那些没有基因的机器来说,旋转的轮子和转动的轴承,却是它们生存的理由。瓦特所给予这些机器的,是那种让它们能够对自身的革命形成控制的秘笈,而这,恰恰就是瓦特的革命。他的发明广泛而迅速地传播开来。也正是因为他的发明,工业时代的工厂才能够以蒸汽作为动力,引擎才能够规规矩矩地进行自我调节,而所采用的,恰恰是这种万能式的自我控制:瓦特的飞球调控器。自供应的蒸汽动力催生了机器厂,机器厂生产出新型的发动机,新型发动机催生了新型的机床。它们都有自我调节装置,给滚雪球式的优势累积法则提供着动力。工厂里每一个可见的工人,都被上千个不可见的调控装置所围绕。今天,一个现代工厂里同时工作的可能有成千上万的隐蔽的调节装置。而它们的工作伙伴,可能就只有一个人。
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    - Highlight Loc. 2904-9 | Added on Monday, January 23, 2012, 07:07 PM
    要是没有那个安安分分转动着的调控器所构成的主控回路,蒸汽机根本就是不可想象的装置。没有那个自我作为它小小的心脏,它会直接炸毁在它的发明者面前。蒸汽机所释放出的巨大能量,不仅取代了奴隶,还引发了工业革命。然而转瞬间,一场更为重要的革命随之悄然而至。要不是有迅速推广开来的自动反馈系统所引起的信息革命与之并行(虽然难以发现),工业革命也就不成其为革命了。如果如瓦特蒸汽机一般的火力机械缺失了自我控制系统,那么所有被这种机器解放出来的劳动力,就又都会束缚在照看燃料的工作上。所以说是信息,而不是煤炭,使机器的力量变得有用,进而予取予求。
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    - Highlight Loc. 2932-35 | Added on Monday, January 23, 2012, 07:16 PM
    单从概念上来看,这个电学负反馈回路,和抽水马桶的冲水系统或者恒温器的作用是完全一样的。这个起着刹车作用的电路,能够让放大器在不断的微调中保持在稳定的放大状态上,而其原理,跟恒温器能够通过不断的微调保持在特定温度上是一样的。只不过,恒温器用的是一个金属制动杆,而放大器用的则是一些可以自我交流的弱电子流。于是,在电话交换网络的通道里,第一个电学意义上的自我诞生了。
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    - Highlight Loc. 2989-97 | Added on Tuesday, January 24, 2012, 05:17 PM
    1948年,他出版了一本为非专业人士写的有关机器学习的哲理和可行性的书。(因为各种间接的原因)这本书最初由一个法国出版社出版,而在最初6个月中,这本书在美国印了4版,在头十年中卖出了2.1万册——在当时是最畅销的书。它的成功,可以与同年发行的以性行为为研究主题的《金赛报告》 [19] 相提并论。《商业周刊》的记者于1949年写下如此的评论:「从某个方面来说,维纳的书和《金赛报告》类似:公众对它的反应和书本身的内容同样是意义重大的。」 尽管能够理解这本书的人不多,但是维纳那些发聋振聩的理念,还是进入了公众的头脑之中。原因就在于他为他的观点以及他的书起了那个奇妙的、富有色彩的名字:控制论 [20] 。正如很多作家指出的,控制论这个词来源于希腊文中的「舵手」——掌控船只的人。维纳在二战时期研究过伺服系统,被它那种能够给各种类型的转向装置提供辅助的神秘能力所震撼。不过,人们通常不会提及,在古希腊语中,这个词也被用来指国家的治理者。据柏拉图
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    - Highlight Loc. 3036-41 | Added on Tuesday, January 24, 2012, 10:59 PM
    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。
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    - Highlight Loc. 3044-53 | Added on Tuesday, January 24, 2012, 11:01 PM
    弗里德里克·哈耶克 [28] 以及具有影响力的奥地利经济学学院派已经剖析过那种在复杂网络中追踪反馈路径的企图,结果认为这种努力属于徒劳。他们的论证当时被称为「计算论证」 [29] 。在一种指令性经济体制中,比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。而对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、相互关联的因素一样,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——可以用来对其它所有资源分配变量进行调节。按照这种学说,人们就不用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,是由下而上、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。
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    - Highlight Loc. 3081-94 | Added on Tuesday, January 24, 2012, 11:08 PM
    第二个回路控制着第一个回路的波动范围,而第一个回路则控制着水。从抽象的意义上来说,第二个回路给出的是一种二级控制:对控制的控制,或者说,元控制。而有了这个元控制,我们这个新出炉的二级马桶的行为方式就是「有目的的」。它可以依据目标的变化进行调整。尽管为第一个线路进行目标设定的第二线路也同样是机械的东西,但整个机制本身确实在选择自己的目标的事实,使这个元回路获得了某种生物的感觉。 就是这么简单的一个反馈回路,却可以在一种无穷无尽的整合过程中缝合在一起、永远共同地工作下去,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既是原因,又是结果。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」 [31] 。早期人工智能权威沃伦·麦克洛克 [32] 把它称为「非传递性优先」 [33] ,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:布能包石头,石头能崩坏剪刀、剪刀能裁剪布,循环不已。而黑客们则把这种情况称之为递归循环。不管这个谜一样的东西到底叫做什么,它都给了传承3000年的逻辑哲学以猛然一击。它动摇了传统的一切。如果有什么东西既是因又是果的话,那么所谓的理性,岂非对任何人来说都是唾手可得之物?
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    - Highlight Loc. 3096-3106 | Added on Tuesday, January 24, 2012, 11:09 PM
    精心设计的电路看似能够可靠、合理地运行,然而突然之间,它们就踩着自己的鼓点,毫无预兆地转向了。人们付给电子工程师们高额的工资,就是让他们去解决所有回路中的横向因果关系。然而,对于机器人这种程度的复杂性来说,电路的异常表现是无法消除的。如果把这一切都简化到其最简形式——反馈回路——的话,循环因果正是那无处不在的矛盾。 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。进化生物学家布赖恩·古德温 [34] 告诉记者罗杰·卢因 [35] :「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,就好象一条长蛇吃掉自己的尾巴,变成了乌洛波洛斯衔尾蛇 [36] ——那个神秘的圆环。
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    - Highlight Loc. 3127-29 | Added on Tuesday, January 24, 2012, 11:14 PM
    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」。
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    - Highlight Loc. 3156-63 | Added on Tuesday, January 24, 2012, 11:19 PM
    我们正在以所能达到的速度,尽可能快地把我们这个已经建好的世界装备起来,指令它自我治理、自我繁衍、自我认知,并赋予它不可逆转的自我。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。伟大的列奥纳多·达·芬奇 [40] 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。
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    - Highlight Loc. 3369-72 | Added on Tuesday, January 24, 2012, 11:46 PM
    这个生态球就呆在那里,生存在它那种脆弱的不朽之中。自然学家彼得·沃肖尔手里有一个第一批制造出来的生态球,一直放在他的书架上。沃肖尔的读物包括那些已故诗人的隐晦诗作、法国哲学家的法语著作,以及关于松鼠分类学的专题论文。对于他来说,自然就是诗歌的一种;生态球则是一个大肆宣传实体的皮书套。沃肖尔的生态球生活在善意的忽视下,几乎相当于某种不用去照料的宠物。关于他的这种「非嗜好」,沃肖尔写到:「你不能喂虾。不能去除残腐。你也不能去摆弄那些根本就不存在的过滤器、充气机或者泵机。你也不能把它打开来用手指去测试水温。你所能做的唯一的事情——如果『做』在这里还是合适的词汇的话——就是观察和思考。」
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 4093-95 | Added on Friday, January 27, 2012, 08:05 PM
    。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。当然,「纯」生命仍将有它自己的一席之地。我们今天称之为的生命将依然是终极技术,因为它具有自治性——它能够自立,更重要的是,它能够自主学习。任何种类的终极技术都必然会赢得工程师、公司、银行家、幻想家以及先行者们的支持——而他们都曾经被视为纯生命的最大威胁。
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    - Bookmark Loc. 4130 | Added on Friday, January 27, 2012, 08:07 PM
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    - Highlight Loc. 4188-92 | Added on Friday, January 27, 2012, 08:17 PM
    我在1994年的预言:智能办公室的实现要早于智能住宅。商业具有信息度密集的天然本质——它依赖于机器,并且要不断地适应变化——因此对于家居生活来说是鸡肋的「魔法」却能在办公室中带来显著的经济效益。居家时光通常被当作是休闲时间,所以通过网络智能节约的那么一点点时间远不如上班时将点滴时间汇聚起来那般宝贵。如今办公室里联网的电脑和电话属于必备设备;下一步就是联网的照明和家具了。
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    - Bookmark Loc. 4313 | Added on Friday, January 27, 2012, 08:31 PM
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    - Highlight Loc. 4439-47 | Added on Friday, January 27, 2012, 10:53 PM
    虽然生命构建在碳元素之上,它却不以碳为驱动力。碳驱动了工业的发展,同时伴以对大气的巨大影响。经燃烧释放入空气的二氧化碳和其他污染物与燃料中的复合碳氢化合物成正比。含碳量越高就越糟糕。其实从燃料中获得的真正能量并不是来自碳氢化合物中的碳,而是它的氢。 古时候最好的燃料是木头。若论氢和碳的比例,木柴中碳约占百分之九十一。工业革命的高峰期,煤是主要的燃料,其中碳占百分之五十。现代工厂使用的燃油其含碳量为百分之三十三,而正在兴起的清洁燃料天然气,其含碳比率是百分之二十。提布斯解释道,「随着工业系统的进化,[燃料]里的氢元素含量变得更高。从理论上说,纯氢会是最理想的『清洁燃料』」。 将来的「氢能经济」会采用日光将水分解成氢和氧,然后将氢像天然气那样输送到各处,在需要能量的地方燃烧。这样一种对环境无害的无碳能源系统可以与植物细胞中以光为基础的能量体系相比拟。
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    - Highlight Loc. 4625-30 | Added on Saturday, January 28, 2012, 09:25 PM
    无论是在日本还是美国,那些已经着手建立拓展的分布式公司的集团都展示出巨大的能量。譬如,全世界牛仔服装供应商李维斯 [6] 已经把它的一大部分实体都网络化了。持续不断的数据从它的总部、39个制造厂和成千上万的零售商那里流出,汇聚成一个经济上的超级有机体。当美国巴法罗的商场有人买进石洗布的时候,这些销售数据就会在当夜从这个商场流入李维斯的网络中。网络会把这笔交易和其它3500个零售店的交易汇总在一起,然后在几个小时之内生成一条增加石洗布产量的指令给位于比利时的工厂,或者向德国的工厂要求更多的染料,或者向美国北卡罗莱纳州的棉花厂要求增加牛仔布的供应。
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    - Highlight Loc. 4635-37 | Added on Saturday, January 28, 2012, 09:26 PM
    当各地连锁店的消费者开始抢购青绿色套头衫时,几天之内,贝纳通的网络就会开始加染这种颜色的衣服。这样一来,决定当季流行色的就不再是时尚专家,而是那些收款机。通过这种方式,贝纳通才能在变幻莫测的时尚大潮中始终立于风头浪尖上。
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    - Highlight Loc. 4720-27 | Added on Saturday, January 28, 2012, 09:37 PM
    好像有点遥远,是吧?其实并非那么远。让我们看看一家现实中的硅谷先驱公司是如何在10年前起家的。詹姆斯·布赖恩·奎恩 [8] 在1990年3/4月份的《哈佛商业评论》中写道: 苹果的微处理器是从Synertek [9] 买的,其它的芯片则来自日立、德州仪器和摩托罗拉,显示器是日立的,电源是阿斯泰克的,打印机则来自于东京电子和奎茂 [10] 。同样,通过把应用软件的研发外包给微软、市场推广外包给麦金纳顾问公司 [11] 、产品设计外包给青蛙设计公司 [12] 、配送外包给ITT工业集团和ComputerLand,苹果公司最大程度地降低了内部的事务性服务和资本投入。
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    - Highlight Loc. 4727-31 | Added on Saturday, January 28, 2012, 09:39 PM
    从这种网络化的外包中获益的不只是商业活动。市政和其他政府机构也很快就有样学样了。芝加哥市就是众多事例中的一个,它把它的公共停车管理包给了罗斯·佩罗建立的计算机外包公司EDS [13] 。EDS开发了一种在手持计算机设备上运行的系统,这个系统可以打印罚单,并且与芝加哥市2.5万个咪表的数据库相联网,从而提升罚款的收缴。在EDS为芝加哥市承接了这个任务之后,罚单的缴付率从10%一跃至47%,为颇为窘困的市财政增加了6千万美元的收入。
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 4737-42 | Added on Saturday, January 28, 2012, 09:40 PM
    各个行业——运输、批发、零售、通讯、市场营销、公共关系、制造、仓储——之间的界线都消失在无限的网络之中。航空公司会做旅游,会用直邮卖旧货,会安排酒店预订;而与此同时,计算机公司却几乎已经不去碰硬件了。 也许到了某一天,那种完全自给自足的公司会变得非常少见。公司这个概念的寓意,也会从那种紧密耦合、被严格约束的机体,变为一种松散耦合、松散约束的生态系统。那种把IBM看成是一个有机体的概念需要被颠覆了。IBM其实是一个生态系统。 适应性——从产品到服务的转移是无可避免的,因为自动化会不断降低物质复制所需的成本。事实上,复制一个软件光盘或者一盘音乐磁带的成本,只是这个产品的一小部分成本。而且,当产品的尺寸变得越来越小的时候,它们的成本也会不断下降,因为用的料越来越少了。一粒药片的成本只是它的售价的一小部分而已。
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    - Highlight Loc. 4778-81 | Added on Saturday, January 28, 2012, 09:45 PM
    加拿大计算机学家戴维·帕那斯 [15] 曾经对里根的星球大战计划提出了8条批评意见。他的观点基于超级复杂软件内在的不稳定性,而星球大战计划恰恰就是这么一种超级复杂的软件。戴维·帕那斯的观点中,最有趣的一个是指出存在两种类型的复杂系统:连续的和非连续的。
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 4805-14 | Added on Saturday, January 28, 2012, 09:48 PM
    ">通常,软件的编制遵循三个中心化的关键步骤。首先设计一个全景图,然后用代码实现细节,最后,在接近项目尾声时,将其作为交互的整体来进行测试。而在零缺陷质量的设计流程中,整个软件编制过程不再是几个大的关键步骤,而是被分散成上千个小步骤。软件的设计、编写和测试工作每天都在成百个小工作间里进行着,每个小工作间里都有一个人在忙碌着。 这些零缺陷的传道者有一个概括网络式经济的口号:「公司里的每个人都有一个客户」。通常而言,这个所谓的客户,就是你的工作伙伴,你要将工作依次转交给他。而你必须首先把你的那个小循环(设计-编写-测试)做好,才能把它交付给你的工作伙伴——就好像你在销售商品一样。 当你把你的工作成果交付给你的客户/工作伙伴的时候,他/她就会立刻对它进行检测,并把其中的错误反馈给你,让你进行修改,让你知道你的这份工作完成的到底怎么样。从某种意义上来看,软件的这种自下向上的发展过程与罗德尼·布鲁克斯的那种包容结构本质上并无不同。每个小步骤都是一个小的代码模块,能确保自身的正常运行,在此基础上,人们叠加和测试更复杂的层级。
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    - Highlight Loc. 4833-36 | Added on Saturday, January 28, 2012, 09:50 PM
    ">进一步来说,当程序小到某个阈限以下之后,就可以达到完全没有错误的状态。IBM为它们的IMS系列所写的代码,就是以模块化的方式编制的,其中有四分之三的模块达到了完全没有缺陷的状态。具体来说,就是在425个模块中,有300个是完全没有错误的。而在剩下的125个有错误的模块中,有超过一半的错误集中发生在仅仅31个模块上。从这个意义上说,程序编制的模块化,就是程序的「可靠化」。
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    - Highlight Loc. 4873-77 | Added on Saturday, January 28, 2012, 10:03 PM
    自然亦是如此:它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。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地臃肿和丑陋。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,但却是不会出错的。 零缺陷软件的代价就是它的「过度设计」,超量建设,多少有点浮肿——永远不会处在泰德和他的朋友所经常逗留的那种未知的边缘。它是用执行效率来换取生产效率。
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    - Highlight Loc. 4926-30 | Added on Saturday, January 28, 2012, 10:08 PM
    计算机这些小玩意儿本身远谈不上能带来什么技术狂热,它们倒是更能激起对炼金术的某种一知半解的遐想:用导线将群体意识连接起来,创造出某种星球之脑。德日进 [20] 曾经在很多年前就描述过这种设想,不过,他要是看到我们用来实现这一设想的手段是如此乏味,他也会感到震惊。在我看来,通向他所说的那个「最终点」的梯子是由工程师而非神秘主义者制造出来的,这也许是个惬意的讽刺吧。
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    - Highlight Loc. 4933-37 | Added on Saturday, January 28, 2012, 10:10 PM
    我有一种感觉,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。
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    - Highlight Loc. 5035-39 | Added on Saturday, January 28, 2012, 10:24 PM
    正如印刷术削弱了中世纪行会的权力,改变了社会权力结构,密码术会从根本上改变企业的本质和政府干涉经济交易的本质。密码无政府状态和正在兴起的信息市场联合在一起,会为所有能放到文字和图片中的材料创造一个流动市场。不仅如此,就像带刺铁丝网这种看起来完全不起眼的发明却能把广阔的牧场和农场与外部隔离,从而永远改变了西部拓荒中的土地和财产权的概念一样,某个数学神秘分支中产生的这个看起来并不起眼的发现,必将成为拆除知识产权周围的带刺铁丝网的断线钳。
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    - Highlight Loc. 5046-49 | Added on Saturday, January 28, 2012, 10:25 PM
    按照梅的说法,密码的无政府状态之所以还没有爆发,是因为现在加密的关键技术垄断在军方手里——就像教会曾经试图垄断印刷术一样。几乎毫无例外,加密技术都是为了军事目的由军方研发的。说军方对这种技术守口如瓶是一点也不为过。美国国家安全局的使命就是研发密码系统。不像其它军工联盟会产生民用的副产品技术,国家安全局研发的技术几乎没有转为民用的。
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    - Bookmark Loc. 5430 | Added on Monday, January 30, 2012, 10:56 PM
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 6900-6909 | Added on Sunday, February 19, 2012, 10:46 PM
    事实上,雷正专注于开发一种新硬件,那应该是一种新技术。雷认为他可以将虚拟计算机和为它编写的基本语言「烧制」进一块计算机芯片——一块进化用的硅片。这个现成的达尔文进化芯片就成了可以插进任何计算机的模块,它会为你迅速繁殖东西。你可以演化出代码,或子程序,或许甚至可能是整个软件程序。「我发现这相当奇怪,」雷吐露道,「作为一个热带植物生态学家,我竟然搞起了计算机设计。」 达尔文进化芯片可能带来的前景是美妙的。设想在你的个人计算机中就有一块,而在你的计算机中使用的文字处理软件是微软的Word。由于达尔文进化论常驻操作系统,Word会随着你的工作而进化。它会利用处理器的空闲周期,以缓慢的进化方式自我改善和学习,使自己适应你的工作习惯。只有那些提高了速度和准确性的改变会保留下来。不过,雷深信应该将杂乱无章的进化与工作分割开。「你应该把进化与终端用户分开,」他说。他设想在后台离线进行「数字耕牧」,这样一来,进化中不可或缺的错误和失败就不会为用户所见;在用户的使用过程中,进化也处于「休眠」状态。
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    - Highlight Loc. 6909-12 | Added on Sunday, February 19, 2012, 10:47 PM
    进化在市面上也算不上天方夜谭了。今天你就能买到类似功能的电子表格模块。它的名字就叫作「进化者」。「进化者」是苹果电脑上的电子表格模板——非常复杂,密密麻麻有数百个变量和「假设」函数。工程师和数据库专家们都使用它。
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    - Bookmark Loc. 6927 | Added on Monday, February 20, 2012, 12:30 PM
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    - Highlight Loc. 6927-30 | Added on Monday, February 20, 2012, 12:34 PM
    从外表看很难判断约翰·霍兰德的真实年龄。他曾经摆弄过世界上最早的计算机,现在则任教于密歇根大学。他首次提出了一种数学方法,用以描述进化所具备的优化能力,并且该方法可以轻松地在计算机上编程实现。因其数学形式在某种程度上类似于遗传信息,霍兰德把它们称为遗传算法 [3] 。
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    - Highlight Loc. 6941-43 | Added on Monday, February 20, 2012, 12:36 PM
    霍兰德写道,进化的方法「排除了软件设计中最大的一个障碍:预先规定问题的所有特征。」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。
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    - Highlight Loc. 6960-63 | Added on Monday, February 20, 2012, 12:38 PM
    在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》 [6] 于1975年问世前,只有两三个学生写过关于遗传算法的论文。直到1992年再版时,这本书只卖出2500本。在1972年至1982年间,整个科学界关于遗传算法的文章不超过二十几篇,更遑论有什么对计算机进化顶礼膜拜的追随者了。
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    - Highlight Loc. 6988-95 | Added on Monday, February 20, 2012, 12:42 PM
    1953年,霍兰德在密歇根大学数学图书馆漫无目的地浏览时,偶然发现了一卷由R.A.费希尔 [12] 写于1929年的《自然选择的遗传理论》 [13] ,顿时大受启发。达尔文引领了从对生物的个体研究到种群研究的转向,而把种群思维转变为定量科学的则是费希尔。费希尔以一个随时间推移而进化的蝴蝶族群为对象,将其看作是一个将差别信息并行传遍整个族群的整体系统。他提出了控制信息扩散的方程。通过驾驭自然界最强大的力量——进化,以及人类最强有力的工具——数学,费希尔单枪匹马开创了一个人类知识的新世界。「我第一次意识到能对进化进行有意义的数学运算。」霍兰德回忆起那次奇妙邂逅时说。「那个想法对我非常有吸引力。」霍兰德如此醉心于将进化作为一种数学来处理,以致于(在复印机还没有问世的当时)拼命想搞到绝版的全文。他恳求图书馆把书卖给他,但没有成功。霍兰德吸取了费希尔的见解,又将其升华为自己的构想:一群协处理器,在计算机内存的原野上,如蝴蝶一般翩翩起舞。
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    - Highlight Loc. 6999-7005 | Added on Monday, February 20, 2012, 12:43 PM
    在尝试之初,他面临着一个两难处境:进化是并行的处理器,而所有可用的电子计算机却都是冯·诺依曼式的串行处理器。 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」 [14] ,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。
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    - Highlight Loc. 7144-52 | Added on Monday, February 20, 2012, 01:03 PM
    乔伊斯一口气说出了一大串专门从事定向分子进化 [21] 研究的生物技术公司(吉莱德 [22] 、Ixsys [23] 、Nexagen [24] 、Osiris [25] 、Selectide [26] ,以及达尔文分子公司)。他的名单中还不包括那些已经颇具规模的生物技术公司,如基因泰克公司 [27] ,该公司不仅从事定向进化技术的前沿研究,也进行合理化药物设计。达尔文分子公司主要专利的持有人是研究复杂性的科学家斯图尔特·考夫曼,该公司募集了数百万美元来利用进化设计药物。诺贝尔奖得主、生物化学家曼弗雷德·艾根 [28] 称,定向进化是「生物技术的未来」。
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    - Bookmark Loc. 7151 | Added on Monday, February 20, 2012, 01:03 PM
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    - Bookmark Loc. 7151 | Added on Monday, February 20, 2012, 07:26 PM
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    - Highlight Loc. 7266-73 | Added on Monday, February 20, 2012, 11:13 PM
    直到1990年,并行计算机还遭到专家们的嘲笑,认为它尚有很多地方值得商榷,过于专业,属于狂热派的玩物。它们结构混乱,难以编程。但狂热派却不这么看。1989年,丹尼·希利斯与一个知名计算机专家公开打赌,预测到1995年,并行机每月处理的数据量将超过串行机。看来他是对的。当串行计算机由于其狭窄的冯·诺依曼通道不堪复杂任务的重负而痛苦呻吟时,专家的看法一夜之间就发生了变化,并迅速席卷了整个计算机产业。彼得·丹宁 [35] 在《科学》杂志上撰文(《高度并行的计算》 [36] ,1990年11月30日),称,「解决高级科学问题所需的计算速度,只能通过高度并行的计算架构来获得。」斯坦福大学计算机科学系的约翰·柯扎 [37] 更直截了当,「并行计算机是计算的未来。句号。」
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    - Highlight Loc. 7522-25 | Added on Monday, February 20, 2012, 11:31 PM
    博德邦软件 [12] 是颇受尊敬的个人电脑教育软件发行商,销售一款为各种物理力建立模型的物理教学软件。当你在苹果电脑上启动教育软件中的物理学程序后,就能创建一个绕着屏幕上的太阳旋转的玩具行星。这个虚拟的星球遵循着这个玩具宇宙中的法则:重力、运动、摩擦。通过与动力和重力打交道,学生就可以对太阳系中的物理过程有一个直接的感受。
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    - Bookmark Loc. 7735 | Added on Monday, February 20, 2012, 11:51 PM
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    - Highlight Loc. 8982-85 | Added on Thursday, February 23, 2012, 01:17 PM
    (有一种观点认为高龄产妇的婴儿之所以更容易罹患唐氏综合症,就是因为两条控制生育缺陷的染色体在母体的卵细胞中相处了太多年 [10] ,以致彼此纠缠在一起而造成的。)甚至在你还没出生之前——确切地说,是从受孕那一刻开始——你的遗传信息之外的各种力量就已经通过遗传的渠道在塑造你了。遗传信息并不独立于其物质载体而存在。生物体的这身皮囊正是在非遗传的细胞物质与遗传基因的双重作用下成型的——肉体与基因共存。进化理论,特别是进化遗传学,如果不能对繁杂的生物形态烂熟于心,就不可能充分理解进化;而人工进化也只有依附于实体,才有可能大行其道。
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    - Highlight Loc. 8996-98 | Added on Thursday, February 23, 2012, 01:19 PM
    正如德国形态学家鲁伯特·雷德尔所说,「新拉马克主义认为存在一种直接的反馈;而新达尔文主义则认为不存在这种反馈。两者皆错。真相介于两者之间。反馈是有的,但不是直接的。」间接反馈的一个主要环节发生在胚胎期的极早期阶段,就在基因化身为肉体的那几个小时内。
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    - Bookmark Loc. 9042 | Added on Thursday, February 23, 2012, 01:25 PM
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    - Bookmark Loc. 9755 | Added on Friday, February 24, 2012, 01:26 PM
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    - Highlight Loc. 9780-84 | Added on Friday, February 24, 2012, 11:03 PM
    进化性的递增。1987年,来自剑桥的动物学家理查德·道金斯在第一届人工生命研讨会上发表了一篇题为《进化性的进化》 [11] 的论文,文中他仔细研究了进化的自身进化的可行性和有利条件。差不多在同一时间,克里斯·托弗威尔斯在《基因的智慧》 [12] 一书中,也公布了关于基因如何控制自己的进化性的推断。
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    - Highlight Loc. 9826-31 | Added on Friday, February 24, 2012, 11:12 PM
    ">因此,生命的历史,就是一系列由不断扩展的生命复杂性导致的各种各样进化的过程。由于生命变得越来越层次化——基因、细胞、组织、物种——进化改变了工作目标。耶鲁大学的生物学家利奥·巴斯称,在进化之进化的每一个阶段,受制于自然选择的单位层级在提高。巴斯写道,「生命的历史就是一个选择不同单位的历史。」自然选择选择的是个体;巴斯认为构成个体的部分一直在随时间发生演变。举个例子来说,数十亿年前,细胞是自然选择的单位,但最终细胞组合起来构成了组合体,自然选择就转而选择它们的组合体——多细胞有机生命体——将其作为个体来选择。看待这个问题的方法之一,就是看构成进化个体的单位演变出了什么。起初,个体是一个稳定的系统,然后是分子,然后是细胞,然后是一个生物体。接下来是什么呢?自达尔文以来,许多富有想象力的进化论者就提出了「群选择」,即那种以物种组群为单位,好像一个物种就是一个个体的进化。某些种类物种的生存或者灭绝,不是因为这种生物体的生存力,而是因为其物种性中不为人知的某些特质——或许是进化性吧。
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    - Highlight Loc. 9905-11 | Added on Friday, February 24, 2012, 11:17 PM
    法默坚信你的脑子里有一个关于棒球是如何飞行的模型。你可以采用牛顿的经典力学算式f=ma来预测一个高飞物体的运动轨迹,但是你的大脑本身却并没有存储这样的基本物理学算式。更确切地说,它直接依照经验数据建立起一个模型。一个棒球手,成千次观察球棒击飞棒球的情景,成千次举起戴着棒球手套的手,成千次利用戴手套的手调整他的预测。不知怎么的,他的大脑就逐渐编制出一个棒球落点的模型——一个几乎跟f=ma不相上下的模型,只不过适用范围没有那么广而已。这个模型完全建立在过去接球过程中产生的一系列手/眼数据的基础上。在逻辑学领域中,这样的过程统称为归纳,它与导出f=ma的推演过程截然不同。
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    - Highlight Loc. 10022-23 | Added on Friday, February 24, 2012, 11:29 PM
    ">结果却和计算机科学家的预料完全相反,无论是「深思」程序,还是人类的象棋大师,其实都不需要看得太远就能下出非常好的棋。这种有限的前瞻就是所谓的「有正面意义的短视」。一般来说,这些大师会首先纵览盘面的局势,只对各个棋子下一步的走法做一个预测。接下来,他们会挑选出最可能的一种或两种走法,更深入地去考虑这些走法的后果。尽管每多向前推演一步,可能的走法就会以指数的数量级爆炸性地增长,但是在每一个回合,那些伟大的人类大师却只会把注意力集中在有限的几个最有可能的应对着法上。在遭遇以往经历过的熟悉环境、深知其间的利害取舍的情况下,他们偶尔也会往前多探几步。但是,一般来说,大师们(现在再加上「深思」)都是凭经验布置棋局。例如:首选那些增加选择余地的着法;避开那些结果不错但要求弃子求兑的着法;从那些毗邻多个有利位置的有利位置着手。在对局势的前瞻和切实通盘关注当前的状况之间取得平衡。
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    - Highlight Loc. 10237-42 | Added on Friday, February 24, 2012, 11:50 PM
    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。我奉行席奧多·莫迪斯 [2] 1992年的著作《预测》 [3] 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。
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    - Bookmark Loc. 10322 | Added on Saturday, February 25, 2012, 12:01 AM
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    - Highlight Loc. 10385-87 | Added on Saturday, February 25, 2012, 12:47 PM
    重新发布的「增长的极限」模型,运行在一个被称为Stella的软件程序上。Stella采用由杰伊·福瑞斯特在大型计算机上制订出的动态系统方法,再把它移植到苹果电脑的可视化界面上。「增长的极限」模型是一张用各种「库存」与「流」编结而成、给人深刻印象的网。库存(货币、石油、食物、资本诸如此类)流入某些特定的节点(代表一般进程,比如说耕种),在那里引发其他库存的流出。举例来说,货币、土地、肥料以及劳动力流入农场之后,就会引流出未加工的食物。而食物、石油和其他一些库存流入工厂则生产出肥料,从而完成一个反馈回路。由回路,次级回路和交叉回路组成的意大利面似的迷宫构成了完整的世界。每个回路对其他回路的影响都是可以调整的,而且视现实世界中的数据比率而定。比如,每公斤肥料、每公斤水,能在一公顷的田里生产出多少粮食,又会产生多少污染和废料。确实,在所有的复杂系统里,单一调整所产生的影响都无法事先估量;必须让它在整个系统中展现出来之后,才能进行测度。
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    - Highlight Loc. 10485-91 | Added on Saturday, February 25, 2012, 12:57 PM
    艾希比总结了自己那些用真空管造出迷你模型的试验,得出了这样的结论:如果一个模型过于急切地简化了复杂现象,它就会错失目标。模拟的复杂程度,不得超出它所模拟的复杂性的活动领域,否则,模型就跟不上它所模拟的东西的曲折路线。另外一位控制论专家,杰拉尔德·温伯格,在他的著作《论稳定系统的设计》中给这个「必要的复杂性」提供了一个非常贴切的比喻。温伯格提示说,想象一下,一枚制导导弹瞄准了一架敌机。导弹自己并非一定也是一架飞机,但是它必须具备与飞机的飞行行为复杂性旗鼓相当的飞行复杂性。如果这枚导弹不具备至少与目标飞机一样的速度,而且在空气动力学方面的敏捷程度也不如那架目标敌机,那它肯定打不中目标。
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Bookmark Loc. 10495 | Added on Saturday, February 25, 2012, 12:58 PM
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 5487-90 | Added on Saturday, February 11, 2012, 11:50 PM
    ">货币的铸造和发行是政府仅存的尚未被私有部门侵占的少数功能之一。电子货币将削弱这难以克服的障碍。这么做,会为私有统治体制提供强有力的工具。这些私有统治体制可能是由反叛民族的团体建立的,也可能是由世界大都市附近迅速增长的「边缘城市」建立的。在全球范围内使用机构电子货币进行洗钱已经超出了任何人的控制。
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 5517-19 | Added on Saturday, February 11, 2012, 11:55 PM
    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。
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    - Highlight Loc. 5607-11 | Added on Sunday, February 12, 2012, 12:00 AM
    在计算机的发展中,人们首先接触到的是游戏,然后才是工作。如果一个孩子同机器之间能够相处,并且配合默契,那么他长大以后一定也会同样自如地和机器一起工作。麻省理工学院心理学家雪莉·特克认为儿童对于复杂设备的好奇,就如同相似之人之间能够产生吸引一样自然,是一种将自我投射到机器上的行为。而玩具世界绝对鼓励了这种拟人化趋势。
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    - Highlight Loc. 5645-50 | Added on Sunday, February 12, 2012, 12:04 AM
    和《模拟地球》不同,《模拟城市》是由居民驱动的上帝游戏中最重要的经典游戏。这款屡获殊荣的游戏对城市的模拟如此令人信服,以至于专业的城市规划师都用它来演示真实城市——也是由居民推动发展的——的动态变化。在我看来,《模拟城市》之所以成功,是因为它是基于群体的,其基础和所有活系统一样,是一群高度联系而又独立自主的局部因素的集合,而各个局部因素又能互不干扰地运作。在《模拟城市》中,一个有效运转的城市,是由几百个做着纯朴工作的无知模拟人们(或叫模拟市民)创造出来的。
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    - Highlight Loc. 5659-65 | Added on Sunday, February 12, 2012, 12:06 AM
    威尔·莱特是《模拟城市》的作者,同时也是《模拟地球》的共同作者。他三十多岁,书生气十足,无疑是当下最富创意的程序员之一。他喜欢将《模拟》系列游戏称为软件玩具,因为它们实在是难于控制。就是说,你需要摆弄它、琢磨它、试验你的各种不着边际的想法,然后从中进行学习。对于这种游戏来说,无所谓输赢,这就好像你在做园艺的时候也无所谓输赢一样。在莱特眼中,他的这些强大的模拟玩具就像是初生的婴儿向「适应性技术」的漫漫征程迈出的第一步。这些技术并非由某个创造者所设计,也没有人能够对其进行改进或调整,它们会按照自己的步调适应、学习、然后进化。这使权力从使用者手中向被使用者那里转移了一点。 而《模拟城市》的起源,正是沿着威尔自己的道路形成现在这般模样的。1985年,威尔写了一个他称为「一个很傻,我是说非常傻的视频游戏」,名字叫作《突袭笨笨海湾》。这是一款典型的「赶尽杀绝」的射击类游戏,主角是一架直升飞机,它的任务就是将视线之内的所有东西都炸光。
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 5683-91 | Added on Sunday, February 12, 2012, 12:09 AM
    为了对一个城市的动态规律获得一些感觉,莱特研究了麻省理工学院的杰伊·福瑞斯特在二十世纪六十年代所做的一个对普通城市的模拟。福瑞斯特把城市生活总结成用数学方程式写成的数量关系。它们基本上是些经验法则:供起一个消防队员需要多少居民;或者,你需要为每辆汽车安排多少停车空间。福瑞斯特把他的研究以《城市动力学》为名出了一本书。这本书影响了一大批有抱负的计算机建模师。福瑞斯特自己的计算机模拟工作是完全数字化的,没有图形界面。他运行模拟程序后得到一大堆打印在横格纸上的数据资料。 威尔·莱特为杰伊·福瑞斯特的那些方程式添加上了血肉,并且赋予它们去中心的、自下向上的实体。城市在计算机屏幕上(按照威尔·莱特这位神祗所设定的规则和理论)自行装配起来。从本质上说,模拟城市就是一个赋予了用户界面的城市理论。同样道理,玩具屋就是关于持家的理论。小说是被当成故事来讲的理论。飞行模拟器则是航空的互动理论。模拟生命就是自己照料自己的生物学理论。
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    - Highlight Loc. 5694-98 | Added on Sunday, February 12, 2012, 12:10 AM
    创造的理由五花八门。但我们所创造的却总是一个世界。我相信我们不可能创造出更少的东西。我们的创造可能匆忙草率,可能支离破碎,可能不值一提,甚至可能只是潜意识的灵光乍现,但我们始终在把自己填充到一个有待完成的世界里。当然我们有时候只是在涂鸦——无论从字面上还是更深层的意义上都可以这么说。但我们随机就能看穿它的本质:毫无理论可循的胡言乱语,不成形的胡说八道。其实,每一个创造行为,不多不少,正是对造物的重演。
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    - Bookmark Loc. 5809 | Added on Sunday, February 12, 2012, 12:22 AM
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    - Highlight Loc. 5878-90 | Added on Sunday, February 12, 2012, 01:39 PM
    在日常训练中,美军将部队投入到超真实的战场。世界各地的十几个美军基地联结成名为「仿真网络」(SIMNET)的军事系统,那位四星上将正是通过这个系统进入仿真的「东距73战役」的。坦克和战斗机驾驶员就在这仿真的陆空立体战斗中进行对抗。用《国防杂志》 [12] 专栏作家道格拉斯·尼尔姆斯的话来说,SIMNET「把地面人员和飞行器从地球这颗行星传送到另一个世界,在那里,他们可以将安全、经费、环境和地理因素抛在脑后进行战斗。」事实上,SIMNET中武士们首先侦察的地方,是自己的后院。在田纳西州的诺克斯堡 [13] ,80名M1坦克仿真器的乘员驾驶着仿真器穿越令人惊讶的虚拟世界:诺克斯堡的户外战场。这片数百平方英里土地上的每棵树、每座建筑物、每条溪流、每根电线杆以及每条斜坡在被数字化之后,都能在SIMNET的三维地貌上展现出来。这个虚拟空间如此之大,极易让人在里面迷路。今天部队也许还驾驶着油腻的真坦克穿越真实的道路,但第二天他们穿越的可能就是仿真世界中的同一个地方了——只是仿真器中嗅不到燃烧的柴油味。部队征服了诺克斯堡之后,可以通过电脑菜单的选项把自己传送到另外一个地点。被完美地仿真了的地区还有:著名的国家训练场欧文堡,德国的部分乡村,富含石油的海湾国家的数以十万计平方英里的空旷地区,此外,似乎没有理由不把莫斯科市中心也仿真进去。
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    - Highlight Loc. 5925-31 | Added on Sunday, February 12, 2012, 01:43 PM
    ">军方正在探索的是一种所谓的「嵌入式训练」——一种难分真假的仿真训练。对于现代的坦克炮手或者战斗机驾驶员来说,让他们相信从SIMNET仿真器中获得的战斗经验比从伊拉克战争中获得的更多,并非什么信仰上的跳跃。一个真正坦克中的真正炮手,塞进一个价值数百万美元的钢铁舱室内的小洞里。他的周围全都是各种电子设备和仪表盘以及液晶读数屏。他跟外界战场之间的唯一通道就是眼前这个小小的电视监视器,可以像潜望镜那样用手来旋转。而他跟同僚之间的联系也要通过耳麦进行。这实际上跟操纵一个仿真装置一般无二。而他获知的一切——仪表盘上的读数和监视器上的图像,甚至他发射的导弹所造成的爆炸,都能被计算机渲染出来。那么,监视器上那一英寸高的坦克是真是假,又有什么关系呢?
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    - Highlight Loc. 5934-37 | Added on Sunday, February 12, 2012, 01:44 PM
    在一次由北约资助的「嵌入式训练」会议上,有人提出了对这一问题的焦虑和不安。仿真与训练研究所 [15] 的迈克尔·摩歇尔的回忆道,有人还在会上念了奥森·斯科特·卡德 [16] 写于1985年的著名科幻小说《安德的游戏》 [17] 中的精彩片段。卡德最开始是一个电子会议系统的虚拟空间中为那些津津乐道于在线生活的超真实面的读者写这本小说的。在小说中,一群男孩自幼就接受成为将军的训练。他们在一个失重的空间站里一刻不停的进行各种战术和战略游戏。训练的最终阶段是非常真实的电脑战争游戏。最后,最杰出的玩家、天生的领袖安德带着他的队友在一个大型的、复杂的战争游戏中对抗他们的成年导师。不过,他们不知道的是,他们的导师切换了系统的输入,这些任天堂小子不再是玩游戏,而是指挥真正的星际战舰(里面搭载的都是真人)对抗入侵太阳系的真正异形。最后这些孩子炸掉了异形的星球而赢得了战争的胜利。在此之后,他们被告知真相:他们所完成的并不仅仅是一次训练。
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 6007-15 | Added on Sunday, February 12, 2012, 01:54 PM
    这个精巧的仿真平台代号为ADST [24] ,是「高级分布式仿真技术」的古怪缩写。这里的关键词是「分布式」。索普上校所说的分布式仿真技术颇具远见卓识:一种无缝连接的、分布式的军事/工业复合体;一个无缝连接的分布式军队;一场无缝连接的分布式超真实战争。想象一下,一层由光纤组成的薄膜覆盖全球,打开一扇通往实时、宽带、多用户的三维仿真世界之门。任何一个想要接入某场超真实战斗的士兵,或者任何一个想要在虚拟现实中检测其未来产品的国防制造商,都只需通过接入那个被称为「互联网」的巨大的国际空中高速公路就可以达到他们的目的。数以万计的无中心的仿真器都接入到一个单一的虚拟世界;成千上万种仿真器——虚拟吉普、虚拟舰船、戴着电子眼罩的海军、由人工智能生成的影子部队——都汇入到一个无缝的、共有意识的拟像中。 13.7
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    - Highlight Loc. 6016-19 | Added on Sunday, February 12, 2012, 01:54 PM
    军队是赢家,群氓是输家。独行的兰博终要归于死亡。军队比其他任何人更加懂得,最重要的事情就是如何让团队运转良好。正是团队变群氓为军队,变兰博为士兵。索普上校说得没错:是分布式智能,而不是火力,赢得了战争的胜利。其他一些有远见之士也为未来的公司下了同样的断语。施乐公司帕洛阿托研究中心的主管约翰·西里·布朗说,「下一个突破不是个人接口,而是团队接口。」
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    - Bookmark Loc. 6024 | Added on Sunday, February 12, 2012, 01:55 PM
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    - Highlight Loc. 6134-40 | Added on Sunday, February 12, 2012, 11:53 PM
    这将是一个模仿伟大的耶和华自己的模型。从控制论的角度看,这个「男人」是耶和华自己的拟像。 因为耶和华是一个创造者,所以这个模型也能模仿他的创造性进行创造。因为耶和华有自由意志,有爱,所以这个反映了他的模型也会拥有自由意志,有爱。就这样,耶和华赋予了这个模型一种真正的创造性,那种他自己拥有的创造性。 自由意志和创造性带来一个开放而无限制的世界。任何事情都可以想像,任何事情都可能实现。这就意味着,人这种东西,既可能创造令人痛恨之物,又可能创造为人所爱之事。(虽然耶和华在创世之初试图教给他一种辨别善恶的能力。)
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    - Highlight Loc. 6153-60 | Added on Sunday, February 12, 2012, 11:55 PM
    模型建立自己的模型,这到底是虔诚还是亵渎? 有一件事是确切无疑的:建造自己的模型绝不是什么轻而易举的事情。 人形物还应该知道:他们的模型同样不可能是完美的。这些不完美的造物也不可能被置于「神」的控制之下。要想真正创造出具有创造性的造物,创造者必须把控制权交给被创造者,就好象耶和华把控制权让渡到人类手里一样。 要想成为上帝——至少是有创造性的上帝——你就必须放弃控制,拥抱不确定性。绝对的控制也就是绝对的无趣。要想诞生出新的、出乎意料的、真正不同的东西——也就是真正让自己惊讶的东西——你就必须放弃自己主宰一切的王位,让位于那些底层的群氓。 这个神之游戏中一个巨大的吊诡就在于:要想赢,先放手。
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    - Highlight Loc. 6385-89 | Added on Monday, February 13, 2012, 12:09 AM
    令我们震惊的不是进化行为从碳转到了硅;硅和碳实际上是非常相似的元素。人工进化真正令人吃惊的是它对计算机来说是完全自然而然的事情。 在十次循环之内,西姆斯的人工繁殖就能创造出一些「有趣」的东西。往往只需五次跳跃就能把西姆斯带到某处,得到比胡乱的涂鸦妙得多的图像。在他一幅接一幅地点击图片的同时,西姆斯像博尔赫斯一样谈起了如何「遍历库房」或者「探索空间」。图像始终「就在那里」,即使它们在被找到或选定前还没有被渲染成视觉形式。
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    - Highlight Loc. 6415-16 | Added on Monday, February 13, 2012, 12:12 AM
    除了在生物学界享有盛誉,道金斯在大型计算机编程上也有丰富的经验。「生物形态」就是个相当成熟复杂的计算机程序。它绘制出一段具有一定长度的线条,以某种生长方式给它加上枝条,再给枝条加上枝条。枝条如何分岔,加多少枝条,枝条的长度是多少,这些都可以随形状的演变而在数值上有些许的变化,并且互不相干。在道金斯的程序里,这些数值的「变异」也是随机的。每次对九个可能变量中的一个进行「变异」,就得到一个新的形状。
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    - Highlight Loc. 6508-15 | Added on Monday, February 13, 2012, 12:19 AM
    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个小时花在工程学上。「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。他花了好多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地找到了圣杯。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,有一个还运用了反向工程 [12] 。
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    - Highlight Loc. 6534-44 | Added on Monday, February 13, 2012, 12:23 AM
    1986年,拉萨姆遇见了刚问世的「生物形态」程序。他将道金斯进化引擎的核心部分与他的三维形式的精致外在结合到一起,孕育出一种进化艺术程序的思想。拉萨姆将他的方法昵称为「变异体」。「变异体」的功能几乎与道金斯的变异引擎完全相同。程序生成一个现有形式的后代,每一个后代之间都略有不同。与道金斯的线段图形不同,拉萨姆的形式是有血有肉极具感官性的。它们以三维立体并带有阴影渲染的图像跃入观者的感知系统。那些夺人眼球的电子怪兽都是由不知疲倦的IBM图形计算机鼓捣出来的。艺术家选取其中最好的三维作品,以此作为亲本,繁衍出其他变异。许多代之后,艺术家将会在一个真正的博尔赫斯库里进化出一个全新三维实体。如此巨大的「生物形态王国」也只不过是拉萨姆空间的一个子集而已。 拉萨姆说道:「我从未想到我的软件能够创造出如此多的雕刻类型。用这种方法所能创造出的形式是如此之多,几乎是无限的。」拉萨姆找到的这些形式,纤毫毕现,令人叹为观止,这中间包括编制精巧的篮子,大理石质地的巨蛋,双体蘑菇状东西,来自另一个星球的麻花状鹿角,葫芦,奇异的微生怪物,朋客造型的海星,还有拉萨姆称之为「Y1异形」的来自异域空间的多臂湿婆神。
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    - Highlight Loc. 6547-50 | Added on Monday, February 13, 2012, 12:24 AM
    打印出来的图案给人一种不真实的清晰感,仿佛是在月球上无空气的环境下拍摄的照片。每一种形式都蕴含着惊人的有机感。这些东西并不是自然的复现,而是存在于地球之外的天然存在。拉萨姆说:「这台机器可以让我自由地探寻以前从未接触到的、超出我想象力的形式。」
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    - Bookmark Loc. 6558 | Added on Monday, February 13, 2012, 12:25 AM
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    - Highlight Loc. 6664-65 | Added on Monday, February 13, 2012, 12:52 PM
    现在人们可以在苹果电脑上用AdobePhotoshop的一个商用模板来做到这一点。凯伊·克劳斯编写的「纹理变异体」软件可以由一个图案繁育出八个子代,并从中选择一个继续繁育。
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    - Highlight Loc. 6684-92 | Added on Monday, February 13, 2012, 12:55 PM
    ">一直以来IBM都在支持艺术家威廉·拉萨姆的进化实验,因为这个全球化公司意识到这里蕴藏着的商业潜力。拉萨姆认为西姆斯的进化机器是一个「较粗劣、较不易控制」的入门产品,而他的软件对工程师来说则更可控,更加实用。IBM正在把拉萨姆研发的进化方法交给汽车设计师们,让他们用来改变车身外形。他们试图回答的一个问题是进化设计是在原始创意阶段更有用,还是在后面的精细控制阶段更有用,或者两者兼具。IBM打算利用这个技术来实现盈利,而且不止用于汽车产业。他们认为进化的「驾驭」方法对所有涉及大量参数的设计问题都是有帮助的,这些问题往往需要用户「折返」到一个先前的方案。拉萨姆认为进化与包装设计有本质上的相似——外部参数都是固定的(容器的大小和形状),但是内部所能做的却没有一定之规。进化能够带来多层次的细节,这是人类艺术家永远不会有时间、精力或金钱来做的事。而进化式工业设计的另一个优点是拉萨姆慢慢意识到的:这样的设计模式极其适合群体共享共管。参与的人越多,效果就越好。
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    - Highlight Loc. 6697-6700 | Added on Monday, February 13, 2012, 12:56 PM
    归根结底,繁育一个有用的东西几乎就和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。
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    - Highlight Loc. 6716-21 | Added on Monday, February 13, 2012, 01:00 PM
    一些研究人类心智的学生提出了一个强有力的论点: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。我在写这本书之初,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评估。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,直到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。
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    - Bookmark Loc. 6773 | Added on Monday, February 13, 2012, 01:01 PM
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    - Bookmark Loc. 6872 | Added on Tuesday, February 14, 2012, 11:15 PM
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    - Highlight Loc. 7888-89 | Added on Tuesday, February 21, 2012, 12:41 PM
    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。
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    - Highlight Loc. 8074-80 | Added on Tuesday, February 21, 2012, 12:52 PM
    柯扎通过繁衍「找到」方程的想法之所以被认为有悖常理,和计算机专家对雷的进化方案嗤之以鼻的理由是一样的。过去,人人都「知道」逻辑程序是脆弱的,不能容忍任何变动。计算机科学理论中,程序只有两种状态:(1)无故障运行;(2)修改后运行失败。第三种状态——随机修改后还能运行——是不可能的。程序轻度出轨被称为程序漏洞,这是人们耗费大量财力试图避免的。专家们过去认为,如果计算机方程渐进式改良(进化)真有可能的话,也肯定只会出现在少数罕见领域或专门类型的程序中。 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,逻辑程序是可以通过渐进式改良进化的。
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    - Highlight Loc. 8134-44 | Added on Tuesday, February 21, 2012, 12:59 PM
    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。在《代达罗斯》 [7] 1992年冬季刊上一篇极具争议的文章里,思维机器公司的市场总监詹姆斯·贝利描述了并行计算机对人类思维的飞反效应 [8] 。文章题为《我们先改造电脑,然后电脑改造我们》,贝利在文中指出,并行计算机正在开启知识的新领域。计算机的新型逻辑反过来迫使我们提出新的问题和视角。贝利暗示道:「也许,世上还有一些截然不同的计算方式,一些只有用并行思考才能理解的方式。」像进化那样思考也许会开启宇宙中新的大门。
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    - Bookmark Loc. 8132 | Added on Tuesday, February 21, 2012, 12:59 PM
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    - Highlight Loc. 8195-97 | Added on Wednesday, February 22, 2012, 12:00 AM
    正如卡尔·西姆斯所说,进化是一种工具。它可以与控制相结合。雷在控制数月之后转入了人工自然选择。与之相反的过程同样可行——也许有人会在进化数月之后再施以控制,以得到想要的结果。
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    - Highlight Loc. 8198-8200 | Added on Wednesday, February 22, 2012, 12:00 AM
    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;
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    - Highlight Loc. 8220-25 | Added on Wednesday, February 22, 2012, 12:04 AM
    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。「它将是生物学的巨大成就。」乔伊斯宣称。他相信,其冲击力相当于「在宇宙中找到了另一种乐于与我们分享这个世界的生命形式」。 但是,乔伊斯是一个科学家,他不会被热情冲昏了头:「我们并非要制造生命,然后让它发展自身的文明。那无异于痴人说梦。我们只是要制造一种与现有的化学存在略有不同的人工生命形式。这可不是什么天方夜谭,而是可以触摸得到的。」
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    - Highlight Loc. 8247-53 | Added on Wednesday, February 22, 2012, 12:06 AM
    他开始摆弄这个游戏,研究它,思考着是否能够设计一种开放的、类似「生命」那样的游戏,以使事物能够开始自行进化。他苦练编程技术。期间,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。」这让他开始遐想,生命是否也能从碳结构中提取出来,转化成硅结构。
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    - Highlight Loc. 8255-63 | Added on Wednesday, February 22, 2012, 12:07 AM
    一天,一阵狂风袭击了朗顿,导致他从空中坠落。他以胎儿的姿势摔在地上,折断了35根骨头,其中包括头部除颅骨以外的所有骨头。尽管他的膝盖撞碎了脸,但他还活着。接下来他卧床六个月,处于半昏迷状态。 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能是一样的吗?
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    - Highlight Loc. 8313-15 | Added on Wednesday, February 22, 2012, 12:13 AM
    这种雄心勃勃的挑战在一开始就将人工生命从生物学中分离出来。生物学设法通过剖析生物,将其分解为部分来了解生物体。而人工生命没什么可解剖。因此,它只能通过将生物聚合在一起、把部分组装成整体的方式取得进展,它是在合成生命,而不是分解生命。因此,朗顿解释说,「人工生命相当于是合成生物学的实践。」
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    - Highlight Loc. 8368-75 | Added on Wednesday, February 22, 2012, 12:20 AM
    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。有机的碳基生命只不过是超生命进化为物质形式的第一步而已。生命征服了碳。而如今,在池塘杂草和翠鸟的伪装下,生命骚动着想侵入水晶、电线、生化凝胶、以及神经和硅的组合物。看看生命向何处发展,我们就会同意发育生物学家刘易斯·海尔德说的话:「胚细胞只不过是经过伪装的机器人。」在第二届人工生命会议上,汤姆·雷在其为大会论文集所写的报告中写道:「虚拟生命就在那里,等着我们为其建立进化的环境。」在《人工生命》 [14] 一文中有这样一段叙述,朗顿告诉史蒂文·列维:「其他形式的生命——人造生命——正试图来到这个世界。它们在利用我来繁衍和实现它们。」
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    - Highlight Loc. 8378-83 | Added on Wednesday, February 22, 2012, 12:21 AM
    「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。」多恩·法默在其宣言式的著作《人工生命:即将到来的进化》中写道:「这些接班人会是什么样?如果我们这些创造者的任务失败了,那他们确实会变得冷酷而恶毒。不过,如果我们成功了,那他们就会是在聪明才智上远远超过我们的、令人骄傲的开明生物。」对于我们这些「低等」的生命形式来说,他们的智力是我们所不能企及的。我们一直渴望成为神灵。如果借助我们的努力,超生命能找到某种合适的途径,进化出使我们愉悦或对我们有益的生物,那我们会感到骄傲。但是,如果我们的努力将缔造出超越我们、高高在上的接班人,那我们则会心存恐惧。
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    - Bookmark Loc. 8431 | Added on Wednesday, February 22, 2012, 12:23 AM
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    - Highlight Loc. 8475-79 | Added on Wednesday, February 22, 2012, 11:29 PM
    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,不知其所以然——这正是生命所秉持的最高哲学。
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    - Highlight Loc. 8491-94 | Added on Wednesday, February 22, 2012, 11:31 PM
    ——簿记和索引的复杂性将远超过生物体本身的复杂性。 所以,与其说躯体内的信息不能向基因方向传递,不如说由于消息没有确切的递送目的,才使信息传递受到了阻碍。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——蔓生的冗余片断,大规模并行处理,没有主管,无人监察各个事务。
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    - Highlight Loc. 8544-48 | Added on Wednesday, February 22, 2012, 11:38 PM
    一些计算机专家在用到「学习」这个词时,所指的是一种不严格的、控制论上的概念。格雷戈里·贝特森把躯体的灵活性看作是一种学习。他不认为由躯体进行的搜索和由进化或思维进行的搜索有多大区别。以此解释的话,可以说「灵活的身体学习适应压力」。「学习」应该是在一生而非几代中获得的适应。计算机专家并不对行为学习和肉体学习进行区分。关键是,这两种适应形式都是在个体的一生中对适应空间进行搜索。
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    - Highlight Loc. 8561-66 | Added on Wednesday, February 22, 2012, 11:41 PM
    用艾克利和利特曼的话说,「我们发现,能够将学习和进化融为一体的生物要比那些只学习或只进化的生物更成功,它们繁育出更有适应力的族群,并能一直存活到仿真实验结束的时刻。」在他们的仿真实验中,生物所进行的探索式学习实质上是一个对确定问题的随机搜索算法。而在1991年12月举办的第一届欧洲人工生命会议 [6] 上,另两位研究人员帕里西和诺尔夫提交的实验结果显示,由生物群自行选择任务的自导向学习具有最佳的学习效率,生物的适应性也由此得到了加强。他们大胆断言,行为和学习都是遗传进化的动因之一。这一断言将愈来愈被生物学所接受。
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    - Highlight Loc. 8570-72 | Added on Wednesday, February 22, 2012, 11:42 PM
    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。
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    - Highlight Loc. 8590-93 | Added on Wednesday, February 22, 2012, 11:43 PM
    社会生物学家威尔逊和查尔斯·拉姆斯登利用数学模型发现了他们所谓的「千年规则」。计算表明,文化进化能带动基因的重大变化,使之在一千年内就能迎头赶上。他们推断,在过去千年里人类所经历的文化上的巨变可能会在基因上找到一些影子——尽管基因层面的变化可能是我们还无法察觉的。
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    - Highlight Loc. 8605-8 | Added on Wednesday, February 22, 2012, 11:45 PM
    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。在此我宣称,文化修改我们的基因。
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    - Highlight Loc. 8644-47 | Added on Wednesday, February 22, 2012, 11:50 PM
    我倾向于将这段历史重述如下:进化曾经并且将会继续探索可能进化之空间。正如可能图画之空间、可能生物形式之空间以及可能计算之空间一样,还存在一个探索空间的可能方法之空间,我们并不知道这个空间到底有多大。而这个元进化,或者以超级进化、深度进化、乃至终极进化名之,逡巡于所有可能的进化游戏中,搜索着所有可能的进化。
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    - Highlight Loc. 8707-10 | Added on Wednesday, February 22, 2012, 11:55 PM
    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 [2] 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?
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    - Highlight Loc. 8754-58 | Added on Thursday, February 23, 2012, 12:00 AM
    科学哲学家卡尔·波普直接了当地认为,因为不能被证伪,所以新达尔文主义根本不是什么科学。「不管是达尔文还是任何一个达尔文主义者,迄今为止都还没能为任何一个单独生物体或任何一个单独器官组织的适应性进化提供出一种具体的、实实在在的因果解释。所有论据——为数还不少[原文如此]——都只是在说这种解释可能成立,意思就是,[这些理论]并非在逻辑上不可行。」
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    - Highlight Loc. 8763-67 | Added on Thursday, February 23, 2012, 12:01 AM
    ">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。事实上,当我们在运行一个计算机模型(比如说,汤姆·雷的人工进化模型)的时候,我们不仅是在试验一个理论,同时也是让某种实实在在的东西运转了起来,而且还在不断累积着可以证伪的数据。弄清楚复杂系统中的因果关系始终是一个难题,但也许,这种新的理解方式——即通过建立能成功运转的模型替代物来对真实进行研究——却可以让我们绕过这样一个两难境地。
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    - Highlight Loc. 8773-75 | Added on Thursday, February 23, 2012, 12:02 AM
    迄今为止,这些通过活的生物种群进行的实验,其结果都与新达尔文主义理论所料想的相吻合。加拉帕戈斯群岛上鸣禽的喙确实会像达尔文所预言的那样,随着时间的推移,为应对干旱引起的食物供给变化而变粗变厚。
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    - Highlight Loc. 8793-8800 | Added on Thursday, February 23, 2012, 12:05 AM
    人工合成的原生生命以及计算机模拟的人工进化,为我们带来了越来越多的惊喜。然而,人工生命跟它的表亲人工智能有着同样的弊病。就我所知,没有一种人工智能——不管是自动机、学习机、还是大型认知程序——能连续运行超过24个小时。一天一夜之后,这些人工智能就会停止运转。人工生命同样如此。绝大多数依靠计算运行的模拟生命,热闹了一阵子后,很快就归于沉寂。尽管有时候程序还在运行,搅活出一些微小的变化,但是,在首次高潮过后,它们的复杂性就没有跃升至新水平,也没有生成新的出人意料的东西(其中包括汤姆·雷设计的「地球」)。也许多给一些运行时间,它们能行。但是,不管什么原因,基于质朴的自然选择生成的计算机模拟生命并没有体验到自由进化的神奇,而自由进化正是它们的创造者和我所乐见而未见的。
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    - Highlight Loc. 8817-21 | Added on Thursday, February 23, 2012, 12:07 AM
    后达尔文主义提出,归根到底,进化过程中还存在别的作用力。这些权威的变化机制重组了生命让其达到新的适合度。这些看不见的动因扩展了生命信息库,也许那正是自然选择所掌管的信息库。深度进化不一定就比自然选择神秘多少。他们把每一种动态共生、定向变异、跳变论或者自组织理论都看做是一种机制,一种从长远来看,作为对达尔文那无情的选择过程的补充,能促使进化不断革新的机制。
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    - Highlight Loc. 8838-43 | Added on Thursday, February 23, 2012, 12:10 AM
    许多生物学家认为人类DNA链中有大块大块的片断是插入的病毒。还有一些生物学家甚至认为这是一个循环——人类很多疾病的病毒就是逃逸的人类DNA的乖戾部分。 如果这是真的,那么细胞所具有的这种共生本性,就能为我们提供不少的教益。首先,它为我们提供了一个实例:重大的进化改变减少了给个体生物的直接好处(因为个体消失了),这与达尔文主义教条相反。其次,它还提供了一个实例:进化的改变不是由细微渐进的差异累积而成的,这同样与达尔文主义教条相悖。
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    - Highlight Loc. 8843-48 | Added on Thursday, February 23, 2012, 12:11 AM
    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,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。
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    - Highlight Loc. 8860-63 | Added on Thursday, February 23, 2012, 12:13 AM
    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?
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    - Highlight Loc. 8863-65 | Added on Thursday, February 23, 2012, 12:13 AM
    关于进化过程中革新性成果最初起源的问题,自达尔文以来的进化理论交出的都是颇为黯淡的记录。正如达尔文著作的标题明确显示的那样,他希望解决的问题,是物种起源的大谜题,而不是个体起源的问题。他问:新的生命种类从何而来?但没有问:个体之间的变异从何而来?
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    - Highlight Loc. 8880-85 | Added on Thursday, February 23, 2012, 12:16 AM
    关于这种「内在选择」,一个比较可信的描述是:允许宇宙射线在DNA编码中产生随机的错误,然后,某种已知的自我修复装置以一种区别对待(但是未知)的方式在细胞中纠正这些错误——纠正某些错误,同时放过另外一些错误。修正错误需要耗费大量的能量,所以,需要在纠正错误所需的能量消耗和变异可能带来的好处之间做一个衡量。如果错误发生在可能合时宜的地方,纠错机制就会让它留下,而如果它发生在会惹麻烦的地方,就会被纠正过来。举一个假设的例子:克雷布斯循环 [5] 是你体内每一个细胞的基本能量工厂。它运转良好已达数亿年的时间。所以,如果乱动它,就会得不偿失。这时,如果身体侦测到克雷布斯循环的编码有一处发生了变异,它就会迅速将其排除掉。另一方面,身体的大小或者身体各部分的比例,也许值得好好调整;那么,不妨放手让变异在这方面折腾。如果内在选择就是这么工作的话,那么,有区别的变异就意味着,某些随机变异要比另外一些随机变异「更受优待」。不仅如此,这种调整的一个迷人结果是,调节装置本身的突变所能造成的大规模影响,将会远远超过发生在其监管的DNA分子链上的突变。稍后我还会再谈到这一点。
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    - Highlight Loc. 8934-39 | Added on Thursday, February 23, 2012, 12:21 AM
    你曾经只有句号那么大。时间不长,你就成了滚来滚去的一个多细胞球——很象池塘里的水藻。水流有力地冲刷着你。还记得吗?然后你长大了。你变成了海绵、变成了腔肠动物,全身就一根直肠子。吃就是你的生活内容。你渐渐长出了感觉外界的脊髓神经;慢慢添上了用以呼吸和咀嚼的腮颌。你又长出了用以游动和转向的尾巴。你不是鱼,而是一个扮演着鱼类胚胎角色的人类胚胎。你在每一个动物胚胎的幽灵中潜入潜出,重新扮演了为抵达终点而必须放弃的种种可能的角色。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。
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    - Highlight Loc. 8962-66 | Added on Thursday, February 23, 2012, 12:24 AM
    哈佛比较动物学博物馆的皮埃·阿博彻,是为畸形学在进化生物学中的重要性而奔走呐喊的当代代言人。他认为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。他声称,「对于一个发育过程来说,畸形学能为其潜在的种种可能提供一份详尽的资料。尽管要面对极强的负选择 [8] ,畸形现象不但以一种有组织并离散的方式在发生着,而且还展现出普遍性的变形规律。这些特性并不仅限于畸形学的范围,相反,他们是所有可持续发展系统的普遍性质。」
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    - Bookmark Loc. 8975 | Added on Thursday, February 23, 2012, 12:25 AM
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    - Highlight Loc. 9104-8 | Added on Thursday, February 23, 2012, 11:23 PM
    人们正在借助一门新的科学——复杂性科学——而非生物学来对进化的本质规律提出有益的质疑。令生物学家们感到恼火的是,推动后达尔文主义理论形成的主要力量来自数学家、物理学家、计算机科学家,还有那些整体论者——而这些人根本就是四体不勤、五谷不分。对于那些执意要把复杂的自然现象简化成计算机模型、并且对最伟大的自然观察者达尔文毫无敬意之人,自然学家们除了不屑,还是不屑。
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    - Highlight Loc. 9241-46 | Added on Thursday, February 23, 2012, 11:35 PM
    「我在医学院的日子很难熬,」考夫曼继续说道,「因为我不务正业,没有去研究什么解剖学,反而在这些笔记本中涂鸦似地画满了染色体模型。」为了证明他的想法,考夫曼做出了一个明智的决定,与其在实验室中逆天而行,不如在电脑中建立数学模型。不幸的是,没有一个学数学的人同时具备跟踪大规模群体的横向因果关系的能力。考夫曼开始自力更生。与此同时(大约1970年),在其它几个研究领域中,那些擅于用数学解决问题的人们(如约翰·霍兰德)找到了一些方法,使得他们可以通过仿真来观察由相互作用的节点(这些节点的取值同时受到彼此的影响)所产生的效应。
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    - Highlight Loc. 9248-53 | Added on Thursday, February 23, 2012, 11:35 PM
    考夫曼、霍兰德和其他人发明的这套数学还没有合适的名字,我在这儿叫它「网络数学」。其中的一些方法有各式各样的非正式名称:并行分布式处理、布尔网络、神经网络、自旋玻璃、细胞自动机、分类系统、遗传算法、群计算,等等。不管是哪一种网络数学,由数千个相互作用的函数所形成的横向因果关系都是其共同要素。它们都试图协调大量同时发生的事件——那种在真实世界中无处不在的非线性事件。网络数学与古典牛顿数学是相对的。牛顿数学适用于大多数物理问题,因而曾被看作是严谨的科学家所需要的唯一数学。而网络数学离了计算机则一无用处。
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    - Highlight Loc. 9288-90 | Added on Thursday, February 23, 2012, 11:42 PM
    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。
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    - Highlight Loc. 9306-8 | Added on Thursday, February 23, 2012, 11:43 PM
    「迭坐」游戏证明了循环因果关系并非不可能。我们这一身臭皮囊也正是由套套逻辑所支撑的。套套逻辑是真实存在的,它实际上是稳定系统的一个基本要素。
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    - Highlight Loc. 9308-12 | Added on Thursday, February 23, 2012, 11:44 PM
    认知哲学家道格拉斯·霍夫施塔特把这些矛盾的回路称为「怪圈」,并举了两个例子:巴赫的卡农轮唱曲里似乎不断拔高的音符,以及埃舍尔画笔下无限上升的台阶。他把著名的克里特岛撒谎者悖论以及哥德尔 [3] 关于不可证明的数学定理的证明也算在「怪圈」里。霍夫施塔特在其著作《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』。」
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    - Highlight Loc. 9313-17 | Added on Thursday, February 23, 2012, 11:45 PM
    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。在诸如生命、进化和意识这类复杂的过程中,主因似乎在不断地迁移,就好像埃舍尔所描绘的光学错觉。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,也即如钟表般的精确逻辑,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。
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    - Highlight Loc. 9320-24 | Added on Thursday, February 23, 2012, 11:46 PM
    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再产生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。考夫曼第一次看到方塔纳的工作时,就被它的美所倾倒。「你一定会爱上它!函数之间彼此生成。它们自所有函数所形成的空间中来,在创造的怀抱中手牵着手!」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。」
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    - Highlight Loc. 9349-53 | Added on Thursday, February 23, 2012, 11:50 PM
    「五年前,」考夫曼回忆道,「我和布赖恩·古德温[进化生物学家]坐在意大利北部某个第一次世界大战的掩体中,在暴风雨中谈论着自催化系统。那时我就有了一个深刻的体会:达尔文所说的物竞天择和亚当·斯密提出的国富论何其相似。二者都有一双无形之手。但是在看到沃尔特·方塔纳关于自催化系统的工作之前,我一直都不知道该如何深入地把研究进行下去。方塔纳的工作实在是太漂亮了。」 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。考夫曼同意这个想法:「在1958年或1959年左右,我还是大二学生。当时我就投入极大的热情和精力写了篇哲学论文。我想搞清楚民主为什么会行得通。很明显,民主并不是因为它是多数人的规则才行得通。如今,33年过去了,我认识到,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。」
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    - Highlight Loc. 9349-58 | Added on Thursday, February 23, 2012, 11:50 PM
    「五年前,」考夫曼回忆道,「我和布赖恩·古德温[进化生物学家]坐在意大利北部某个第一次世界大战的掩体中,在暴风雨中谈论着自催化系统。那时我就有了一个深刻的体会:达尔文所说的物竞天择和亚当·斯密提出的国富论何其相似。二者都有一双无形之手。但是在看到沃尔特·方塔纳关于自催化系统的工作之前,我一直都不知道该如何深入地把研究进行下去。方塔纳的工作实在是太漂亮了。」 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。考夫曼同意这个想法:「在1958年或1959年左右,我还是大二学生。当时我就投入极大的热情和精力写了篇哲学论文。我想搞清楚民主为什么会行得通。很明显,民主并不是因为它是多数人的规则才行得通。如今,33年过去了,我认识到,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。」
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    - Highlight Loc. 9358-62 | Added on Thursday, February 23, 2012, 11:51 PM
    不难想象,考夫曼的布尔逻辑网络和随机基因组正是对市府乃至州府运作方式的映射。通过地方层级上持续不断的微小冲突和微小变革,避免了大规模的宏观和全面革命,而整个系统既不会一片混乱,也不会停滞不前。当不断的变革落实在小城镇上时,国家则保持了良好的稳定——而这又为小城镇处于不停寻求折衷的状态创造了环境。这种循环支持是另一个「迭坐」游戏,也表明这样的系统在动态上与自支持的活系统相似。
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    - Highlight Loc. 9377-85 | Added on Thursday, February 23, 2012, 11:53 PM
    有好几次,我都感到这位集医学博士、哲学家、数学家、理论生物学家、麦克阿瑟奖获得者于一身的斯图亚特·考夫曼,被他与之打交道的这个问题深深困扰。传统科学将所有关于宇宙中蕴藏创造性秩序的理论都拒之门外,而「无序之有序」则公然对抗传统科学,因而也可能受到排斥。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。许多人听到这一说法时都会觉得很神奇。而追寻和构想这独一无二的重大问题则是考夫曼勇气和精力的主要源泉:「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。」
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    - Highlight Loc. 9386-89 | Added on Thursday, February 23, 2012, 11:54 PM
    但是,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 [4] 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。」
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    - Highlight Loc. 9399-9403 | Added on Thursday, February 23, 2012, 11:56 PM
    在改变其通用网络连接度参数的过程中,考夫曼发现了一个不会让通用汽车总裁感到惊讶的事实。一个只有少数个体可以影响其他个体的系统不具备较强的适应性。连接太少不能传播创新,系统也就不会进化。增加节点间的平均连接数量,系统弹性也随之增加,遇到干扰就会「迅速反弹」。环境改变时,系统仍能维持稳定。这种系统能够进化。而完全出乎意料的发现是,超出某个连接度时,继续增加连接度只会降低系统作为整体的适应性。
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    - Highlight Loc. 9403-7 | Added on Thursday, February 23, 2012, 11:57 PM
    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,使整个系统陷入严重瘫痪。考夫曼把这种极端情况称为「复杂度灾难」。出乎许多人意料的是,这种过度连接的情形并不少见。从长远来看,过度连接的系统与一盘散沙并无二致。
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    - Highlight Loc. 9407-11 | Added on Thursday, February 23, 2012, 11:57 PM
    最佳的连接度位于中间某个位置,它将赋予网络最大的灵活性。考夫曼在他的网络模型中找到了这个最佳点。他的同事起初难以相信他的结果,因为这似乎是违反直觉的。考夫曼所研究的精简系统的最佳连接度非常低,「只在个位数左右」。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10。而一些网络甚至在连接度小于2时达到性能顶点!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。
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    - Highlight Loc. 9415-17 | Added on Thursday, February 23, 2012, 11:58 PM
    考夫曼发现,当生物体或介子的平均连接数小于2时,整个系统的灵活性就不足以跟上变化。如果群体的成员之间缺乏充分的内部沟通,就无法作为一个群体来解决问题。更准确地说,它们分成几个孤立的小团体,但小团体之间没有互动。
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    - Highlight Loc. 9419-23 | Added on Thursday, February 23, 2012, 11:59 PM
    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互相矛盾的行动时,就会一事无成。用地形来做比的话,就是极端的连接产生极端的险峻,使任何动作都有可能从适应的山顶跌入不适应的山谷。另一种说法是,当太多人可以对其他人的工作指手划脚时,官僚主义的僵尸就开始复活。适应性束缚于互锁的网格。对于看重互连优势的当代文化来说,这个低的连接度上限实在出人意料。
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    - Highlight Loc. 9423-26 | Added on Friday, February 24, 2012, 12:00 AM
    我们这些有交流瘾的后现代人应该关注这个结果。我们正在不断增加我们网络社会的总人数(1993年全球网络用户月增长率为15%)以及每个成员所连接的人数和地点数。在企业和政府中,传真、电话、垃圾邮件和庞大的相互关联的数据库,实际上也增加了每个人之间的连接数。而不论是哪一种增长,都没有显著地提高我们系统(社会)作为整体的适应性。
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    - Bookmark Loc. 9426 | Added on Friday, February 24, 2012, 12:00 AM
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    - Highlight Loc. 9438-39 | Added on Friday, February 24, 2012, 12:02 AM
    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。
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    - Highlight Loc. 9442-47 | Added on Friday, February 24, 2012, 12:03 AM
    通过调节λ参数,朗顿就能调节世界使之更容易地学习或进化。朗顿把在几个固定点之间变化的状态和无定相的气态之间的临界值称为「相变」——物理学家用同样的术语来描述液体转化为气体,或是液体转化为固体。然而,最令人惊奇的是,朗顿发现,当λ参数接近相变——即最大适应性的「最佳平衡点」——时,它减速了。也就是说,系统趋向于停在这个边缘上,而不会跑过了头。在靠近这个进化的极致点时,它变得小心翼翼。朗顿喜欢将之描绘成这样一幅图景: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。
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    - Highlight Loc. 9452-57 | Added on Friday, February 24, 2012, 12:04 AM
    处于这个进化平衡点上的系统能够最快地学习,最容易地进化。如果朗顿和考夫曼是对的话,那么一个进化的系统会自己找到这个平衡点。 那么这一切是如何发生的?朗顿找到了一些线索。他发现,这个点就处于混沌的边缘。他认为,最具适应性的系统是如此不羁,以致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。生命是被调节到「混沌边缘」的活系统——就处在那个λ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。
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    - Highlight Loc. 9457-64 | Added on Friday, February 24, 2012, 12:05 AM
    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。米奇·沃尔德罗普 [5] 在他的著作《复杂性》 [6] 里这样解释朗顿的概念:如果自适应系统没有运行在令人满意的正道上,铁面无私的效率就会将它推向最佳平衡点。如果一个系统停留在僵化和混乱间平衡的峰顶,那么,如果它偏离原位,适应性就会将它拉回到边缘。「换句话说,」沃尔德罗普写道,「学习和进化会使混沌的边缘保持稳定。」——这就是一个自强化的最佳平衡点。我们也许应该说它是动态稳定的,因为它的位置会不断变动。林恩·马基莉斯称这种变化的、动态恒定的状态为「流动稳定」 [7] ——即紧紧地攀附在一个移动的点上。正是同样的持久的摇摇欲坠态,使地球生物圈的化学路径处于有目的的失衡中。
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    - Highlight Loc. 9465-68 | Added on Friday, February 24, 2012, 12:06 AM
    考夫曼把建立在λ值范围内的系统叫做「悬平系统」 [8] 。这些系统悬停在混沌和严格秩序的交界处。悬平系统在宇宙中随处可见,甚至在生物圈之外也不乏它们的身影。许多宇宙学家,如约翰·巴罗 [9] ,认为宇宙本身就是个悬平系统,在一连串非常精密的数值(比如万有引力参数或电子质量)上达成不稳定的平衡。这些数值如果改变一丁点,哪怕是微不足道的一亿分之一,宇宙都可能在一开始就坍塌了,或是根本就不能成形。这类「巧合」太多了,足足可以写好几本书。按照数学物理学家保罗·戴维斯
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    - Highlight Loc. 9477-79 | Added on Friday, February 24, 2012, 12:07 AM
    自调节也许正是那把通往永不停止的进化——即开放进化的圣杯——的神奇钥匙。克里斯·朗顿将开放进化正式表述为不断地调节自身使其复杂度越来越高的系统,或者在他的构想中,是一个成功地掌控越来越多影响进化的参数并在边缘位置保持平衡的系统。
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    - Highlight Loc. 9483-86 | Added on Friday, February 24, 2012, 12:08 AM
    朗顿表示,我们在人造系统里想要的是些相似的东西。任何系统寻求的首要目标都是生存。其次是保证系统最大灵活度的理想参数。而最令人兴奋的是第三个层级的目标:寻找系统在进化过程中不断增强自调节的策略和反馈机制。考夫曼假设,如果系统构建为自调节的,那么它就能很容易地适应,也就意味着它们是自然选择的必然目标。能够借力于自然选择会是首选的能力之一。
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    - Bookmark Loc. 9521 | Added on Friday, February 24, 2012, 12:09 AM
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    - Highlight Loc. 10495-97 | Added on Saturday, February 25, 2012, 11:12 PM
    我们现在已经知道,仅有反馈回路是不足以培育出那些我们最感兴趣的活系统行为的。本书提及的研究者们已经发现,要想生成功能齐备的活系统,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。
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 10498-500 | Added on Saturday, February 25, 2012, 11:12 PM
    小蝌蚪可以变成青蛙,而一架747喷气式飞机即使只增加六英寸的长度,也会把它变成残废。这就是为什么分布式存在对具有学习、进化能力的系统如此重要的原因。一个分散化、冗余的组织能够在功能不受影响的前提下收放自如,因此它能够适应。它能够控制变化。我们称之为「成长」。
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 10501-3 | Added on Saturday, February 25, 2012, 11:13 PM
    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。没有这些能力,世界模型就会远远落在不断运动的现实的后面。学习能力缺位的模型,可以用来预估不远的未来,那时进化的变化很小;但是,要想预测一个进化系统——如果能作口袋式预测的话——就需要这种模拟的人工进化模型包含「必要的复杂性」。
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 10541-45 | Added on Saturday, February 25, 2012, 11:17 PM
    这是1959年5月仲春的一天。400名学科背景迥异的学者云集芝加哥,参加这个有望震惊科学界的盛会。与会嘉宾几乎涵盖了世界主要的科学分支:心理学、语言学、工程技术学、胚胎学、物理学、信息论学、数学、天文学和社会科学等等。在此之前还没有过任何一次会议,召集过这么多不同领域的顶尖科学家们来花两天时间研讨一个主题。当然也从来没有为这一特别的主题举办过大规模的会议。
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 10557-61 | Added on Saturday, February 25, 2012, 11:17 PM
    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。
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 10575-80 | Added on Saturday, February 25, 2012, 11:20 PM
    这些会议的卓越成果得益于当时另类的方法:严格地把生物视为机器,把机器视为生物。冯·诺依曼从数量上比较了大脑神经元和真空电子管的运算速度,大胆暗示两者可以类比。维纳回顾了自动控制机器进入人体解剖学的演变历史。医生罗森布鲁斯预测了人体及细胞内的自我平衡线路。史蒂文·海姆斯在《控制论群体》一书中详细讲述了这群颇具影响力的思想家的故事,他说到了梅西会议:「即使是象米德和弗兰克这样的人类社会学家也成了从机械视角理解事物的拥护者。在这一理念中,他们把生命体描绘为熵的衰减装置,赋予人类自动控制装置的特色,把人的思维看成计算机,并以数学博弈论来看待社会冲突。」
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 10581-87 | Added on Saturday, February 25, 2012, 11:21 PM
    在大众科幻小说刚刚问世、尚未成为当今对现代科学有影响力的元素的时代,梅西会议的与会者常常使用极度夸张的隐喻,很象如今的科幻小说家。在一次会议上,麦克洛克说过这样的话:「我特别不喜欢人类,从没喜欢过。在我看来人类是所有动物里最卑鄙最具破坏性的。如果人能进化出活得比人自己更有趣味的机器,我想不出为什么机器不应该十分快乐地取代我们,奴役我们。它们也许会过得快活的多,找出更好玩的乐子。」人道主义者听到这种推测惊惧不已,但在这种的噩梦般泯灭人性的情节背后,隐藏着一些非常重要的理念:机器有可能进化,它们也许确实能比我们更好地完成日常工作,我们与精良的机器享有相同的操作原理。这些理念就是下一个千年的绝好比喻。
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 10597-601 | Added on Saturday, February 25, 2012, 11:22 PM
    对于控制论运动消亡的原因有三种推测: 由于当时炙手可热但夭折了的人工智能研究领域抽离了大量资金,控制论研究因资金枯竭而中止。人工智能的失败在于,开发出了效用,却牺牲了控制论。人工智能只是控制论研究的一方面,但是,当它得到政府和大学的大部分资金时,控制论其余大量待研究的课题就消失了。刚毕业的学生们纷纷进入人工智能研究领域,于是,其它领域后继乏人。之后,人工智能研究自身也陷入停顿。 控制论是批处理计算模式的受害者。信息传递是控制论的最主要的妙策。这种需要测试其想法的试验,要求计算机以全面考察的模式全速运算多次。这样的要求对于保护主机的严格律条来讲显然不合时宜。因此,控制论理论几乎很少对此进行实验。后来廉价的个人电脑开始风行于世,但在大学里采用却是出了名的慢。连中学生都把苹果II型机搬回家了,大学里还在使用穿孔卡片。克里斯·朗顿在苹果电脑上做出了平生第一个人工生命实验。多恩·法默和朋友用组装电脑,发现了混沌理论。实时掌控一台完备的通用型计算机是传统控制论需要但从未做到的事情。
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    - Highlight Loc. 10606-13 | Added on Saturday, February 25, 2012, 11:24 PM
    「把观察者放进盒子里」这句话扼杀了控制论。1960年,福瑞斯特英明地提出,可以把系统观察者作为一个部件加入一个更大的元系统,来获得对社会系统的创新观点。他给自己的观察设立一个称为二次指令控制的框架,或称之为观察系统的系统。这个真知灼见在以下一些领域是有的放矢的:比如家庭心理治疗,临床治疗师得在理论上把自己融入这个家庭以求疗效。但是,当临床治疗师给病人录像,之后社会学家给临床治疗师观看病人录像的情况录像,然后再为自己观察治疗师录像……时,「把观察者放进盒子里去」就陷入无限回归。到了二十世纪八十年代,美国社会控制论名册里就充满了临床治疗师、社会学者以及主要兴趣在观察系统的效用上的政治学者们。 以上三种原因一致行动,以致于到了二十世纪七十年代末,控制论就此枯萎消亡。绝大多数控制论的研究停留在本书述及的水平:不切实际地拼织一幅宏大的画卷。真正的研究人员要么在人工智能研究室里遭遇挫折,要么在俄罗斯偏僻的科研机构里继续工作,在那里控制论研究作为数学的分支确实继续进行着。在我看来,没有一本正式的控制论教科书是用英文写成的。
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 10691-93 | Added on Saturday, February 25, 2012, 11:32 PM
    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。
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    - Highlight Loc. 10718-24 | Added on Saturday, February 25, 2012, 11:35 PM
    计算机科学理论里有个著名的丘奇/图灵猜想,它加强了人工智能和人工生命研究的大部分推理。假设是这样的:假定有无限的时间和无穷多计算用磁带,一台通用的计算机器就可以计算另一台通用计算机器所能计算的任何东西。可是天哪!无限的时间和空间恰恰是生与死之间的差别。死亡拥有无限的时间和空间。活着则存在于限制中。那么在某一特定的范围内,当计算过程独立于运行其上的硬件时(一台机器可以仿效另一台机器所能做的一切),过程的可替代性就具有了真正的限制。人工生命建立的前提,是能从其碳基的载体中萃取出生命并使其开始运行于其它不同的母体。到目前为止的实验表明这要比预想的要真实。那么真实时间和真实空间内的界限在哪里呢?
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 10819-24 | Added on Saturday, February 25, 2012, 11:47 PM
    詹姆斯·乔伊斯写的《尤利西斯》和《芬尼根守灵记》就如同互相撞击、前后参映的思想网络,每次阅读都会有变幻不定的感觉。博尔赫斯写作的风格是传统线性的风格,但他描述的写作空间是:有关书的书,包含不断分支的情节的文本,怪异地反复自我指称的书,无尽排列的文本,保存各种可能性的图书馆。伯尔特这样评价道:「博尔赫斯能够想像出这样的空中楼阁,却无法制造出来……博尔赫斯本人从未为自己创建一个有效的电子空间,在这个文本网络里,各个时代发散、融合或并行。」
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 10867-69 | Added on Saturday, February 25, 2012, 11:51 PM
    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。 蜂群的工作模式为我们开启的不仅是新的写作空间,而且是新的思考空间。如果并行超级计算机和在线计算机网络可以做到这一点,那么未来的科技——比如生物工程学——会赋予我们怎样的思考空间?生物工程学可以为我们新的思考空间做的一件事是改变我们的时间尺度。现代人类可以构想10年内的事情。我们的历史向过去延伸五年,我们的未来向前延展五年,不会再进一步了。我们还不具备结构化的方法、一个文化工具,来考虑无论是几十年还是几个世纪的问题。为捉摸基因和进化而准备的工具也许能改变这种状况。有助于利用我们自己心智的药物当然也会改造我们的思考空间。
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 10876-80 | Added on Saturday, February 25, 2012, 11:52 PM
    思考空间也许很辽阔。无论是解决一个问题、或探究一个概念、或证明一个说法、或创造一个新的观念,其方法或许和想法本身一样多。相反,思考空间也许狭小有限,就和古希腊先哲们所认为的那样。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。
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 10902-6 | Added on Saturday, February 25, 2012, 11:53 PM
    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
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 10931-33 | Added on Saturday, February 25, 2012, 11:56 PM
    即使是人类天才最具才气的行为,归根结底也是一种试错行为。「有过而改之,为神之策划之一部分,」梦幻诗人威廉·布莱克这样写道。无论随机还是刻意的错误,都必然成为任何创造过程的不可分割的一部分。进化可以被看作是对系统错误的管理。
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    失控:机器、社会与经济的新生物学 (凯文·凯利)
    - Highlight Loc. 10966-68 | Added on Sunday, February 26, 2012, 12:01 AM
    我想,也许会出现这样一个世界:其中有变异的建筑、活着的硅聚合物、脱机进化的软件程序,自适应的车辆、塞满共同进化家具的房间、打扫卫生的蚊型机器人、能治病的人造生物病毒、神经性插座、半机械身体部件、定制粮食作物、模拟人格、以及由不断变化的计算设备组成的巨型生态。
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    2012-04-17 18:55:07 2人推荐 5人喜欢 回应
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