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“如果靠设计不能制造出令我们骄傲的计算机,那我们就不得不依靠进化……与其制造,不如培育。”——《失控》15.4,15.5

由大量个体的群系统(网络),在博尔赫斯空间中搜索,再添加些许的变异,这便是“进化”。由各个进化主体组成的生态系统共同进化,又会产生整体系统层面未知的复杂性。“进化”——似乎就是本书应对未来的答案(为了进化,我们必须放弃某些控制,这便是书名“失控”的由来),超越传统的工程学,进化似乎就是超级计算机的设计方法、软件的超级编程手段,以及从容应对一切复杂性的超级武器。

“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。

正如进化需要大量的个体才能发挥效用一样,遗传算法也要炮制出数量庞大的代码群,并且这些代码们同时进行处理数据和发生变异。遗传算法实际上是一大群略有差别的策略,试图在崎岖的地形上同时攀爬不同的峰顶。由于大量代码并行作业,因而能同时访问该地形的多个区域,确保它不会错过那真正的高峰。

……

并行是绕过随机变异所固有的愚蠢和盲目的途径之一。这是对生命的极大讽喻:一遍接一遍地重复盲目行为只能导致更深层的荒谬,而由一群个体并行执行的盲目行为,在条件适合时,却能导出所有我们觉得有趣的东西。

……

对于分布式网络这类事物,雷说,“进化是最自然的编程方式。””——《失控》15.3,15.8

不仅如此,通过进化得到的系统,天生的缺陷更少,对环境的适应性更强,而为了得到进化的强大力量,我们必须放弃某些控制。

“除了能够创造我们制造不出来的东西以外,进化还有一点值得夸耀:它能造出来缺陷更少的东西

……

人工进化也许是唯一能使软件保持生命力和活力的方法。

人工进化是工程霸权的终结。进化能使我们超越自身的规划能力;进化能雕琢出我们做不出来的东西;进化能达到更完美的境界;进化能看护我们无法看护的世界。

但是,正如本书标题所点名的,进化的代价就是——失控。汤姆·雷说道:“进化系统的一个问题就是,我们放弃了某些控制。”

……

唯有进化能应付我们所创造的复杂性,但进化却不受我们的节制。

……

进化并未完全超脱我们的控制;放弃某些控制只不过是为了更好地利用它。我们在工程中引以为傲的东西——精密性、可预测性、准确性以及正确性——都将为进化所淡化。

……

我们舍控制而取力量。对我们这些执着于控制的家伙来说,这无异于魔鬼的交易。”——《失控》15.9

如果用更通俗的方式解释“进化”:不过就是通过大量略有差异的个体,同时在所有可能性空间中寻找最优的选择。这样的笨办法竟然是应对未知复杂性的超级武器。但是仔细一想,在我们没有掌握更高级的规律之前,这种笨办法确实是唯一可以确保达成目的的办法。

再次回到将大量简单个体连接起来形成秩序的问题,尽管连接主义者们据此探索理智与意识的努力暂时失败了,我仍然相信这可能是意识的本质。毕竟,神经回路、脑干、大脑皮层的层级分工存在,也许那个试图越过障碍的机器人成吉思,再历经千百代的进化,真的就会产生“越过障碍”的生命意识。

“探索人工学习的连接主义者通过将愚钝的神经元联接成巨大的网络而大展拳脚。他们研发了一种基于联接的并行处理方法——在虚拟或硬件实现的并行计算机上运行——与遗传算法相似,它能同时进行大量的运算,不过它的评估机制更加精密(更聪明)。这些大大“开窍”了的网络被称为神经网络……

然而,一切事物均来自低等连接这一理念着实令人惊诧。网络内部究竟发生了什么神奇变化,竟使它具有了近乎神的力量,从相互连接的愚钝结点中孕育出组织,或是从相互连接的愚笨处理器中繁育出程序?当你把所有的一切联接到一起时,发生了什么点石成金的变化呢?在上一分钟,你有的还只是由简单个体组成的乌合之众;在下一分钟,联接之后,你却获得了涌现出来的、有用的秩序。

曾经那么一瞬间,连接主义者猜想:也许创造理智与意识所需要的一切,不过就是一个够大的互相连接的神经元网络,理性智能可以在其中完成自我组装。甫一尝试,他们的这个梦就破灭了。

但是人工进化者们仍然在追寻着连接主义(这种“海量连接中涌现出秩序”的人工智能方法被称作连接主义)的梦想。只是,和着进化的缓慢节奏,他们会更有耐心。”——《失控》15.4

合上《失控》,互联网仍然在高速发展,跟随凯文·凯利的思想漫游回来,“网络”这个词似乎变得更加神秘和复杂了,互联网还会带给我们什么?有朝一日是否会对外表现出整体的意识?就让进化为我们揭示答案吧!

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附:九律——大自然用以无中生有的九条规律:

  • 分布式:蜂群意识、经济体行为、超级电脑的思维,以及我的生命,都分布在众多更小的单元上(这些单元自身也可能是分布式的)。

  • 自下而上的控制:全面控制必须由自身最底层相互连接的行动,通过并行方式来完成,而非出自中央指令的行为。

  • 递增收益:“凡有的,还要加给他更多。”信心建立起信心,秩序造就更多秩序,既得者得之。每当你使用一个想法、语言或技能时,你都在强化巩固它,并使之更具有被重用的可能。

  • 模块化生长:创造一个能运转的复杂系统的唯一途径,就是先从一个能用的简单系统开始,我们需要时间来让每个部分与其他部分磨合,通过将简单且能独立运作的模块逐步组装起来,复杂性就诞生了。

  • 边界最大化(差异性?):世界产生于差异性。彼此差异的实体,可以通过每天发生的数以千计的微小变革,来适应世界,处于一种永不静止也不会死掉的状态之中。否则,千篇一律的实体面对偶尔的颠覆就可能灰飞烟灭。

  • 鼓励犯错误:鼓励试错,无论随机还是可以的错误,都必然成为任何创造过程中不可分割的一部分。进化可以被看作一种系统化的错误管理机制。

  • 不求最优化,但求多目标:与其费劲将每个功能最优化,不如使多数功能“足够好”,这才是大型系统的生存之道。无中生有讲究的不是高雅;只要能运行,就棒极了(剩下的就交给进化吧)!

  • 谋求持久的不均衡态:静止不变和过于剧烈的变化都无益于创造。让事物处于持久的不均衡态——仿佛在永不停歇、永不衰落的边缘上冲浪。创造的神奇之处正是要在这个流动的临界点上安家落户,这也是人类孜孜以求的目标。

  • 变自生变:协调变化——大型复杂系统的做法。如果游戏规则的订立是由下而上,则处在底层相互作用的力量,就有可能在运行期间改变游戏规则,随着时间推移,那些使系统产生变化的规则,自身也产生了变化。要做到从无中生出最多的有,你就必须要有能自我变化的规则。

//此文实际完成于4月初,似乎为了满足我不成文的习惯,这个劳动节老妈来了,我陪了她三天,的确没有时间阅读和学习,明天她要回去了,我发现我已经开始想家了——致天生纠结的我。

““不仅要有合适的物种按恰当的顺序出现,而且还要有合适的物种在恰当的时间消失。一个成熟的生态系统也许能轻易地容忍X物种,但是在其组合过程中,X物种的出现会把该系统转到其他路径上,将其引向不同的生态系统。”帕卡德叹息道:“这就是创造一个生态系统往往要经过数百万年的原因。”……

由此说到机器,有一个违返直觉但却很明确的规则:复杂的机器必定是逐步地、而且往往是间接地完善的。别指望通过一次华丽的组装就能完成整个功能系统……要想形成机械思维,你需要制作一只机械“拇指”——这是很少有人欣赏的迂回前进的方式。在组织复杂机械的过程中,收益递增是通过多次不断的尝试才获得的——也即人们常说的“成长”过程。

……

制造及其复杂的机器,如未来时代的机器人或软件程序,就像还原大草原或热带岛屿一样,需要时间的推移才能完成。这是确保它们能够完全正常运转的唯一途径。”——《失控》4.5

畅游《失控》,无机和有机的界限似乎变得模糊,计算与智能的距离好像也近在咫尺。通过这本书,凯文·凯利试图将自然与人造融合,以探求这“新生物”发展的潜在规律。其中,恢复生态系统是一个宏大而有趣的课题,例如:看似无情的烈火,却对北美大草原这一生态系统的恢复至关重要——消除阻碍生态系统恢复的物种。同样,在水族箱、生物圈二号中重建各种生态系统也是大有学问。

戴维·温盖特为了保护百慕大群岛上的一种濒临灭绝的海鸟——百慕大圆尾鹱,就进行了一项亚热带岛屿的生态系统恢复工程。

“楠萨奇和百慕大原本覆盖着茂密的香柏树林,但是在1948年至1952年仅仅三年的时间里,香柏就被引入的害虫彻底毁掉了,只剩下巨大的白色树干。取而代之的是许多外来植物。温盖特认为主岛上那些高大的观赏树肯定逃不过五十年一遇的飓风。

温盖特面对着所有整体系统制造者都会面临的难题:从何入手?事事都要求其他的条件万事俱备,但你又不可能一下子把整个东西拎起来舞弄。有些事必须先做,而且要按正确的顺序去做。

通过对圆尾鹱的研究,温盖特断定,它们的地下筑巢地点以及因无计划的城市扩张而减少,之后,又有热带白尾鸟前来抢夺仅存的合适地点。好斗的热带鸟将圆尾鹱的幼鸟啄死,再占用其鸟巢。严峻的形势下需要采取严厉的措施。因此,温盖特为圆尾鹱制定了“政府安居计划”。他制作了人工巢穴——一种地下鸟窝。假如楠萨奇森林能够恢复的话,那些树木在飓风的作用下微微倾斜,根部拔起形成大小合适的缝隙。热带鸟太大进不去,但对圆尾鹱来说那就太完美了。但是,温盖特等不及这一天了,因而,他制作了人工鸟巢,作为解开这个谜题的第一步。

由于需要森林,他种植了8000棵香柏,希望其中能有一些抵抗得住枯萎病。有些香柏确实顶住了病害的侵袭,但是又被风扼杀了。于是,温盖特又种了一种辅助物种——生长迅速、非本地上的长青植物木麻黄——作为环岛防风林。木麻黄迅速长大,使香柏得以慢慢生长,几年过后,更适应环境的香柏取代了木麻黄。补种的森林为一种已经几百年未在百慕大出现过的夜鹭创造了完美的家,而夜鹭吞食陆地蟹。如果没有夜鹭,这些陆地蟹就成了岛上的有害物种。数目暴涨的陆地蟹一直享用着湿地植物汁多味美的嫩芽。如今蟹的数量少了,让稀少的百慕大莎草有了生长的机会,近几年,它也有了结籽的机会……温盖特一步一步地重组了失去了的生态系统。

生态系统和其他功能系统犹如帝国,毁掉容易,建起来难。大自然需要发展森林或湿地的时间。因为就连大自然也不能同时做好一切。温盖特所给予的那种帮助并没有违法自然规律。大自然一般都是利用临时的脚手架来完成自己的许多成就。人工智能专家丹尼·希利斯在人类的大拇指身上看到了类似的故事。借助拇指的抓握,灵巧的手使人类的智能更进一步,具备了制造工具的能力。但是一旦智能建立,手就没那么重要了。”——《失控》4.4

“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……

分布式系统和蜂群思维有其独特的优势,比如,对突然出现的故障有极强的免疫力……

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……

并行分布式计算非常适用于感知、视觉和仿真领域。

……

一种途径是按照顺序操作的思路来构建系统,就像工厂的装配流水线一样。这类顺序系统的原理类似于钟表的内部逻辑——通过一系列的复杂动作来映衬出时间的流逝。大多数机械系统遵循的都是这种逻辑。

还有另一种极端的途径。我们发现,许多系统都是将并行运作的部件拼接在一起,很像大脑的神经元网络或者蚂蚁群落。这类系统的动作是从一大堆乱糟糟且又彼此关联的事件中产生的。他们不再像钟表那样,由离散的方式驱动并以离散的方式显现,更像是有成千上万个发条在一起驱动一个并行的系统。由于不存在指令链,任意一根发条的某个特定动作都会传递到整个系统,而系统的局部表现也更容易被系统的整体表现所掩盖。从群体中涌现出来的不再是一系列起关键作用的个体行为,而是众多的同步动作。这些同步动作所表现出的群体模式要更重要得多。这就是群集模型

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

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

这些并行运转的系统中有我们所熟知的各种名字:蜂群、电脑网络、大脑神经元网络、动物的食物链、以及代理集群。上述系统所归属的种类也各有其名称:网络、复杂自适应系统、群系统、活系统、或群集系统。”——《失控》2.4、2.6

蜂群的真正统治者就是群体自身而非蜂后,千人会场的群体自由决策可以书写数字……群系统(也可以称之为活系统、群集系统、网络、复杂自适应系统等,与之相对的是顺序/线性系统)是凯文·凯利在《失控》中论述的一个重要概念——本书的标题也由此而来(还需要提炼出“进化”的概念)。一群蜜蜂、一群人都算是一个群系统,这种系统的好处有:

  • 可适应——部分构件失效的情况下整体仍然能够继续生存。

  • 可进化——可将局部构件经历时间演变而获得的适应性从一个构件传递给另一个构件。

  • 弹性——存在冗余,个体行为无足轻重。

  • 无限性——正反馈能导致秩序递增,可以以自身为基础构建更复杂的结构。

  • 新颖性——后果与原因可以不成比例,彼此关联的个体形成指数增长的组合,允许个体有差异和缺陷。

但同样也有坏处:

  • 非最优——效率低下。

  • 不可控——没有一个绝对的权威。

  • 不可预测——系统的复杂性以不可预知的方式影响着系统的发展。

  • 不可知——系统淹没在自制的困思逻辑中,是交叉逻辑的海洋(A间接影响一切,一切间接影响A,书中称为“横向因果关系”)。

  • 非即刻——层次丰富的复杂群系统要花时间启动,有机的复杂性将需要有机的时间。

以群系统的概念为基础,我们似乎还看到了意识的本质。关于“意识”,百度百科中这样定义:“意识是物质的一种高级有序组织形式,它是指生物由其物理感知系统能够感知的特征总和以及相关的感知处理活动……意识,它是人类大脑的一切活动及结果,即作为具有自觉性的思维。”看来,我们大致可以将意识理解为思维,其表现就是有目的的行为。

从现实中的表现来看,我们的意识有着自己的局限:擅长于串行思考,无法进行并行思考。

“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。”——《失控》17.4

但是,这似乎还不是意识的本质,而仅仅是意识适应环境的表现。或者说,意识产生于我们的大脑,我们能够运用它的方式就是串行方式,而被我们称之为“意识”的这种在大脑中产生的东西,很可能就是以群系统的方式所产生。想想看,我们通过训练所产生的应急行为,是通过神经回路(髓鞘质)完成,大脑也是由脑干、小脑、皮层这样一层层组成。

“我们自己的意识是一个无意识因子的集合,其中涌现出目的的方式和其他非特意的活系统中涌现出的方式完全相同。举一个最实际的例子,一个最低端的恒温调节器也有它的目标和方向——即寻找并保持设定的恒定温度。令人震惊的是,有目的的行为可以从软件中许多无目的的子行为中显现出来。罗德尼·布鲁克斯的麻省理工移动式机器人采用自上而下的设计,能够基于目标和决策来执行复杂任务,而它的目标则是从简单的、无目的的电路中产生的。于是乎,成吉思这个虫形机器人“想要”爬过厚厚的电话簿。”——《失控》21.2

“布鲁克斯的设想在一个叫“成吉思”的机巧装置上成形,成吉思有橄榄球大小,像只蟑螂似的。布鲁克斯把他的精简理论发挥到了极致。小成吉思有六条腿却没有一丁点儿可以称为“脑”的东西。所有十二个电机和二十一个传感器分布在没有中央处理器的可解耦网络上。然而这十二个充当肌肉的电机和二十一个传感器之间的交互作用居然产生了令人惊叹的复杂性和类似生命体的行为。

成吉思的每条小腿都在自顾自地工作,和其余的腿毫无关系。每条腿都通过自己的一组神经元——一个微型处理器——来控制其动作。每条腿只需管好自己!对成吉思来说,走路是一个团队合作项目,至少有六个小头脑在工作。它体内其余更微小的脑力则负责腿与腿之间的通讯。昆虫学家说这正是蚂蚁和蟑螂的解决之道——这些爬行昆虫的足肢上的神经元负责为该足肢进行思考。

在机器蟑螂成吉思身上,行走通过十二个马达的集体行为完成。每条腿上两个马达的起落,取决于周围几条腿在做什么动作。如果他们抬起落下的次序正确的话——那么,起步!一、二、一、一、二、一!——就“走起来”了。

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处理器,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。

布鲁克斯在他的一篇论文里首先阐述了怎样使创造物“无知无觉”地走路的方法:

没有所谓的中央控制器来指导身体把脚放在哪里,或者跨过障碍时要把腿抬多高。实际上,每条腿都有权做些简单动作,而每条腿都能独立判断在不同环境下该如何行事。举例来说,一个基本动作的意识是,“如果我是腿而且抬起了了,那么我要落下去”,而另一个基本动作的意识可描述为:“如果我是腿在向前动,得让那五个家伙稍微拖后一点”。这些意识独立存在且随时待机,一旦感知的先决条件成立就会触发。接下来,想要开步行走,只需按顺序抬起腿(这是唯一可能需要中央控制的地方)。一条腿一抬起来就会自动向前摆动,然后落下。而向前摆动的动作会触动其余的腿略微向后挪一点。由于那些腿正好接地,身体就向前移动了。

一旦机器生物能在平滑表面稳步前进了,就可以增添一些其他动作使它走得更好。要让成吉思翻越横亘在地板上的电话簿,需要安装一对触须,用来把地面上的信息传递回第一组腿。来自触须的信号可以抑制电机的动作。此规则可能是,“如果你感觉到什么,我就停下;不然我还接着走。”

成吉思在学会爬过障碍物的同时,其基本的行走模式却未受到丝毫扰乱。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。在自然体现中,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。

……

复杂性就是这样依靠叠加而不是改变其基本结构而累积起来的。最底层的行为并不会被扰乱。无目的的漫游模块一旦被调试好,并且运转良好,就永远不会被改变。就是这个无目的漫游模块妨碍了新的高级行为,其所应用的规则也只是会被抑制,而非被删除。”——《失控》3.2

当你想走路时,是否思考过先迈哪条腿?应该抬多高?从这个意义上,成吉思走路的行为已经和人类一样。或者说,从意识的行为表现来看,人工已经用群系统的方式成功模拟出的“想走路”这种意识。那么,意识的本质,会不会就是——基于群系统的模式,层层叠加演变而成的复杂性呢?

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附一:一套普适分布式控制方法:

以下是由布鲁克斯的移动机器人实验室开发的一套普适分布式控制方法(化繁为简):

  • 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,以此类推。

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。例如:TCP/IP协议族。

附二:设计移动式机器人的五条经验:

以下是由布鲁克斯总结的设计移动式机器人的五条经验:

  • 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。

“大千”(有人这样称呼这座图书馆),是由数目不定、或许是无限多的六边形回廊组成,回廊之间以巨大的通风井相连,四周是低低的护栏。六边形回廊的每面墙有五个书架,每个书架有格式统一的三十五本书;每本书有四百一十页;每一页有四十行,每一行有大约八十字,他们是黑色的。

……在这些读到的每一行有意义的简单陈述中,都充斥这毫无意义的杂音、混乱的文字和互不相干的思想。荒谬是图书馆的普遍现象。在这里理性(甚至简陋和完全的连贯性)几乎是不可思议的奇迹。

……所有的书都充满着随机的文字……我父亲在第1594层的六边形回廊里看到的一本书是由MCV三个字母组成的,从第一行到最后一行错乱地反复重复。另一本完全是一个文字迷宫,只是在倒数第二页写道:噢,时间 ,你的金字塔。”

象征去中心化群体合作的蜂群行为、试图恢复北美大草原生态的壮举、依靠简单规则实现智能的机器人……这些在普通人看起来仍旧新奇的事物均出自成书于1994年的《失控》。套用作者凯文·凯利的逻辑,一方面,文明的进步令人惊叹;另一方面,对这些事物的探索仍在踏步。尽管如此,作者能够以精湛的故事文笔传播跨学科的知识,读者能够在享受故事的某一刻恍然大悟,这仍然不能不说是一种享受。这其中,阿根廷超现实主义作家豪尔赫·路易斯·博尔赫斯所构想的虚拟图书馆,在我看来更是这些精品故事中的精品。

“……但是“大千”图书馆中肯定有一些书是有意义的……五百年前,一位高楼层六边形回廊的主管偶然发现一本同样让人困惑的书,同样的文字几乎占了两页。内容最终被破译了:是用无限重复变化的例子来阐释关于组合分析的概念。

……这两页纸的文字使图书管理员得以发现图书馆的基本法则。这个思想家观察到,所有的书,不管他们如何千差万别,都是有相同的要素构成的:空格,句号,逗号,字母表上的二十二个字母。他还断言(被后来的旅人证实了):在浩瀚的图书馆里,没有两本完全一样的书。在这两个无可争议的前提下,他推断图书馆即是全部,它的书架记录了二十多个拼写符号的所有可能组合(数字及其巨大,但并非无限)。

……换句话说,你可能运用任何语言写的任何书,在理论上说都能在图书馆中找到。它容纳了过去与未来所有的书!”

揭开图书馆神秘的面纱,从文学跨入数学,其实,就是在一个长为“80×40×410”位的巨大字符串上,每一位都从25个字符中随机抽取一个,由此构成的排列组合,就是博尔赫斯图书馆的书籍存量(每个巨大字符串就是一本书)。没办法,在总长度限定的情况下,既然只能用这25个字符传递信息,那无论古代和现代的书,肯定都包含在其中(而且绝大部分是没有任何意义的乱码)。

“如果图书馆是有序的,这就意味着(很可能)容纳其中的书籍也是有序的。如果书册是有序排列过的,那么只有些许不同的书彼此就挨得很近,差异巨大的书则相隔甚远,那么这种组织性就会为我带来一条途径,可以还算快地从包含所有书的图书馆的某处找到一本可读的书。如果庞大的图书馆的书籍这么有序布列,甚至还有这种可能,我的手刚好摸到一本完稿的《失控》,一本扉页上刻着我的名字的书,一本不用我写的书。”

还没有结束,如果《失控》也是被用这些字符写就,且将长度如此限定,那凯文·凯利完成《失控》的方法就是两个:

  • 继续埋头苦苦创作。

  • 在“大千”图书馆中找出这本书——这也不轻松。

“……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作并无二致了。”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。”

由于两种方法产生的结果相同,作者等于是将“创作”与“搜索”统一起来——这太激动人心了!表面上,我们人类通过思考去创作文章,但是对于计算机,可以通过一种“搜索算法”达到同样的目的。甚至,我们创作的过程,很可能就是用一种算法在全部集合中去搜索的过程。那么,到底什么是“方法”呢?将上述过程抽象,就是14.3中所说的:方法即“累积选择”

接下来聚焦的便是寻找更好的搜索方法,根据英国动物学家查尔斯·道金斯以基因(可以理解为一串字母)来做计算机生物模拟的思路,映射到博尔赫斯图书馆中找书的方法,就是:不以字母作为排列的单位,而是以词语为单位。

“每个书架的位置不再代表一种可能的字母排列,而是代表一个可能的词语排列,甚至是可能的句子排列。这样一来,你选中的任何书都将至少是接近可读的。这个得到提升的词语串空间远比文字串空间小。”

尽管如此,搜索知识所形成的博尔赫斯库与搜索自然本身形成的博尔赫斯库一样,仍然很困难。而解决这一困难的途径就是——进化。

“博尔赫斯库中的大多数藏品都无法进行哪怕是一点点压缩(这种不可压缩性正是随机性的最新定义)。要想搜索磁带,你只能去观看带子的内容,因而花在对磁带进行整理上的信息、时间和精力将超过创作这盘磁带的所需,不论这盘带子的内容是什么。

进化是解决这道难题的笨方法,而我们所说的智能恰好就是一条穿堂过室的隧道……

一些研究人类心智的学生提出了一个强有力的观点: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。我在写这本书指出,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,继续从十万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。

但是下一句的第一个单词可能是任何一个单词。这本书的结尾,远在十五万次选择之外,看起来如此遥不可及,恍若银河系的尽头。书是遥不可及的。在世上已经写成或将要写成的所有书里,只有在这本里才能找到这句话之前那两个前后相接的句子。”

至此,博尔赫斯图书馆代表了有限个符号以无限种方式组合而成的信息全集,当传统的智慧倾尽全力也只能将全集缩小到以有意义的符号片段来组成时,面对剩下的不可压缩性,我们只能求助于进化这种笨办法了。而进化——这一应对复杂性的利器,很可能引导我们发现人类所未知的逻辑。

当你睡眼朦胧地按下该死的闹钟,突然又触电般从床上弹起,匆忙中提着早餐等候公交,面对熟悉的电脑和工作台开始一天的忙碌,忙中偷闲时打开手机刷几页微博,下班后与家人围坐在餐桌前享受美食,最后死守心爱的电视节目直到深夜……这一切普通生活的背后,如果有一对神秘的眼睛时刻紧盯着你,认为你的种种表现都符合预期,这会不会让人猛地打个冷颤?凯文·凯利的《科技想要什么》就让我紧张了一回。

在《科技想要什么》一书中,凯利站在进化的角度阐述了自己对于科技的看法:“技术元素”是地球上除菌类、动物、植物和三种微生物以外的第七类物种(这里,“技术元素”被凯利用来指代“科技”,但是范围比“科技”本身更广,还包括了文化、艺术、社会制度以及各类思想等),是生命的延伸。并且,他最终回答了自己提出的问题:“科技想要什么?”——科技的需求至少包括13种——这也是生命的需求。

从书的内容来看,凯利丰富的物理、化学、生物、人文等知识令这本书份量十足,正如本书的推荐者之一,段永朝先生所言:“既富含知识,又充满激情,更富有智慧。”简单总结一下,本书让我印象深刻的细节包括:

  • A.以拟人化的手法描述物理、化学、生物法则。例如:水分子的形成:“10亿年后,某个氢原子也许被吸入某个凝固星系的重力场……一段时间后,它遇到自己的同类,另一个氢原子。它们在微弱的引力作用下一起漂浮,经过漫长的岁月,遇见了一个氧原子……”(第四章:外熵的扩展,62页)。

  • B.展示了惊人、有趣却不为普通人所知的结论。例如:“宇宙间所有持久事物中,从行星到恒星,从雏菊到汽车,从大脑到眼睛,可以传导最密集能量——每秒钟通过1克物质的最大能量——的物品就在笔记本电脑的核心。”(第四章:外熵的扩展,63页);“动植物的尺寸比例是个常量,它是由水的物理法则确定的。细胞壁的强度由水的表面张力决定,这反过来决定了躯体——任何可能形式的躯体——密度始终对应的最大长度。这些物理法则不仅在地球上而且在全宇宙发挥作用,因此我们可以预期:任何水基有机体,不论何时进化,不论进化终点在何处,都会趋向这个宇宙通行的尺寸比例(根据当地重力有所调整)。”(第六章:注定的发展方向,114页)。

  • C.提供了各种各样的研究思路。例如:为了说明科技在推动社会进步,凯利比较了英格兰国王亨利八世与普通现代家庭所拥有的物品种类和数量(第五章:大发展);为了思考如何平衡科技的好与坏,凯利借鉴了阿米什人的做法(第十一章:阿米什改装者的经验,229页,其中,还包括阿米什人对转基因玉米的态度,226页);甚至,凯利本人的成长经历也值得我们注意(第一章:我的疑惑)。

回到开头提出的问题中,那对神秘的眼睛就是凯利所说的“技术元素”,按照凯利的观点,“技术元素”想要拥抱生命,它在与人类相互影响的过程中也有其自身的发展规律,必然性和偶然性在这里也得到了统一。那么,科技,或者说“技术元素”到底想要什么?凯利找到的13种需求是这样的(第十三章:科技的轨迹,276页):

  • 1.提高效率;

  • 2.增加机会;

  • 3.提高自发性;

  • 4.提高复杂性;

  • 5.提高多样性;

  • 6.提高专门化;

  • 7.提高普遍性;

  • 8.增加自由;

  • 9.促进共生性;

  • 10.增加美感;

  • 11.提高感知能力;

  • 12.扩展结构;

  • 13.提高可进化性。

以上这份列表之所以非常重要,凯利的理由是:“这份外熵趋势列表可以作为一种备忘录帮助我们评估新技术,预测它们的发展趋势。它可以为我们引导新技术提供指南。”

*事实上,上述列表中,并不是每项需求的字面含义都很容易理解,也许是问题本身就很复杂,也许是作者没有找到更好的表述词汇,也许是译者没有找到合适的对应词汇,也许是读者我的理解能力有限。总之,要充分理解这些需求,还是需要阅读原文——原文所在的第十三章可是全书最长的章节。