复杂-米歇尔·沃尔德罗普-3

确实，他在经济学研讨会所剩的时间里之所以一直处于兴奋无眠的状态，荷兰德是主要原因之一。他和荷兰德有许多夜晚坐在他们合住的房子厨房的餐桌旁，一边喝着啤酒，一边讨论着各种问题，一直到深夜。他尤其记得其中的一次谈话。荷兰德来参加这次经济学研讨会，是急于想知道什么是经济学的关键问题。（荷兰德说：“如果你想从事跨学科研究，进入其他人的学科领域，你最起码应该做到的是，要非常认真地面对他们的向题。他们已经耗费了很多时间来研究这些问题了。”）那天晚上，当他们俩坐在厨房的餐桌旁时，荷兰德很直截了当地问阿瑟：“布赖恩，经济学的真正问题是什么？”阿瑟不假思索地回答道：“就像下国际象棋！”国际象棋？荷兰德不解其意。嗯，阿瑟啜了一口啤酒，琢磨着用什么恰当的词来表述。他自己都不太清楚他想说明什么意思。经济学家一直在讨论既简单又封闭的系统，在这种系统中，他们能够很快找出一组、两组或三组行为方式，然后就不会再发生别的什么事情了。他们总是心照不宣地把经济作用者假设成永远聪明绝顶，在任何情况下总是能够立即做出准确无误的最佳选择。但想想这在下国际象棋时意味着什么。在博弈游戏的数学法则中，有一个定理告诉你，任何有限的、两人对抗的、结局为零的游戏，比如象棋，都有一个最优化的解，这就是，有一种选择走棋的方法能够允许执黑子的和执白子的双方棋手都能走出比他们所做的其他选择更好的棋步。当然，在现实中，没人知道这个解，也没人知道该如何找到这个解。但经济学家所谈论的这些理想化的经济作用者却能立刻就找到这个解。当国际象棋一开始，两军对弈，这两个棋手就能够在脑海中构想出所有的可能性，能够倒推出所有可以逼败对方的可能的棋着。他们能够一遍遍地反推棋步，一直算计到所有的可能性，然后找到开始布局的最佳棋步。这样，就没有必要实际去下象棋了。不管是哪一方棋手掌握了理论优势，比方说是执白子的棋手，反正知道自己总是会赢，就可以立刻宣告胜利。而另一个棋手知道自己反正总是会输，那就可以立即宣告失败。“谁这样下国际象棋？”阿瑟问荷兰德。荷兰德笑了，他完全明白了这有多荒唐。在四十年代，当计算机刚刚出现，计算机研究人员刚开始设计能够下国际象棋的“智能”程序时，现代信息理论之父，贝尔实验室的克劳德·申农（Claude Shannon）估算了一下国际象棋棋步的总数。他得出的答案是，10的120次方，这个数字大得无可比喻。自从大爆炸到现在的时间用微秒计算，也还没有这么多微秒。在我们肉眼可见的宇宙中也没有这么多的基本粒子。没有任何一种计算机能够算到所有这些棋步，当然这更不可能是人脑所及的。人类棋手只能根据实际经验来判断在什么情况下采取什么战略为最佳，就是最伟大的国际象棋高手也得不断探索棋路，就好像掉进了一个深不见底的黑洞，只能靠一个微弱的灯笼探路而行。当然，他们的棋路会不断改进。荷兰德自己也是个国际象棋棋手，他知道二十年代的象棋高手决无可能下赢像加利·卡斯帕洛夫（Gary Kasparov）这样的当代国际象棋大师。但即便如此，他们也好像只在这个未知世界里前进了几码而已。这就是为什么荷兰德从根本上把国际象棋称之为“开放”的系统：它的可能性实际上是无穷无尽的。没错，阿瑟说。“人们实际上能够预测和采取行动的类型与所谓‘最佳化’相比是非常局限的，你不得不假设经济作用者比经济学家要聪明得多。”然而，“对最优化的假设就是我们目前对付经济问题的方法。对日贸易至少和下国际象棋一样复杂，但经济学家却仍然在那里说：‘假设这是个理性的游戏。’”所以，他告诉荷兰德，这就是经济学问题的实质之所在。面对并非尽善尽美，但却十分聪明，不断探索无穷可能性的作用者，我们应该如何建立这门科学？“啊哈！”荷兰德说，每当他弄明白一件事时总爱这么说。国际象棋！现在他理解了这个比喻。可能性的无限空间荷兰德喜欢玩游戏，喜欢玩所有的游戏。他在安·阿泊的近三十年中，每个月都去玩扑克牌。他最早的记忆之一就是在他祖父家看大人们玩纸牌，那时他恨不得长大到也能坐在桌子旁一块儿玩。上小学一年级时他就从他妈妈那里学会了下棋。他妈妈还是个桥牌高手。荷兰德全家都热衷于航海，荷兰德和他妈妈经常赛船。荷兰德的父亲是个第一流的体操运动员，同时热衷于户外活动。荷兰德上初中时练了好几年体操。全家总是不断变换游戏花样：桥牌、高尔夫、槌球、围棋、象棋、跳棋，凡能玩的，没有他们不玩的。但不知为什么，对他来说，游戏早就不仅仅只是好玩而已了。他开始注意到，有一些游戏有一种特殊的吸引力，这股魔力超过了输赢的问题。比如说，当他还在读中学一年级的时候，大约是在1942年或1943年，他家住在俄亥俄州的凡·沃特时，他和他的几个好朋友经常久久逗留在华利·普特家的地下室里发明新的游戏。他们最得意的发明是一个占用了大半个地下室的战争游戏，那是他们从报纸的头条新闻中获得灵感而发明的。这个游戏中有坦克和大炮，还有发射表和射程表。他们甚至还发明了一些把游戏图的某些部分掩盖住，来模拟烟幕。荷兰德说：“这个游戏变得相当复杂。我记得我们还用我爸爸办公室的油印机来印制战争游戏的图纸。”（老荷兰德在经济萧条时期在俄亥俄州的大豆生产带创建了一系列的大豆加工厂，从而繁荣发展了起来。）荷兰德说：“我们没有像你这样描述过下象棋，但我们实际上就是这样下象棋的，因为我们三个人都对下象棋感兴趣。国际象棋是个只有很少几条游戏规则的游戏，但令人无法置信的是，在国际象棋中永远不可能有相同的两局棋。棋路的可能性简直无穷无尽，所以我们就试图发明具有同样性质的游戏。”他笑着说，自从那以后他一直在以这样或那样的方式发明各种游戏。“我喜欢在事情发生变化时说：‘嘿，那真是我们假设的结果吗？’因为如果结果证明我的假设是对的，如果事物主题进化的潜在规律确实是在某种控制之下，而不是由我说了算的，那我就会感到很惊奇。但如果结果并不令我感到惊奇，那我就不会感到愉快，因为我知道，得到这个结果是由于从一开始我就设置好了一切。”当然现在我们把这类事称为“涌现”。但在荷兰德远还没有听到这个提法以前，他对涌现的迷恋就已经使他把毕生的热爱都贡献给了科学和数学。在科学和数学领域中他永远都无法满足。他说在他的整个中学时代，“我记得我去图书馆，将凡是与科学有关的书籍都涉猎遍了。我上中学二年级时就决心要当个物理学家。”科学之深深吸引他之处，并不是科学能使他将宇宙归纳成几个简单的规律，而是正好相反：科学可以告诉你，几条简单的规律是如何产生整个世界变幻无穷的行为表现的。“这真的使我感到非常愉快。在某种意义上，科学和数学是简化的极至。但如果你反过来，观察宇宙规律所囊括的各个方面，出人意料的可能性简直可以是无穷无尽的。这就是为什么宇宙在一个极端上十分易于理解，在另一个极端上却又永无可能理解的道理。”荷兰德1949年秋季入学麻省理工学院。入校没过多久他就发现，计算机也具有令他同样惊奇的特质。他说：“我真的不知道计算机的这种特质从何而来。但我很早就迷上了‘思考程序’，也就是你只消在计算机内设入很少数据，就可以让它做所有像整合这样的事情。这在我看来，似乎是只需要放入极少东西，就能得到无限丰富的结果。”但不幸的是，起初荷兰德能够学到的计算机知识只有他在电机课上获取的零星的第二手资料。电子计算机当时还很新奇，大多数计算机知识还处于保密阶段。当然大学还没有开设计算机课程，即使在麻省理工学院也还没有开设。但有一天，当荷兰德又像往常一样在图书馆测览书刊时，他翻到一个由简单的论文封面套着的一系列活页演讲笔记。他在翻阅这些笔记时发现，这份笔记详细谈到1946年在宾夕法尼亚大学摩尔电机系举办的研讨会内容，其中记载，战时宾州大学为了计算大炮的射程表而发明了美国的第一台数控计算机ENIAC。“这些笔记很有名，这是我第一次接触到真正的关于数控计算机的详细资料，里面包括对从计算机建构到软件设计的详尽记录。这一系列演讲就是在这个基础上探讨信息和信息处理的全新概念，并诠释了一种全新的数学技艺：编程。荷兰德立刻就买下了这个演讲的复印稿，一页一页细读了许多遍。事实上，这份演讲稿他到现在还保留着。1949年秋季，当荷兰德开始了他在麻省理工学院的大四课程，四处寻找学士论文题目时，他发现了旋风计划（Whirlwind Project）：麻省理工学院将建一个速度能达到跟踪空中交通的“实时”的计算机。由海军资助的旋风计划的年资助额为一万美元，这在当时是一个令人目眩的数额。麻省理工为此雇用了七十名工程技术人员，这无疑是当时最大的计算机项目，也是最具发明性的研究之一。旋风将是第一台采用磁心记忆和交互式显示屏的计算机，它将产生计算机网络和多程序（一次运作多个程序）。作为第一台实时计算机，它将为计算机应用于空中交通控制、工业流程控制、以及计算机应用于预售票和银行铺平道路。但当荷兰德刚听说这个消息时，旋风还仅仅停留在实验阶段。“我知道麻省理工在研制旋风，它还尚未被研制成功，还在研制之中，但已经可以用了。”不知为什么，他一心想参与进去。他开始四处敲门，在机电系发现了一个名叫赛德奈克·考派尔（Zednek Kopal）的捷克天文学家，曾经教过他数值分析。“我说服他主持我的论文评议委员会，又让物理系同意让电机系的人来主持我的论文评议委员会，然后我又说服了参与旋风计划的人让我能够看到他们的操作手册。当时操作手册是保密的！”“那也许是我在麻省理工最快活的一年。”他说。考派尔建议他论文的题目是为旋风编一个程序来解拉普拉斯（Laplace）方程式。拉普拉斯方程式描述的是多种物理现象，从围绕任何带电物的电场分布，到紧绷的鼓面震动。荷兰德立刻就着手这项研究。这不是麻省理工学院最容易做的毕业论文。在那时，还没有人听说过像Pascal、C或FORTRAN语言。确实，把对计算机的命令转化为数字编码的计算机编程语言直到五十年代中期才被发明出来。那时就连一般的十进制的语言都还没有，还是十六进制的。他在毕业论文上所耗费的时间比他想象的要长，最后他不得不申请麻省理工学院宽限比通常完成学士毕业论文所允许的长两倍的时间。但他非常热衷于这项研究。“我喜欢这个过程中的逻辑本质，”他回忆说，“编程与数学有同样的特点：你走了这一步，然后你就可以由此走下一步。”但更重要的是，为旋风编程序使他认识到，计算机并不只是实施快速计算。在一系列神秘的六位十进制数字中，他可以随意设计震动的鼓面，或旋绕的电场等任何东西。在循环的数位中，他可以创造想象中的宇宙。所需要做的只是把适当的规律编码进去，然后其他的一切就会自然展开。荷兰德的毕业论文从一开始就只是个书面设计，他编制的程序从未真正在旋风上运作过，但在另一个方面，他的毕业论文却收获颇丰：他成了全美国少数几个懂得一些编程的人之一。结果1950年他刚毕业就被IBM公司录用了。这个时机真是再好不过了。当时IBM在纽约普夫吉普斯（Poughkeepsie）的巨大工厂正在设计第一台商用计算机：国防计算机，后来被重新命名为IBM701。当时设计生产这台计算机代表了一个前途未测的重大赌注。许多思想保守的行政管理人员都认为研制这种计算机是浪费钱财，还不如把钱投资于改良打孔机上。事实上，产品企划部在1950年花了整整一年的时间坚持说，全国的市场对这类计算机的需要永远不可能超过18台。IBM公司坚持研制国防计算机的主要原因，是因为它是一个叫作小托马斯的后起之秀的钟情项目。小托马斯是IBM公司年迈的总裁托马斯·B·华生（Thomas B．Watson）的儿子和当然继承人。但荷兰德当时只有二十一岁，对此知之甚少。他只知道自己已被置入圣境。“我已经到了这里，一个这么年轻的人，在一个这么重要的岗位。我是少数几个知道IBM701正发生什么的人之一。”IBM的项目负责人将荷兰德安排在由七个人组成的逻辑计划小组。这个小组负责设计这台新计算机的指令系统和一般性组织。这是荷兰德的又一个幸运，因为这是一个实践他的编程技术的理想的地方。“最初阶段完成之后，我们得到了最初的机器原型，还必须用各种方式来测试。所以工程师们经常通宵达旦地工作，白天把机器拆卸开，晚上又尽最大的努力把它拼装起来。然后我们少数几个人就会从晚上十一点钟开始，全夜运转我们的程序，看看是否能够正常运作。”在某种程度上，我们编的程序确实能够运行。当然，用今天的标准来衡量，701机就像是石器时代的东西了。它有一个巨大的控制板，上面挤满了各种键盘和开关，但还没有屏幕显示器的雏形。这部机器通过标准的IBM打孔机执行输入和输出命令，号称足有四千个字节的记忆存储量（今天市面上出售的个人电脑的记忆存储量一般比这大一千倍）。它可以在三十微秒中算出两个数字相乘的结果。（现在所有的手持计算器的功能都比这个强。）荷兰德说：“这个机器也有许多缺陷。最好的情况下，平均每三十分钟左右就会出现一次失误，所以我们每次计算都要做两遍。”更糟糕的是，701计算机是通过在一个特殊的负极射线管的表面产生光点来存储资料的。所以荷兰德和他的同事们必须调整算法，以避免过于经常地在记忆存储的同一个点上写入数据，否则就会增加这一个点上负极射线管表面的电荷，而影响到周围的数据。“我们竟能使计算机运行了，这太令人惊喜了。”他笑道。但事实上他这是认为瑕不掩瑜。“对我们来说，701计算机就像是一个巨人。我们觉得能有时间在一台快速运转的机器上尝试我们编的程序，真是太好了。”他们一点儿也不缺少可以用来做尝试的程序。那些最原始、最早期的计算机接纳了关于信息论、控制论和自动机等这些十年前尚不存在的新概念的狂潮。谁知道局限何在？几乎你尝试的任何东西都可能开创出一片新天地。更进一步的是，对于像荷兰德这样更富于哲学思想的开拓者来说，这些聚满了线路和真空管的庞大而笨拙的计算机为思考开拓了全新的方式。计算机也许不是报纸的星期天增刊耸人听闻地形容的那种“巨脑”。事实上，从它们的结构和运作的细节来看，它们和人脑毫无相同之处。但从更深刻、更重要的意义上来说，计算机很类似人脑。一个很诱人的推测是：计算机和人的大脑都是信息处理的装置。因为如果这个情况属实的话，那么，思维本身就可以被理解为是一种信息处理的形式。当然，那时没人把这种事情称为“人工智能”或“认识科学”。但即使如此，计算机编程本身，作为一种全新的尝试，也正在迫使人们比以往要小心得多地去思考解决问题的真正含义是什么。计算机最终是个外星人：你不得不告诉它一切事情：什么是数据？它们是如何被转换过来的？怎样从这一步到达那一步？这些问题反过来又很快引向了令哲学家们苦恼了几个世纪的问题：什么是知识？知识是怎样通过感官印象获取的？知识是怎样反映在思维上的？是怎样通过吸取经验而完善的？又是怎样被运用于推理判断的？已做的决定是怎样被转化为行动的？那时对这些问题的回答远还不清楚（事实上，对这些问题的回答到现在也仍不清楚）。但这些问题以一种前所未有的清晰和准确的方式被提出来了。IBM公司在普夫吉普斯的发展小组作为全美国最杰出的计算机天才的集中地之一，突然走在了计算机发展的前列。荷兰德喜欢回忆一群“经常的非常客”每隔两周左右就会找一个晚上聚在一起，讨论扑克牌游戏或围棋。其中有一个参与者是个名叫约翰·麦卡菲（John McCarthy）的暑期实习生，加州理工学院的一个年轻的研究生，后来成为人工智能的创始人之一。（事实上，是麦卡菲1956年为在达特茅斯学院的一个暑期人工智能研讨会做宣传时发明了“人工智能”这个词。）另一个人是阿瑟·塞缪尔（Arthur Samuel），一个语调柔和、四十岁左右的电机工程师。他是IBM公司从伊利诺斯大学招聘来帮助公司制作性能可靠的真空管的，也是荷兰德整夜整夜进行程序运行马拉松的最经常的陪伴者。（他还有个女儿就在附近的凡沙，荷兰德与之还约会过几次。）塞缪尔显然对真空管失去了兴趣。五年来他一直在尝试编写可以跳棋的程序——不止是会下跳棋，而且要会随着不断吸取经验而越下越好。现在回想起来，塞缪尔的计算机跳棋被认为是人工智能研究方面的一个里程碑。1967年，他完成了对这个下跳棋的程序的修改和完善后，这个计算机跳棋手已经能够达到国际大师的水平了。即使到701机器时期，他编的程序也显得相当好了。荷兰德记得对此印象极深，特别是它能针对对方的步骤调整自己的战术。大致地说，这是因为这个程序设计了一个简单的“对手”模型，然后用这个模型去预测最佳棋路。尽管当时荷兰德无法将之表述清楚，但他感到电脑跳棋的这个功能正好抓住了学习和适应的某种最本质的东西。但因为荷兰德要仔细考虑其他事情，所以就把这些想法抛开了。当时他正为自己的研究项目忙得分身无术。他研究的是对大脑内部运作机制的模拟。他记得这项研究始于1952年春季，当时他正在听麻省理工学院心理学家利克莱德（J．C．R．Licklider）的演讲。利克莱德前来访问普夫吉普斯实验室，同意就当时该领域最热门的话题，蒙特利尔麦克吉尔大学的神经生理学家唐纳德·希伯（Donald O．Hebb）关于学习和记忆的新理论，做这个演讲。利克莱德解释说，问题是，在显微镜下，大脑的大部分都呈现出一片混沌，每一个细胞都随意发出数千条纤维，与数千计其他神经细胞随意相连。然而，这些稠密相连的网络又显然不是随意组成的。一个健康的大脑能够前后连贯地形成感觉、思想和行动。更重要的是，大脑显然不是静止不变的。它可以通过吸取经验来改善和调整自己的行为。它可以学习。但问题是，它是怎样学习的？在三年前的1949年，希伯在他出版的《行为组织》（The Organization ofBehavior）一书中作出了他的回答。他的基本思想是，假设大脑经常在“突触”上做些微妙的变化。突触是神经冲动从这个细胞跳到那个细胞的连接点。这个假设对希伯来说是非常大胆的，因为当时他对此还没有任何证据。但希伯为这一假设阐述说，这些突触上的变化正是所有学习和记忆的基矗比如说，通过眼睛视觉的感官冲动会通过加强沿途所有突触的方式在它的神经网络上留下痕迹。差不多的情形同样会发生在由耳进入的听觉神经系统、或大脑内其它脑际活动。结果是，随意启动的网络会迅速将自己组织起来。通过某种正反馈，经验被积累了起来：强健的、经常被使用的突触会变得更强健，而弱孝不经常使用的突触会萎缩。被经常使用的突触最后强健到一定程度以后，记忆就被锁定了。这些记忆反过来又会布满整个大脑，每一个突触都与一个复杂的突触形态相对应，这些突触形态包含了成千上万个神经元。（希伯是最先描述这种分布记忆的人之一，这种描述后来被称为“关联论”（connectionist）。）但希伯的思想还不止这些。利克莱德在演讲中还解释了希伯的第二个假设：有选择的突触强化会导致大脑自组成“细胞集合”——几千个神经元的子结合，其中循环神经冲动会自我强化，继续循环。希伯认为这些细胞集合就是大脑基本的信息建设砖块。每一个细胞集合都与一种声调、一束光线或某种思想的一闪念相对应。但这种细胞集合在生理上并没有特别之处。确实，它们相互重叠，任何一个神经元同属于好几个细胞集合。而且因为如此，一个细胞集合的行动势必带动其他细胞集合的动作，这样，这些基本的建设砖块就会迅速自组成为更大规模的概念和更复杂的行为。总之，细胞集合就是思想的基本量子。荷兰德坐在听众席上听得呆若木鸡。这可不是当时哈佛的行为学家斯金纳（B．F．Skinner）推崇的枯燥无味的刺激／反应心理学。希伯谈论的是精神内部的活动情形。他的关联理论的丰富多采性和令人永恒惊奇的特点引起了荷兰德的强烈反响。这个理论的感觉是对的。荷兰德迫不及待地想运用这个理论做点什么。希伯的理论就像是一扇开启了思想本质的窗户。他想凭窗张望，想看到细胞集合在随意的混沌之中形成自组，不断成长，想观察它们如何相互作用，以及思维本身是如何涌现的。他想观察所有这些是如何在没有外界指导的情况下自然发生的。利克莱德刚结束对希伯理论的讲演，荷兰德就对701计算机组的负责人纳撒尼尔·罗切斯特（NathanielRochester）说：“好吧，我们已经有了这么一台原型计算机，让我们来编写一个神经网络的模拟程序。”而这正是他们所做的。“他编写了一个程序，我也编写了一个程序。这两个程序在形式上很不相同。我们把它们称为‘概念者’，这绝非自大之言！”事实上，即使到了四十年之后，当神经网络模拟早就变成了人工智能的标准工具，IBM的“概念者”的成就也仍然引人瞩目，其基本思想在今天看来仍然非常熟悉。在他们的程序中，荷兰德和罗切斯特把他们模拟的人工神经元当作“节点”——也就是能够记住自己内部状态中某些事情的小计算机。他们将自己的人工突触模拟成各种节点之间的抽象结合点，每一个结合点都有一定的“重量”，与突触的强度相对应。他们还用通过网络吸取经验来调节强度的方式模拟希伯的学习规则。但荷兰德、罗切斯特和他们的同事们还采用了比今天的大多数神经网络模拟远为详尽的基本神经生理学知识，包括模拟神经元的反应有多快、如果神经元过于经常起反应，疲劳程度如何这样的因素。毫不奇怪，他们的这些研究进展困难。不仅仅是因为他们所编写的程序是神经网络模拟方面最原初的研究，而且也因为这使计算机首次被用于模拟（与计算数字和分析数据的功能正好相反）。荷兰德对IBM公司的合作耐心给予了很高的评价。他和他的同事们在计算机上耗费了无数个小时来模拟神经网络，甚至还由IBM公司出资去了趟蒙特利尔，向希伯本人咨询。但到最后他们的模拟终于成功了。“出现了许多涌现现象。”荷兰德至今谈起这些来仍然很激动。“你可以从统一的神经元基质开始，然后看到细胞集合的形成。”1956年，在这项研究工作的绝大部分结束几年之后，荷兰德、罗切斯特和他们的同事终于发表了该项研究成果。这是荷兰德发表的第一篇论文。建设砖块荷兰德说，现在回想起来，希伯的理论和他自己基于这个理论之上的神经网络模拟对他产生的最大影响，是形成了他后来三十年的思想，而不是在某一单个方面使他受益。但当时，最直接的结果就是导致他离开了IBM公司。问题在于，计算机模拟有一些确凿无疑的局限性，特别是701计算机。真正神经系统的细胞集合有一万个神经元分布在大脑的大部分区域，而每个神经元又有一万个突触。但荷兰德和他的伙伴们在701计算机上运行的最大规模的模拟神经网络也只能有一千个神经元，每个神经元只有十六个结合点，还是他们竭尽他们能够加速运转的所有编程技巧才达到这个速度的。荷兰德说：“越往下做我越觉得我们真正能够进行试验的与我所想看到的结果之间的距离实在太大了。”唯一的选择就是用数学方法来分析神经网络。“但这样做实在太困难了。”他的每项尝试都撞上了南墙。靠他在麻省理工学院学到的数学功底来全面展开希伯式的网络实在太不够了。而他还比大多数物理系毕业生多学了不少数学课程呢。“当时对我来说，仿佛要想更多地了解神经网络，关键在于更好地掌握数学工具。”他说。所以在1952年秋季，他带着IBM公司的祝福和继续为IBM公司的宏伟蓝图做一百个小时顾问工作的允诺，来到安·阿泊，开始在密西根大学攻读数学博士学位。他又一次成为幸运者。当然，不管在任何情况下密西根大学都不是个糟糕的选择。不仅是因为当时那里的数学系是全美国最好的数学系之一，而且还因为荷兰德还有一个主要的考虑：那儿有一个足球队。“在周末与十强进行足球比赛，有十万观众涌入城内来观战，对此我至今还觉得回味无穷。”但对荷兰德来说，真正的好运是他在密西根大学碰到了阿瑟·勃克斯（ArthurBurks）这位非同寻常的哲学家。勃克斯是查尔斯·皮尔斯（Charles Peirce）实用主义哲学的专家，于1941年获得博士学位。由于当时在他的学科领域根本无法觅到一个教职，所以他在毕业后的第二年在宾州大学的摩尔学院又读了10周的课程，变成了一个战时工程师。后来证明了这是一个很好的选择。1943年，他毕业不久就受雇于摩尔学院，从事属于最高机密的第一台电子计算机ENIAC的研究。在那里他遇到了传说中的人物、匈牙利数学家约翰·冯·诺意曼。当时冯诺曼作为顾问，经常从普林斯顿的高级研究所来这儿为这个项目工作。勃克斯在冯诺曼的指导下还参与了ENIAC的下一代计算机EDVAC的研制工作。这是第一台能运用程序这种电子化形式储存信息的计算机。确实，冯·诺意曼、勃克斯和数学家荷曼·哥斯廷（Herman Goldstine）1946年发表的论文，《电子计算仪器逻辑设计初探》，一直到今天仍然被认为是现代计算机科学的基石。在这篇论文中，这三位撰写人用精确的逻辑形式规定了编程的概念，同时还描述了一个普通功能的计算机如何通过从计算机记忆系统提取指示，然后再把结果存储到记忆系统这样一种不断循环的方式来执行程序。这个“冯·诺意曼式建筑设计”仍然是今天几乎所有计算机的基矗当荷兰德五十年代中期在密西根大学遇见勃克斯的时候，勃克斯是一个身材匀称、举止优雅的人，酷似荷兰德想象中的传教士的形象（迄今为止，勃克斯从来没有不打领带、不着外衣地出现在以不在乎穿着著称的密西根大学的校园里）。但勃克斯同时也是一个热情友善的良师益友，他很快就把荷兰德带入了他的计算机逻辑设计小组，这是一个理论学家的圈子，这个圈子的人致力于计算机语言研究和开关网络定理论证，总之是力图从最严格、最根本的层面上掌握计算机这个新机器。勃克斯还邀请荷兰德加入了一个新的博士学位项目。这是一个致力于在尽可能广泛的领域里探索计算机和信息处理意义的项目，勃克斯本人正在帮助组织这个项目。这个很快就以通讯科学变得众所周知的项目到了1967年终于发展成了一个完整的计算机系，叫做计算机与通讯科学。但在当时，勃克斯感到他只是在为1954年死于癌症的冯·诺意曼填补空白。“冯·诺意曼希望把计算机应用在两个方面。”他说。一方面是一般性功能的计算机设计，这种功能的计算机他们已经发明了。“另一方面是基于自动机理论。自然和人工智能知识的计算机。”勃克斯同时还感到，研制这样一种程序会符合这些学生的需要，而荷兰德是其中杰出的一位，他的头脑拒绝随波逐流。荷兰德喜欢上了他所听到的消息。“这就是说要开设生物学、语言学、心理学这类非常艰难的课程和信息理论这样的常规性课程。这些课程是由来自那一个学科领域的教授来上，这样学生们就能将所学知识和他们的计算机模型联系起来。通过学习这些课程，学生们就会非常深刻地理解这个领域的根本——其难点和问题，为什么这些问题如此难以解决，计算机在解决这些问题上能起到什么作用，等等。他们就不会对事物仅仅只是流于表面的了解。”荷兰德喜欢这个主意更因为他已经对数学完全失去了兴趣。密西根大学数学系就像二次世界大战之后的所有数学组织一样，被法国波巴科学派（Bourbaki school）所控制，这个学派鼓吹数学非人的纯洁性和抽象性。按照波巴科的标准，就连阐述你的原理后面的概念、用实在的图式解释你的定理，也会被认为是粗俗不堪。荷兰德说：“这一派的理念就是要让人们知道数学是可以不用任何解释的。”但这完全不是荷兰德来这儿攻读博士学位的目的。他希望用数学来理解这个世界。所以当勃克斯建议荷兰德转入通讯科学研究项目时，他毫不犹豫地同意了。他放弃了他几近完成的数学博士论文，再次从头开始。“这意味着，我可以在一个与我希望从事的研究非常接近的领域做我的博士论文。”他说。这个领域，大致上说，就是神经网络（具有讽刺意味的是，他最终决定做的博士论文题目，“逻辑网中的循环”，是对网络开关内部情形的分析。在这篇论文中，他证明的许多定理，与四年以后柏克莱大学一位名叫斯图亚特·考夫曼的年轻的医学院学生独自努力证明的定理如出一辙）。荷兰德于1959年获得博士学位，这是通讯科学项目授予的第一个博士学位。所有这些都没有改变荷兰德对更为广泛的问题的关注，正是这种关注把荷兰德带到了密西根大学。恰好相反，勃克斯的通讯科学项目正好提供了一个能使这种问题滋生的环境。什么是涌现？什么是思考？思想是如何进行的？什么是思想的法则？一个系统的适应究竟意味着什么？荷兰德记下了对这些问题的一些思考，然后把它们系统地归类为Glasperlenspiel 1号、Glasperlenspiel 2号、等等。Glas什么？“Das Glasperlenspiel”是赫尔曼·黑塞（Herman Hesse）的最后一本小说，出版于1943年，当时作者正流亡瑞士。一天荷兰德在同屋从图书馆借来的一堆书中发现了这本书。在德语中，书名的书面意义是“玻璃珠游戏”，但在英文译文中，这本书通常被称为“游戏高手”，在意大利译文中也是相同的意思。故事以很久以后的未来为背景，小说描述了一个起初是音乐家玩的游戏。这个游戏是先在玻璃珠算盘上设定一个主旋律，然后通过来回拨弄玻璃珠，把这个主旋律的所有多声部和变奏编在一起。随着时间的延续，这个游戏从最初简单的旋律演变成一种极其复杂的乐器，被一群权力强大的牧师知识分子所控制。“最妙的是你能够获得主旋律的组合。”荷兰德说。“有一点儿星相学、有一点儿中国历史、还有一点儿数学。然后力图把它们发展成一种音乐主旋律。”他说，当然，黑塞并没有十分清晰地说明这些究竟是怎么弄出来的。但荷兰德并不介意这一点。玻璃珠游戏比他所看见和听到过的任何事物都能抓住他的心，就像国际象棋、科学、计算机和大脑一样令他着迷。形象地说，这个游戏正是他一生的追求：“我就是希望能够抓住世界万物的主旋律，然后把它们揉合在一起，看它们会发生什么情况。”他说。存储在Glasperlenspiel档案库中的思想的一个特别丰富的源泉是另一本书。有一天荷兰德在数学系图书馆创览群书时，发现了费舍尔（R．A．Fisher）1929年出版的里程碑式的巨著《自然选择之基因理论》。起初荷兰德根为之着迷。“从中学时代起我就一直很喜欢阅读基因和进化方面的书，”他说。每一代人都会重组父母遗传的基因，他对这个思想非常赞赏。你可以计算像蓝眼睛、黑头发这样的特性出现在下一代身上有多么经常。“我总是想，哇，这个计算真是干净利落。但读了费舍尔的书后我第一次认识到，在这个领域里，除了用平常的代数学以外还可以尝试别的东西。”确实，费舍尔就用了许多更加复杂的概念，从微分、积分到概率理论。他的书用真正严谨细致的数学方法对自然选择如何改变了基因分布做了分析。对生物学家来说，这样的书是第一本。这同时也给当代“新达尔文”的进化理论奠定了基石。二十五年之后，这一理论仍然代表了进化动力学理论的最高标准。所以荷兰德一口气读完了这本书。“我可以把我在数学课上学的积分、微分方程和其他方法都用于动力基因学的这场革命了。这真是一本令人大开眼界的书。我一读到这本书就知道，我不会放过这书里的思想。我知道我必须用这本书里的思想做点什么，我脑子里一直转着这些想法，不断地做着笔记。”但尽管荷兰德非常崇拜费舍尔的数学，但费舍尔运用数学的某种方法却使他感到困惑。而且他越是深思，越是感到困惑。首先，费舍尔对自然选择的整个分析着重于一次一个基因的进化，仿佛每一个单个基因对生物体生存的作用是可以完全脱离其他基因而独立存在的。大致地说，费舍尔假设基因的行动完全是线性的。“我知道这肯定是错的。”荷兰德说。对绿眼睛来说，没有几十个、或几百个基因形成绿眼睛的特别结构，单个的绿眼睛基因是微不足道的。荷兰德认识到，每一个基因必须作为一部分才能发挥作用。任何理论如果不把这个事实包括进去，就缺少了进化这个故事中最关键的一部分。对这个问题的思考，正是希伯在精神领域研究中一直强调的。从思想的最基本的单位这一点来说，希伯的细胞集合有点儿像基因。一种声调、一束光线、一簇肌肉的抽动，所有这些能具有意义的唯一方式是把彼此组合成更大的概念和更复杂的行为。另外，费舍尔一直在谈论进化能达到稳定的均衡，这也使荷兰德感到不解。在这种稳定的均衡状态中，物种的大小达到了理想化、牙齿的锐利程度达到了理想化、生存和繁衍能力也达到了理想化。费舍尔的观点和经济学家的经济均衡的定义基本上是一致的：他说，当一个物种的状况达到了最佳程度之后，任何变化都会降低这种最佳化程度。所以自然选择就无法对变化形成进一步的压力。“费舍尔理论中的大部分内容在强调这样一种观点：‘好吧，由于下述进程，这个系统会走入哈迪－温伯格（Hardy－Weinberg）的均衡状态……’但这在我听起来不像是进化论。”他又重读了达尔文和赫伯。不，费舍尔关于均衡的概念与进化论毫不相干。费舍尔似乎在谈论某种原始而永恒的完美境界的实现。“但在达尔文那里，事物随着时间的推移越变越宽广，越变越多样化。但费舍尔的数学并不触及这一点。而赫伯说的是学习，不是进化，其道理却是同样的：人的头脑随着不断从外界吸取经验，越变越丰富、越变越灵巧、越变越令人惊异。”对荷兰德来说，进化和学习似乎与游戏非常相似。他认为，在这两种情况中，都有一个作用者在与自己的环境对抗，为自己的继续发展争取足够的条件。在进化中，所获报酬就是生存，一个让作用者将基因遗传给下一代的机会。在学习中，所获是某种奖赏，比如食物、愉悦的感觉或情感的满足。在这两种情况下，所获（或所缺）都是给予作用者的一种反馈，以利于它们改进自我表现：如果作用者想获得使自己“适应”的能力，就不得不采取能够获得丰厚报酬的策略，放弃其它策略。荷兰德不禁想起塞缪尔的跳棋下法程序，这个程序正是利用了这种反馈：它可以随着不断吸取经验和更多地了解对方而经常改变战术。但现在荷兰德开始认识到塞缪尔将注意力放在游戏上是多么具有先见之明了。游戏的这一相似性似乎可以解释任何适应性系统。在经济中，所获是金钱，在政治中，所获是选票，等等。在某种程度上，所有这些适应性系统在根本上都是一样的，这反过来又意味着，所有这些系统从根本上就像下跳棋或象棋一样：可能性的空间大得难以想象。一个作用者不断改进下棋技术，这便是适应。但要想寻找到这场游戏的最佳化和稳定的均衡点，就好比下国际象棋一样，你根本就无法穷尽其无限的可能性。毫不奇怪，对荷兰德来说，“均衡”并不是进化，甚至不像是他们三个十四岁的男孩一起在地下室玩的那种战争游戏。均衡意味着结束。但对荷兰德来说，进化的实质是旅程，是无穷无尽地展现出来的惊异。“我越来越清楚地认识到，我所想了解、所好奇、所为之发现而欢欣鼓舞的是什么。均衡并非其中的一部分。”荷兰德在撰写博士论文的时候，暂时把这些想法搁置一旁。但1959年他刚刚毕业——那时勃克斯已经邀请他继续留在计算机逻辑小组做博士后——就决定将自己的这些想法变为完整而严谨的适应性理论。他说：“我相信如果我将基因的适应性当作最长久的适应性来观察，把神经系统当作最短期的适应性来观察，那么，这两者之间的总体性理论框架将是相同的。”为了将他脑子里的这些初步想法陈述清楚，他甚至就这个研究课题写了一个宣言，这份他于1961年7月发表的长达四十八页的技术报告的题目是：《适应性系统逻辑理论之非正式描述》。他在计算机逻辑小组发现了许多紧皱的眉头。但这并不是一种敌意，而是有些人认为他的这个一般性的适应性理论听起来太稀奇古怪了。难道荷兰德不能把时间花在更富有成果的研究上？“但问题在于，这是一个古怪的想法吗？”荷兰德回忆此事时愉快地承认，如果他在他同事的位置上，他也会对此持怀疑态度。“我所从事的研究不属于既完善又为人熟知的学科范畴。它既不能算硬件，也不能算软件。而那时它当然也不属于人工智能。所以你无法用任何常规标准来对它做出判断。”勃克斯却并不需要他来说服。“我支持荷兰德，”勃克斯说。“有一些逻辑学家们认为荷兰德的研究并不属于‘计算机逻辑’范畴之内。他们的思想更为传统，但我告诉他们，这正是我们需要做的，为这个项目争取经费的重要性和其他项目等同。”结果勃克斯赢了：作为这个项目的创始人和带头人，他的话有相当大的分量。渐渐地，对荷兰德研究的怀疑消失了。1964年，在勃克斯的大力推荐下，荷兰德获得了终身教职。他说：“那些年，在很大程度上我全靠勃克斯为我做挡箭牌。”确实，勃克斯的支持所给予荷兰德的安全感使他能够力争获取适应性理论的研究成果。到1962年，他放下了他的所有其它研究项目，基本上全力投入了对适应性理论的研究。特别是他下决心解决基于多基因的选择的难题——这不仅仅是因为费舍尔在书中对单体基因的假设最使他感到困惑，同时也是因为对多基因的研究也是摆脱均衡的困惑的关键。荷兰德说，公平地评价费舍尔，均衡的概念就每个单独的基因而言不无意义。比如，假设某个物种有一千个基因，大致上与海藻一样复杂。为了使事情简单明了，再假定每个基因只含有两种信息，绿色的或棕色的，叶片皱折的或叶片平滑的，等等。自然选择要经过多少次尝试才能发现使海藻发展到最强壮的那组基因搭配呢？荷兰德说，如果假设所有基因都是相互独立的，那么，你只需要两次选择就能确定哪种基因信息更好。这就需要对一千个基因各做两次尝试，总共两千次，这不算太多。事实上，相对而言这个数目实在是太小了，如果是这样的话，海藻很快就会达到最强健的状况，而物种确实就能达到进化的均衡点。但当我们假设基因并不是相互独立的，让我们来看看含有一千个基因的海藻会发生什么样的情形。如果是为达到最强壮状态，自然选择就会检验每一个可能的基因组合。因为每个基因组合都有其不同的强健性。当你计算基因组合的总数，就不是二乘以一千，而是二自乘一千次了，即二的一千次方，或大约为十的三百次方——这个数目大得甚至使跳棋的步数都显得微不足道。荷兰德说：“进化甚至根本就不可能做这么多次数的尝试。而且无论我们把计算机发展到多先进也做不到。”确实，就算在可观察到的宇宙中所有的基本粒子都变成超级计算机，从大爆炸就开始不停地运算，也远不能完成运算。另外必须记住，这还只是就海藻而言。人类和其它哺乳类动物含有的基因数大概是海藻含有基因数的一百倍，而且大多数基因都含有不止两条信息。所以再次出现了这种情形：这是一个向着无穷无尽的可能性的空间探索的系统，不存在哪怕为一个基因找到“最佳”点的现实希望。进化所能达到的是不断改进，而绝非尽善尽美。但这当然正是他1962年就已经决意要找到回答的问题。但如何寻找答案呢？了解多种基因进化的问题显然不只是用多变量方程式来替代费舍尔的单一变量方程式这么简单的事。荷兰德想知道的是，进化是怎样于无穷无尽的可能性的探索中找到有用的基因组合，而不需要搜遍整个领域。当时，相似的“可能性爆炸”概念已经为主流人工智能研究人员所熟知。比如，在匹兹堡卡内基理工学院（即现在的卡内基麦伦大学），爱伦·妞威尔（Allem Newell）和赫伯特·西蒙（Herbert Simon）自五十年代中期开始就在进行一项里程碑式的研究，即，研究人类如何解决问题。纽威尔和西蒙让被试验对象猜各种谜语和玩各种游戏，包括下国际象棋，并让被实验对象陈述在这个过程中自己的思想。他们通过这种方法发现，人类解决问题总是会涉及脑力对广阔的可能性“问题空间”的逐步搜索，而每一步都以实际经验为导向：“如果情况是这样的话，那么就该采取那个步骤。”纽威尔和西蒙通过将他们的理论编入“一般问题解决法”（General Problem Solver）程序和将这个程序应用于解那些谜语和游戏，表明“问题－空间”角度能够出色地反映人类的推理风格。确实，他们的经验性检索概念早已成为人工智能领域的金科玉律。一般问题解决法至今仍然是新兴的人工智能发展史上最有影响的程序之一。但荷兰德仍然对此半信半疑。这并不是因为他认为纽威尔和西蒙对问题空间和经验导向的概念有什么错误。事实上，他取得博士学位不久就特意邀请他们两位来密西根大学讲授人工智能的主课。从此他和纽威尔成了朋友和知识上的伙伴。但纽威尔－西蒙的理论不能在生物进化研究上有助于他。进化论的整个慨念中没有任何经验可循，也没有任何导向。一代代的物种是通过突变和两性基因的随机重组，简言之，是通过尝试和错误，探索于可能性的空间。而且，这一代代物种并不采取逐步逐步的方式搜索于基因组合的可能性之中，而是采取齐头并进的搜索方式：物群中的每一个成员的基因组合都略有不同，所搜索的空间也略有不同。但尽管有这些不同之处，尽管进化的时间更为长久，但它所产生的创意和奇迹恰如脑力活动。对荷兰德本说，这意味着，适应性的真正的统一规律隐藏在更深的层次之中。但到底隐藏在哪儿呢？起初，只有直觉告诉他，某些基因组之间能够很好地相互作用，形成统一而自我强化的整体。比如像能够告诉细胞如何从葡萄糖分子里吸取能量的基因群，或能够控制细胞分裂的基因群，或能够指导细胞如何与其它细胞组合成某种生理组织的基因群。荷兰德也能从希伯的大脑理论中看到某种相似之处。在这个理论中，一组相互共鸣的细胞集合能够形成一个统一的概念，比如“汽车”，或者一个像举起胳臂这样协调的动作。但是，荷兰德越是思考统一而自我加强的基因群这个概念，整桩事就越显得微妙。首先，到处都有类似的例子，比如计算机程序中的子程序、官僚体系中的部门。以及国际象棋棋局中的布棋法。而且，这样的例子存在于组织的每一层。如果一个基因群有足够的统一性和稳定性，那么这个基因群通常就可以作为更大的基因群的建设砖块。细胞的结合形成生理组织、生理组织的结合形成器官、器官的组合形成生物体、生物体的组合形成生态系统，等等。荷兰德想，确实，这就是“涌现”的全部意义：一个层次上的建设砖块组合成更高层次上的建设砖块。这似乎是这个世界最根本的规律之一。这一规律当然也表现在所有复杂的适应性系统之中。但为什么会是这样的呢？事物的这个等级分明的。建设砖块结构的特性就像空气一样司空见惯。它因无所不在而被我们视而不见。但当你认真思考这个问题时，就会发现它急需解释：为什么这个世界会形成这种结构呢？其实对此已有许多解释。计算机程序员们会把问题分解成许多于程序，因为较孝较简单的问题比较大、较繁杂的问题易于解开。这就是分而治之的古老法则。鲸鱼和红杉这样的庞然大物是由无数个微小的细胞组成的，因为总是先要有细胞，才可能形成庞然大物。当五亿七千万年前巨大的动植物开始出现在地球上时，对自然选择法来说，较之于从一片混乱无序中重新开始形成大团新的原生质，显然不如将现存的单一细胞形成生物体要容易得多。通用汽车公司将自己分为无数个部门和子部门，是因为通用汽车公司的主管不希望公司的五十万名雇员都直接来向他报告。他一天根本没这么多的时间。事实上，在四十年代和五十年代，西蒙在他的商业组织的研究中就已经指出过，设计优良的等级制度是在避免让任何一个人疲于应付会议和备忘录的前提下实施实际工作的最佳方式。但当荷兰德思考这个问题时，他越来越觉得，更为重要的理由还基于更深的层次，因为这个等级分明的建设砖块结构能够彻底改变系统的学习、进化和适应能力。想一下我们的认知建设砖块，这包含了像红色、汽车和道路这类的概念。一旦这组类别的建设砖块随着经验的积累而被扭转、精炼和调整，那么，这组概念就会被整个改编和重组成许多新的慨念，比如像“路边的一辆红色Saab轿车”。当然，较之完全从头开始，这是一个有效得多的创新的途径，而这反过来又在总体上意味着适应性的一个全新的机制。适应性系统能够重组它的建设砖块，从而产生巨大的飞跃，而不需要总是要逐步逐步地在可能性的无限空间中缓慢进展。在这个方面，荷兰德最喜欢举的例子是计算机出现之前警方根据目击者的描述来绘出嫌疑犯的画像的办法，即，把嫌疑犯的面孔分为十个基本区域：发际线、前额、眼睛、鼻子，一直到下颚。然后绘像师在许多纸片上对各个部位做不同形状的绘画，比如说，十种鼻子、十种发际线、等等。这加起来就是一百张纸的给像。有了这些之后，绘像师就可以通过目击者的描述，把合适的部分凑在一起，很快得出嫌疑犯的肖像图。当然，绘像师无法用这种办法画出所有可能想象出来的面孔。但他或她总是能够得到近似的肖像：绘像师通过重组这一百张纸片可以得出一百亿张不同的面孔，足够从广大的可能性空间中找到相似的相貌。“所以如果我能够发现形成建设砖块的过程，这些组合就能为我所用，而不会成为我的障碍。我就能够用相对少的建设砖块描述出许许多多的复杂事物。”他认识到，这就是解开多基因之谜的关键之所在。“进化过程中的放弃和尝试并不只是为形成一个优良的动物，而是在于发现优良的建设砖块，并将这些建设砖块结合在一起，从而产生许多优良的动物。”他现在面临的挑战是要精确而严谨地表明这一切是如何发生的。他决定，第一步是要做一个计算机模拟，一个既能够陈述过程、又能够帮助他澄清脑子里的问题的“基因算法”。密西根大学计算机科学圈子里的人都看惯了荷兰德拿着折扇状的计算机打印结果跑过来。“看看这个！”他会急煎煎地指着一张整页都是密密麻麻的十六进位的数据符号的纸说。“哦，CCB1095E。太棒了，约翰。”“不！不！你知道这是什么意思吗！？”事实上，在六十年代初，有相当多的人并不知道，也想不出那些数据表示什么意思。对荷兰德持怀疑态度的同事们对于荷兰德所从事的研究的怀疑，至少在一点是对的：荷兰德最终推出的基因算法是个稀奇古怪的东西。除非从最为书面的意义而论。否则这根本不能算是计算机程序。就它的内部机制而言，它更像是一个模拟生态系统，其中所有的程序都可以相互竞争、相互交配、一代接一代地繁衍，一直朝着程序员设置的任何问题的解答方向不断演化。说得轻一点，这不是程序的通常编写法。所以荷兰德发现，要向同事们解释为什么这具有意义，最好用非常实际的语言来告诉他们他正在做什么。他通常会告诉他们，我们把计算机编程当作一个由FORTRAN或LISP这样的特殊编程语言写成的一系列指令。确实，编程的全部技艺就在于确保准确无误地按照正确的指示和顺序来编写程序。这显然是编程的最有效的方法——如果你早就知道你想让计算机干什么的话。但假设你并不知道你想让计算机干什么，比如假设你想找到某种复杂的数学功能的最大价值。功能可以表示利润、或工厂的产量。或任何其它东西。这个世界到处都有希望价值被最大化的东西。确实，计算机程序员已经为此设计出先进的计算机算法来了。但即使是其中最优秀的算法都无法保证在任何情况下都能提供正确的最大化价值。在某种层次上，这些算法总是不得不依赖传统的尝试／错误法，也就是猜测法。荷兰德对他的同事们说，如果情况真是这样的话，如果你反正总是要依赖尝试／错误法的话，也许就值得试试利用大自然的尝试／错误法则，也就是自然选择法。与其编一个程序来执行你自己都不知道该如何定义的任务，还不如让它们通过进化自然产生。基因算法便是这样的一个方法。荷兰德说，如果想看它怎样发生作用，那就忘记FORTRAN编码，深入到计算机的内核里去。计算机程序在计算机上是以一列1或0的二进制来表示的：11010011110001100100010100111011……在这种形式下，计算机程序看上去像是一大片染色体。每一个二进制数字都是一个单独的“基因”。一旦你用生物学眼光来思考二进制编码，你就可以用类似的生物方法使之进化。荷兰德说，首先，让计算机产生一群数量约为100个数字的染色体，其中包含大量的随机变量。假设每一个染色体都相对应一群斑马中的一匹（这是为使事情简化之故。因为荷兰德试图把握进化的最基本的本质，所以在基因算法中舍弃了诸如马蹄、胃和脑这样的细节，而把个体当作单个的纯DNA来模拟。而且，为了使之更便于操作，他把二进制的染色体限制在长度不超过几十个二进制数字之内，所以这些染色体实际上并不是完整的程序，而只是程序的片断。事实上，在他最初的实验中，这些染色体只代表单一的变量。但这并不能改编这个算法的基本原则）。第二，把现有的问题当作每一单个的染色体，把问题当作计算机程序来运作，用这种方法来进行测试。然后，评价它的运行好坏，给它打个分。从生物学的角度来看，这个分数将评判出个体的“强奖程度，也就是它繁殖成功的概率。个体的强健程度越高，被基因算法选择出来，得以将自己的基因遗传给下一代的机会就越大。第三，将你所选择的个体当作具有足够繁殖能力的染色体，使它们相互交配，从而繁衍新的一代。让剩余的染色体自行消亡。当然，在实际操作时，基因算法舍弃了两性的差异、求偶礼仪、性爱动作、精子和卵子的结合，以及两性繁衍的所有复杂细节，而只是通过赤裸裸的基因材料的交换繁衍下一代。如果用图解来表示的话，基因算法选择了有ABCDEFG的染色体和有abcdefg染色体的一对个体，随意在中间切断它们的染色体序列，然后将双方染色体相互交换，形成对它们的一对后代的染色体：ABCDefg和abCdEFG（真正的染色体经常会发生这种交换，或交叉，荷兰德从中得到启发）。最后，通过这种基因交换繁衍出来的下一代之间又会继续相互竞争，同时在新一代的循环中，与它们的父母也发生竞争。这无论是对基因算法来说，还是对达尔文的自然选择法来说，都是最关键的一环。没有两性之间的基因交换，新的一代就会完全像他们的父母一样，物种的发展就会进入停滞状态。低劣的物种会自然消亡，但优良的物种也决不会发生任何改良。但有了两性之间的基因交换，新一代就会相似于它们的父母，但又有所不同，有时会比它们的父母强些。当发生这种情形的时候，被改良的物种就会获得普及的大好机会，从而显著地改良自己所属的整个物种群。自然选择法提供了一种向上进取的机制。当然，在真正的生物体中，相当大一部分的变量是由于突变、遗传密码的排版错误所致。事实上，基因算法确实也允许通过故意将1改变为0，或把0改为1而产生一些偶然的突变。但对荷兰德来说，基因算法的核心是两性交换。不仅仅是因为两性的基因交换给物种提供了变量，而且这同时也是一个极好的机制，通过这个机制可以寻索到能够相互密切配合，产生高于一般水平的强健的基因群，也就是建设砖块。比如，你将基因算法用于解其中一个最佳化的问题。这是个为某种复杂功能寻找最大价值的方式的问题。假设当基因算法的内在数群中的数字染色体达到二进制基因的某种模型时，比如像11＃＃＃＃11＃10＃＃＃10，或＃＃1001＃＃＃11101＃＃，获得了很高的分数（荷兰德用＃来表示“没有关系”。数字处于这个位置可以是0，也可以是1）。他说，这种模型就具有建设砖块的功能。也许它们凑巧表示的是变量的范围，在这些范围中，其功能确实具有超常的高价值。但不管是什么原因，含有这种建设砖块的染色体都会繁荣发展，并普及于整个物种，从而取代那些不含有这类建设砖块的染色体。另外，既然两性繁衍使数字染色体能够在每一代都重组它们的基因材料，那么物种就会经常产生新的建设砖块和现有建设砖块的新组合，这样基因算法就会很快产生具有双倍和三倍优势的建设砖块。而如果这些建设砖块的组合又产生出更大的优势，那么具有这些优秀建设砖块的个体特色就会比以往更快地普及于整个物种。结果就是，这个基因算法会很快指向现有问题的答案，即使事先并不知道从哪儿寻找答案。荷兰德记得当他在六十年代初刚发现这一点时感到非常激动。但他的听众却从未为此而欢欣鼓舞。那时候，在尚属新兴的计算机科学领域里，大多数计算机科学家都感到，在常规性编程方面尚有大量的基础研究要做。从纯粹实际的角度来说，演化一个程序的概念显得不着边际。但荷兰德不在乎这些。这正是他自决心要发展费舍尔的独立基因假设以来一直苦苦探索所获得的成果。繁殖和交叉为基因的建设砖块提供了涌现和共同演化的机制，同时又是物种个体高效率地探索于可能性空间的机制。事实上，到六十年代中期，荷兰德已经证明了基因算法的基本定理，他称其为图解定理：在繁衍、交叉和突变之中，几乎所有具有超常强健性的紧密基因群都能够在物种中成指数比例地发展。（荷兰德所说的“图解”，是指任何特定的基因模型。）他说：“当我最终将图示定理发展到令我满意的地步后，我才开始着手写书。”精神的涌现荷兰德原来以为能够在一两年内完成一本书，一本关于图解定理、基因算法、以及他对适应性的总的思考的汇编。但事实上，这本书的出版耗费了他十年的时间。他的撰写和研究一直是齐头并进，他不断有新的想法需要探索，或理论上有新的方面需要分析。他指派他指导下的好几个研究生去做计算机实验，也就是证实基因算法是否真正有用、是否是一个解决最优化问题的有效办法。荷兰德觉得他这是同时在提出和实践他的适应性理论，他希望做得准确无误，既深入细致、又精确严谨。他无疑做到了这一点。1975年出版的《自然和人工系统中的适应性》一书罗列了大量的方程式和分析。该书总结了荷兰德二十年来对学习、进化和创造性之间深刻的内在关联的思考，对基因算法做了周密的陈述。荷兰德的研究成果并没有在密西根大学之外更广泛的计算机科学世界里引起任何反响。对那些喜欢优雅、简明和被证明是正确的算法的人来说，荷兰德的基因算法太离奇古怪了。人工智能圈子对荷兰德的基因算法研究反应较为热烈。在这个圈子里，他的书的年销量可达一百至二百本。但即使如此，即使对他的书偶有评论，最多不过是“约翰是个极聪明的人，但……”这类话。当然，荷兰德并没有力陈他的观点。他只发表了一些论文，相对而言他发表的论文很少，只是在有人邀请他时才去作演讲，仅此而已。他并没有在重大的学术会议上大肆渲染基因算法，没有将基因算法用于医学诊断这类能够争取到研究资金、吸引注意力的热门应用领域，没有去争取巨额投资来创建基因算法“实验室”，也没有出版一本畅销书来呼吁为对付日本的威胁，采用基因算法来调配联邦基金已迫在眉睫。总之，他根本就没有玩那套学术界自我推销的把戏，这似乎不是他喜欢玩的游戏。更确切地说，他并不真的介意他是赢是输。打个比喻，他仍然情愿和他的小伙伴们一起混在地下室里做游戏。荷兰德说：“这就好比是打棒球，只不过你参加了非主力队，而没有参加主力队。但重要的是打棒球的乐趣，而不是参加哪个队。我所从事的科学对我而言总是其乐无穷的。”“我觉得如果没人愿意听我说，会使我很烦恼。但我总是非常幸运，总是有既聪明、又对我的研究课题兴致勃勃的研究生与我产生思想上的共鸣。”这确实从一个侧面反应了他和少年伙伴在地下室做游戏的态度：在密西根大学，荷兰德将极大的精力放在了和他最直接的圈子里的伙伴共同工作之上了。尤其是在任何时候他手下都有六七个研究生，远远超过通常导师指导研究生的数额。事实上，从六十年代中期开始，他所指导的研究生每年都有不止一个人获得博士学位。“他们中有些人确实绝顶聪明，与他们相处给我带来了很大的乐趣。”他说。荷兰德看到有太多教授累计了长长的论文名单，其实这些论文都是他们和他们所指导的研究生共同研究的成果，甚至完全是由他们的学生写的。所以他故意用相当放手的方式对研究生进行指导。“他们都按照自己的想法进行研究，做他们自己感兴趣的事。然后我们所有的人每周一次围聚在桌旁，其中有一个人就会告诉大家他的论文已经进行到什么程度了，我们大家就会就此展开批评和讨论。这对所有介入者来说都充满了乐趣。”七十年代中期，荷兰德和学部里一群志同道合的同事开始了每周一次的自由讨论，讨论任何有关进化和适应性的问题。这群人里除了有勃克斯之外，还有政治科学家罗伯特·爱克思罗德（Robert Axelrod）。罗伯特力图想理解人们为什么和什么时候会相互合作，而不再相互在背后涌刀子。另外还有专攻人类组织的社会动力学的政治科学家米歇尔·考亨（Michael Cohen）和威廉·汉密尔顿（WilliamHamilton）。威廉是一位进化生物学家，和爱克思罗德一起研究共生、社会行为和其他形式的生物合作。“麦克·科恩（Mike Cohen）是个中介人。”荷兰德回忆说。在他的适应性一书刚出版不久，科恩来旁听他的课。有一天课后他走过来对荷兰德介绍自己，并说：“你真应该去和爱克思罗德谈谈。”荷兰德就照做了。通过爱克思罗德，他又结识了汉密尔顿。很快，BACH小组的人，勃克斯、爱克思罗德、科恩、汉密尔顿就携手联合了。（BACH是由他们四个人名字的头一个字母组成。他们几乎经常一起工作。在小组成立伊始，他们就想把斯图尔特·考夫曼网罗进来，但考夫曼去了宾州大学。）“把我们联系在一起的是我们都有很强的数学背景，都强烈地感觉到进化和适应性问题比任何一个单一的问题都涉猎广泛。我们开始定期聚会：某个人会读到一篇文章，然后大家一起讨论，激发了许多探索性思考。”荷兰德说。对荷兰德来说尤为如此。他已经完成了适应性一书，但他与BACH小组成员的讨论却涉及到书中未及涉猎、留待研究的地方。基因算法和图解定理紧紧抓住了进化的本质问题，对此他深信不疑。但即便如此，他仍然不免要遗憾，基因算法对进化的赤裸裸的解释毕竟过于简单了。他的理论把“生物体”直接当作由程序员设计出来的单纯的DNA，这样的理论一定存在缺憾。它对于在复杂环境中复杂的生物体的进化能向我们说明什么呢？什么也不能说明。基因算法相当不错，但仅仅是基因算法本身，并非包括适应性作用者。从这个意义上来说，基因算法也不算是对人类精神适应性的模仿。因为它在计算上太生物化了，无法由此看到复杂的概念是如何在人类头脑中产生、进化和重新组合的。对荷兰德来说，这一事实使他越来越感到沮丧。从他初次听到赫伯的概念至今已有二十五年了，但他仍然坚信，精神的适应性和大自然中的适应性只不过是同类事物的两个不同的方面。而且，他仍然相信，如果它们真是同样的事情的话，它们就可以由一个同样的理论描述出来。所以，从七十年代后期起，荷兰德就开始了对该理论的研究。从根本上来说，一个适应性作用者经常是在和它所处的环境做游戏。而这又确切地意味着什么呢？如果剥离到本质，这对游戏的作用者的生存和发展来说，究竟会发生什么？荷兰德认为会发生两件事：预测和反溃这是他在IBM公司工作时他和塞缪尔谈及跳棋时洞察到的。预测正如其词意所示：想于事先。荷兰德仍然记得塞缪尔一再重复这一点。“玩好一局跳棋或象棋的本质就是将宝押在不那么明显的布局上。”也就是走出的棋路要能够使你在后来处于有利的地位。预测能够助使你抓住机会或避免堕入陷阱。一个能够想于事先的作用者显然比不能想于事先的作用者要更具有优势。但预测的概念简直就像建设砖块的概念一样微妙。比如说，我们通常将预测当作人类有意识的、基于对世界的大致模拟之上的思考。当然有许多这类通过模拟做出的预测。超级计算机对气候的模拟就是一个例子，某公司开始一项商业计划又是一例，美国联邦储备局所做的经济规划也是一例，就连英格兰的巨石柱也是一个模拟的模型：巨石的环绕设计能让占卜牧师像用一个粗糙但有效的计算机一样来预测春分和秋分的来临。而且，各种各样模拟的模型经常就在我们的头脑里。逛商店的人极力想象新沙发摆在自家客厅里的情形，或一个胆小的雇员力图想象冒犯老板的后果。我们经常在使用这些“脑内模型”。事实上，许多心理学家都相信，有意识的思维都是基于“脑内模型”的思维。但对荷兰德来说，预测和模拟模型的概念实际上要比有意识的思维深奥得多。从这点来说，也远比大脑的存在要深奥得多。他宣称：“所有复杂的适应性系统——经济、精神、生物体等，都能建立能让自己预测世界的模型。”就连细菌也如此。很多细菌都有特殊的诱导酶系统，这种诱导酶使它们游向葡萄糖浓度更强的方向。毫无疑问，这些诱导酶模拟了细菌世界的一个关键的方面：化学物质总是从源头向外扩散，随着离源头越来越远而浓度越来越校诱导酶自然而然地就把这样一个明确的预测编入了基因码：如果你向浓度较高的方向游去，就可能找到有营养的东西。“这不是有意形成的模式，”荷兰德说。“但遵循这个模式的生物要比不遵循这个模式的生物更具优势。”荷兰德说，这对美洲繁色瑞蝴蝶（viceroy butterfly）也同样。这种蝴蝶是有着醒目的橘黄色和黑色的昆虫。如果鸟类尝过它的味道的话，无疑会对它垂涎三尺。但鸟类很少捕食这种蝴蝶，因为它们的翅膀的花纹演变得很像所有幼鸟都避之不及的味道难吃的王蝶（monarch butterfly）。因此就发生了这样的情况：繁色瑞蝴蝶的DNA上编码了一个模型，这个模型模拟的世界中有鸟类、有王蝶、以及王蝶味道难吃。每天繁色瑞蝴蝶在花丛中飞来飞去，无疑是在拿自己的生命做赌注，打赌它假设自己对外部世界的模拟是对的。你还会在各种不同的生物体中发现同样的道理。荷兰德说，就拿公司来说，设想一个工厂接受一个常规定单，比如说，一万件小器具。既然这是一个常规定单，工厂职员也许就不会多想。他们只是遵循“常规的运行程序”，即一系列正式规程，来进行生产。“如果情况是ABC，那就采取XYZ行动。”就像细菌和繁色瑞蝴蝶一样。这些规程中编入了这个工厂所模拟的世界和对这个世界的预测：“如果在ABC情况下，采取XYZ行动就会产生很好的效果。”按这些规程进行生产的职员们也许知道、也许不知道有这样模拟的模型的存在。毕竟常规操作程序经常是死搬照抄学来的，没有那么多为什么可问。如果这家工厂经营已有年头了，那可能没人会记得为什么事情必须这么做。但不管怎么样，因为常规的操作程序是由集体来发展和执行的，所以整个工厂的行为就会像是完全理解这个模拟模型似的。荷兰德说，在认知领域，任何我们称为“技术”或“专业知识”的，都是一种内含的模型，或说得更精确些，是一组长期经验积累和凝练而成的，即铭刻在神经系统的巨大而相互环扣的常规操作程序。让一位有经验的物理教师看课本练习题，他不会像个新手似的把时间浪费在抄录眼所能及的所有公式。他脑中的程序总是会立刻就告诉他解题的方案：“啊哈，这是一道能量题。”发个球给网球名将艾芙特，她不会浪费任何时间争辩这球该怎么接，她头脑中的程序会立刻就让她本能地回手接球，打你个无从招架。荷兰德喜欢在谈到内含的专业知识时举中世纪创建了哥特式大教堂的建筑师的技术为例。他们当时无法计算强度和承载力，或任何一个现代建筑师能够计算的事。十二世纪没有当代物理学和结构分析。那些中世纪建筑师建造那些高耸的拱形天花板和巨大的扶壁，靠的是师徒相传的标准操作程序，是实际经验给了他们哪种结构能够支撑、哪种结构会坍塌的常识。在他们那里，物理学的模型完全是内含的和直觉的。然而这些中世纪的工匠们发明的建筑结构一千多年后仍然耸立于世。荷兰德说，这样的例子不尽其数。DNA本身就是一个内含的模型，基因说：“在这种条件下，我们期望我们特意选中的生物能有机会得到很好的发展。”人类文化是一个内含的模型，丰富而复杂的神话故事和象征隐含着人们对他们所处的世界的信念和对他们的行为规则的正确性的信念。就这点而言，塞缪尔的计算机跳棋手也包含了内在的模式，随着它对对方下棋风格越来越熟悉，它会不断改变对各种棋路选择赋予的期望值，从而形成自己内在的模式。确实，模式和预测随处可见。但模式从何而来？所有自然的或人工的系统是如何对这个宇宙形成足够的了解，从而对将来的事件做出预测的呢？他说，光是谈论“意识”没有用。大多数模型显然并没有意识：比如寻找营养的细菌，它甚至都没有大脑。谈论意识在任何情况下也是个用未经证明的假定来做的辩论。意识又是从哪里来的？是谁设计了编程员的程序？荷兰德说，最终的答案只能是“没人操纵这一切。”因为如果真由一个编程员潜伏在幕后，就像“有鬼魂附于机器”，那么你等于什么都没有解释。你只是把这团谜推到别的地方去了。但幸运的是，还有一个选择：从环境而来的反馈，这是达尔文的伟大洞见。一个作用者能够改善自己的内在模式，并不需要任何超自然的指引。它只是不断测试自己的模型，看看这些模型对真实世界的预测有多么准确。如果它能够在实践中存活下来，它就调整自己的这些模型，以使自己下次做得更好。当然，在生物学上，作用者是独个的生物体，反馈是由自然选择提供的，模型的不断改良被称为进化。在认知学上，这个过程基本上是一样的：作用者是独立的心智，反馈自老师和直接经验而来，改善被称为学习。确实，这正是塞缪尔电脑跳棋手的运作机制。不管就生物学而言还是就认知学而言，一个适应性作用者都必须要利用这个世界告诉你的信息。当然，下一个问题就是，怎样做到这个？荷兰德在BACH小组和伙伴们长时间地讨论这个基本概念。但到最后只得出，有一个办法能确定这个概念：必须建立一个计算机模拟的适应性作用者，就像他十五年前研究基因算法一样。但不幸的是，他发现，到了1977年，人工智能主流知识已经不如1962年那么有助于他了。到了1977年，人工智能的研究领域无疑已经取得了很大的进展。比如在斯坦福大学，人工智能小组正在研制一系列被称为专家系统的极富成效的程序。专家系统能够模拟专业知识，比如可以通过运作成百条规则来模拟一个医生：“如果病人患的是细菌感染性脑膜炎，正在发高烧，那么也许是某种细菌感染。”该项研究已经引起了投资者的兴趣和注意。但荷兰德对于应用性研究并不感兴趣。他想要的是一个关于适应性作用者的基本理论。从他的角度来看，这二十年来人类在人工智能领域取得进展的代价就是忽略了所有重要的方面，从对学习的研究到对来自环境的反馈的研究都受到了忽略，在荷兰德看来，反馈是最根本的问题。但除了像塞缪尔这样个别的人物之外，人工智能领域的人似乎都认为，学习是可以放置一边，不忙应付的。他们以为可以待他们将对语言的理解、人类问题解决法弄明白以后，或把对其他抽象推理问题的程序编完美后再来研究学习的问题。专家系统的设计者们甚至还为此而感到骄傲。他们谈论“知识工程”，也就是和相关的专家交谈几个月后，为新的专家系统制定出成百条规则，来回答：“在这种情况下你该怎么办？在那种情况下你该怎么办？”这类的问题。公平地说，就是知识工程师都不得不承认，如果程序真能够像人一样通过传授和经验学到他们的专业知识，如果有人能想出来如何在应用这些软件时不至于像现在这么复杂和麻烦的话，事情就会顺利得多了。但对荷兰德来说，这正是问题之所在。拿现存的“学习模型”草草拼凑成一个软件解决不了任何问题。学习是认知的最根本的问题，正如进化是生物学的最根本的问题一样。这意味着，学习的机制必须在一开始就投入到认知建筑图纸中去，而不是到最后才被草率加入。荷兰德的理想模式仍然是赫伯式的神经网络，其最重要的一点是，每一次思维的神经冲动都强化了其神经连接，从而使思考成为可能。荷兰德确信，思考和学习只是大脑中同件事物的两个方面。他希望在他的适应性作用者的研究中能抓住这个根本的问题。但尽管如此，荷兰德却并不想再回过头去重做神经网络模拟。虽然从IBM701开始至今已有二十五年了，但计算机的功能仍然没有强到能够按他想达到的规模做完整的赫伯式的计算机模拟。在六十年代，神经网络研究在“视感控制”这个标题下确实有过一阵短暂的小高潮。视感控制是视觉研究中专门用来识别特征的神经网络。但视感控制在赫伯实际所言的细胞集合中是一个极其简化的版式。（即使在识别视觉特征上，视感控制的功能也不强，这就是为什么视感控制已经不再受人重视的原因。）荷兰德对新一代的神经网络系统也并不十分欣赏。新一代的神经网络系统于七十年代末期开始流行，而且自此受到了很大关注。荷兰德说，这些系统比视感控制系统要先进些，但却仍然不能支持细胞集合的研究。确实，大多数版本根本就没有共鸣。通过网络的信号瀑布只有从前到后的单一走向。他说：“这些关联主义的网络在刺激／反馈行为方面和模型识别方面的功能很强，但从总体上来说却忽略了内部反馈的需要。而内部反馈正是赫伯认为细胞集合所不可或缺的。除了少数情况以外，神经网络研究人员基本上不在这个方面下功夫。”结果荷兰德决定自己设计一个杂交的模拟适应性作用者，把神经网络和专家系统的长处相结合。为了加强计算机效率，他先用专家系统有名的“如果……则”规则开始入手。但他是从神经网络角度采用这个规则的。荷兰德说，事实上，在任何情况下都会有类似“如果……则”的规则。六十年代末，在人们远还没听说过专家系统以前，基于规则的系统就已经作为人类用于认知的普通功能的计算机而被卡内奇-麦伦一派的爱伦·纽威尔和赫伯特·西蒙介绍进计算机编程里来了。纽威尔和西蒙把每一条规则都当作一个单一的知识包，或一个单一的技术组合。比如“如果吱吱的叫声是来自一只鸟，那么吱吱叫的东西就有翅膀”，或“如果在扣留你的反对者的人质还是扣留反对者的夫人之间选择，那就扣留反对者的夫人。”而且，这些规则指出，当程序员用这种方式来表达知识时，这个规则就自动获得了认知的某种绝妙的灵活性。根据条件采取行动的规则，即“如果情况是这样的，那就采取那种办法”，意味着这样的系统不在一个固定的系列，比如FORTRAN或PASCAL的某些子程序中运行。一条特定的规则只有在它的条件被满足后才会被激活，这样，它的反应对它所对应的情况而言就是恰如其分的。确实，当一条规则被激活后，它很可能会引起全部规则的连锁反应：“如果情况是A，就采取B措施”、“如果情况是B，就采取C措施”、“如果情况是C，就采取D措施”，等等。大体上说，整个新的程序随着这一系列的连锁反应而产生，并会按照所提出的问题给出完善的答案，与让人兴奋的游戏式的盲目而僵硬的计算机行为相比，这才真的是智能系统所需要的机制。另外，基于规则的系统对大脑的神经分布来说具有很大的意义。比如说，一条规则就相当于计算机中赫伯式的细胞集合之一。他说：“用赫伯的理论来看，一个细胞集合就是一个简单的声明：如果事件如此这般地发生，那么我就会被高速激发一阵子。”规则的相互作用，伴随着一条规则激活后引起的对其他规则的整个连动，就像神经稠密相关联的大脑的一个自然结果。“赫伯的每一个细胞集合都包含了大约一千个到一万个神经元。”荷兰德说。“每一个神经元又有一千到一万个与其它神经元相连的突触。所以每一个细胞集合就与其它许多细胞集合相互关联。”大体上说，激活一个细胞集合，就等于在某种内部布告栏上张贴了一个布告，就会被大脑中大多数、或所有其他细胞集合看到。“细胞集合295834108现在正在行动！”当这个布告一出现，那些与这个细胞集合有适当关联的细胞集合就会被激发起来，并把自己的布告贴到布告栏上，这就引起了不断重复的循环。荷兰德说，纽威尔－西蒙式的基于规则的系统的内部组织与这个布告栏的比喻非常接近。这个系统的内部数据结构就相当于这种布告栏，其中包含了一系列数字布告。然后还有大量的规则，也就是计算机把上百、甚至上千的数字编码成自身的部分。当整个系统处于运作状态时，每一条规则都经常扫描布告栏，搜寻符合自己“如果”条件的布告。每当其中一条规则发现了符合自己条件的布告，它立刻就会张贴一条数据信息，来续接“则”这部分。荷兰德说：“假如把这个系统当作某种办公室，布告栏上有必须今天处理的备忘录，每一条规则相当于办公室里的一张办公桌，负有处理某种特定的布告的责任。每一天开始的时候，每一个办公桌都将自己负责处理的备忘录集中起来。到一天结束的时候，每一张办公桌都将处理结果的备忘录再张贴到布告栏上。”当然，到了第二天早上又开始重复这个循环。另外，有些备忘录是被探测器张贴上去的，以使这个系统保持与外界正在发生的事件的联系。还有一些备忘录也许是被激活的效应器，也就是使系统能够影响外部世界的子系统。荷兰德说，探测器和效应器相当于眼睛和肌肉的计算机机制。所以，从原则上说，一个基于规则的系统很容易就能从它的环境中获得反馈，这是它最首要的要求之一。所以荷兰德就把这个相似的布告栏比喻用于他的适应性作用者的设计之中，但同时他又在细节设计上返回到对传统观念的反抗。比如，从标准的纽威尔－西蒙的角度来说，张贴在布告栏上的规则和备忘录都应该用“鸟类”或“黄色”这样的符号性语言来编写，这样做是因为我们特意要使之接近于人类头脑中的概念。对人工智能领域里的绝大多数人来说，用这样的象征来代表人类头脑中的概念，其正确性已毋庸争论，这是几十年来的金科玉律，纽威尔和西蒙是这派观点的最雄辩的代表人物。而且，这也确实抓住了我们的头脑进行实际思考的很大特点。计算机中的象征可以被结合到繁冗的数据结构中，来表现复杂的情况，就像概念是与心理学家头脑中的各种模式相联系的，是从中产生的一样。反过来，这些数据结构也能够被程序用来与推理和问题解决这类的大脑活动竞争，就像我们头脑中模拟的类型会在思考的过程中被重建和改变一样。确实，如果你和许多研究人员一样，从字面上去理解纽威尔－西蒙的观点，你就会看到，这种符号处理就是思考。但荷兰德就是不买帐。他说：“符号处理是一个很好的开端，而且确实在理解有意识的思想过程上前进了一大步。”但就符号本身而言却太呆板了，遗留下的内容也太多了。一个包含B－I－R－D（鸟的英文拼写）数据的每个字母怎么能够真正抓住所有微妙而游移不定的细微差别呢？如果这些字母与外部世界的真正鸟类无法沟通的话，对这个程序来说又怎么能具有任何真正的含义？就算撇开这个问题不谈，首先这些符号概念从何而来？它们是如何进化和发展的？又是如何通过外界的反馈而形成的？对荷兰德来说，这正是人工智能的主流方向缺乏对学习问题的研究兴趣所导致的缺憾。“我们陷入的困境，与我们在不懂物种如何进化之前就对物种进行分类时所陷入的困境是同样的。”荷兰德说。“你可以从这类相似的系统中学到不少东西，但最终，这条道路是走不远的。”他仍然坚信，必须从赫伯的角度来理解概念：涌现的结构是从某种更深层的、不断在环境反馈中调整的神经基质中发展而来的。正如云彩形成于水蒸气的物理和化学变化，概念是模糊的、游移不定的、具有动力的。它们经常在重组和改变形状。“在理解复杂的适应性系统上，最关键的是要弄清楚层次是怎么出现的？”他说，“如果你忽略了下一个层次的规律，你就永远不可能理解这个层次的问题。”为了使他的适应性作用者抓住涌现这个概念，荷兰德决定，他的规则和布告不用具有特别意义的符号手段来编写。它们将就是一排排1和0的二进制的任意序列。一个布告也许就是像10010100这样的序列，与他的基因算法中的染色体很类似。而一条规则，用英文来说，也许就像：“如果布告栏上有一个布告是1＃＃＃0＃00的话，其中＃表示‘无所谓’，那就贴上01110101这个布告。”这种表示法很不符合常规，荷兰德只得给他的这些规则取一个新名称，“分类器”，因为它们的办法是根据布告的特殊类型来分别不同的布告。他认为这个抽象的表示法至关重要。因为他看到太多人工智能研究人员自己愚弄自己，假装他们基于符号的程序“知道”。在他的分类器系统中，布告的意义必须来自于它导致一条分类器规则激活了另一条分类器规则这种方式，或它具有意义是因为它的某一部分是直接被探测真实世界的感应器所编写的。概念和头脑中的模型就会作为自我支持的一群分类器涌现出来，它们应该能够像自动催化组那样自组和自我重组。同时，荷兰德还从基于规则的系统的中央控制的常规概念中找出了例外。根据常识，基于规则的系统过于灵活了，所以不得不设计某种形式的中央控制来避免无政府状态。因为有成百上千条规则在争看充斥着布告的布告栏，所以总会有好几条规则突然蹿起来，相互争执谁来张贴下一条布告。假设认为，不可能所有的规则都张贴下一条布告，因为它们的布告可能完全不能连贯一致（“扣留人质”或“扣留其妻”），或者它们的布告也许会引起完全不同的规则瀑布，这样就会导致整个系统完全不同的表现。所以，为了防止计算机的精神分裂症，大多数系统都实行了繁冗的“争议解决”战略，以保障每次只有一条规则能采取行动。但荷兰德却认为，这种自上而来的争议解决法恰恰是错误之所在。难道这个世界是如此简单、如此可以预测，以致于你总是能够在事先就知道什么是最好的规则吗？几乎不可能。而如果这个系统被事先告知如何行动，那将之称为人工智能就是一个骗局：这样的智能并不在程序之中，而是在程序员的脑子里。不，荷兰德要的是，让控制由学习而来。他要控制从最底层涌现而出，就像大脑的神经基质中的涌现一样。让连续一贯性见鬼去吧。如果两个分类器规则相互意见不能统一，那就让它们在自己的表现的基础上去竞争出一个结果来，这个结果就是被证实了的对完成任务的贡献，而不是有一个软件设计人员事先编好的程序的选择。“与主流人工智能研究正相反，我认为竞争比连贯一致性更为本质。”连贯一致性是个幻想，因为在一个复杂的世界里，经验的连贯一致性是没有保障的。但对于与自己所处的环境玩游戏的作用者来说，竞争是永恒的。“另外，除了经济学和生物学对竞争有所研究之外，我们还没有提炼出何为竞争之主要特质来。”对于竞争的丰富多采性，我们只刚刚开始认识。想一想神奇的竞争能够产生出合作的巨大推动力，某些作用者为获得相互支持而自发结为联盟，相互形成象征性的关系。这种情形发生在所有复杂的适应性系统的每一个层次，从生物、经济到政治。“竞争和合作看上去也许是对立面，但在某种深层次上，它们是相同事物的两个方面。”为实现竞争的机制，荷兰德决定把张贴布告变成某种拍卖活动。他的基本想法是，不要把分类器当作是计算机指令，而当作对在特定情况下张贴什么布告最好的假设和推测。通过每一条假设的数值来衡量其道理和力量，这样就有了一个叫价的基矗在荷兰德的布告张贴观念中，每一个循环开始时就像以往一样，所有的分类器都在扫描布告栏，寻找与自己相关的布告。它们就像以往一样，一发现与自己相关的分类器会站起来，准备张贴自己的布告。但与以往立即张贴自己的布告不同的是，每一个分类器都会先量力叫价。一个对“明天太阳会从东边升起来”的经验确信不疑的分类器也许出价一千，而一个确信“猫王还活着，晚上出现在华拉华拉汽车旅店6号”的分类器也许出价一。然后这个系统就会收集所有的出价，用抽彩给奖法选择一组赢家，叫价最高的最有可能赢。中选的分类器就会张贴它们的布告，就这样循环往复。复杂吗？荷兰德不予否认。而且，这种拍卖就是以任意可信值取代任意争议解决战略。但现在让我们假设这个系统能够从这些可信值中吸取经验，那么这种拍卖就会排除中央仲裁人，从而让荷兰德获得他正想要的东西。并不是每一个分类器都能够赢：布告栏非常大，但却并非无限大。也并不是跑得最快的就一定能赢。如果时来运转的话，即使“猫王还活着”也能得到张贴自己的布告的机会。但一般来说，总是那些最强健的和可信值最高的假设获得系统表现的控制权，而那些离谱的假设时不时出现只增加了这个系统的一点儿自发性。而且如果有一些假设相互矛盾，那也不应该成为危机，而应该是一个机会，一个让系统决定谁的可信度更大，从而吸取经验的机会。所以，我们又返回到学习这个问题上来了：分类器怎么来证明自己的价值，又怎么为自己获取可信值呢？对荷兰德来说，最显在的答案就是采用一种赫伯式的强化作用。每当一个作用者做对了什么事，从环境中得到了一个正反馈，它就应该强化那些与此相关的分类器。而每当它做错了什么事，它就同样应该削弱相关的分类器。无论采取强化的方法，还是采取削弱的方法，它同时应该不去理会那些不相干的分类器。当然，关键是要弄明白这些分类器所起的作用。作用者不能奖赏那些在颁奖的时候正巧表现活跃的分类器。那就会像把得分的一切功劳都归于那个凑巧带球冲过底线的队员，而对操纵全局、把球传给他的四分卫，对拦截了对方进攻、为他开路的前锋，或任何替他传球的队员的功劳一笔勾销了。这也像把赢得一盘国际象棋的全部功劳都归于将住了对手的国王的最后一步棋，而无视为获得全局胜利而布局中的许多关键的棋步。但还有其它替代办法吗？如果作用者为了奖赏正确的分类器而必须预期回报，在没有被编入程序的情况下立该怎么做呢？在事先一无所知的情况下，作用者如何得知这些布局的价值呢？这确实是一个问题。不幸的是，赫伯式的强化作用是一个过于广泛的一般性概念，无法提供解答。荷兰德感到非常困惑，一直到有一天他偶然回想起他在麻省理工学院上的基本经济学课程，那是著名的经济学教科书撰写人保尔·塞缪尔森上的课，他才意识到他几乎已经解决了这个问题。他的布告栏前的拍卖已经为他在系统中建立了某种市场机制，通过允许分类器量力叫价的办法，他已经创造出了通货。所以，为什么不采取下一步行动？为什么不创造一个完整的自由市场经济，让强化能够在利益驱动下发生作用呢？确实，为什么不呢？当他终于看到了这一点，就发现这与经济非常相似。荷兰德认识到，如果把张贴在布告栏上的布告当作是上市叫卖的货物和市场上提供的服务，那么就能把分类器想成是生产这些产品和提供这些服务的公司和厂家。当一个分类器看到有一个布告满足了它的“如果条件”，它就会叫一个价，那么就可以把它想成是一个正在求购生产所需供应的厂家。为使这一相似性更加完善，他要做的是，必须要使每一个分类器对自己消耗的供应付出报酬。他决定，当一个分类器赢得了张贴自己的布告的权力，它就得将自己的一部分力量转给供应商，也就是那些触发其张贴布告的分类器。在这个过程中，这些分类器就会被削弱。但在下一轮拍卖中，一旦它的布告上市，它会有重新聚集力量的机会，甚至能够获利。但这些财富究竟是从何而来的呢？当然是从最终消费者而来的：环境就是系统的所有报偿之源。荷兰德认识到，除此之外，对凑巧在颁奖的时候活跃异常的分类器给予奖赏是完全正确的。既然每一个分类器都对供应有所付出，那么市场就会保证其奖赏普及到所有中选的分类器，从而产生他所寻求的某种自动报偿和惩罚机制。他说：“如果你生产出对大家都合适的产品，那么你就会获利。如果不是这样的话，那就没人会买你的东西，你就会破产。”所有能够产生有效行动的分类器都会被强化，任何参与布局的分类器都不会被忽略。随着时间的日积月累，随着整个系统不断汲取经验和从环境中获得反馈，每一个分类器的强度就会与自己对作用者的真正价值相符。荷兰德将适应性作用者的这部分称为“水桶队列”算法，因为其方法是将奖赏从一个分类者传到前一个分类者。这有如希伯的强化神经突触的大脑理论的直接翻版。或者，从这个意义上来说，与在计算机上调训模拟的神经网络也如出一辙。当想到这些时，荷兰德知道他快要触及到问题的实质了。以利益为驱动力的经济强化是一个极为强大的组织力量，就如亚当·斯密的那只看不见的手在现实经济中具有强大的力量一样。荷兰德认识到，从原则上说，你可以用一组完全随意的分类器来启动系统，这样，作用者这个软件就会像新生婴儿一样手舞足蹈地乱蹬乱踹。然后，随着环境不断强化某些行为，随着水桶队列发生作用，你可以看到分类器将自己组织为前后连贯的序列，从而产生预期的行为表现。一句话，学习从头开始就被设入于系统之中了。这么说，荷兰德几乎就摸到门了，但还不尽然。荷兰德把水桶队列算法建立在基本的基于法则的系统之上，并赋予了他的适应性作用者某种形式的学习功能。但适应性作用者还缺少另一种学习的形式，开采式学习与探险式学习之间是有区别的，水桶队列算法能够强化作用者已有的分类器，可以打磨已有的技能，但它却无法创新。仅仅只依靠水桶队列算法，会使系统趋于最大化的平庸状态，因为这个算法无法使系统在无限广阔的可能性空间搜索到新的分类器。荷兰德认为，搜索于可能性空间正是基因算法可以承担的工作。事实上，当你想到这一点时你就会看到，达尔文的比喻和亚当·斯密的比喻恰好可以相辅相成：企业能够随时间进化，为什么分类器不能够呢？荷兰德当然不会为这一洞见而大惊小怪：基因算法一直存储在他脑子里。他刚开始对分类器做二进制的表述时就想到了基因算法。分类器用英文来陈述就像：“如果有两个布告，其模型分别是1＃＃＃0＃00和0＃00＃＃＃＃则张贴布告01110101。”但在计算机里，各部分信息会被串在一起，被写成一连串的信息：“1＃＃＃0＃000＃00＃＃＃＃01110101”。对基因算法而言，这就像是数字染色体。所以可以完全用同一种方式来执行这个算法。在大多数情况下，分类器会像以往一样在市场上欣然买进或卖出。但系统会经常性地选择最强的一对分类器来繁衍后代。这些中选的分类器会通过性交换来产生一对后代，从而重组它们的数字化建设砖块。而新生代会取代一对力弱的分类器。然后，新生代将有机会来证明自己的价值，通过水桶队列算法使自己越变越强壮。结果就是，这群规则会随时间而改变和进化，在可能性空间中不断发现新的领域。由此你就会达到目的：将基因算法当作第三层，置于水桶队列算法和基本的基于规则的系统之上，荷兰德终于构筑成了一个不仅能够吸取经验，而且具有自发性和创造性的适应性作用者。他现在所要做的就是，将这个构想变为一个可以运作的软件程序。荷兰德从1977年左右开始为第一个分类器系统编码。奇怪的是，这项工作并不像他期望的那样直截了当。“我真以为只消几个月时间我就可以编出能够运作、对我有用的程序来。但实际上，我用了大半年的时间才做到令我自己满意的地步。”他说。另一方面，这也要怪他自己让自己做难。他以真正的荷兰德的风格来编写第一个分类器系统：完全依靠自己，而且是在家里，用的是十三年前他用于旋风计划的十六进位码和他家的一台康莫多（Commodore）计算机。巴奇小组的成员们至今在说到这一段故事时还带着诧异的神情。当时满校园都是计算机：VAX机、大型计算机、甚至高功能的绘图工作站。为什么要用康莫多机？为什么要用十六进位码？几乎没人还在用十六进位码了。如果你真是个死心塌地的计算机高手，想方设法要从一台计算机的程序中榨出最后一点利用价值的话，你也可以用所谓组合语言来写，那起码能够用像MOV、JMZ和SUB这样的帮助记忆的符号来取代数字。或者，你也可以用PASCAL、C、FORTRAN或LISP这样的高级语言来编写程序。这些语言是人类比较容易理解的。尤其是科恩，仍然记得为此与荷兰德做过长时间的激烈争论。如果用这些夹杂字母的数字将程序写得杂乱无章，谁会相信它能运作呢？就算有人相信你，但如果你的分类器系统是在家用计算机上编写成的，谁又会用它呢？最终荷兰德只好做出让步。不过到他同意将分类器系统交给一个研究生，里克·里奥罗（Rick Riolo）时，早已是八十年代初了。里克将这个系统改编成一个一般性功能的、能够在所有类型的计算机上运行的软件系统。荷兰德承认说：“只不过这不是出于我的本能。我总是喜欢将实验做到能让我看到它真的能够运行的地步，然后就失去了兴趣，又回到了理论。”正因为如此，所以他仍然坚持认为当时的康莫多计算机对他而言意义甚大。大学的计算机上是共享的，这令人头痛，他解释说：“我喜欢直接在计算机大忙小乱地编写程序，但如果用大学的计算机，就不可能容许我一口气上机八个小时不下来。”荷兰德把个人电脑看作是上帝的恩典。“我发觉我可以在我的个人电脑上编写程序，可以独个拥有于家中，不用再依赖任何人。”另外，为旋风和IBM701编写程序的经验使荷兰德一点儿也不觉得这些桌面小电脑过于原始。事实上，当他买康莫多电脑时，他觉得已经前进了一大步。实际上他1977年就买了被称为“微心智”（Micromind）的电脑，当时这台电脑看上去像是崭新的苹果二型机的强劲对手。“那是一台很好的小型计算机。”他回忆说。确实，尽管那只不过是一个黑匣子里的一堆电路板，可以与电报打字机连接后做信息输入和输出，而且没有屏幕，但它有8000字节和8位内存。价值三千美元。说到十六进位码，那是因为微心智计算机当时没有其他语言可供使用，而荷兰德又不愿意等待。“我习惯了用组合程序，我用十六进制码就像用组合程序一样方便，所以用十六进制码来写程序对我来说并不困难。”讲完这段故事后，荷兰德说，微心智计算机公司这么快就倒闭了，真是太令人遗憾了。他一直到感到八千内存实在不够用时才开始转用康莫多电脑。他说，当时康莫多电脑是一个最理想的选择。它采用了与微心智同样的微处理器芯片。这意味着，几乎不用做任何改变就能够让它运行十六进制码。康莫多的内存要大得多，带屏幕显示，而最大的好处是，“康莫多能让我玩游戏。”他说。尽管荷兰德的同事对此非常恼火，但他的第一个分类器系统却运转得非常好，这足以能够使他确信，这个系统确实实现了他的意图，而且确实为完整的认识理论播下了种子。这个系统的早期版本是他与密西根大学心理学教授裘迪·瑞特曼（Judy Reitman）共同研制的，发表于1978年。在对这个版本系统的测试中，其作用者学会了如何用基因算法运行一个模拟的迷宫，运行速度要比没有用基因算法快十倍。这次测试同时也证实了，分类器系统能够显示心理学家所称的“转换”：它能够把在前一个迷宫中学到的规则运用到后一个迷宫的运行中去。这些早期研究成绩斐然，即使荷兰德并不大肆渲染，其名声也已使“分类器系统”这个词开始流行了起来。比如1980年，匹兹堡大学的史蒂芬·史密斯（Stephen Smith）开发了一个能够玩扑克的分类器系统，并用它来和一个也有学习功能的老一点的玩扑克牌的软件对抗。这场对抗甚至不成其为比赛，分类器系统轻而易举地就赢了。1982年，泊拉罗德公司的斯图尔特·威尔逊（Stewart Wilson）用分类器系统来协调电视摄影机和机械手臂的动作。他的应用表明，水桶队列和基因算法能够导致分类器规则的自发组织，从而自我分类成一个个小组，起到控制子规则的作用，产生我们所需要的特殊而协调的动作。1982年，荷兰德的学生拉森·勃克（Lashon Booker）在他的博士论文中将分类者系统运用在一个模拟的环境，用它来寻找“食物”，避免“食物中毒”。这个系统很快就将自己的规则组织成这个环境的内化模型，就像一幅心智地图。但对荷兰德来说，最感欣慰的是1983年戴维·高德勃格（David Goldberg）的研究证明。高德勃格是一个攻读博士学位的土木工程师，在此几年前就选修荷兰德的适应性系统课程，并一直对此深信不疑。高德勃格说服了荷兰德成为他的博士论文答辩委员会的主持人之一。他的论文证明了，怎样把基因算法和分类器系统运用于对一个模拟的煤气管网线的控制。当时，这是分类器系统对付过的最复杂的问题。任何一个煤气管道系统的目的都是以尽可能小的成本来满足终端用户的需要。但每一条煤气管道都有几十个或几百个压缩机，将煤气从几千英里的大管径管道抽出来。用户的煤气用量每一小时、每个季度都会有变化，而压缩机和管道常会有渗漏，限制了整个系统在适当压力下的供气能力。安全控制要求煤气的气压和运速保持在适当的程度，但任何一个因素都会影响到其它因素，即使想使一个简单的煤气管道发挥最大效益，都复杂到根本无法用数学来分析。管道操作者是通过长时间的“学徒”才学会用本能和感觉来控制煤气管道系统的这门技术的，就像我们学开车一样。事实上，煤气管道的问题之复杂，就连荷兰德都发愁，担心高德勃格的研究较之其它分类器系统运用小组，也许更可能失败。但其实他根本不必担心。高德勃格的系统非常圆满地学会了控制这个模拟的煤气管道系统：这个系统从一组完全随意的分类器开始，在经过一千天的模拟试验之后，达到了对控制煤气管道的专家水平。而且，这个系统掌握操作煤气管道的规则简单得不可思议。它的布告仅为十六个二位数那么长，它的布告栏上每次只有五条布告，总共只有六十条分类器规则。事实上，高德勃格在他家的苹果二型机上只用了64千字节的内存就运作了整个分类器系统和煤气管道的模拟程序。荷兰德笑着说：“高德勃格是我最紧密的追随者。”煤气管道的模拟不仅使高德勃格在1983年获得了博士学位，而且使他获得了1985年度的总统青年研究者奖。荷兰德自己也将高德勃格的研究看作是分类器系统研究的一个里程碑。“这非常有说服力，”他说。“它真正解决了一个实际问题，或者说，起码是解决了一个实际问题的模拟。”而且，不无讽刺也不无欣慰的是，这个分类器系统最“实际”的一例，反过来对基本的认知理论也最具说服力。荷兰德说，这一点在高德勃格的系统如何学会控制渗漏的方法中表现得最为明显。这个系统从一组随意的分类器开始，首先掌握一系列对正常的煤气管道的运行较为广泛适用的规则。比如在一次传送煤气的操作中，出现了一条可以被解释为“一直传送‘没有渗漏’的信息”。很显然，这是一条过于一般的规则，只适用于管道运行正常的情况。但在高德勃路开始在各种模拟的压缩机上打出模拟的洞来的时候，这个系统很快就发现了这个问题，其操作立刻就失灵了。但通过基因算法和水桶队列，这个系统最终从自己的错误中反省了过来，开始产生了一些比较特殊的规则，比如“如果输入气压很低，输出气压也很低，气压转换率是消极的，则传送‘渗漏’信息”。而且，只要这条规则一经实行，就会产生比第一条规则高得多的叫价，把第一条规则从布告栏上取代下来。如此这般。大体上说，第一条规则在不出现非常规行为的正常情况下会发生作用，而一旦发生意外情况，第二条规则和其他规则就会取代第一条规则，对意外的行为做出校正反应。当高德勃格告诉荷兰德这些时，荷兰德激动万分。在心理学上，这种知识的组织被称为缺席的等级制度（defulthierarchy），当时这正是荷兰德久埋脑海的研究课题。自1980年起，他一直在与三位密西根大学的同事，心理学家凯瑟·赫力约电（KeithHolyoak）、里查德·尼斯伯特（Richard Nisbett）和哲学家保尔·查加德（PaulThagard）密切合作，致力于创立一个关于学习、推理和知识发掘的认知理论。正如他们在1986年出版的《归纳法》一书中所说的那样，他们四个人都相信，这个理论必须建立在三项基本原则上，而这三项基本原则也正是荷兰德的分类器系统的原则：即，知识能够以类似规则的思维结构来表达；这些规则始终处于竞争之中，经验使得有用的规则越变越强，无用的规则越变越弱；具有说服力的新规则产生于旧规则的组合之中。这个有大量的观察和实验结果支持的观点表明，这些原则可以解释各种恍然大悟的洞见，包括从牛顿对苹果落地的顿悟，到日常生活中对相似性的发现。他们特别指出，这三项原则应能够产生缺席的等级制度的自发涌现。确实，这正是人类所有知识的基本组织结构。一组规则形成缺席的等级制度，从根本上来说与荷兰德所称的内在模型是同一个意思。我们用较弱的一般性规则和较强的特例来预测事物该如何分类：“如果它是流线型的，有鳍，生活在水中，那它就是鱼。”但“如果它同时还有毛发，呼吸空气，而且很大，那它就是鲸。”我们用同样的结构来预测如何做事：“‘i’总是在‘e’之前，除非其后有‘c’。”但“如果是neighor、weigh、或weird这些字，则‘e’总是在‘i’之前。”我们还用同样的结构来预测因果关系：“如果你朝一条狗吹口哨，它就会向你跑来”，但“如果它向你嗥叫，并把颈背部的毛发竖起来，那它也许不会向你跑来。”荷兰德说，这个理论说明，无论这些原则是作为分类器系统来执行，还是以别的形式来实行，缺席的等级制度都应该会涌现出来。（事实上，《归纳法》一书中引用的许多计算机模拟实验都是用PI来做的。PI是查加德与赫力约克设计的更常规的基于规则的软件程序。）不管怎么说，看到等级制度能够真的从高德勃格的煤气管道模拟中涌现而出，真是非常令人激动。分类器系统总是从零起步，它最初的规则完全是在计算机模拟的太初混沌中随意设置的，然而就在这混沌之中，美妙的结构涌现了出来，令人惊喜，让人讶异。“我们感到欢欣鼓舞，这是能够真正被称为涌现模型的首例。”荷兰德说。回归家园厨房的谈话总是无休无止的，荷兰德和阿瑟的谈话就这样一小时一小时地持续着。到最后结束时，他们的讨论已经从国际象棋跳到经济学，从经济学跳到跳棋，又跳到内在模型，基因算法，然后又回到国际象棋。阿瑟感到他终于开始了解学习和适应的全部含义了。俩人到了睡眼惺忪的时候开始详细讨论一个或许能够解决经济学中理性期望问题的途径：为什么不用荷兰德式的分类器系统来模拟一伙经济作用者，让它们就像真正的经济作用者一样从经验中学习，从而取代经济作用者是完全理性的这个假设呢？真的，为什么不呢？入睡前，荷兰德写了张纸条提醒自己把恰好放在他这里的塞缪尔的计算机跳棋手投影胶片找出来。阿瑟已经对这个能够学习的游戏软件的概念入迷了。他以前从未听说过有这样的东西。荷兰德想，也许他明天应该就这个主题为与会代表做一个即兴发言。这个发言引起了强烈的反响，特别是当荷兰德向听众们指出，塞缪尔的计算机跳棋软件在三十年后的今天仍然在同类软件中居于领先地位时，反响尤为强烈。然而，荷兰德从这个角度所做的发言之所以在会议上引起强烈反响，完全不是因为这样的即兴交流在那时非同寻常。与会代表发现，很难指出经济学会议的气氛究竟是从什么时候开始转变的。只是大约在第三天，当大家排除了原来的学术术语障碍，扫清了相互之间的困惑之后，会议就开始变得热烈了起来。“我发现这非常令人激动，”斯图尔特·考夫曼说。他在与阿瑟交谈了两周之后，发现自己很缺乏经济学知识。“有趣的是，当你接触到所有诸如指画法作品这样的新事物时，感到就好像在幼儿园一样，或就像一个幼犬，四处乱跑，四处嗅闻，有一种发现新东西的美妙感觉，仿佛整个世界就是个值得去探索的奇境，所有的事都是新奇的。不知为什么，这就是这个会议带给我的感觉：总是好奇地想知道其他人是怎么想的，他们的标准是什么，这个新领域中的问题是什么。这真是非常符合我个人的胃口。但我想，这也是许多参加这次会议的人的风格、我们彼此之间有过长时间的交谈，彼此相互倾听。”不无讽刺的是，物理学家最初对数学的抽象性持怀疑态度，而这次却正是数学提供了一神共同的语言。“现在回想起来，我认为肯·阿罗的决定是正确的，”尤金尼亚·辛格说。她起初对阿罗没有吸收社会学家和心理学家参加会议感到失望。“阿罗把最优秀、最具有技术训练背景的经济学家都召集来了，结果建立了一种信任感。与会的物理学家们对他们的技术背景感到吃惊。这些经济学家对许多技术概念，甚至对一些物理模型都非常熟悉，所以与物理学家之间就能够用共同的词汇来探讨问题，建立起一种能够相互交流的语言。但如果邀请许多没有技术背景的社会学家来参加会议，我不敢保证能否跨越语言的海湾。”当大多数正式发言结束之后，与会者们就开始分成非正式的研讨小组，就专门的问题进行讨论。其中一个最流行的问题就是混沌理论，对混沌问题的讨论经常在小会议室围绕着戴维·鲁勒展开。荷兰德说：“我们都知道混沌理论，都读过这方面的文章。一些经济学家已经在此领域做了大量的研究。但我记得当我们看到物理学家就此做出的一些模型以后，都感到十分兴奋。”与此同时，安德森和阿瑟参加了一个在阳台上进行的关于技术锁定或地区经济差异这类的经济“类型”的讨论。阿瑟说：“我太累了，无法无休止地谈论和听讨论，我只能借这个研讨小组的讨论来测验菲尔·安德森的各种数学技巧。”但实际上阿瑟发现自己和安德森，以及其他物理学家之间意见很一致。他说：“我喜欢他们强调计算机实验。”在六十年代和七十年代，在经济学家眼里，计算机模型已是声名狼藉。因为很多早期计算机模型是根据程序员倾向的政策建议拼凑出来的，其结果当然是使计算机产生支持这一政策的建议。“所以当我看到计算机在物理学中得到适当应用时，感到非常着迷。我觉得物理学领域的开放性在召唤着我。这是一种知识性的开放，愿意正视新的概念，不再对该接受什么抱教条而呆板的态度。”同时，阿瑟对报酬递增率能对会议产生影响而感到欣慰。除了他对此的发言之外，其他经济学家也在独立研究这个问题。比如，有一天与会者通过电话听荣誉教授霍利斯·切纳利的演讲。切纳利因为重病而未能来参加会议。他的演讲内容是关于发展的类型，为什么各国在如何发展上各有不同，特别是第三世界国家。他在演讲中提及了报酬递增率。阿瑟说：“所以，他刚挂断电话阿罗就跳了起来，跑到黑板面前说：‘霍利斯·切纳利提到了报酬递增率，现在让我来做更详尽的阐述。’于是他自发地做了一个半小时的关于报酬递增率思想史的演讲，同时将这个理论与贸易理论联系起来讲了一番，而且是在没有一点儿笔记可循的情况下。我从来不怀疑阿罗在报酬递增率方面的知识有这么丰富。”仅在此几天之后，已经在将报酬递增率理论运用于国际贸易方面做出了创新性研究的约索·斯甘曼（JoseScheinkman）与洛杉研加州大学的米歇尔·波德林（MicheleBoldrin）熬夜熬到凌晨三点，拿出了一个报酬递增率经济发展理论。阿瑟说，讨论不可避免地会涉及到股票市场是否会进入报酬递增循环，因为股民们看到有其他投资者加入进来，所以股票不断看涨。或反过来，是否会出现负反馈效应？比如股民看到其他投资者都退出时会出现崩盘。阿瑟说：“当时不知为什么股市正好过热，所以大家就对这个理论是否可行、这种情况是否会真的在现实中发生，是否很快就会发生等问题展开了热烈的讨论。”大家的共识是：“这种情况也许会发生。”戴维·潘恩斯认为崩盘的可能性非常大，所以他打电话给他的经纪人，要求卖掉他的一部分股票。他的经纪人劝他打消了这个念头。果然一个月之后，1987年10月19日，出现了股票在一天之内猛跌508个点的情况。阿瑟说：“这就导致了一种流行的说法，人们认为桑塔费的会议在一个月前就预测到了股票市场的崩坍。其实我们并没有做这个预测。但股票市场之所以崩坍，当然是因为其中有我们长时间探讨的这种正反馈机制在起作用。”这场为期十天的马拉松式的研讨会就这样继续着，只有星期六下午休会。所有的人都累得精疲力尽，累得极其愉快。阿瑟说：“十天结束时，我感到我站在了一个科学的高度。我无法相信竟有人愿意倾听我的观点。”但确实有许多人愿意倾听。阿瑟因为答应了要在9月18日，星期五到旧金山市做一场演讲，所以不得不放弃了最后一天的会议（无法从纽约脱身来参加会议的里德送来了一卷录像带表示祝贺）。但是，当星期一下午阿瑟返回来，一跨进修道院的门，潘恩斯就带着微笑向他迎来。“最后一天会议开得不错吧？”阿瑟问。“哦，我们都非常满意。”潘恩斯回答。尤金尼亚·辛格表现得尤为热情，正准备好好向里德汇报此次会议的收获。他接着说，会议一结束，研究所就召开了科学委员会会议，会议的第一个动议就是，他们想邀请阿瑟参加科学委员会。阿瑟吃了一惊。科学委员会是研究所内部的圣地，掌握着决策的实权。“我当然接受了这个邀请。”他说。潘恩斯说：“我们还有一个考虑，我们非常不愿意失去这次机会。所有的人都对这次会议感到非常振奋，所以我们想借机将之扩展成一个全面展开的研究项目。我们一直在讨论这个问题，不知你和荷兰德下一个学年是否能来这里，启动这个研究项目，让它运作起来。”阿瑟瞬间就明白了，科学委员会想邀请他和荷兰德来主持这项研究。他结结巴巴地回答说：他确实有一个年假可以休，事实上这项研究对他来说非常有趣。当然，能来主持这项研究他十分高兴。他说：“我感到受宠若惊。我确实觉得自己很卑微。主持这样一项研究使我直到今天都在问自己：我是谁呢？我的意思是，这儿有菲尔·安德森，有肯·阿罗，然后还有我。而他们竟在问我，你对这个是怎么想的，对那个是怎么认为的。所以我的反应是，他们是不是在问其他什么人？在我以往的学术生涯中从来没有出现过这样的事情。”“你知道，对一个科学家来说，他完全有可能感到身怀绝技，却不被圈内人所接受。约翰·荷兰德几十年都处在这种情况中。我当然也有同感。直到我踏入桑塔费研究所，这些聪明绝顶的人，这些我过去只是读到过的人物给了我这样一个印象：‘你怎么这么久才到这里来？”在十天的会议中，阿瑟无休止地谈话和倾听。他的头脑塞满了各种思想，把脑子都涨痛了。他精疲力尽，需要三周的睡眠才能恢复体力，但他觉得简直就像置身天堂一样。“从现在起，我不再为其他经济学家会怎么想而担忧了。能够与我分享研究成果的人们都集中在桑塔费。桑塔费就是我的家。”------------------第六章混沌边缘的生命1987年9月22日的清晨阳光明媚，布朗·阿瑟刚刚被邀请参与主持桑塔费研究所的一项新的经济学研究项目，就睡眼惺忪地钻进一辆小车，和约翰·荷兰德一起去罗沙拉莫斯参加一个人工生命研讨会。这个会期五天的研讨会已经于前一天就开始了。阿瑟对“人工生命”的确切含义还有点儿稀里糊涂。事实上，上周的经济学研讨会已经使他精疲力尽了。他现在对许多事情都有点儿头脑不清楚。荷兰德向他解释说，人工生命类似人工智能。区别仅在于，人工生命是用计算机来模拟进化的基本生物机制和生命本身，而不像人工智能那样用计算机来模拟思想过程。荷兰德说，人工生命的研究很像他的基因算法和分类器系统的研究，只不过人工生命的研究更为广泛，胃口也更大。整个人工生命研究是罗沙拉莫斯的博士后克里斯·朗顿（Chris Langton）的劳作。朗顿是荷兰德和勃克斯在密西根大学的学生。荷兰德说，朗顿就像一个迟绽的花蕾。他今年已三十九岁，比大多数博士后要年长十岁，而且还没有开始为完成博士论文做最后一搏。但他是个非常杰出的学生。“有非常丰富的想象力，非常善于归集各方面的经验。”朗顿对这个人工生命研讨会投注了极大的精力。人工生命是他的婴儿，他给它取了名字，耗费了近十年的时间试图陈述这个概念。他筹划了这个研讨会，试图把人工生命变成一个真正的科学学科。但他却不知道究竟有多少人会来参加这个会议。他点燃了罗沙拉莫斯非线性研究中心对人工生命研究的信心，使其为这个研讨会赞助了一万五千美元，又说服了桑塔费研究所为此次会议投资五千美元，并同意将会议记录汇编结集出版，作为复杂性理论系列书籍的一部分。从昨天会议开始的情况来看，荷兰德认为朗顿干得非常漂亮。阿瑟得亲自来看看才能有所知。确实，阿瑟亲自来看了。当他和荷兰德步入礼堂的时候，他很快就得到了两个印象。第一个印象是，他大大低估了他的这位同屋伙伴。“我就好像是和甘地一起走进了会堂似的，”他说。“我原以为我是和一个身材矮孝令人愉快的计算机高手同屋，而这里的人们却将他当作这个领域的伟大人物。在会议厅的走廊上，人们向他涌来，高呼：‘约翰·荷兰德！’不断问他，你对这个问题是什么看法？对那个问题怎么看？你收到我寄给你的论文了吗？”阿瑟的这位同屋尽量边走边回答这些问题，但却仍然顾此失彼。荷兰德已经名声显赫了，这一点使他自己感到很尴尬。他这二十五年来每年都培养出一至两名博士研究生，所以就有了许多他的理论的追随者，他们四处传播他的思想。与此同时，世界也在向他靠拢。神经网络又重新时髦了起来。无独有偶，学习的问题也变成了人工智能主流派的最炙手可热的课题。1985年召开了第一次基因算法的国际学术会议，而且很快还会召开这样的会议。“每个人的标准开场白似乎都是，约翰·荷兰德有过如此这般的说法，这是我对他的理论的阐述。”给阿瑟的第二个印象是，人工生命很奇怪。他从来没见到朗顿的面。这是一个过分瘦长的家伙，有一头长而密的棕色头发和一张布满皱纹的脸，这使他看上去很像年轻而和蔼可亲的美国著名性格演员沃尔特·马绍。朗顿总是在忙来忙去，不是在复印材料、安装点什么，就是在担忧着什么，发疯般地力求一切按预期的安排正常运作。所以阿瑟索性就把时间消磨在参观布置在环绕会议厅走廊上的那些计算机演示上。这是他所见过的最精彩的计算机演示：电子屏幕上动画的鸟群骤然飞起、栩栩如生的植物就在你眼前的屏幕上生长、发育，还有那些波动起伏、闪闪发光的稀奇古怪的碎片似的生物体和模型。所有这些很令人目眩，但这意味着什么呢？还有那些演讲！阿瑟所听到的都是些混合了大胆的思考和扎实的经验的发言。在发言者站起来发言之前，似乎没人知道他会说些什么。其中许多人都梳着马尾巴发型，穿着牛仔裤（有一个女性光着脚站起来发言）。“涌现”这个词不断出现在发言中。而更重要的是，这里有一种不可思议的旺盛的精力和同志间的友谊和忠诚，有一种令障碍坍塌、令新思想得到释放的氛围，一种自发的、不可预测的、指向开放的自由氛围。这个人工生命研讨会以一种奇怪的知识性的方式让人感到一种反叛的味道，就像越战之后的反文化运动。麻省综合医院的顿悟虽然克里斯·朗顿对人工生命的诞生已经记不清确切的日期了，但却仍然清楚地记得那一时刻。那是在1971年底，或1972年初，反正是在冬天。他就像个标准的计算机狂那样，独自一人呆在波士顿麻省综合医院的六层楼上，坐在心理学系的一架像书桌那么巨大的PDP－9型计算机的控制台前，凌晨三点了还在修正计算机编码的错误。他喜欢这样的工作方式。朗顿解释说：“这并不是因为我们必须在特定的时间来这儿工作。这个地方的负责人，富兰克·艾尔文（Frank Ervin）是一个非常富有创造性、非常出色的人。他雇用了一群聪明的年轻人来编程，给他们以充分的自由。所以，正儿八经的人白天来这儿干些极其枯燥无味的编程，我们却习惯于下午四、五点钟才来这儿，一直呆到凌晨三、四点钟。在这段时间里我们可以尽情地在计算机上玩耍。”确实，就朗顿而言，编程是最有趣的游戏。编程并不是他刻意的职业选择。两年前他被一所大学退学后，作为对越战的有良心的反战者，来到麻省综合医院履行替代性服务义务，但不久就身不由己地卷入了艾尔文的小组。事实上，除了在中学暑期班上学到的那点知识之外，他的编程技术几乎完全是自学的。但他一开始搅到计算机里面去，就陶醉其中，直到履行完义务还逗留在麻省综合医院。“计算机编程太棒了，”他说。“我本质上是个机械师，喜欢建造东西，喜欢看到这些东西能够真正发挥作用。”对PDP－9型计算机上的硬件结构，他说：“你必须环环相扣地掌握硬件的运作机制。编程序时必须将计算机硬件的实际性能考虑在内。比如说，‘将这个特殊名称存入存储器内，然后再将其取回’，这是一个逻辑指令，但同时也是非常机械化的。”与此同时他也很喜欢他所深入其中的这种稀奇古怪的抽象游戏。在这方面，一个很好的例子就是他接手的第一个项目，让实验心理学家能在PDP－9型计算机上运行程序。多年以来他们一直在老式、速度缓慢之极的PDO－SS型机上记录数据，已经到了忍无可忍的地步了。但问题是，他们已经在PDO－SS型机上开发了各种具有特殊功能的软件，这些软件无法在PDP－9型机上运行，而他们又不想为换计算机而重新编写程序。所以朗顿的任务是编写一个能够让旧有软件以为仍然在老型机上运行的程序。也就是说，他得在PDP－9型机内部编写一个虚拟的PDP－SS型机的程序。朗顿说：“我并没有正式修过计算机理论课程；因此我第一次对虚拟计算机的概念的了解完全出于本能，是通过创建一个虚拟计算机环境才学到的。我立刻就喜欢上了这个概念。将一台真正的计算机的运作规律抽象为一个程序这一点意味着，这个程序已经抓住了这台计算机的所有重要特点，你可以将其硬件抛置一边了。”他说，不管怎么说，在那个待殊的夜晚，我正在修改编码错误，因为明知这一阵子他无法在机器上运行任何东西，所以他就从计算机的大阴极射线管前面的盒子里抽出其中的一卷纸磁带，把它插入磁带阅读器，开始在计算机上运行“生命游戏”。这是他最喜欢的计算机游戏之一。朗顿说：“我们从比尔·高士泊（Bill Gosper）小组那儿弄到了这个软件程序，他们在麻省理工学院玩‘生命游戏’。我们也在玩这个游戏。”这个游戏有不可抗拒的诱惑力。这个前些年由英国数学家约翰·康卫（JohnConway）开发的程序不是真的可以让你玩的游戏。它更像是一个可以按照你的意愿演化的缩微宇宙。开始时，计算机屏幕上只出现这个宇宙的一个影像：一个平面坐标方格上布满了“活着的”黑方块和“死了的”白方块，最初的图案可以任你摆布。但一旦你开始运作这个游戏后，这些方块就会根据很少几条简单规则活过来或死过去。每一代的每一个方块首先要环顾其四周的近邻，如果近邻中早就有太多活着的方块了，则这个方块的下一代就会因为数额过剩而死去。如果其近邻中存活者过少，则这个方块就会因为孤独而死去。但如果其近邻中存有两个或三个“活着的”方块，比例恰到好处，则这个方块的下一代就能存活下去。也就是说，要么是这下一代已经活着，能够继续存活下去，如果不是这样，就会产生新的一代。就这么简单。这些规则只是一种漫画式的生物学。然而“生命游戏”的奇妙之处在于，当你把这些简单的规则变成一个计算机程序之后，就好像真的能够让计算机屏幕活起来。与当今你所能看到的计算机屏幕相比，这个游戏的动作相当缓慢、迟钝，就好像是让录像机用慢动作重播一遍似的。但如果你用心观察，就可以看到计算机屏幕沸腾着各种活动，就像是在一台显微镜下观察一滴池塘水里的微生物。开始时你可以随意设置一些活着的方块，可以观察到它们如何很快自组织成各种连贯一致的结构。其中有的结构翻滚不已，有的结构的振荡有如野兽呼吸。你还会发现“滑翔机”，即一小簇以常速滑过屏幕的活细胞。你还会看到稳定地发射出新的滑翔机的“滑翔机枪”，以及在那里气闲心定地吞食滑翔机的其他结构。如果你走运的话，甚至还可能看到《爱丽丝梦游仙境》里的那种“切夏猫”，它缓慢地销声匿迹，只留下微笑和足痕。每重玩一次，出现在屏幕上的图案都会有所不同，没有人能够穷尽其可能性。朗顿说：“我看到的第一个图案是大而稳定的宝石型的结构。但当你从外部加入一个滑翔机，就会打乱这个完美无缺的晶体美。其结构就会慢慢消亡至无影无踪，就好像滑翔机是一种外来的传染玻这就好像是安德洛墨达的世系一样。”所以那天晚上，计算机在出声地运转，计算机屏幕上活跃着各种小图案，而朗顿在修改编码错误。“有一次我抬头扫了一眼，计算机屏幕上的生命游戏正在弯弯曲曲地逝去。然后我重又扫了一眼我正在修改的计算机编码。这时我颈后的汗毛倒竖了起来。我感到还有其他人在这个房间里。”朗顿回头环顾，以为他的一个同事正偷偷站在他身后。这是一间拥挤不堪的屋子，放有PDP－9型机的巨大的蓝色机柜、立着许多放置各种电子设备的架子，还堆放着一台老式脑电图记录机和示波管。有一些箱子挤在角落里，电线和管子长长地拖曳满地，还有许多从未使用过的东西。这是真正的计算机迷们的天堂。但并没有人站在他背后，没有人藏在那里，他完全是一个人呆在这里。朗顿回过头来看计算机屏幕。“我意识到，一定是‘生命游戏’在捣鬼。计算机屏幕上的某些东西是活生生的。我无法表达我在那一刻的感觉，我区分不出什么是硬件，什么是过程。我从某种深层次上认识到，在计算机上发生的一切和在我肉体上发生的一切其实并没有很大的区别。计算机屏幕上所显示的确实是这两件事的同一种过程。”“我记得我那天深夜向窗外望去，计算机仍然在出声地运转着。那是一个清朗的寒夜，星星在天上闪烁，可以凭窗看到剑桥查里斯河对岸的科学博物馆和周围疾驰而过的汽车。我思索着活动的型式，以及其中所发生的一切。城市就卧在那里，它是有生命的，好像和‘生命游戏’是同一回事。当然它要复杂得多，但却并没有什么不同。”大脑的自我集合朗顿说，二十年之后回顾起来，感到正是那个夜晚的顿悟改变了他的生活。但那时却只是某种介于直觉之上的感觉。“这种事就是灵感瞬间降临，然后就逝去了。有如一阵飓风，或席卷而来的浪潮，改变了大地的面貌，然后就消失得无影无踪了。这个夜晚留在我头脑里的印象其实已经淡出了，但却建立了我对某些事的特殊感觉。任何能够触动我的事都能引起我对这种活动模型的联想。所以我后来一直就在试图踉着这种感觉走。当然，这种感觉经常把我引向一处后，就撒手不管地遁去了，弄得我不知道下一步该怎么走。”但实际上他还是过低估计了情况。1971年的朗顿既不知道他所感觉到的意味着什么，离成为一个系统学者也还相距遥远。他的所谓跟着感觉走的想法，不过是逛逛图书馆或书店，在各处搜寻几篇有关模拟机器、涌现、集体行为型式，或有关导致全球动力的地方规则这类的文章来读读。他还时不时地在哈佛大学、波士顿大学或别的什么大学随意选修些课程。但基本上，他满足于做自然降临于他的事情。他生活中还有太多别的内容。他真正热爱的是弹吉它。他和他的一个朋友曾尝试创建一个职业的乡村民乐队，但没有成功。他还投入了很大的精力来抗拒征兵，抵制越南战争。大学周边的整个反文化氛围使得剑桥和波士顿对他来说成了一个非常愉快的地方。朗顿很久都没有比这感到更愉快了。“中学生活对我来说简直是个灾难，”他说，1962年，他十四岁的时候，从他家乡麻省林肯的一所很小的小学升入林肯－沙德伯雷中学，这是个地区性的、规模很大的中学“我每天去学校就像去监狱一样。这是一个工业性很强的中学，在这里，除非你能证明自己非常杰出，能够进入特殊的班级，否则就会受到就像对待少年犯一样的对待。而我正好又不是能与整个体制所要求的那种思想品行保持一致的人。我蓄长发、弹吉它、听民歌，我是一个嬉皮士，而我周围没有一个嬉皮士，所以我就很孤立。”他的父母无助于他改变这种状况。他母亲简·朗顿是个侦探小说作家，父亲威廉姆·朗顿是个物理学家，他们从人权运动和越南战争时期开始就一直是“激进分子”。“我上中学时，我父母偶尔会带我到市区参加为争取平等而举行的静坐示威，或去学校讲演。我们去过许多市区学校，也坐公车去过华盛顿，我们抗议这个、抗议那个。我因为参加抗议而被警察当作抗议者逮捕过。”朗顿最终于1966年从中学毕了业。他说：“那正是嘻皮时代的开始。所以那年夏天我和我的一个朋友跳上一辆公车去了加州，那里对嬉皮士的认识要领先得多。我们直接去了海特－阿什博雷，去听卓别林和杰弗逊合唱乐团的演唱。那个夏天真是棒极了。”不幸的是，到了秋天，他不得不回来到伊利诺斯州的洛克福特大学报到。私下里，他根本就不想上大学，而这个大学对他也抱以同样的态度：由于他中学的成绩总在三分左右晃动，哈佛和麻省理工学院这类的学校对他的申请一概给予斩钉截铁的拒绝。但他的父母坚持要他到别处去上大学。洛克福特大学当时刚由一所女子完校改为一所文科性综合大学，正在积极招生。对朗顿来说，坐落在玉米地当中的洛克福特大学的崭新的校园看上去就像一所警戒不严的监狱农常“也许最好再在校园四周围墙上围上有刺的和带尖刃的铁丝网。”因为学校招收了太多的学生，那年，在总共五百名学生中，有十名是从东海岸招收来的嬉皮士。“我们到了那里，环顾四周，都是些土得掉渣的农民子弟和极端的右翼分子。这地方就像美国独立战争时期的民兵基地。在东海岸，起码有各种运动在风起云涌，而在伊利诺斯州的玉米地里，时间仍然停留在麦卡锡时代。在1966年的伊利诺斯州中部，嘻皮士只有死路一条。注册时，他们一看到我就让我在参加女子体育馆这栏上登记。有一次，我们几个人刚走进一家炸面饼圈店，几个国家警察就跟着我们进来了，其中一个警察说：‘我不知道是你们其中的谁，但你们这些家伙中有一个人的女朋友可真够难看的。’我们遭到所有的饭馆的驱逐，没人愿意为我们服务，因为我们蓄长发。校方很快就开始怀疑我们与吸毒和其它所有坏事有关联。”很明显，唯一能做的事就是北上。朗顿和其他“不受欢迎”的伙伴开始沿途免费搭乘他人便车旅行到麦迪逊的威斯康星大学，经常在那里一呆就是几周。“麦迪逊才是我呆的地方。六十年代的整个反文化运动对麦迪逊都有所波及，而洛克福特却保守沉闷。在麦迪逊，经常有反战活动，许多嬉皮士开始吸毒，所以我也染上了吸毒。我有一个电吉它，我的一个朋友接触过阿泊拉民间音乐，所以我们非常成功地参加了一些即席演奏会。在麦迪逊发生了许多事，只是没有一件是与你上大学必须要干的事相关。”毫不奇怪，朗顿在洛克福特刚上大学二年级就被留校察看。秋季学期结束后，校方就让他离开学校，他也告诉校方他正要退学。他说：“我想呆在麦迪逊，但我在那里没有工作，没有办法维持生计。所以我只好回到波士顿，在波士顿我变得更加政治化，更深地卷入了反战活动。”因为没有了可以缓役的学生身份，所以他向征兵委员会申请良心反战者身份。经过长时间的争取，征兵委员会终于批准了他的申请。“于是我就于1968年到麻省综合医院履行替代服务。”当然，一到那里以后朗顿就找到了适合自己的位置。他会非常乐意无限制地从事计算机编程工作。他说：“这个工作太棒了。我学到了许多知识，我与这里的人相处得十分愉快。”但到1972年，他就别无选择了。他这个小组的主持人艾尔文接受了洛杉矶加州大学的教职，连同这个实验室也一块儿带走了。无所适从的朗顿就与另一个心理学家的小组搭上了关系。这个小组的心理学家们研究的是东南亚的短尾猕猴的社会交往行为。1972年感恩节，朗顿来到了距波多里科首府圣胡安四十英里之外丛林中的加勒比海灵长类研究所。结果这并不是一个令人满意的工作。朗顿确实非常喜欢猴子。在实验过程中他每天花八到十小时监视它们，着迷地观察它们的文化，以及如何将这文化传给下一代。但很不幸的是，灵长类研究所的人的表现太像他们所观察的猴子了。朗顿说：“我们的有一个实验是了解猴群的社会制度是如何对紧张局面作出反应的。所以我们给一只在等级制度中有点地位的猴子吸了点儿大烟，然后观察当这只猴子不能尽职时这个等级制度会做出何种反应。”比如说，最高等级的公猴应该负责恐吓其它猴子、与所有母猴交配、解决争端、追逐某些不守规矩的猴子。所以当它不能完全负起责任来时，它的统治区就会分裂成各个派系。其下层领导对头领猴子仍然非常恭敬，但时不时也会对它发起进攻，然后又迅速撤退。你可以看到它们在尽力支持他的工作，但这样做必须负有头领猴子的责任，可头领猴仍然在位，所以就产生了一种滑稽的紧张局面。“而灵长类研究中心的负责人是个彻头彻尾的酒鬼。他一大早起来就喝上一加仑血色马利丝酒，然后一天都醉醺醺的无法正常工作，不能发挥作用。所以职员们就无法得到展开工作的允许，但却又必须工作。所发生的所有这些争端都是：‘这事你应该和我商量！’、‘我本来可以用我用来观察猴子的这些数据单的。’、‘掀开研究中心的顶盖。’简直和猴子实验的情况别无二致。研究所分裂成几个派系，发生了某种革命，我参与的那个派系最后遭到惨败，我被告知离开那里，我也正准备离开那里。”在波多里科呆了一年后又茫然不知所措的朗顿认识到，现在该是认真考虑生活的时候了。“我不能总是四处游荡，过一天算一天，没有任何长期发展的打算了。”但到哪里去呢？他寻思，不知那种神秘的感觉是否能给他一些启示。在波多里科，他一直在寻思这个问题，他开始想，也许，仅仅是也许，他能够寻着这个踪迹发展：选择宇宙学和天文物理学。“在灵长类研究中心时我没有上计算机操作的资格，所以我没有做过任何能够说得上来的计算机工作，但我做了大量的阅读，”他说。宇宙的起源、宇宙的结构、时间的实质——这一切似乎正是他所追寻的感觉。“所以当灵长类研究中心清况恶化后，我就回到了波士顿，开始在波士顿大学修数学和天文学课程。”当然，他以前学过不少数学。但朗顿想，一个好办法就是从零开始。“我以前对学习根本不予重视。我上学并不是因为我想去学校，而是因为必须这样做。就像是从中学的牙膏管里被挤到大学的牙刷上！”经济能力上的限制使他只能以旁听生的资格每次选修几门课程，课余为挣钱打过各种工。但他全身心地投入到了学习之中，学得非常好。最后，一位已经和他成为好朋友的教师对他说：“听着，如果你真想从事天文学研究，就去亚利桑那大学。”波士顿大学在许多学科上确实不错，但亚利桑那是世界上的天文学之都。位于图森的大学正好在索诺拉沙漠中间，在那儿有最澄澈、最爽朗、最透彻的天空。山顶上的天文望远镜圆顶就像蘑菇一样散布在四处。基特山顶的国家天文台距学校仅四十英里，其总部就设在校园内。你应该到亚利桑那大学去。朗顿觉得很有道理。他向亚利桑那大学提出了入学申请，于1975年秋季被接受入校。朗顿说，他在加勒比海学会了潜水，他喜欢潜游于珊瑚和鱼群的三度空间。这令人如痴如醉。但当他返回波士顿后就发现，潜游于新英格兰的冰冷的棕色海水中滋味就大不一样了。所以他就改为玩悬挂式滑翔机。他第一天就玩得入了迷。飘浮于大地之上，在一阵阵热气流的推助下缓缓上升，这是三度空间的极致境界。他变成了一个滑翔机狂，买了自己的悬挂式滑翔机，把每一分钟业余时间都用到了滑翔机上。这就是为什么在1975年初夏，朗顿和几个玩悬挂滑翔的朋友一起出发去图森的原因。这几个伙伴有一辆车，前往圣地亚哥。他们计划用几个月时间，以最慢的速度周游全国，碰到合适的山就停下来滑翔一番。于是他们就这么做了，从阿泊拉切山脉出发，一直抵达北卡罗莱纳州的祖父山。祖父山最高的山峰是蓝岭，其山脉风光无限。事实上，它是一个私人拥有的旅游圣地，也正好是非常合适的滑翔地。“如果风力合适的话，你可以在空中飘悬数小时！”朗顿说。确实，当山的主人意识到，在旅游者观看这些疯子藐视地球引力的时候他可以卖出多少热狗和汉堡包时，他就以每天仅收二十五美元的诱惑邀请朗顿他们在这儿呆上一个夏天。朗顿说：“我们不太可能找到比这儿更合适的地方了。”所以他们就同意住了下来。作为一个旅游圣地，山主此招大获成功。与此同时，山主自己对悬挂滑翔也发生了浓厚的兴趣，准备于夏末在祖父山筹办一个全国性的悬挂式滑翔比赛。朗顿觉得，如果他参加比赛，就可以利用地利之便，所以整个夏天他都留在那里进行练习。意外事故发生在8月5日。那时他的朋友们和他们的汽车早就离去了，他也打算第二天离开这里。他准备先去图森报到，然后在课程开始之前再回到祖父山来参加比赛。但现在，他想再练习一番定点着陆。在做定点着陆时，你必须准确无误地降落在指定地点。所以他就开始做这一天的最后一次练习。定点着陆的整套动作得非常协调。因为所定目标是树丛中的一小片空地，要做到定点着陆的唯一办法就是升到一定的高度，然后用几乎失速的速度盘旋而下。但那一天的风力不予配合，让人提心吊胆，似乎不可能成功。朗顿已经失败了四次了，已经感到非常沮丧了。这次是他参加比赛前的最后一次练习。“我记得我在想：‘见鬼，我滑得太近、太高了，但不管怎样我也得试试。真是见鬼。’然后我就落到了树以下的高度，离地面大约有五十英寸，我陷入了静止不动的空气中。我太慢了，失速的高度也掌握得不对。我记得我当时想：‘真他妈的见鬼？’我意识到我会摔下去，会摔得很惨，我记得我想：‘上帝，我会摔断一条腿，真他妈的！’”他在绝望的挣扎中极力控制速度，控制滑翔机，把滑翔机变成俯冲式，但不行，于是他就按训练时所学的那样伸出双腿来承受震荡。“你知道，你会摔断双腿，但却不能把腿缩回来”因为如果你屁股撞到地面，就会摔断脊梁骨。“我不记得怎样撞到了地面，那时我已经失去了记忆。但我确实记得我躺在那儿，知道自己摔得很惨，得躺在那儿不能动弹，我的朋友们跑了过来，在山顶上听到这事的许多人也跑下了山。山主在拍照片，持有对讲机的某个人叫了救护车。我记得过了很久救护人员才出现，问我：‘哪儿痛？’我说：‘全身都痛。’我记得他们互相咕哝了些什么，然后把我抬上了担架。”救护车将朗顿送到了山下最近的急救站，小小的班奈埃尔克的加能纪念医院。过了很久，他记得他半神志昏迷地躺在特护室里，听到护士们对他说：“哦，你摔断了双腿，必须在这儿呆上几周，然后就可以离开这儿，和以前一样到处跑了。”他说：“当时我打了吗啡，所以相信了她们的话。”事实上，朗顿被摔得零七八碎。他的头盔保护住了他的头颅，他的双腿起到了坐垫的作用，保护住了他的骨盆。但他摔断了三十五根骨头，摔断了双腿、双臂，几乎将他的右臂摔得错了位。他摔断了大多数筋骨，摔坏了一扇肺。他的双膝被摔得撞到了他的脸上，摔坏了一个膝盖、脸颊、以及他身上几乎所有的部件。朗顿说：“我的脸基本上被涂满了药膏。”他的眼睛不会转动了，脸颊骨和眼睛凹骨也摔裂了，无法支撑眼睛。他的大脑也被摔得不太对劲了。由于摔伤了脸部而导致了严重的内伤。“他们在急救室给我做了许多接骨手术，往我的肺里充气。”朗顿说：“直到过了应该正常苏醒的一天之后我还没有苏醒过来。他们担心我变成了植物人。”最后他终于醒了过来。但把他的全部零部件都修补好却花费了很长时间。他说：“我有一种看着自己的思维恢复正常的奇怪感觉。我能看到我自己像一个被动的观察者，我的知觉被撞得七零八碎，这使我想起了虚拟计算机，或就像在观察生命游戏。我可以看到那些七零八碎的模型自我组织、恢复原状，以某种方式回复到原来的那个我。我不知道如何用一种客观可考的方式来描述这个情形，也许是他们给我注射的吗啡造成了我的这些幻觉，但这就好像是你打散了一个蚂蚁王国，然后看着蚂蚁又不断聚拢起来，重新组织和建立它们的王国。”“我的大脑也是以这个绝妙的方式进行重新建设的。但我能够分辨出，在许多方面，我的思维与原来不同了。有些特点消失了，虽然我说不出消失的是什么。这就像计算机出了毛病：我可以看到我的运作系统正在不同层次形成，每一个层次的功能都强于以往。我会在一个早上醒来，就像中了电击一样，然后我会摇晃着脑袋，感到就像突然站到了一个很高的高原上。我想：‘嘿，我恢复了！然后我发现我并没有真的恢复。然后，在今后某个时间里，我又重新经历了一遍这样的体验——我恢复了？还是没有恢复？’这个问题直到今天我都搞不清楚。几年前，我又经历了一次这类的事情，是一个非常重大的事件。所以，谁知道呢？当你在一个层次上的时候，你并不知道更高层次上的事情。”朗顿的事故是班奈埃尔克医院接到过的最严重的一起。这个医院更习惯于接受出了枪伤和滑雪摔伤的伤员。更严重的是，朗顿从头到脚都在做牵引，绝对不能移动。但朗顿确实在某一方面的运气不错。加能纪念医院的主人，也是该医院创建人之子劳森·泰特医生在来该医院就职之前在许多著名医学院学过医，是全国最高水平的矫形手术专家。在后来的几个月中，他为朗顿重建了被摔坏的脸颊骨，嵌入了一些用来支撑的塑料片来重建朗顿的眼窝，重新打开了穴位，重修了他的脸部骨头。他用朗顿屁股上的皮肤修补了朗顿破碎的膝盖。接好了错位的右肩，这样神经就能在瘫痪的胳臂上重新长好。到1975年圣诞节，朗顿终于飞往离他父母所在的林肯很近的麻省康考德的爱默森医院。泰特已经为他做了十四次矫形手术了。朗顿说：“那儿的医生都十分惊讶，一个人怎么能够忍受做这么多次手术。”在康考德，朗顿终于恢复到能够开始练习如何重新使自己的身体运动自如，这是一段漫长的过程。“我已经有六个月只能平躺在床上了，”朗顿说，“很多时间全身都被上了石膏，连下颚都用金属线固定住了。体重从一百八十英镑骤减到一百一十英镑。那整段时间我没有做一点儿身体康复锻炼。所以在那段时间身体发生了很大的变化。你会失掉所有的肌肉，肌肉就这么不见了。你所有的韧带和肌腱都绑紧了。你变得全身梆硬，因为如果你的关节不是经常曲屈运动，保护关节部位留有一定的活动空间的话，四肢关节就会长满一种物质，偷偷取代疲乏的软骨，直到四肢关节再也没有可以活动的空隙。”“所以我就变得像一个鬼一样难看的厌食者。当然，因为我的上下颚都被用金属线固定住了，所以控制上下颚的肌肉组织都萎缩了。我用了很长时间才能将嘴巴张开至大约一英寸。吃东西非常困难，嚼东西也十分困难。而说话，我几乎是咬牙切齿地说话。我的脸变得很滑稽。我的脸颊本来应该饱满地鼓出来，但现在却深陷了下去。所以我的脸看上去就像一张鬼脸。我的眼窝的形状也大不一样了，直到现在也是这样。”爱默森医院的理疗师们训练朗顿起来行走，尽力恢复他右臂的功能。他说：“我主要是通过平躺在床上弹吉它来重新使右臂康复的。我强迫自己这样做。我不在乎会发生别的事，但我不能从此不能弹吉它。”同时，朗顿阅读他所能企及的所有科学书籍。在班奈埃尔克，当他的眼窝被矫正到位，他看东西刚刚不再有重影后，他就开始阅读科学书籍了。“我要人给我寄书，书籍用卡车运给我，我狠吞虎咽地阅读着。有些书是关于宇宙学的。我还看数学书，解数学题。但我也大量泛读思想史和生物学方面的书。我读到了刘易斯·托马斯的《一个细胞的生命》。我也读了许多科学哲学和进化哲学方面的书籍。”他说，他并不真能做到全神贯注地钻研书籍。班奈埃尔克的医院给他服用了抗忧郁剂和度冷丁止痛剂，足以使他完全麻醉其中。而且，他的神志仍然处于一种重新组合的怪异过程之中。“但我就像一块海绵一样，对生物学、物理学、宇宙的概念、以及这些思想是如何随时间改变等问题做了大量的泛泛思考。然后还有我一直在谈论的这种感觉。在对所有这些的思考中，我一直在跟踪这种感觉，但没有找到任何方向。宇宙学和天文学似乎符合这种感觉，但对它们我基本上一无所知。我仍然在寻找，因为我尚不知其所在。”人工生命当朗顿最后终于在1976年秋季到图森的亚利桑那大学上学时，虽然他的膝盖和右臂还需要手术，但他已经能够杖拐跛行了。他是一个二十八岁的大学一年级学生，跛行而脸色死灰，他自己都感到自己很怪异，就像正在野外演出的马戏团里跑出来的小丑。“这很怪异。因为亚利桑那大学的大学生联谊会和女大学生联谊会里都是些漂亮的人儿。而且，我的神志状态也并不很好，我经常发现自己神志涣散，无论在什么样的谈话中我都会走题，我突然意识到我根本不知道人们的谈话从何而起。我能够保持注意力的时间非常有限。所以我感到我的神志和我的身体都很离奇。”但另一方面，亚利桑那对朗顿而言确实有非常好的一面，那就是大学的医院，以及第一流的理疗措施和康复运动。朗顿说：“大学的理疗法真使我受益匪浅。大夫坚持让我不断努力，取得进步。我看到必须通过关口，必须经历一场接受自己目前现状的转变，并从这儿开始努力，不应该对此抱不良感觉，而要对自己的进步感到高兴。所以我决心接受这种放逐感和怪诞感。在课堂上我仍然会回答问题，虽然有时我的回答会离题，让人感到有点怪怪的。但我仍然不断努力。”不幸的是，虽然他的大脑和身体都在逐渐康复，但朗顿发现亚利桑那并不是一个学习天文学的理想圣地。他从来没有打听过这个天文学之都是否设置天文学本科课程。这个大学确实有天文学博士学位课程。但要达到进修博士课程的水准，本科生就必须先学物理学，毕业后再转为天文学。但对朗顿来说，唯一的问题是，亚利桑那大学的本科物理学不灵。“本科物理学科的组织完全处于混乱状态。教本科物理学的教师们没一个会说英文。实验室的科目非常原始，设备也不配套。谁也说不上来我们应该学些什么。”好在他并不后悔。亚利桑那大学的哲学系非常好，哲学很吸引朗顿，因为他对思想史非常入迷。亚利桑那大学还有一个同样优秀的人类学系，这个学科也非常吸引朗顿，因为他很喜欢灵长类研究中心的猴子。第一个学期，他就选修了这两个系的课程，来完成校方对综合学科学分的要求。这样的选择至少也是个奇怪的混合。但对朗顿来说选择这两个系的课程却是个再好不过的组合了。当他步入韦斯利·赛尔蒙（Wesley Salmon）的科学哲学教室的时候就感觉到了这一点。“赛尔蒙对这门学科有很好的见解。”朗顿说。他不久就要求赛尔蒙做他的哲学课程的导师。“赛尔蒙是维也纳圈中的哲学家汉斯·里汉巴奇（HansReichenbach）的弟子。这些哲学家研究的哲学带有非常强的技术性，他们研究的是关于时空的哲学、关于量子的机制、以及关于地球引力对时空的弯曲。我很快意识到，我更感兴趣的不是对这个宇宙的某种特殊的和流行的观点的了解，而是我们的世界观是如何随时间的推进而演化的。我非常感兴趣的是思想的历史。而宇宙学只凑巧是对此进行研究的最佳通道之一。”同时，在人类学系，朗顿听说了人类丰富多采的行为规范、信仰和习惯、文明的兴衰、人类的起源和三百万年的逐步演化。确实，他的人类学系的导师史蒂芬·泽古拉（Stephe Zegura）是一个非常出色的教师，同时又是一个非常优秀的人，对进化学理论功底颇深。朗顿说，所以，在各个方面“我都得以浸淫于信息进化的概念之中。这很快就成为我的主要兴趣，非常合我的胃口。”确实，他的那种神秘感觉这时起了压倒一切的作用。他说，不知为什么，他知道他已经快要寻到他的那种神秘感觉的踪迹了。朗顿最喜欢的漫画之一是格雷·拉森（Gary Larson）的《在远方》（The FarSide）。这幅漫画表现了一个装备完善的登山者正要下降到地面上的一个巨大无比的洞穴。一位记者手持麦克风喊到：“因为那洞根本就不在那儿！”“那正是我的感觉，”朗顿笑道。他说，他越学习人类学，越觉得这门课有一个很大的裂缝。“人类学基本上是一个一分为二的学科。一方面是完整而清晰的对生物进化的化石记录，附之于严谨而完整的达尔文理论体系作为诠释。这个理论包括了信息编码，以及信息代代相传的机制。另一方面是人类学家所发现的对文化进化的完整而清晰的化石记录。但研究人类文化的人不会去思考、讨论关于化石记录的理论，甚至不会去听这类的理论。他们好像是在故意回避对这方面的研究。”给朗顿的印象是，文化进化的理论仍然保留了19世纪以来的社会达尔文主义的烙樱当时人们以“适者生存”为理由，来为战争和社会不公辩护。而他当然可以看到其问题之所在。毕竟，他这一生的大多数时间都在反对战争和社会不公，他就是无法接受人类学上的这个裂缝。如果你能创建真正的文化进化理论，以此反对为现状辩护的伪科学，那你也许就能了解文化究竟是如何发展的。重要的事情是，要对战争和社会不公有所行动。现在，他有了一个值得追求的目标。更重要的是，他找到了感觉。朗顿意识到，这不仅仅是关于文化进化的问题，也是关于生物进化、知识进化、文化进化、关于概念的组合、重组、以及概念在人类思维上跨越时空的传播的问题，这是所有这一切的组合。在最深的层次上，这些都是同一件事的不同方面。还不止这些，它们就像“生命游戏”，或从这个意义上来说，就像他自己摔成散乱片断的心智。这里有一种凝聚力，这是一个关于所有的元素逐渐聚拢，然后演变出结构、再演变出有能力成长和生存的复杂体系的普通故事。如果他能够学会从一个正确的方式来研究这种凝聚力，能够把它的运作规则抽象成某种正确的计算机程序，那么他就有可能抓住进化的所有重要特点。“事情最终在我头脑里汇聚成一个完整的概念。”但这还只是一种想象，一种还无法陈述清楚的想法。“但这是驱动我的唯一的力量，是我一直在思考的问题。”1978年春，朗顿把他的想法写成一篇二十六页的论文，题目是：“信仰的演化”。他的基本观点是，生物和文化的进化是同一个现象的两个不同的方面。文化的“基因”是信仰，信仰反过来又被记录在文化的基本“DNA”上，即语言上。他说，现在回想起来，那篇论文是个相当天真的尝试。但那是他的宣言，也是他选择攻读跨学科的、自己设计的博士学位题目的提议。这个提议能够让他对这个问题展开研究。而且这篇论文已足以说服他的人类学系课程的导师泽古拉。“他确实是一个非常好的人，也是一个出色的教师，一个相信我的人。”朗顿说。“他是当时唯一能理解我在说什么的人。他当时的态度是：‘按你想的干吧！’”但泽古拉也提醒他说，攻读这样一个特殊的博士学位，必须还要从其它学科邀请指导老师。泽古拉作为一个物理人类学家，无法同时在物理、生物学和计算机科学上也给他提供指导。所以朗顿在亚利桑那大学读本科四年级时开始四处物色合适的导师。“这时候我开始把我的想法称为‘人工生命’，它或多或少类似于人工智能。”他说。“我得给它取一个精确洗练的名字，让人们一看就明白其研究范围。大多数人或多或少都知道一些人工智能。人工生命就是尽力像人工智能抓住和模仿神经心理学一样抓住和模仿进化。我不是要准确模仿爬行动物的进化，而是想在计算机上抓住进化的抽象模型，为此展开实验。所以我用‘人工生命’这个词组，起码可以向人们敞开了解该项研究的大门。”但不幸的是，朗顿总是一张口就吃闭门羹。他说：“我和计算机科学方面的人谈过，但他们不知道我在说什么。他们的领域的谈话内容是编程、数据结构和计算机语言。他们甚至连人工智能都不研究，所以计算机领域里甚至没有人能够愿意听我谈。他们点看头说：‘你的想法和计算机没有任何关系。’”朗顿在生物学家和物理学家那里遭到了同样的冷遇他说：“我一直受到类似把你当疯子看待的眼光。情况使人非常沮丧，特别是在我受伤之后，我无法确信我在做什么，我是谁。”客观地说，朗顿到那时已经取得了巨大的进展，他不但能够集中注意力，而且身体强壮，一口气能跑五英里。但他仍然觉得自己很怪、很难看、头脑不健全。“因为我的神经系统紊乱，我搞不清楚自己的状况究竟如何。我对自己的思路再也不敢确信。所以这次我对自己的想法也没有把握。没有人理解我在说什么，这种情形对恢复我的自信没有丝毫的帮助。”但他仍坚持努力。他说：“我觉得这是我喜欢干的事。我愿意不断推动事情的进展，因为我知道我认准的这个研究方向与我在发生事故前神志清醒时和正常时所思考的问题有关系。那时我对非线性动力学一无所知，但我对涌现的特点、对各个部分的相互作用、对许多单个因素无法做到，但集合为集体就能做到的那些事情却有很强的直觉。”不幸的是，本能不能解决问题。到大学四年级结束时，朗顿不得不承认，所有这些努力都白费了，他陷入了困境。泽古拉很支持他，但泽古拉无法独自一人承担指导朗顿的责任。他只能撤退，重组力量。就在这期间，1979年12月22日，朗顿和爱尔维拉·色格拉（Elvira Segura），一位活跃好争、谈吐直率的图书馆学硕士生结婚了。他们是在史蒂夫·泽古拉的人类学课上相识的。“刚开始的时候我们只是好朋友，后来事情就发展了下去。”1980年5月，他以双学位毕业，主要因为他积累了太多学分，所以校方坚持授予他双学位。他毕业后就和爱尔维拉搬进了学校以北的一个租来的双卧室的房子。他们的生活暂时很稳定。他妻子在大学图书馆谋到了一个很不错的职位。朗顿自己在做双份小时工。他在一个家庭装修公司做木匠，他觉得这份活儿有很好的锻炼疗效，他还在一家彩色玻璃店当伙计。确实，他性格中的某一部分让他很满足于就这么一直干下去。他说：“好玻璃有自己的生命。你可以把许多小块的玻璃拼成一起，合成一个完整世界的效果。”但朗顿也知道他必须做出严肃的抉择，而且越早越好。他在泽古拉的支持下已经被大学人类学系录取为研究生了，但是还没有获得专攻交叉学科的人工生命的准予。这意味着，他要浪费很多时间来修那些他不想修、或不需要修的课。所以，他是不是应该干脆完全放弃对人工生命的研究？这绝不可能。“我现在已经醒悟了，就像已经改变了宗教信仰。我知道我必须走下去，必须在这个领域攻读博士学位。只是对走什么途径还不太明确。”他决定，他要做的是弄一台计算机来，用计算机来清楚地陈述自己的思想。这样，他就能够谈论人工生命了，起码能向人们展示他的一些想法了。所以他向彩色玻璃店老板贷了一笔款，买了一台苹果二型个人电脑，把它支在了小卧室里。他还买了一台小彩电来当计算机监视屏。“我一般都是晚上上机工作，因为白天我必须去上班。我基本上每夜都熬到两三点钟。不知是什么道理，我的脑子总是在夜晚这段时间最活跃、最清醒，我的思维也是在夜晚最自由、最富创造性。我会醒过来，脑海里盘旋着一个想法，于是我就会从床上起来，尽力捕捉这个想法。”他妻子对此并不高兴。他会听到她从另一间卧室传来的声音：“回来睡觉！明天你会累坏的！”今天回想起来，爱尔维拉认为朗顿当初这么熬夜是值得的。但当时她对她丈夫把家当作办公室的做法非常恼怒。对她来说，这所房子是家，是一个家庭所在，是逃离外界的归隐之处，但她同时也很明白，朗顿需要这么做。朗顿最初对人工生命研究的尝试极其简单：只是一个比一列基因表复杂不了多少的“生物体”。“这个表上的每一个条目都是这个生物体的一个基因类型，比如，这个生物体的寿命有多长？多久产生新的一代？是什么颜色的？它存在于空间的何处？然后还有一些环境问题，好比鸟儿飞过，捡起背景中显得过多的东西。生物就这样演化，因为当他们繁衍后代时，就会有变化的机会。”起初，当朗顿完成了这个程序，看到它能够运作了，感到非常高兴。生物体确实在演化。你可以看到它们的演化过程。但他很快就泄了气。“整个演化都是线性的。”他说。生物体在做着明白无误的事情。它们不会演化到超出他的理解之外。他说：“这不是真正的生物体。我的这个基因表是被外在的上帝——程序——所操纵的。繁衍如神话般地发生。我所需要的是更封闭的过程——这样繁衍的过程会自动发生，成为基因类型本身的一部分。”在不知道从何开始做起的情况下，朗顿认为应该去亚利桑那大学图书馆，在那里进行一番计算机知识方面的阅读。他试图用“自我繁衍”这个关键词找到有关书籍。“我抱回了大量这方面的书籍！”他说。其中有一本参考书立刻引起了他的注意：由约翰·冯·诺意曼撰写、勃克斯编辑的《自我繁衍自动机理论》。还有一本，《细胞自动机论文集》，也是这个叫勃克斯的家伙编辑的。另外还有一本发明了相关数据库的泰德·考德（Ted Codd）撰写的《细胞自动机》。这类的书有很多很多。“哇！这就对了。当我发现这些书时，我对自己说：‘嘿，也许我是疯了，但这些人起码和我一样疯狂！’”他读了冯·诺意曼、勃克斯、考德的书，以及所有他能在大学图书馆发现的这方面的书籍。没错！都在那儿呢：进化、生命游戏、自我集合、涌现的繁衍等所有这一切。他发现，冯·诺意曼从四十年代末开始就对自我繁衍的问题发生了兴趣。当时他和勃克斯、戈德斯坦已经设计出了可编程的数字化计算机。当时可编程的计算机这个概念还很新奇，数学家和逻辑学家都渴望了解这种可编程的机器能干什么，不能干什么，这个问题几乎是不可回避的：一台机器能通过编程来复制自己吗？冯·诺意曼会毫不犹豫地给予肯定的回答，起码在原则上他认为回答应该是肯定的。毕竟植物和动物已经自我繁衍了几十亿年了，在生物化学这个层次上，动植物不过像星球一样遵循着同样的自然规律。但这一事实并不能给予他很大的帮助。生物的自我繁衍极其复杂，包括基因、性、精子和卵子的结合、细胞分裂和胚胎发育，更别说具体而详细的蛋白和DNA的分子化学了，这些在四十年代几乎完全不为人们所了解。而机器则显然没那么复杂。所以，冯·诺意曼在能够回答关于机器的自我繁衍的问题之前，他必须将这个过程简化至其本质，其抽象的逻辑形式。也就是说，他必须在头脑中形成编程员在许多年以后建造虚拟机器时的那种概念：他必须撇开具体的生物化学机器，找出自我繁衍的重要特点之所在。为了找到对这些问题的感觉，冯·诺意曼先做了一个思维实验。他说，想象一台机器飘浮于一个池塘的水面，这个池塘里还有许多机器的零部件。接着，再想象这台机器是一个宇宙建设者：只要给出任何一台机器的描述，这台机器就能在池塘中一直划到寻找到制造机器所需要的合适的零部件，然后就制造出了这台机器。特别是，如果向它描述一下它自己，他就能够复制出自己来。冯·诺意曼说，这听起来像自我繁衍了。但却还不是，起码，还不完全是。新复制出来的机器的零部件全都很合适，但它不会描述自己，这意味着它不可能继续拷贝自己。所以冯·诺意曼同时也假定，最初的机器应该具有一个描述复印机：即对下一代机器的复制性描述。他说，一旦发生这种情况，下一代就具有了无穷无尽进行繁衍的条件。然后就有了自我繁衍。冯·诺意曼对自我繁衍的分析作为思维实验来说是非常简单的。如果我们用更正式一点儿的方式重申的话，冯·诺意曼说的是，任何自我繁衍系统的基因材料，无论是自然的还是人工的，都必须具有两个不同的基本功能。一方面，它必须起到计算机程序的作用，是一种在繁衍下一代的过程中能够运行的算法。另一方面，它必须起到被动数据的作用，是一个能够复制和传给下一代的描述。这个分析结果变成了一个令人震惊的科学预测：几年以后的1953年，华生和克拉克终于拆解开了DNA的分子结构之谜。他们发现这个结构正好完全具备冯·诺意曼所指出的两个基本要求。作为一个基因程序，DNA编入了制造细胞所需要的酶和结构蛋白的指令，作为一个基因数据仓库，DNA的双螺旋结构在每次细胞分裂为二时都能解开和自我复制。进化以令人羡慕的节俭方式将基因材料的这种双重本质嵌入了DNA分子本身的结构之中。但还有其他的情况。当时冯·诺意曼知道，光有思维实验是不够的。他的关于在一个池塘里的自我繁衍机器的想象仍然太具体，与过程的具体材料绑得太紧了。作为一个数学家，他需要非常正式和完全抽象的理论。结果就有了后来被称为“分子自动机”这个形式的理论。这是他的同事，住在罗沙拉莫斯的波兰数学家斯坦尼斯劳斯·乌兰建议的。乌兰自己也一直在思考这些问题。乌兰建议的是约翰·康卫二十多年前发明生命游戏时所用的框架。确实，康卫当时非常清楚，生命游戏只不过是分子自动机的一个特例。乌兰对冯·诺意曼的建议是，最根本的是要想象一个可编程的宇宙。在这个宇宙中，“时间”被定义为宇宙之钟的滴答声，“空间”被定义为一个个分离的细胞格。每一个细胞都是一个极为简单的、定义抽象的计算机，一个有限的自动机。在任何一个时间和任何一个细胞中，自动机都会只存在于无限状态中的唯一一种状态中，它可以被想象成是红的、白的、蓝的、绿的、黄的，或1、2、3、4，或死的、活的，或不管什么。而且，宇宙之钟每滴答一次，自动机就会转入一种新的状态，这种新的状态是根据其当前的状态以及其邻居当前的状态所决定的。宇宙的“物理规律”因此就会被编入其转换表内：就是能够告诉每一个自动机根据其邻居可能转换的状态做出改变。冯·诺意曼喜爱这个分子自动机的概念。这个系统简单抽象到能够进行数学分析，但又能丰富多采到足以使他能抓住他正尽力想弄明白的过程。而且这又正好是一个你可以实际在一台计算机上模拟的系统。起码从原则上来说是可以这么做的。1954年，冯·诺意曼死于癌症，未能完成他对细胞自动机的研究，但应邀编辑冯·诺意曼在这项研究上的所有论文的勃克斯后来编辑了他的成果，并填补了冯·诺意曼尚末来得及完成的细节，于1966年以《自我繁衍自动机理论》为名结集出版。该书的要点之一是，冯·诺意曼证明了起码有一种确实能够自我繁衍的分子自动机模型的存在。他发现的这个模型极其复杂，要求大量的细胞格，而且每一个细胞有二十九种不同的状态。这是任何现有计算机的模仿功能都无法胜任的。但这种自动机确实存在的事实回答了根本的原则问题：一旦将自我繁衍看作是有生命的物体的独一无二的特征，那就能让机器也做到这一点。朗顿说，当他读到所有这一切时，“他突然感到自信心大增。我知道我的思路没有错。”他返回到他的苹果二型计算机上来，很快编写出了一个一般性功能的分子自动机程序。这个程序能够使他在屏幕上观察彩色方块格的分子世界。苹果机只有64千字节分存储量意味着，他只能把每个分子的状态限制在不超过八种，根本达不到冯·诺意曼的二十九种自我繁衍状态的要求，但却仍然有在这种限制下找到一个自我繁衍系统的可能性。朗顿运行了他编的程序，以此来尝试他想要的任何状态和任何转变表。他的程序中的每一个细胞都有八种状态，这样他就只能得到十的三万次方的不同基因表的可能性。他着手尝试。朗顿早就知道，他的探索并不像表面看上去那样毫无希望。他在阅读中发现，泰德·考德（Ted C0dd）已经在十多年前就发现了一种具有8种自我繁衍状态的模型。那时泰德·考德在密西根大学读研究生，在一个叫作约翰·荷兰德的家伙手下干活。由于考德的类型对苹果二型机来说仍然太复杂了，朗顿就想，也许通过对付这个模型的各个部分，他能够在这种限制下找到比较简单的操作方法。朗顿说：“考德的自我繁衍状态的所有部件都像是数据途径。”那就是，考德的系统八种状态中的四种起的是数据的作用，另外四种状态起到各种辅助作用。特别是，一种状态起导体作用，另一种状态起绝缘体作用，这样共同组成让数据能够在细胞之间流动的渠道，就好像铜线一样。所以朗顿从考德的“周期性发射体”结构开始入手：这基本上就是一个回路，有一位数据就像钟表的分针一样在其间不断转圈，同时，回路的侧面长出某种手臂，周期性地发射出在回路中绕圈的数据的复制品。然后朗顿就开始模拟这个发射体，在其手臂上扣了顶帽子，这样信号就不会跑掉了，他用加上第二个环绕信号的方式来做这顶帽子，并把规则表扭曲过来，让它永远这样。他知道，如果他能使手臂伸出去，再向里弯过来，形成和第一个一样的回路，他就算做成功了。这个实验进展得非常缓慢，朗顿每夜只工作很少几个小时，他妻子爱尔维拉已经尽力耐住性子了。朗顿说：“她关心我所感兴趣的事和我认为会发生的事，但她更关心的是：我们该怎么办？我所做的这些能给我们带来什么结果？这些事对目前家庭状况的进展会起到什么作用？这两年我们会在哪里？而这很难解释。你已经做了所有这一切，而你所做的这一切又会怎么样呢？我并不知道，我只知道这很重要。”朗顿只能坚持不断努力。“我不断在这儿取得一点儿进展、在那儿取得一点儿进展。我先开始制定规则，然后完善它，再完善它，然后就把我自己逼到了死角。保留的规则表灌满了十五张软盘，这样我就可以在备份后再从另一个角度开始。所以我不得不非常小心地记录什么规则产生什么样的行为，改变了什么，我又备份了些什么，在哪一张软盘上做的备份。”从他最初读到冯·诺意曼到他最终得到他所想要的结果，一共花了两个月左右的时间。他说，有一天晚上，所有的部分终于汇聚到了一起。他坐在那里看着那些回路伸出手臂，又弯过来，形成新的、与前一个同样的回路，然后又继续形成更多的一模一样的回路，这样无限继续下去，就好像生长着的珊瑚礁。他创造出了目前最简单的自我繁衍分子自动机。“我激动得就像感情火山爆发。这是可能的，它真的发生了。这是真的。现在进化具有了意义。这不是外部程序操纵表格的结果。这是自闭的，其生物体本身就是程序。它是一个完整的体系。我一直在思索的这些事，一直觉得如果我尝试就有可能证实的这些事，现在已经证明了是可能的。这就像可能性的一次塌方，像推倒了多米诺骨牌，然后骨牌就不断倒下，不断倒下，一直倒下去。”混沌的边缘朗顿说：“我的性格中有机械师的倾向，我总是想摆弄点什么，把它们组合起来，看到它运作。一旦我真地拼成了某东西，任何疑虑就会随之消失。我可以看到人工生命从这儿开始。”他非常清楚：既然他现在已经诞生了细胞自动化世界的自我繁衍机制，他就得进一步要求这些模型在自我复制前能够执行某种任务，比如像找到足够的能源，或一定数额的合适的组合部件。他必须建立很多这类的模型，这样它们之间就能相互为争夺资源而展开竞争。他必须使它们具有四处周游、相互感觉的能力。他必须允许各种变化的可能性，允许在繁衍中出现错误。“所有这些都是需要解决的问题。但现在一切都还不错。我知道我能够在冯·诺意曼的世界里嵌入进化的机制。”朗顿在获得了这个自我繁衍的分子自动机后，就重返校园，开始了另一轮的努力，力争获得攻读跨学科的博士学位的支持。他会指着屏幕上不断展现的结构告诉人们：“这就是我想研究的。”但仍然不成功。他得到的反馈比最初还要冷淡。他说：“到了这个阶段，有太多的东西需要向人们解释。但人类学系的人不了解计算和周期，更别提分子自动机了。‘这和录像的把戏有什么区别吗？’他们问。而计算机科学系的人对分子自动机也一无所知，对生物学也没有丝毫兴趣。‘自我繁衍和计算机科学有什么相干吗？’他们问。所以，当你力图描绘整幅图景时，嘿，你在人们眼中就会像一个不折不扣的、喋喋不休的白痴。”“但我知道我没有疯，”他说。“现在我觉得我的神志非常正常，比别人还要正常。事实上，我担心的正是这一点。我相信疯子都会有这种感觉。”但不管朗顿的神志是否正常，他在亚利桑那明显没有取得任何进展，是另寻出路的时候了。朗顿写信给他以前的哲学导师，现在已经转到匹兹堡大学任教的韦斯利·塞尔蒙，问道：“我该怎么办？”塞尔蒙在回信中提出了他太太的建议：“去向勃克斯求教。”勃克斯？“我以为他已经过世了呢。他这个年代走过来的绝大多数人都已经过世了。”朗顿说。但勃克斯却在密西根大学活得十分健康。而且，当朗顿开始和勃克斯通信后，勃克斯就给予了他很大的支持，甚至安排他争取获得助教和助理研究员的经济资助。你提出申请吧，他写道。朗顿立刻就提出了申请。那时他已经得知，密西根大学的计算机与通讯科学研究在他所追求的研究领域中享有盛名。朗顿说：“对他们来说，信息处理是可以跨越一切的学科，无论怎样的信息处理方式都值得研究。我就是冲着这一思想而申请去那儿的。”不久以后，他收到了系主任吉顿·佛莱德（GideonFrieder）教授的来信。他在信中写道：“很抱歉，你的背景不合适。”他的申请没有被接受。朗顿火冒三丈。他写了一封长达七页的信给予反击。这封信的主要意思是，你们搞的什么鬼！？“这是你们声称自己生存和呼吸与共的整个哲学和目的，这也正是我所追求的。而你们又对我说不？”几个星期以后，佛莱德又给朗顿回了一封信，其大意是：“欢迎来我系。”他后来告诉朗顿：“我就是喜欢周围有人敢对系主任说‘不’。”事实上，朗顿后来才知道，事情比这要复杂得多。勃克斯和荷兰德甚至都没有看见他最初的申请。由于各种官僚和财政的原因，这个花了三十年才形成的涉猎广泛的计算机与通讯科学系正要合并到电机工程系中去。而电机系的人对研究课题的看法要实际得多。这种预期使佛莱德和其他人正在淡化像“适应性计算机科学”这样的研究。勃克斯和荷兰德正在进行一场后卫战斗。但不管朗顿幸运与否，他当时并不知晓这些。他只是对能被接受感到高兴。“我不能失去这个机会，特别是当我已经知道我做的没错的时候。”爱尔维拉也愿意他一试。确实，这样做她就必须放弃她在亚利桑那大学的工作，而且也远离了她在亚利桑那的娘家。但考虑到自己已经怀上了第一胎，她觉得能够利用朗顿的学生健康保险也不错。另外，尽管他们俩都喜欢西南部的气候，但觉得时不时看到密西根的乌云也蛮有意思。所以1982年秋天，他们启程北上。起码在知识上，朗顿在密西根大学收获颇丰。他作为勃克斯的计算机史课程的助教，汲取了勃克斯亲历的早期计算机发展史料，协助勃克斯收集和展出了ENIAC机的一些最初期的硬件。他遇见了约翰·荷兰德，为荷兰德的集成电路课设计和开发了能够极快地执行荷兰德的分类者系统的芯片。但大多数时间朗顿像疯了一样学习。正规语言理论、计算机复杂理论、数据结构、编辑构建，他系统地学习以前涉猎过的零星知识。他乐此不疲地学习。勃克斯、荷兰德和别的教授都要求甚严。朗顿在密西根大学期间，知道在一次博士资格面试中，他们几乎给所有考生都打了不及格，不予转入博士候选人资格（失败者当然还有机会）。“他们会问你课程之外的问题，你必须做出聪明的回答。我真的非常喜欢这种学习方式。仅仅只是通过了考试与真正掌握了书本知识是很不相同的。”但在学术政治领域，事情就没那么尽人意了。1984年年底，当朗顿结束了课程，获得了硕士学位，通过了博士资格考试，正准备开始撰写博士论文时，他痛苦地发现，校方不同意他想基于冯·诺意曼世界之上进行人工生命的进化研究。勤克斯和荷兰德的后卫战以失败告终。1984年，过去的计算机与通讯科学系被并入了电机工程学院。在以电机工程文化为主的新的环境中，勃克斯－荷兰德式的“自然系统”课程遭到逐步淘汰。