complexity07.htm

《复杂》一书可以说是学习复杂系统、Agent建模技术、人工生命科学的一本必读的Bible。

  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>阿瑟补充说：“事实上，总的说来，第一年对我们至关重要的知识影响是学习使用计算机，具体地说，就是向兰德学习计算机技术，不是学习凝聚态物理学、报酬递增率，也不是学习计算机科学，而是掌握学习和适应性。当我们和阿罗、汉恩等人探讨这个概念时，令我们大家激动的显然是，我们竟然能够用这种完全不同的方法来研究经济学。”………</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>桑塔费的经济学家在为这一经济学前景感到振奋的同时，也含含糊糊地感到某种困扰。阿瑟说，其原因是，他一直到很晚才开始触及某些问题。“经济学正如它通常被用来实践的那样，是在纯演绎法模型的基础上运作的。任何一个经济环境都被首先用数学公式来演绎，在这之中，经济作用者被假设是用严格的分析性推理来解决经济问题的。然后就出现了荷兰德、神经网络研究者和其他计算机学习功能理论家。他们都谈到，作用者在归纳法模型的基础上运作时，是根据片断的数据进行推理，并在这个基础上建立有用的内在模型。”归纳法使我们能够在瞥见正消失在转弯处的描尾巴时，推断出有一只猫的存在，归纳法使我们能够在经过动物园时将长着漂亮羽毛的动物归为鸟类，即使我们以前从来没有看到过一只红冠的鹦鹉，初见时也知道它属于鸟类。归纳法是使我们能够在这个头绪纷乱、不可预测、常常不可理解的世界上生存的方法。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>“如果你被空投到日本参加一场谈判，而你以前从未到过日本，你对日本人的思考、行为或工作方式一无所知，不能完全理解周围发生的事情，你所做的事大多不会符合当地的文化背景和习惯。但随着时间的推移，你注意到你所做的有些事取得了成功。渐渐地，你和你的公司不知怎地就学会了适应环境，了解了当地的行为规范。”（当然，至于日本公司是否真买你的产品，那是另外一回事。）想象置身于一个诸如下国际象棋那样的竞争环境，棋手对对手的意图和能力会获得一些片断的信息。为了拿出对策，它们确实会运用逻辑的、演绎的推理方法。但用这种方法最多只能推断下几步的路数。棋手更经常地是用归纳法来操作。他们尽力用假设、类比、以往的经验和实际操作得到的规则来应付局而。不管用什么方法，只要能获胜就行，哪怕连他们自己也不知道其原由也无妨。所以，归纳法不能仅仅依赖于精确的、推论式的逻辑。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>阿瑟承认，当时甚至他也对此感到困惑不解。“一直到我来到桑塔费，我都认为，你必须要先界定清楚经济问题，才能探讨这个问题。如果不能清楚地界定问题，你又能拿它怎么样呢？你当然不能用逻辑来解决这个问题了。”</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>“但荷兰德告诉我们，事情并不是这样的。当我们和荷兰德交谈，阅读他的学术论文后，才开始认识到，他所谈论的范例都是其内容尚未界定清楚的问题，其环境因时间的推移而不断变化。我们对他说：‘约翰，你怎么能够在这样的环境中学习呢？’”</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>荷兰德的回答大致上是，你在这样的环境中学习是因为你必须这样做：“进化才不在乎问题是否得到了清晰的界定。”他指出，适应性作用者只是对外界对它的回报做出反应。它们用不着对这报酬来自何方做出假设。事实上，这就是他的分类者系统的全部意义之所在。从算法上说，这些系统都被严格界定，然而它们却能够在完全没有被明确界定的环境中运作。既然分类者规则不过是对于世界的假设，而并非“事实”，那它们就可能会相互矛盾。而且，因为这个系统始终在对这些假设进行探测，从中区别出哪些假设是有用的，能够使其得到报酬，所以它甚至能从支离破碎的信息中，在于变万化、不可预测的环境中学习。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>“但它采取的并非是最优化行为。”经济学家抱怨说。经济学家确信，一个理性的作用者会最大化地使用自己的“功能”。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>“相对于何种事物的最大化？”荷兰德问道。让我们来谈谈你们的界定不清的标准：在任何真实世界的环境中，可能性的空间大得使任何一个作用者都无法找到，甚至无法分辨什么是最优化。更何况环境也许会发生无法预料的变化。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>“这整个的归纳法概念使我入迷。”阿瑟说。“你可以设想，作用者面对的是界定不清的问题、界定不清的环境和完全不知走向的变化，你就在这种情况下从事经济学研究。当然，你只要略想片刻就会认识到，这就是生命的全部含义。人们经常要在含糊不清的情况下做出决定，甚至连自己都对此不明不白。你是在蹚泥塘，不断改变自己的思想、不断拷贝别人的经验、不断尝试以往的成功经验。事实上，经济学家以前谈论过这种行为方式。但我们现在要找出能够对此做出精确分析的方法，将此融入理论的内核。”</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>阿瑟记得那段时间发生的一次重要的争论，那场争论触及到了最核心的难题。“那是10月至11月份之间的一次长时间的讨论。”他说。“阿罗、汉恩、荷兰德和我，也许有五六个人吧。我们刚刚认识到，如果你用这种方法来进行经济学研究，如果这就是桑塔费的方法，那么在经济学中也许根本就没有均衡可言了。经济就会像生物环境一样：永远在进化、变迁、永远在探索新的发展领域。”</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>“现在我们担心的是，似乎不可能在这种情况下研究经济学。因为经济学意味着对均衡的了解。我们习惯于用观察蝴蝶的办法来研究问题，即，把蝴蝶钉在厚纸板上，把它们摆平衡，然后再仔细观察它们，而不是让它们在你身边自由飞翔。所以汉恩说：‘如果事物并不会重复出现，如果事物并非处于均衡状态，我们的经济学家该怎么说呢？你如何预测事情？又如何形成一门科学呢？’”</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>荷兰德对这个问题非常认真，对此思考良久。他对他们说，让我们看一看气象学吧。天气从来不会是一成不变的，从不会有一模一样的天气。我们对一周以上的气候基本上是无法事先预测的，但我们却能了解和解释天上的各种天气现象，能够辨认出像锋面、气流、高压圈等重要的气象特征。我们能够理解气象动力，能够理解它们如何相互作用，从而在局部地区产生不同的气象状况。一句话，尽管我们无法对气象做完全的预测，但气象学却仍不失为真正的科学。科学的本质在于理解和诠释，而这正是桑塔费希望对于经济学和其他社会科学所做出的贡献。他说，就像气象学能够了解和解释锋面一样，他们对具有动力的社会现象也能够理解和解释。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>“荷兰德的回答对我来说是一个启示，让我激动不已。我已经对经济的大部分都无法趋于均衡这个问题思考了近十年了，但却不知道离开了均衡如何从事经济学研究。约翰（荷兰德）的论述一下子就打开了我头脑中的困结，使我茅塞顿开。”</span></p>
  <p class=MsoPlainText style='text-indent:21.0pt'>阿瑟说，确实，<span lang=EN-US>1988年秋季的这些谈话使我真正认识到，桑塔费概念会给经济学带来何种深远的变化。“许多人，包括我自己都曾经天真地假设过，我们从物理学家和从事计算机学习的人们那儿获得的将是新的算法、新的解决问题的方法和新的技术框架。但结果却大不相同。我们获得的经常是一种新的态度、看待问题的新角度和全新的世界观。”</span></p>
  <p class=MsoPlainText style='text-indent:21.0pt'><b>达尔文的相对论原则<span
  lang=EN-US><o:p></o:p></span></b></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>荷兰德在桑塔费度过他一生中最快活的时光。他最喜欢的事莫过于和一群才思敏捷的人坐在一起讨论各种问题。但更重要的是，这些谈话促使他对自己的研究做出了重要的方向性改变。正是这些谈话，再加上他不知道该如何拒绝马瑞·盖尔曼，使他就范了。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>“马瑞不愧为施压能手，”荷兰德笑道。他说，1988年夏末，盖尔曼打电话到密西根找他。“约翰，你一直在做基因算法的研究。现在我们需要一个例子来驳斥创世主义者。”盖尔曼说。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>反对“创世科学”的斗争确实一直是盖尔曼热情投身的许多事情之一。他几年前就卷入了这件事。当时路易斯安那州最高法院举行了一个听证会，为是否要把在学校像传授达尔文的进化论一样传授创世科学做为一条法律进行辩论。盖尔曼说服了几乎全美国科学界他称之为“瑞典奖”得主，即诺贝尔奖得主，在一份协助法庭解释的简报上签了名，呼吁撤销这条法律。州立最高法院确实以七票对二票的表决结果否定了这条法律。但事后盖尔曼读到了报纸的报道，才意识到事情远不止是少数宗教狂热者的问题。“人们写信来说：‘当然，我不是一个极端主义分子，我根本就不相信创世科学的一派胡言。但在我们的学校传授的所谓进化论的科学似乎也有问题。这个世界当然不可能是由盲目的机会而诞生的。’他们不是创世主义者，但他们也无法相信，仅仅机会和选择就能创造出我们目所能及的一切。”</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>所以，他对荷兰德说，他的主意是，拿出一系列计算机程序，或甚至计算机游戏也行，向这些人展示这一切是怎么发生的。这些计算机玩艺儿可以向人们揭示，机会和选择的压力，在一代又一代的生长繁衍中，能够产生多么巨大的演化和变迁。你只要安排好原始条件——基本上也就是一个星球——事情就会发展成熟。盖尔曼说，事实上，他正考虑在研究所组织一个研讨会，专门来讨论这样的计算机游戏。荷兰德能为此做些什么吗？</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>嗯，不，荷兰德实际上不情愿帮这个忙。当然他很欣赏盖尔曼的想法和计划，但他的研究工作已经排得满满的了，其中包括他还要设计一个能应用于阿瑟的经济学模型的分类者系统。从这一点来说，盖尔曼的进化模拟会分散他的精力。再说，他已经完成了基因算法，他看不出来用另一种形式再做一遍能有什么新名堂。所以荷兰德一口拒绝了盖尔曼的要求。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>那好吧，盖尔曼说。但为什么不想想再说呢。没过多久，盖尔曼又打电话给他：约翰，这件事确实十分重要。他问荷兰德能不能改变主意。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>荷兰德做了再次拒绝，但他已经看到，要坚持下去不会那么容易。所以在和盖尔曼做了一场长谈之后，他放弃了一切抵抗。“好吧，”他对盖尔曼说：“我试试看。”</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>荷兰德承认，其实那时他反正也到了强弩之末了。在盖尔曼给他打来的那两次电话之间，他盘算着怎样才能让盖尔曼接受他的拒绝，他也已经开始越来越多地考虑，如果他只能同意的话，他该从何处入手做这件事。而且他开始认识到，做这件事也许会带来许多机会。进化当然远远不止是随机变化和自然选择。进化同时也是实现和自组。但正是在这一点上，尽管考夫曼、朗顿和许多其他人做了最大的努力，但仍然没有人能做出全面的理解。也许这是一个进一步提高认识的机会。荷兰德说：“我开始认真考虑这件事，我认识到，我可以做一个让马瑞满意的模型，同时从研究的角度，我也能在其中做点有趣的事。”</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>这个模型其实就是他早在七十年代所做的模型的再现。那时他正努力研究基因算法和撰写《适应》这本书。那时他应邀去芬兰的一个学术会议上做一个演讲。为了好玩，他决定找一个全然不同的话题：生命的起源。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>他说，他把这个学术报告称为“自发的涌现”，他的论文也是基于这个观点。现在回想起来，他当时的研究角度与自动催化模型相当接近。当时，差不多在同一时期，考夫曼、曼弗莱德和奥托·罗斯特也正在建立自动催化模型，但都是在孤军奋战。“我的论文不是这样一种计算机模型，而是可以用来做数学运算的正式模型。我力图显示，可以设计一个自动催化系统，这个系统可以产生简单的能够自我复制的实体，其计算速度要比通常快得多。”</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>创世主义者仍然喜欢引用的那些通常的计算法，是科学家们在五十年代提出来的。争论的焦点是，自我复制的生命形式不可能起源于初始原汤中的随机性化学反应，因为这样所要求的时间要远远超过宇宙的年龄。这就好像期待英国博物馆地下室的猴子从乱敲键盘开始，进化到能够创造出莎士比亚全集：它们会做到这一步的，但这需要非常漫长的时间。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>但荷兰德并不像考夫曼和其他人那样被这个观点击得溃不成军。他想，随机的化学反应固然很不错，但化学催化剂又起到什么作用呢？这就一定是非随机的吗？所以荷兰德在他的数学模式中假设分子的太初原汤，即，由不同长度的弦线连接的任意的符号，受到自由漂浮的“酶”的作用。“酶”就是对弦线发生作用的运作体。“它们就像拷贝（copy）这种非常原始的运作者，依附在任意一根弦线上，对其进行拷贝。”荷兰德说。“其实我能够证明一个定理。如果一个系统中有这些运行体漂浮其中，假如各种长度的任意弦线，也就是建设砖块，能够相互组合，那么这个系统就会产生自我复制的实体，其产生的速度会远远快于纯粹的随机行为。”</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>荷兰德把那篇关于自发涌现的论文称为“一个单一的观点”，他以前和后来都再也没有写过这样的论文。但涌现和自组的问题却一直在他的脑海里盘旋不去。事实上，一年前在罗沙拉莫斯时他还就此和法默、朗顿、考夫曼等人做了长时间的反复讨论。“所以，马瑞的高压使我想到，也许对此进行深入研究的时机已经成熟了。也许现在我会为这些想法建立一个真正的计算机模型。”他说。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>在断断续续地对分类者系统做了这些年的研究以后，建立一个计算机模型对他来说似乎是手到擒来的一件事。既然在最初的论文中，自由漂浮的运行体具有规则的效果——“如果你遭遇如此这般的弦线，则对其采取如此这般的行动”——那现在要做的事是，就这样把它们写入程序，把这个模型弄得越像分类者系统越好。但荷兰德一开始按这个思路思考就意识到，他的分类者系统有一个严重的哲学上的缺陷。在那篇关于自发涌现的论文上，自发性是真实的，涌现也完全是来自内部的，但分类者系统尽管具有学习的功能和发现突发规则群的能力，但却仍然存在在紧要关头突然出现，从而扭转了局面的外部因素。这个系统仍然依靠程序员的影子操纵。“分类者系统获得奖赏只是因为我决定了输赢的规则。”荷兰德说。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>这一点一直令他烦恼不已。撇开宗教的问题不说，现实世界运转正常，并不需要宇宙仲裁人的裁决。生态系统、经济体系和社会等所有这一切都在依循达尔文的相对论原则运行。每个人经常不断地在与其他人相互适应。正因为如此，我们就不可能掂量着一个作用者说：“它的强健度为1．375。”生物学家分辨说，无论“强健”意味着什么，自从达尔文时代以来，强健度已不可能是一个单一而确定的数字。这就好像是拿一个体操运动员和一个相扑摔跤手做比较，这个问题是毫无意义的，因为这两者之间不存在一个共同的衡量标准。一个特定的生物体的存活和繁衍的能力有赖于它跻身于怎样的生存空间。它周围都有什么别的生物体、它能得到什么样的资源，甚至与它以往的历史也有关。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>荷兰德说：“这一观点的改变极其重要。”确实，进化生物学家用一个名词来表述其重要性：生态系统的生物体不只是演化，而是共同演化。生物体不是像费什这一代生物学家所认为的那样，是通过攀登某种抽象的强健制高点来得以变迁的（古典人口基因学中关于强健最大化生物体的观点，与新古典经济学的关于功能最大化作用者的观点看上去如出一辙）。而在现实中，生物体在共同演化的无限复杂之舞中，经常在循环往复、相互追逐。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>荷兰德说，从表面上看，共同演化像是一片混沌。在研究所里，考夫曼喜欢将此比喻成在一个橡皮场景中攀登强健度的制高点。每攀登一步，整个橡皮的场景就会变一次形。然而，这样的共同演化之舞所产生的结果却一点儿都不混乱。在自然界中，花朵靠蜜蜂的帮助来受精繁殖、蜜蜂靠花蜜来维持生命。猎豹追逐吞食瞪羚，瞪羚则能从猎豹的爪下逃生。共同演化产生了无数能够完美地相互适应，并能适应于其生存环境的生物。在人类社会中，共同演化之舞产生了同样完美的经济与政治的相互依存之网，比如像同盟与竞争，以及供求关系等。这正是阿瑟的玻璃屋经济的动力之源。在阿瑟的这个概念中，你能够观察到人工经济作用者在相互适应。这是深埋在阿瑟和考夫曼的自动催化技术变迁分析中的动力之源，这也是在这个没有中央权威的世界上隐藏于各国关系之中的动力之源。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>荷兰德说，确实，共同演化是任何复杂的适应性系统突变和自组的强大力量。他由此而明白，如果他真要想从最深层次来理解这些现象，他就必须从他的系统中排除来自外部的奖赏机制。但不幸的是，他也知道，对来自外界奖赏的假设是与分类者系统的市场比喻紧密相关的。在荷兰德建立的分类者系统中，每一条分类者规则都是一个极小、极简单的作用者，它们一起参与内部经济体系，在这个内部经济体系中，通用的货币就是每个作用者的“强度”，而唯一的财富之源就是来自最终用户的回报，即来自程序员。如果不彻底改变分类者系统的构架，就根本无法绕过这个问题。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>所以，荷兰德要做的就是彻底改变分类者系统的构架。他认为，他需要的是一个全然不同的、更加彻底的对相互作用的比喻：战斗。他设计了一个生态系统，在这个高度简化的生物社区中，数字化的生物体在数字化的环境中游荡，寻找着赖以维生和繁衍的资源，这些资源就是数字化的水、草、壳物、草莓等。当这些生物碰到一起时，它们当然会试图将彼此作为资源。荷兰德说：“我把这与我女儿曼加的‘邮寄怪兽’的游戏做了比较。在这个游戏中，你有很多攻击和防守的可能步骤，你怎样利用这些可能的步骤，决定了你在与其它怪兽战斗中的输赢。”</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>更具体一些说，生态系统代表的环境是一片广袤的平原，其中遍布着“泉眼”，从泉眼里喷出以a、b、c、d为象征的各类资源。单独的生物体随意地漫游在这个环境中，像平静而温和地在四野吃草的羊一样一路吞食资源，并储存到自己的内部资源库中。但只要当两个生物体相遇，它们马上就会从羊的状态转入狼的状态，相互进攻。</span></p>
  <p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><span style="mso-spacerun:
  yes">&nbsp;&nbsp;&nbsp; </span>在接下来的战斗中，战斗的结果取决于每个生物体的那对“染色体”，这染色体只是一组资源象征符号串成的两个序列，比如aabc和bbcd。“如果你是其中的一个生物体