장10 7장 글래스 하우스 경제

우리는 경제 문제를 나비로 생각하는 데 익숙해졌습니다. 우리가 나비를 조사할 때 우리는 항상 나비가 주위를 날아다니게 하는 대신 균형을 잡고 움직이지 않도록 판지에 핀으로 고정합니다. 1987년 9월 22일 화요일 오전 5시에 Horan과 Arthur는 Los Alamos의 인공 생명 연구소를 떠나 Mesa를 따라 Santa Fe로 돌아왔습니다.황혼에 멀리 산을 감상하기 위해 저녁에 멈추는 것 외에도 그들은 로스앤젤레스 보이드에 있는 Symbolics Corporation의 Craig Reynolds가 만든 컴퓨터 시뮬레이션 실험에 대해 논의했습니다.

이 실험은 Arthur를 매료시켰습니다.Reynolds는 새, 무리 또는 물고기의 사회적 행동을 실험적으로 이해하려고 시도했습니다.Arthur가 아는 한 Reynolds의 실험은 매우 성공적이었습니다.그의 기본 아이디어는 벽과 장애물로 가득 찬 컴퓨터 환경에 새와 같은 로봇 에이전트 무리를 배치하는 것이었습니다.모든 Buzz는 세 가지 간단한 행동 규칙을 따릅니다. (1) 환경에 있는 다른 개체(다른 Buzz 포함)와 최단 거리를 유지하려고 합니다. (ii) 인접한 패드와 같은 속도를 유지하려고 합니다. (iii) 인접한 큰 베제 그룹의 중심점으로 최대한 멀리 이동합니다.

가장 충격적인 것은 규칙이 무리에 대해 전혀 언급하지 않고 각 새가 가까운 거리에서 보고 할 수 있는 것에 대해서만 언급했다는 것입니다.따라서 그룹은 창발 현상과 마찬가지로 상향식으로 구성되어야 합니다.그러나 이러한 방식으로 bez 떼거리가 매번 형성됩니다. 컴퓨터 시뮬레이션 실험을 시작할 때 Reynolds는 봇이 컴퓨터 화면에 완전히 무작위로 흩어지게 한 다음 봇이 자연스럽게 그룹으로 결합하여 장애물 위로 날아갑니다.이따금씩 보즈 일행은 둘로 갈라져 양쪽의 장애물을 돌아서 반대편에서 재회하기도 했다.한 실험에서 페즈는 우연히 기둥에 부딪혀 어지러운 듯 방향을 잃고 날개를 퍼덕거리며 몇 번 맴돌았다.그러나 Paz 그룹이 움직이기 시작하자 즉시 질주하여 그룹에 다시 합류했습니다.

Reynolds는 위의 예가 Betsy의 행동이 완전히 창발적이라는 것을 증명할 뿐이라고 주장합니다.Pedz가 이런 식으로 행동하도록 가르친 행동 강령이나 컴퓨터 코드에는 전혀 없었습니다.그래서 Arthur와 Horan은 차에 돌아오자마자 다음과 같은 질문에 대해 곰곰이 생각하기 시작했습니다. 버트 협회 Horan은 여전히 ​​의심스러웠습니다. 그는 창발적 행동의 예를 너무 많이 보았지만 실험자들에 의해 능숙하게 사전 프로그래밍되었음을 발견했습니다.나는 Arthur에게 매우 조심해야 한다고 말했습니다.게시물을 치는 페지를 포함하여 일어난 모든 일이 원래 규칙에서 명백했고 새로운 것을 배우지 않았을 수 있습니다.최소한 다른 개체로 실험하고, 환경을 변경하고, 여전히 합리적으로 작동하는지 확인하고 싶습니다.

Arthur는 Hornan의 주장을 반박할 수 없었습니다.그러나 그는 말했다: 나에게 나는 당신이 진정한 창발적 행동을 어떻게 정의할지 모르겠습니다.어떤 면에서 생명 자체를 포함하여 우주에서 일어나는 모든 일은 쿼크 행동의 규칙으로 미리 프로그램되어 있습니다.그렇다면 출현이란 정확히 무엇입니까?발생하는 현상을 볼 때 어떻게 인식합니까?이것이 인공 생명의 핵심 문제입니다. 아무도 이 질문에 대답할 수 없기 때문에 Horan과 Arthur 사이의 논의는 명확한 결론이 없습니다.그러나 돌이켜보면 그 토론은 아서의 잠이 부족한 마음에 씨앗을 심었습니다.1987년 10월 초에 Arthur는 산타페에서 방문 학자 작업을 마치고 지치고 행복하게 스탠포드로 돌아왔습니다.잠을 깬 후 그는 산타페에서 배운 것을 계속해서 되새겼다.Horan의 Genetic Algorithm, Classifier System, Burtz 등이 모두 기억에 남습니다.저는 이러한 이론과 이론이 열어주는 가능성에 대해 생각하는 데 많은 시간을 보냅니다.내 직감은 이러한 이론이 답을 제공한다는 것입니다. 문제는 경제학 분야의 문제는 무엇입니까?

나의 초기 관심은 제3세계 경제가 어떻게 변화하고 발전하는지에 대한 것이었기 때문에 1987년 11월경 호란에게 전화를 걸어 새로운 아이디어를 경제적으로 적용할 수 있는 방법에 대해 생각해 보았다고 말했습니다.내 생각은 학교 사무실에 유리 집을 짓고 소농 경제를 발전시킬 수 있다는 것입니다.물론, 내가 정말로 의미하는 것은 컴퓨터에서 시뮬레이션한 것입니다.하지만 똑똑하고 서로 상호 작용하고 반응하도록 프로그래밍된 작은 에이전트가 있어야 합니다. 내 상상 속에서 당신은 어느 날 아침 사무실에 와서 이렇게 말합니다. 이 사람들 좀 봐!2~3주 전에는 물물교환에 불과했지만 지금은 주식회사가 생겼습니다.그리고 나서 당신은 다음 날 와서 이렇게 말할 것입니다: 오, 그들은 중앙 은행을 발명했습니다!며칠 더 지나면 당신은 모든 동료를 불러서 그것을 보도록 할 것이고 당신은 말할 것입니다: 와우!그들은 지금 노조가 있습니다!그들은 다음에 무엇을 생각할 것인가?아니면 배우의 절반이 공산주의자가되었을 수도 있습니다.

당시 나는 내 생각을 명확하게 표현할 수 없었다.아서가 말했다.그러나 그는 그러한 온실 경제가 전통적인 경제 시뮬레이션과 매우 다를 것이라는 것을 알고 있었습니다.전통적인 경제 모델에서 컴퓨터는 여러 미분 방정식을 조합합니다.그리고 그의 경제 주체는 수학적 변수가 아니라 실수를 하고 배우고 역사를 발전시키는 상호작용과 사고의 그물에 갇힌 행위자다.인간과 마찬가지로 그들은 수학 공식에 의해 지배될 뿐만 아니라 여전히 인간보다 훨씬 단순합니다.Reynolds가 세 가지 간단한 규칙으로 실제와 같은 집단 행동을 생성할 수 있다면 컴퓨터에서 잘 설계된 에이전트로 실제와 같은 경제적 행동을 생성하는 것도 상상할 수 있습니다.

액터를 설계하는 데 호란의 분류 시스템을 사용할 수 있다는 막연한 느낌이 듭니다.나는 무엇을 해야할지 몰랐고 Horan은 즉시 무엇을 해야할지 제안하지 않았지만 그는 나만큼 흥분했습니다.두 사람은 산타페의 경제 연구 프로젝트가 내년에 본궤도에 오르면 이 연구가 최우선 순위가 될 것이라는 데 동의했습니다. 갈 준비가 한편 Arthur는 자신이 맡은 직책이 무엇을 의미하는지 이해하기 전에 경제 연구 프로젝트를 계획하느라 바빴습니다. 곧 Horan은 Arthur와 함께 프로젝트를 공동 의장으로 맡을 방법이 없다는 사실을 알게 되었고, 1년 전 Los Alamos 방문 학자로 초대받았을 때 교수의 연차를 모두 사용했습니다.미시간주에서는 컴퓨터통신과를 전기공학과로 통합하는 문제에 휘말리기도 했고, 아내도 과학도서관 관장직에 얽매여 헤어지지 못했다.Horan은 한 번에 최대 한 달 정도만 Santa Fe에 올 수 있었습니다.

그래서 그 부담은 연구 프로젝트를 재구성하는 것은 고사하고 평생 연구 프로젝트를 주재한 적이 없는 Arthur에게 전적으로 떨어졌습니다. 그는 조정을 담당하고 있는 Xin Ge에게 Rhett가 우리에게 정확히 무엇을 하기를 원했는지 물었습니다.Rhett에게 질문한 후 Xin Ge는 다음과 같이 대답했습니다. 그는 전통적인 연구가 아닌 한 원하는 모든 연구를 할 수 있다고 말했습니다. 그는 또한 Arrow와 Anderson에게 다음과 같이 질문했습니다. 어떤 연구를 수행하기를 원하십니까?그들은 복잡한 적응 시스템의 아이디어를 기반으로 경제학에 대한 새롭고 엄격한 접근 방식을 만들기를 원한다고 말했습니다.

그는 Ke Wen과 Santa Fe의 여러 고위 인사들에게 질문했습니다. 연구소는 우리에게 어떤 종류의 연구를 원합니까?그들은 그에게 말했습니다: 과학 위원회는 당신이 경제학 분야에서 완전히 새로운 연구 방향을 열기를 원합니다.첫해 예산은 $560,000이며 일부는 Citibank, 일부는 MacArthur Foundation, 일부는 National Science Foundation과 Department of Energy에서 나옵니다.물론 이것은 Santa Fe의 첫 번째이자 가장 큰 주요 연구 프로젝트이므로 귀하의 진행 상황을 면밀히 지켜볼 것입니다.

Arthur는 “걸으면서 고개를 저었다. $560,000는 중간 규모의 연구 프로젝트에 불과하지만 나에게는 큰 도전이다.누군가 나에게 이렇게 말한 것 같습니다. 여기 얼음 도끼와 밧줄이 있습니다. 에베레스트 산을 오르십시오!나를 무서워했다. 물론 Arthur는 혼자가 아닙니다.애로우와 앤더슨은 모두 기꺼이 도덕적 지원과 격려, 조언을 제공했습니다.Arthur는 다음과 같이 말했습니다. 그들은 이 프로젝트의 기둥이자 영적 지도자입니다.실제로 Arthur는 이것이 그들의 연구 프로젝트라고 생각했지만 Arthur는 최고 경영진의 책임을 떠맡아야 한다는 점을 분명히 했습니다.Arthur는 이렇게 말했습니다. 그는 재빨리 두 가지 중요한 결정을 내렸습니다.첫 번째 결정은 연구 주제와 관련이 있으며 Arthur는 분명히 경제학에서 혼돈 이론과 비선형 역학을 사용하는 데 열중하지 않습니다. 유사한 연구와 그가 아는 ​​한 연구 결과가 부진합니다.둘째, Arthur는 세계 경제의 대규모 컴퓨터 시뮬레이션을 구축하는 데 거의 관심이 없었습니다.그는 말했다: 이것은 Reid가 하고 싶어하는 연구일 수 있고 엔지니어와 물리학자들도 매우 열성적일 것입니다. 그러나 이것은 내가 당신에게 묻는 것과 같습니다. 당신은 천체물리학자입니다.그러한 모델은 실제 우주만큼 복잡하고 파악하기 어렵기 때문에 천체물리학자들이 이를 수행하지 않는 것입니다.대신에 그들은 항성체 모델 세트, 나선 은하 모델 세트, 별 형성 모델 세트 등을 구성한 다음 특정 현상을 분석하기 위해 정교한 계산을 사용했습니다. 오래된 문제에 대한 강조 이것이 바로 Arthur가 Santa Fe Economic Research Project에서 원했던 것입니다.물론 그는 유리집 경제 모델을 구축하려는 계획을 취소하고 싶지는 않지만 모든 사람이 달리기 전에 걷는 법을 배우기를 원합니다.특히 그는 이 프로젝트가 경제학의 오래된 질문을 다시 검토하고 적응, 진화, 학습, 출현 및 복잡성 측면에서 볼 때 어떤 변화가 있는지 확인하기를 희망합니다.예를 들어, 주식 시장 거품과 폭락은 왜 발생합니까?왜 돈이 있습니까? (즉, 금이나 조개껍데기 같은 상품이 교환의 매개체로 널리 사용되는 이유는 무엇입니까?) 오래된 문제를 강조하는 것은 그 이후로 경제 연구 프로그램을 목표로 만들었고 많은 과학 위원회는 충분히 혁신적이지 않다고 비난했습니다.그러나 우리는 이와 같은 표준 문제를 연구하는 것이 좋은 과학이며 취해야 할 올바른 단계라고 생각합니다.이것들은 모두 경제학자들에게 친숙한 질문입니다. 이론적 가정으로 여겨졌던 것을 보다 현실적인 가정으로 바꾸는 것만으로도 문제에 대한 관점을 바꿀 수 있고 관점에 현실감을 더할 수도 있습니다. 그러면 경제계에 우리가 실제로 기여할 수 있다고 말할 수 있습니다. 같은 이유로 Gellman이 청중을 끌어들이기 위해 경제 연구 프로젝트에 대한 선언문을 작성하도록 촉구했을 때 그는 또한 저항했습니다.그는 또 다른 형태의 경제학이 곧 태어날 것이라는 희망을 품고 자신의 아이디어를 계속해서 발표했습니다.등등.고민 끝에 거절하기로 했습니다.우리는 차근차근 진행하고 경제학의 오래된 문제를 먼저 연구하는 것이 더 설득력이 있을 것입니다. 두 번째 중요한 결정은 Arthur가 어떤 종류의 연구원을 채용할 것인지였습니다.물론 그에게는 열린 마음을 가지고 산타페와 같은 견해를 가진 사람이 필요했습니다.10일간의 경제학 세미나는 이와 같은 다채로운 사람들이 무엇을 해낼 수 있는지를 증명했습니다.그는 말했다: 나는 저나 애로우, 앤더슨 또는 그 누구도 위로부터 산타페 경제 연구 프로젝트의 구조를 지시할 수 없다는 것을 아주 일찍 배웠습니다.이 프레임워크는 우리가 수행하는 연구, 문제를 분석하는 방식, 우리 각자가 가지고 있는 개별적인 아이디어에서 나타나야 합니다. 수익 증가 논문을 발표하는 험난한 여정을 겪은 후 Arthur는 이제 주류 경제학자들과 신뢰를 구축하는 것의 중요성을 이해합니다.따라서 그는 채용된 인재에 Arrow나 Stanford의 Sargent와 같은 매우 존경받는 경제학자가 포함되기를 바랐습니다. , 모두가 듣습니다. 경제를 변화시키는 십자군 불행히도 그러한 팀을 하나로 모으는 것은 말처럼 쉽지 않습니다.Arthur는 Arrow, Anderson, Paines 및 Hornan과 상의한 후 목록을 작성했습니다.비 경제학자 입장에서 그는 필요한 인재를 성공적으로 모집했습니다.앤더슨과 그의 전 학생인 듀크 대학의 리차드 팔머는 둘 다 이곳에 잠시 머물기로 동의했습니다.물론 Hornan과 미네소타 대학의 명석하고 명료한 확률 이론가인 David Lane도 참석할 것입니다.Arthur는 그의 공동 저자인 러시아의 확률 전문가 Omerev와 Ganyowski로부터 고개를 끄덕이기까지 했습니다.Kaufman, Farmer 및 Los Alamos와 Santa Fe의 다른 사람들도 기꺼이 축제에 참여했습니다. 그러나 Arthur가 경제학자를 부르기 시작했을 때 그는 신뢰성에 대한 자신의 의심이 충분히 근거가 있음을 곧 알게 되었습니다.그러나 Santa Fe Institute는 정확히 무엇이며 누구입니까?아직도 많은 사람들이 이해하지 못하고 있습니다.Arthur는 이렇게 말했습니다. 그래서 제가 전화를 했을 때 많은 경제학자들이 말했습니다. 글쎄요, 지금은 너무 늦었습니다. 다른 계획이 있습니다.몇몇은 프로젝트가 어떻게 진행되는지 보고 싶다고 말했습니다.기본적으로 마지막 회의에 참석하지 않은 사람들이 프로젝트에 관심을 갖도록 하는 것은 정말 어려울 것입니다. 좋은 소식은 지난번에 참석한 경제학자들은 모두 어설픈 선택이었고 결국 Arrow가 직접 선택했다는 것입니다.게다가 이 서클 밖의 사람들의 반응도 완전히 무관심한 것은 아니다.Arrow와 Sargent는 위스콘신 대학의 John Rust와 William Brock, 미네소타의 Ramon Marimon과 마찬가지로 몇 달 동안 방문하기로 동의했습니다.미시간 대학에서 막 박사 학위를 받은 밀러(존 밀러)도 참여할 예정인데, 그의 박사 논문은 호넌의 분류 시스템을 광범위하게 활용했다.Arthur는 특히 영국의 주요 경제 이론가인 Frank Hahn이 케임브리지에서 비행기를 타고 올 것이라는 사실에 안도했습니다. 따라서 첫 해에는 대략 20명 정도의 장학생들이 이 연구 프로젝트에 참여할 것이며, 최대 7-8명의 장학생들이 동시에 산타페에 주둔하게 될 것입니다.그것은 대략 작은 대학의 경제학과 크기이며 그들은 경제학을 변화시키기 위해 함께 일할 것입니다. 산타페 전망대 경제 연구 프로그램은 1988년 9월에 시작될 예정이며 일주일 간의 경제 세미나로 시작됩니다.그래서 아서는 6월부터 산타페로 이사를 왔고, 여름 내내 1초도 허비하지 않고 준비를 했다.참석자들이 가을에 산타페에 도착하자 Arthur는 시간이 더욱 촉박했습니다. 그는 "사람들이 날마다 찾아온다.전구 갈 줄도 모르고 도와줄 수 있냐고 묻는 남자처럼?여기 공간이 너무 협소해서 때때로 다음과 같은 문제를 해결해야 합니다. 흡연자를 어느 사무실에 배정해야 할까요?이 남자가 항상 반바지를 입는 한 쌍의 스커드를 가진 친구와 사무실을 공유할까요?이런 종류의 질문.세미나를 계획하기 위해 저는 여행을 하고 학자들을 초대하여 참석하고, 그들과 이야기하고, 그들의 의견을 묻고, 잘하면 소문을 퍼뜨립니다. Arthur는 당신이 상사일 때 밖에 나가서 다른 아이들과 놀 수 없으며 항상 어른처럼 행동해야 한다는 것을 발견했습니다.연구소 직원의 도움에도 불구하고 Arthur는 자신의 시간 중 80%가 여전히 비과학적 작업에 사용되고 있으며 그중 어느 것도 그다지 흥미롭지 않다는 사실을 알게 되었습니다.한 번은 산타페에 있는 부부가 임대한 집으로 돌아와 조사할 시간이 거의 없다고 아내에게 불평했습니다.그녀는 말했다: 바보 같은 소리 하지마, 당신은 인생에서 그렇게 행복했던 적이 없어.그녀가 옳았다. 그녀가 옳았다!지루한 행정 업무에도 불구하고 나머지 20%는 모든 것을 보충하기에 충분하기 때문입니다.1988년 가을까지 산타페는 건재했지만 경제 연구 프로그램 때문만은 아니었다.지난 가을, 그들은 마침내 국립 과학 재단과 에너지부로부터 오랫동안 기다려온 자금 지원을 받았습니다.Cowen은 그가 요청한 금액을 승인하도록 두 기관을 설득할 수 없었습니다. 그들은 종신 연구원을 고용할 충분한 자금이 없었지만 1988년 1월부터 두 기관은 총 3년 동안 보조금을 지급하기로 약속했습니다. .따라서 1991년 초까지 산타페 연구소의 재정적 안정이 보장되었고, 마침내 산타페가 설립한 표적 복합과학을 본격적으로 연구할 수 있는 자금이 생겼다. Gellman과 Paines의 지도하에 과학 위원회는 15개의 새로운 워크숍을 검토하고 승인했습니다.일부 세미나는 핵심 물리학의 관점에서 복잡성 과학의 문제에 접근하며, 가장 좋은 예는 Los Alamos 세미나에서 폴란드의 젊은 물리학자 Wojciech Zurek가 조직한 정보, 엔트로피 및 복잡성 물리학입니다.Zurek의 아이디어는 컴퓨터 과학에서 정의한 정보 및 계산의 복잡한 개념에서 시작하여 이러한 개념과 양자 물리학, 열역학, 블랙홀의 양자 복사 및 우주의 (가상의) 양자 기원 사이의 깊은 연결을 탐구하는 것입니다. 다른 워크샵은 생물학적 관점에서 복잡한 문제를 탐구하려고 합니다.예를 들어 Los Alamos의 생물학자인 Alan Perelson은 면역 체계에 관한 두 개의 세미나를 조직했습니다.Pirison은 1987년 6월 산타페에서 면역학에 관한 주요 세미나를 주재했으며 현재 산타페에서 소규모 연구 프로젝트를 이끌고 있습니다. 우리 몸의 면역체계는 수십억 개의 매우 활동적인 세포로 구성되어 있는데 항체를 가진 면역세포가 혈액 속에 넘쳐나고 있어 바이러스와 세균이 침입하면 하루빨리 박멸된다.Pirison의 생각은 면역 체계가 생태계나 뇌와 마찬가지로 복잡한 적응 체계라는 것입니다.따라서 산타페 연구소의 새로운 아이디어와 기술은 AIDS와 같은 면역 체계 관련 문제를 해결하거나 다발성 경화증이나 관절염과 같은 자가 면역 질환을 치료하는 데 도움이 될 것입니다.그리고 연구자들은 면역 체계의 분자 세부 사항에 대해 너무 많이 알고 있기 때문에 면역 체계 연구 프로그램은 Santa Fe의 고도 개념을 구현하는 데 도움이 될 것입니다. 동시에 과학위원회는 연구 프로젝트 및 세미나에 참여하지 않은 학자 또는 박사후 연구원의 초청을 강력히 지원합니다.어떤 불꽃을 일으킬 수 있는지 확인하십시오.과학 위원회 사이에서 자주 나오는 농담은 산타페 연구소 자체가 새로운 현상이라는 것입니다!사실 그들은 그 농담을 아주 진지하게 받아들였습니다. 특성은 이렇게 탄생합니다 그리고 Ke Wen이 찾고자 하는 재능은 그의 영혼에 형언할 수 없는 불이 타오르는 그런 사람입니다.Ke Wen은 피상적인 재능을 소중히 여길 뿐만 아니라 실제로 연구소는 뛰어난 재능으로 가득 차 있지만 그들 중 누구도 연구소의 목적을 이해하지 못합니다.Ke Wen이 찾고 있는 것은 서로 영감을 주고 공감할 수 있는 인재입니다. 그런 사람들을 찾는 것은 결코 쉬운 일이 아니었지만 그들은 존재했고 점점 더 많은 사람들이 산타페에 와서 작은 수도원이 종종 붐볐습니다.교회에서는 1년 내내 각종 세미나가 쉴 새 없이 열리고 있다. 원래 한 사람만 쓰던 연구실은 서너 명으로 꽉 차 있다. 연구실 룸메이트들은 칠판에 끊임없이 설명하고 논쟁을 벌이고 있다. 아래에서 큰 나무, 즉흥적인 자유로운 토론은 어디에서나 볼 수 있습니다.이러한 장면은 상상할 수 없으며 급증하는 활력과 따뜻한 동지애가 더욱 흥미 롭습니다.Kaufman이 말했듯이 하루에 두 번 정도 새로운 관점에서 세상을 보는 법을 배울 수 있는 기회가 있습니다. 산타페 사람들도 같은 생각입니다.Arthur는 "여기서 일반적인 하루를 설명하겠습니다.여러분 대부분은 아침에 연구실에 갇히고 컴퓨터 단말기와 키보드 소리만 들리고 누군가가 여러분의 문을 찌르기 시작합니다.이 문제를 해본 적이 있습니까?그 질문에 대한 당신의 생각은 무엇입니까?방문객과 이야기하는 데 30분을 할애할 수 있습니까?그런 다음 우리는 점심을 먹으러 보통 단체로 우리가 농담으로 산타페의 교직원 식당이라고 부르는 캐년 레스토랑에 갔고 식당의 웨이터는 우리를 너무 잘 알고 있었기 때문에 더 이상 메뉴를 가져가지 않습니다. 귀찮게 부탁해도 우리는 자동으로 다음과 같이 보고할 것입니다. 5번 식사 주세요. 학자들 간의 토론은 끝이 없고 흥미롭다.Arthur에게 가장 깊은 인상을 준 것은 저녁이나 정오에 언제든지 나타나는 즉석 토론이었습니다.일주일에 서너 번, 누군가가 "이봐, 이것에 대해 얘기하자!"그래서 5~6명이 예배당이나 아마도 부엌 옆에 있는 작은 회의실에서 모였습니다.조명은 어둡지만 자판기와 커피 오븐이 가깝고 인도식 머리장식을 하고 우리를 향해 웃고 있는 아인슈타인의 사진이 있는 방은 케이준 느낌이 납니다. 그래서 우리는 탁자 주위에 앉았고 Kaufman은 벽난로 위에 기대어 앉았습니다.누군가 칠판에 질문을 적으면 우리는 수많은 질문에 대해 토론하기 시작할 것입니다.이러한 논쟁은 매우 좋은 논쟁이며, 사람들은 결코 서로를 나쁘게 말하지 않지만, 이러한 반복되는 문제는 매우 근본적인 문제이기 때문에 날카롭습니다.이러한 문제는 고정 소수점 정리를 푸는 방법이나 물리학에서와 같이 이 물질이 영하 253도에서 초전도성을 나타내는 이유와 같은 경제학 연구의 기술적 문제가 아닙니다.이것들은 모두 과학이 어디로 가고 있는지에 대한 질문입니다.제한된 합리성을 어떻게 다루나요?경제학의 문제가 체스 게임처럼 점점 더 복잡해질 때 경제학의 다음 단계는 무엇이어야 하는가?결코 균형을 이루지 못하는 끊임없이 진화하는 경제를 어떻게 분석합니까?경제학에서 컴퓨터 실험을 어떻게 사용합니까? 그리고 그것이 산타페의 정체성이 나온 이유라고 생각합니다. 왜냐하면 우리가 생각해내기 시작한 답과 우리가 개발한 연구 기술이 산타페의 경제적 관점을 형성하기 시작했기 때문입니다. 합리적인 규칙을 설정하는 방법? 특히 일련의 토론은 Arthur가 자신의 아이디어 중 일부를 명확히 하는 데 도움이 되었기 때문에 두드러집니다.케임브리지의 애로우와 한이 거기 있었으니 1988년 10월이나 11월쯤이었을 것이다.Arthur는 다음과 같이 말했습니다. 우리는 Hornan, Arrow, Hann과 나, 그리고 아마도 Kaufman과 다른 사람들의 회의를 갖기로 결정했고 제한된 합리성을 연구하기 위해 어떤 경제학자를 찾아야 하는지 알아낼 수 있었습니다.즉, 경제 문제가 체스 게임만큼 어려운 경우에도 경제학자들이 더 이상 경제 문제를 컴퓨터로 즉시 해결할 수 있다고 가정하지 않는다면 경제 이론은 어떻게 될까요? 그들은 문제를 논의하기 위해 작은 회의실에서 매일 만납니다.Arthur는 Hahn이 경제학자들이 완벽한 합리성의 원칙을 인용하는 것을 좋아한다고 지적한 것을 회상합니다. 왜냐하면 완벽한 합리성은 벤치마크이고 사람들이 완벽하게 합리적이면 이론가들은 그들의 반응을 완벽하게 예측할 수 있기 때문입니다.그러나 완전한 비합리성은 어떤 모습일까요?한은 궁금했다. 그는 말했다: 아서, 당신은 아일랜드인입니다. 아마도 당신은 알게 될 것입니다. Arthur가 웃으려고 할 때 Hann은 계속해서 완전히 합리적이 되는 방법은 하나 뿐이지만 부분적으로 합리적이 되는 방법은 무수히 많다고 말했습니다.그렇다면 어느 것이 인간의 합리성인가?그는 물었습니다. 합리성의 규칙을 어떻게 설정합니까? 합리적인 규칙을 어떻게 설정합니까?Arthur는 다음과 같이 말했습니다. Hann의 은유가 내 마음에 남아 오랫동안 그것에 대해 생각하고 알 수없는 수의 연필을 깨 물었습니다.우리는 그것에 대해 여러 번 논의했습니다.천천히 현상액에 서서히 떠오르는 사진의 이미지를 보듯 그들은 답을 보기 시작했다. 이성적인 룰러를 설정하는 가장 좋은 방법은 그것을 내버려두고 에이전트가 스스로 설정하도록 하는 것이다. Arthur는 다음과 같이 말했습니다. Hornan의 접근 방식을 취하고 이러한 에이전트를 분류 시스템, 신경망 또는 기타 적응형 학습 시스템으로 생각하면 에이전트가 경험을 통해 학습함에 따라 눈금자가 변경됩니다.따라서 모든 배우가 처음에는 지루하고 무작위적이고 맹목적인 결정을 내립니다.그러나 그들이 서로 상호 작용하기 시작하면 점점 더 똑똑해집니다.어쩌면 그들은 그것 때문에 극도로 똑똑해질 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다. 모든 것은 그들이 어떤 종류의 경험을 가지고 있는지에 달려 있습니다.그러나 어쨌든 이러한 적응적이고 인공 지능적인 행위자는 실제 경제 역학 이론에서 원하는 것입니다.이러한 행위자를 안정적이고 예측 가능한 경제에 배치하면 신고전파가 예측한 것처럼 매우 합리적인 결정을 내리는 것을 알 수 있지만 완벽한 정보와 무한한 속도 추론 능력이 있기 때문이 아니라 안정적인 상황이 그들에게 시간을 줄 것이기 때문입니다. 배우다. 그러나 시뮬레이션된 경제 전환에 동일한 에이전트를 배치하면 매끄럽지 않을 수 있지만 여전히 기능할 수 있으며 인간과 마찬가지로 실수를 하거나 실패합니다.그러나 에이전트 본체에 뿌리를 둔 학습 알고리즘의 영향으로 이러한 에이전트는 점차 합리적인 행동 방식을 마스터하게 됩니다.마찬가지로 에이전트를 체스와 같은 경쟁 환경에 배치하면 에이전트가 상대를 상대로 이동해야 하는 경우 에이전트가 어떻게 선택하는지 볼 수 있습니다.배우를 경제적 번영을 경험하는 상황에 배치하면 그들이 어떻게 막대한 가능성의 보물을 채굴하는지 관찰할 수 있습니다.어디에 두든 상관없이 사실 이 배우들은 어떤 조치를 취하려고 할 것입니다.따라서 경제적 변화를 거의 언급하지 않는 신고전주의 학파와 달리 적응 행위자로 가득 찬 모델에는 변화가 이미 깊숙이 내재되어 있습니다. 진화 경제학 이것은 분명히 아서의 유리집 경제와 일치합니다.실로 이것은 그가 10년 전 창조의 여덟 번째 날을 읽은 후 얻은 통찰력과 정확히 일치하지만 이제 그는 이 개념을 명확하게 볼 수 있습니다.파악하기 힘든 산타페의 요점은 이것입니다. 수확 체감, 정적 균형 및 완벽한 합리성을 강조한 신고전주의자들과 달리 산타페 경제학자들은 수확량 증가, 제한된 합리성, 진화와 학습의 역학을 강조했습니다.쉬운 수학적 가정에 안주하는 대신 산타페 학파는 경제 시스템을 뉴턴식 기계로 보는 대신 경제 시스템을 변화무쌍한 시스템으로 세상을 보는 방법을 배울 수 있는 적응 가능하고 놀라운 생물로 봅니다. 혼돈의 위기에. Arthur는 다음과 같이 말했습니다. 물론 이것은 새로운 경제적 견해가 아닙니다.위대한 경제학자 슘페터는 혼돈의 가장자리라는 단어를 몰랐지만 일찍이 1930년대부터 경제학의 진화론적 관점을 장려했습니다.예일대학교의 리차드 넬슨과 시드니 윈터도 1970년대 중반부터 경제학의 진화론적 움직임을 추진해 왔으며 어느 정도 성과를 거두었다.다른 사람들은 심지어 경제학에서 학습 효과를 모델링하려고 시도했습니다.초기 학습 모델에서는 에이전트가 외부 상황에 대한 올바른 모델을 형성했다고 가정하고 학습은 모델을 보다 정확하게 수정하기 위한 부분 조정일 뿐입니다.우리가 하고자 하는 것은 보다 현실적인 모델이며 에이전트가 학습함에 따라 마음 속에서 이러한 내부 모델이 나타나기를 원합니다.우리는 이 과정을 분석하는 많은 방법이 있습니다. Hornan의 유전자 알고리즘과 분류 시스템이 있습니다. Palmer는 신경망에 대한 책을 막 끝냈습니다. Lane과 저는 확률 기반 알고리즘을 수학적으로 분석하는 방법을 알고 있습니다. Learning, Omerev 및 Ganiowski는 권위자입니다. 사변적 학습에 관한 것입니다. 우리는 심리학에 관한 모든 관련 자료를 수집했습니다.이러한 방법을 통해 적응 조건을 정확하게 시뮬레이션할 수 있습니다. Arthur는 "사실 1년차에 우리에게 가장 큰 영향을 준 것은 범위면에서 기계 학습 이론이고 의미면에서 Horan의 이론입니다. 그 영향 수준은 응집 물질 물리학, 보상이 아닙니다. 공부하고 적응하는 동안 증분 또는 컴퓨터 과학.Airl, Hahn 및 다른 사람들과 이 아이디어에 대해 논의했을 때 모두가 가장 흥분한 것은 우리가 경제학에 다른 방식으로 접근할 수 있다는 점이었습니다. 공제에서 귀납으로 새로운 경제 전망에 대한 약속에 들뜬 반면, 산타페의 경제학자들은 약간 고민하고 있습니다.그 이유는 경제학은 일반적으로 연역법에 따라 작동하기 때문입니다.경제학자는 먼저 모든 경제 상황을 수학 방정식으로 변환한 다음 엄격한 분석 추론을 사용하여 경제 문제를 해결합니다.그러나 이제 에이전트가 정보 조각에서 유용한 내부 모델을 추론하려고 하는 귀납 원칙에 따라 작동한다고 말하는 Hornans, 신경망 이론가 및 기타 기계 학습 이론가가 있습니다.유도는 우리가 모퉁이를 돌며 깜박이는 꼬리에서 고양이가 근처에 있다는 것을 추론할 수 있게 해주며, 또한 우리가 붉은 왕관 앵무새를 본 적이 없음에도 불구하고 동물원의 화려한 깃털을 가진 일부 생물을 새로 분류할 수 있게 해줍니다. 문제.유도 덕분에 우리는 이 혼란스럽고 예측할 수 없고 이해할 수 없는 세상에서 살아남을 수 있습니다. Arthur는 다음과 같이 말했습니다. 협상에 참여하기 위해 일본에 낙하산을 타고 일본에 가본 적이 없으며 일본의 사고 방식과 행동 방식 또는 일하는 방식을 이해하지 못하는 것 같습니다.당신은 주변에서 일어나는 일에 무지해서 일본 관습과 완전히 동떨어진 방식으로 행동하는 경우가 많습니다.그러나 점차 자신이 해낸 일이 있음을 알게 될 것이므로 점차 적응하는 법을 배우고 전진과 후퇴가 적절합니다. (물론 일본인이 당신의 제품을 살지는 별개의 문제입니다.) 이 상황을 체스 게임이라고 생각하면 플레이어는 상대방의 의도와 능력에 대한 정보의 일부만 가지고 있으므로 논리적 추론을 사용하여 결정합니다. 정보가 부족하지만 이 방법을 사용하면 기껏해야 앞으로 몇 가지 조치를 예측할 수 있습니다.따라서 체스 플레이어는 가정, 유추, 경험 법칙 등에 의존하여 유도에 더 자주 의존합니다.이러한 방법의 근거를 이해하지 못하더라도 자연스럽게 작동하는 방법은 여전히 ​​작동합니다.따라서 유도는 정확하고 추론적인 논리에만 의존할 수 없습니다. Arthur는 당시 자신도 당황했다고 인정합니다.싼타페에 오기 전에는 경제적인 문제를 말하기 전에 먼저 문제를 명확하게 정의해야 한다고 늘 생각했습니다.문제를 명확하게 정의하지 않은 경우 문제를 어떻게 연구합니까?물론 문제를 해결하기 위해 논리를 적용할 방법은 없습니다. 그러나 Horan은 그렇지 않다고 말합니다.Horan과 대화하고 그의 논문을 읽은 후, 그가 잘 정의되지 않은 문제와 수정되지 않은 환경에 대해 이야기하고 있음이 분명해졌습니다.우리는 그에게 물었다: 당신이 그런 환경에서 배우는 것이 어떻게 가능합니까? Hornan의 대답은 기본적으로 그 환경에서 배워야 한다는 것입니다. 진화는 문제가 잘 정의되어 있는지 상관하지 않습니다.그는 적응형 에이전트는 보상에만 반응하며 보상이 어디에서 오는지에 대해 가정할 필요가 없다고 지적했습니다.사실 이것이 분류기 시스템의 요점입니다.就演算邏輯的觀點而言，這些系統都已經過嚴謹的界定，然而它們仍然能在定義不清楚的環境下運作。因為分類者的規則都只是對外界的假設，而非真相，所以可能會彼此矛盾。更重要的是，因為系統總是不斷在測試這些假設，以發現哪些假設最有用，可以得到報酬：因此即使面對沒有價值或不足的資訊，或是外在環境不斷以意料之外的方式改變，系統仍然繼續學習。 天有不測風雲 但是，這樣的行為並不符合最大效益！經濟學家抱怨，他們一直相信理性的作用體會尋求自己的最大效益。 賀南回答：和什麼比較之下的最大呢？在真實的世界裏，可能性的空間廣大無垠，作用體根本沒有辦法找到最理想狀態，更不要談環境還可能超乎意料之外的改變。 亞瑟說：歸納法令我著迷，甚至在經濟作用體都沒有定義清楚，環境也沒有定義清楚，環境可能不斷變動，以及變動是完全未知的情況下，你還可以作經濟學的研究。當然，你不用多想就明白，人生不就是如此！我們經常要在含混未明的狀況工作決定，你蒙混過去，你調整想法，抄襲別人，你試試過去管用的辦法，嘗試各種可能性。事實上，經濟學家過去也討論過這種行為，但是我們現在找到能夠精確分析、把它根植於理論核心的方法。 亞瑟記得在這段期間，有一次重要辯論就直接談到這種研究的困難度。那是在一九八八年十月、十一月間一次冗長的討論，參加的人有艾羅、漢恩、賀南、我，以及其他五、六個學者。我們剛開始明白，如果我們要做這樣的經濟研究如果這真的是聖塔菲觀點，經濟可能根本沒有均衡可言。經濟會像我們的生存環境一樣，不斷演化、不斷變動、不斷探索新的領域。 我們擔心的是，如此一來，似乎根本不可能研究經濟，因為經濟學的意義就是研究均衡。我們已經習慣於把問題看成蝴蝶，我們檢查蝴蝶的時候，先把蝴蝶釘在厚紙板上，讓它保持平衡，動彈不得，而不是任由牠在你身邊四處飛舞。所以漢恩說：如果沒有重複的狀況，沒有均衡的狀態，那麼我們經濟學家能談些什麼呢？我們怎麼作預測？又如何產生一門科學？ 賀南很嚴肅的看待這個問題，他對這個問題思索了很多。賀南告訴他們，看看氣象學吧！天有不測風雲，天氣從來不會完全重複，你無法預測一週以後的氣象。然而我們還是可以明白和解釋天空中的各種現象，我們可以辨認重要的氣象特徵，例如鋒面、氣流、高氣壓等，我們可以了解氣象的變動，這些特徵如何彼此影響，而形成本地或區域的天氣狀況。 簡而言之，儘管我們沒有辦法預測所有的氣象，氣象學仍然是一門真正的科學。科學的本質不是預測，而是理解與詮釋，而這正是聖塔菲希望對經濟學及其他社會科學能有所貢獻之處。賀南說，社會學家應該理解並且詮釋變動的社會現象，正如氣象學家解析鋒面一樣。 亞瑟說：賀南的話使我茅塞頓開，激動得無法自持。經濟並非處於均衡狀態，這是我已經思考了將近十年的問題，但是我一直想不通如果沒有均衡，我們如何研究經濟？賀南的論點為我打開死結，從此我就豁然開朗。 從一九八八年秋天的各種討論中，亞瑟才真正開始體會到聖塔菲觀點將如何深遠的影響未來經濟學的研究。包括我自己在內，許多人都天真的以為，我們從物理學家及像賀南這樣的機械學習專家學到的，會是新的演算法、新的問題解決技巧或新的技術性架構。結果我們學到的是新的態度、新的觀點，以及全新的世界觀。 達爾文的相對論原理 同時，賀南正在聖塔菲享受他生命中的黃金時光。他最喜歡和一群絕頂聰明的人一起討論各種想法，更重要的是，這些討論促使他改變了研究方向。也在這個時候，他為了不知如何對葛爾曼說不而煩惱。 賀南笑著說：葛爾曼是施壓高手。那年夏末，葛爾曼打電話到密西根找賀南：既然你做了這麼多關於遺傳演算法的研究，能不能給我們一個例子來駁斥創世主義者？ 對抗創世科學是葛爾曼熱中的許多事情之一。幾年前，路易斯安那州高等法院曾經舉行聽證會，辯論是否應立法要求學校平等傳授創世科學與達爾文進化論。葛爾曼幾乎說服了美國所有的諾貝爾獎得主簽署了一份文件，呼籲撤銷這條法律，法院也的確以七票對二票否決了這條法律。但是，在法院判決之後，葛爾曼卻在看報的時候發現這個問題絕不只是幾名宗教狂熱分子的活動那麼簡單。很多人投書到報館，說些像：我不是基督教基本教義教徒，我也不相信創世科學的一派胡言，但是他們在學校教的叫進化論的東西，好像有點問題，所有這一切不可能全靠盲目的機率而發生。這類的話。所以這些人不是創世主義的信徒，但是他們也不相信機率和天擇就能產生我們所見到的這一切。 所以，他想要設計出一系列的電腦程式、甚至電腦遊戲，讓人們看看這一切是怎麼發生的，看看機率和天擇的壓力在綿延許多代的運作之後，能產生多大的演化變遷。你可以先設定最初的狀況，基本上是一個星球，然後就讓一切自行發展。葛爾曼說，他在考慮是不是要在聖塔菲辦個研討會，來討論像這樣的電腦遊戲，賀南有沒有興趣貢獻一下？ 事實上，賀南興趣缺缺。他當然很贊成葛爾曼想做的事情，但是他的研究計畫已經排得滿滿的了，其中還包括要為亞瑟設計一個能應用於經濟模型的分類者系統。就他的角度來看，葛爾曼的演化模擬只會使他分心。除此之外，他已經完成遺傳演算法了，他不認為換個形式從頭再做一次，能讓他學到什麼新東西。所以，賀南斬釘截鐵的拒絕了。 葛爾曼說，好吧，那麼你再想想看。過了不久，他又打電話來：賀南，這件事真的很重要，你可不可能改變主意？ 賀南努力的再說了一次不行，但是他已經預見，要抵抗到底將不是件容易的事。所以，最後在長談之後，他束手就縛。好吧，我試試看。他告訴葛爾曼。 自發的突現 賀南承認，事實上，他的抗拒心愈來愈微弱。在與葛爾曼通話之間，為了讓葛爾曼死了這條心，賀南開始思考如果他答應了之後，會做什麼事。他開始領悟到這裏面可能蘊藏了大好機會。演化當然不只是隨機的突變和物競天擇，演化同時也是突現及自我組織的過程，然而儘管經過了考夫曼、蘭頓、以及其他許多人傑出的研究，大眾仍然對此一知半解。也許這正是一個教育大眾的契機。賀南說：我開始正視這個問題，我發現我可以設計出一個模型，一方面可以向葛爾曼交差，另一方面也可以做一點有趣的研究。 這個模型事實上重現了他一九七○年代所建立的模型。當時，他仍然在辛苦的研究遺傳演算法，並同時在撰寫他的書適應（Adaptation），而那時他也應邀到荷蘭演講。純粹為了好玩，他決定談一個截然不同的題目：生命的起源。 他把講題訂為自發的突現。現在看來，他當時的觀點和考夫曼、艾根及羅斯勒研究的自動催化模型有異曲同工之妙。賀南說：我的論文不是電腦模型，而是包含很多數學運算的正式模型。我想要證明的是，你可以設計一個自動催化系統，其中會產生簡單的、能自我複製的實體，而且產生的速度比平常的計算快很多。 創世主義信徒最喜歡引用的計算方法，是由科學家在一九五○年代提出的。當時的爭論是：能自我複製的生命形式不可能起源於太初渾湯中隨機的化學作用，因為如此一來所需要的時間會遠超過宇宙的歷史。這就好像要期待英國博物館地下室的猴子靠著胡亂敲打鍵盤，而終於有一天寫出莎士比亞全集一樣，不是不可能，而是要花很長、很長的時間。 然而，賀南就像過去的考夫曼等人，並沒有因而卻步。他認為隨機反應當然很不錯，但是化學催化作用就完全不是隨機的。所以在他的數學模型中，賀南模擬了分子湯一堆由長短不同的弦所連接的任意符號，這些弦會受自由流動的催化酵素（運算素，operator）刺激而起反應。賀南說：例如像拷貝（copy）這樣非常原始的運算素會附著在任何弦上，複製這條弦。事實上，我能證明一條定理：如果系統中有一些這類的運算素四處流動，而且如果你容許長短不一的弦任意重組，那麼系統就能夠快速產生一種能自我複製的實體，速度比靠隨機運作快得多。 賀南其實一直都還在思考突現及自我組織的問題。一年前，他在羅沙拉摩斯花了很多時間和法默、蘭頓、考夫曼等人討論這些問題。所以，當葛爾曼緊迫釘人的時候，我想也許多做一些這方面研究的時機已經成熟，也許這次我會建立一個有關自發突現的真正的電腦模型。 共同演化之舞 研究了幾年分類者系統後，架構電腦模型的方式對他來說再明白不過了。既然他原先論文中提及的自由流動的運算素，已經具備規則的效應，例如若碰到這種和這種弦，則做以下動作。賀南需要做的只是把規則寫成程式，讓整個系統愈像分類者系統愈好。然而，當他開始思考這些問題時，賀南也了解他必須面對分類者系統最大的哲學瑕疵。在自發的突現論文中，自發性是真實的，而突現也完全存乎系統內部。但是在分類者系統中，儘管作用體有學習能力，能夠自己發現突現的規則群，但是系統仍然要依賴程式設計師的幕後黑手來運作。分類者系統能得到報酬，只不過是因為我指定了輸贏的狀況。賀南說。 這個問題在他腦中一直揮之不去。他說，如果不談宗教，真實的世界似乎沒有一個宇宙裁判，也能運作得很好。生態系、經濟、社會全都在達爾文的相對原理之下運作，每個人都在適應彼此，因此，你不可能看著一個作用體，說：它的適應度（fitness）是一．三七五。無論你如何定義適應度（生物學家自從達爾文時代就一直為此爭辯不休），適應度絕不可能是一個固定的數字。就好像你問體操選手和相撲選手誰比較厲害，這個問題毫無意義，因為兩者無法以同一個尺度來衡量。任何有機體的生存和繁殖能力，都要視它生存的利基、附近還有哪些有機體、它能採集的資源有哪些，甚至過去的發展歷史為何而定。 賀南說：轉換這個觀點很重要。的確，演化生物學家認為這個觀念太重要了，他們甚至創造了一個新名詞：生態系中的有機體不是單純的演化，而是共同演化（coevolve）。有機體並不是藉著攀登適應度的高峰來改變自己，這是費雪這一代生物學家的信念。在無限複雜的共同演化之舞中，真正的有機體不斷的轉圈圈，彼此追逐。（古典人口遺傳學中最高適應度的有機體，就好像新古典學派經濟學中最大效益的作用體。） 賀南說，表面上，共同演化聽起來像是一片混沌。考夫曼在聖塔菲把共同演化比喻為攀登由橡膠製成的適應度高峰你每推進一步，整幅景觀就會變形。然而，賀南說，共同演化之舞產生的結果並非混沌一片。在大自然中，共同演化產生的結果是，花要靠蜜蜂來協助受精，而蜜蜂則要靠花蜜維生；印度豹追逐瞪羚，瞪羚則躲避印度豹。共同演化產生了數不清的生物，不但彼此高度適應，同時也適應周遭的環境。 此外，在人類世界中，共同演化之舞也產生了政治和經濟上相互依賴的錯綜複雜網路盟友、敵人、顧客與供應商等等關係。這是亞瑟的玻璃屋經濟發展的原動力，你可以在其中看到人造的經濟作用體彼此適應；這也是亞瑟和考夫曼的自動催化技術變遷中隱含的原動力；這更是在一個缺乏中央集權的世界中，各國事務發展的原動力。 戰鬥遊戲 賀南說，的確在任何複雜適應性系統中，共同演化都是推動突現和自我組織的強大力量。因此，如果他想要從最深的層次了解這種現象，就必須先在系統中去除外界所回饋的報酬。不幸的是，他也知道，外界報酬的假設與分類者系統的市場隱喻息息相關。在系統中，每一個分類者規則都是經濟體系中一個很小、很簡單的作用體，在這個經濟體系中，通貨代表力量，財富的唯一來源就是最終消費者（程式設計師）給予的報酬。除非完全改變分類者系統的架構，否則無法改變這個狀況。 所以，賀南採取了以下的做法。他需要的是一個截然不同、更根本的互動比喻：戰鬥。於是他設計出艾可系統（Echo），艾可是生態系（ecosystem）的簡寫。在艾可這個高度簡化的生物社區中，數位有機體在數位環境中漫遊，尋找它們可以賴以生存及繁殖的資源（水、草、核果等的數位相似物）。當生物相遇的時候，它們當然也試圖把彼此當成資源。賀南說：我把這個系統比喻為我女兒玩的一種叫郵購怪獸的遊戲。你有一堆攻擊和防衛的可能作法，你如何組合這些戰略，就會決定了你和這些怪獸對抗的戰績。 賀南再進一步解釋，艾可把環境塑造為一個隨處可見噴泉的大平原，噴泉中會湧出以a、b、c、d等符號代表的各種資源。個別的有機體像羊群般在環境中自由移動，平靜的吃著草及它們所見到的資源，並且把資源存放在內部的儲藏庫。然而，當兩個有機體彼此相遇的時候，它們立刻從羊群心態搖身一變為狼群心態，相互攻擊。 賀南說，在後續的戰鬥中，結果完全取決於每一個有機體的染色體配對，也就是由一組資源符號串成像aabc及bbcd的兩個序列。他說：如果你是其中一個有機體，你會把你的第一串序列攻擊和對手的第二串序列防禦相配，如果能匹敵，那麼你就拿高分。所以這種互動關係再簡單不過了，主要就看你的攻擊和防禦能力能不能壓制對方。 如果答案是肯定的，那麼你就得到了一餐：對手儲藏的所有資源符號以及染色體都進了你的儲藏庫。此外，如果吃掉你從前的對手表示你現在有了充足的資源符號，可以複製你自己的染色體；那麼你就藉著創造一個新的有機體，而達到了繁殖的目的（或許其中發生一、兩個突變）。 如果答案是否定的，那麼就回到羊群吃草，從頭開始。 演化的軍備競賽 艾可並不完全符合葛爾曼的想法，因為其中沒有新奇的圖像，使用者也不容易上手。賀南對此置之不理。要讓這個系統運作，他得先輸入一長串密碼和符號，然後看到許多夾雜了字母數字的亂碼流瀉而出，顯現在電腦螢幕上。（這時候，他已經升級到麥金塔Ⅱ電腦的程度了。）艾可是賀南式的電腦遊戲，在這個系統中，他終於成功的去除了明顯的外在報酬。他說：你得回到最初的觀點如果我不能找到足夠的資源來進行自我複製，我就無法生存。賀南抓住了他心目中生物競爭的本質，現在，他可以把艾可當作知識的遊樂場，利用這個遊戲來探索並了解共同演化。他說：生態系中的很多現象，我都有興趣研究。 他最感興趣的是英國生物學家道金斯稱為演化的軍備競賽現象。例如，植物會演化出愈來愈堅硬的表面，以及毒性愈來愈強的化學驅蟲劑，來防止饑餓的昆蟲襲擊；然而，昆蟲也會演化出愈來愈堅強的顎及愈來愈複雜的抗化學機制來攻擊植物。所謂的紅皇后假設也是一例。這個假設是脫胎於愛麗絲夢遊仙境，故事中紅皇后告訴愛麗絲，她必須跑得愈快，才愈可能停留在原地。演化的軍備競賽似乎推動了大自然朝向愈趨複雜與專精的方向發展，就好像真正的軍備競賽在冷戰期間，推動了軍備朝向日益繁複與精密的方向發展。 一九八八年秋天，賀南當然還沒有辦法作演化的軍備競賽研究，當時艾可還停留在紙上談兵的階段。但是，再過一年左右，艾可就表現得很出色了。賀南說：如果我一開始設定的只是非常簡單的有機體，分別只以一個字母代表攻擊染色體及防禦染色體，然後我開始看到擁有幾個字母的有機體出現。（有機體能經由突變來加長染色體。）這些有機體開始演化，其中一個有機體加強了一點攻擊能力，另外一個有機體就會加強防禦能力，所以，它們變得愈來愈複雜。有時候，它們還會分裂，所以我會得到新的品種。 也就在這個時候，我看到即使藉著這麼簡單的設計，我都能看到演化的軍備競賽，以及由演化而產生新品種的現象，我愈來愈感興趣。 賀南說，他特別想了解一個演化的弔詭：導致演化軍備競賽的殘酷競爭，同樣也導致了共生及其他形態的合作。賀南對各種形式的合作興趣濃厚其來有自，這是演化生物學中的基本問題，更是經濟學、政治學及所有人類事務的基本問題。在一個競爭的世界裏，為什麼有機體還要合作？為什麼它們對盟友門戶洞開？ 背叛？還是合作？ 由數學的博弈理論中發展出來的囚犯的兩難困境，正充分抓住了這個問題的本質。 故事是這樣的：兩個囚犯分別關在不同的囚室，而警察正在偵訊他們共同犯下的一個案子。每一個囚犯都有一個選擇：他可以告密（背叛）或是保持沉默（合作和他的夥伴合作，而不是和警方合作。）現在，囚犯知道如果兩個人都保持沉默，兩個人都將可以獲釋，沒有他們的自白，警方無法拿到證據指控他們。然而，警方對這個狀況自然瞭若指掌，所以他們提供這兩個囚犯小小的誘因：誰告密，誰就可以無罪開釋，還可以得到獎賞！同時，不合作的囚犯除了會被處以重刑外，還要被科罰金，罰金的數目正好用來支付告密者的獎金。當然，如果兩個囚犯都互相告密，那麼兩個人都將被處以重刑，沒有人會得到獎賞。 所以，這兩個囚犯該怎麼辦，合作還是背叛？ 表面上，他們應該相互合作，閉緊嘴巴，因為這樣一來，兩個人都能得到最大的好處：自由。但是，他們慢慢會開始三心二意。囚犯甲不是傻瓜，他很快就知道，他根本不相信同夥不會向警方提供不利於他的證據，然後帶著豐厚的獎金揚長而去，留下他一人在囚室中受苦，還要負擔這個背叛者的獎金。這個誘惑太大了，他也知道夥伴也不傻，一定在心裏轉著和他一模一樣的念頭。所以囚犯甲的結論是，背叛朋友，對警察吐實，是唯一明智的決定；因為如果他的夥伴發起瘋來，堅不吐實，那麼囚犯甲就可以帶著獎金，走出牢門。如果他的夥伴也作了最合乎邏輯的選擇，向警方告密，反正都得坐牢，那麼至少他還不需要付罰金。 結果，因為這個無情的邏輯，兩個囚犯都走上他們最不樂見的結局：坐牢。 當然在真實世界中，信任和合作的兩難困境很少這麼黑白分明，談判、人情及許多其他的因素都會影響當事者的決定。儘管如此，囚犯的困境確實呈現了關於不信任以及需要保護自己不被出賣等心態的一部分事實。想想冷戰吧，兩大超級強權把自己鎖定在對彼此都沒有好處的軍備競賽中，長達四十年；或是以阿之間的僵持；或是國與國之間總禁不住樹立起貿易障礙；或是在大自然中，過度信任其他生物很可能就遭到被吞食的厄運。 那麼，為什麼有機體還敢相互合作呢？ 以牙還牙，以眼還眼 一九七○年代末期，部分的答案在一次電腦競賽中揭曉。這個比賽是由賀南巴哈小組中的同事、政治學家愛梭羅德所籌畫，他一直對合作問題興趣濃厚。愛梭羅德的想法很簡單：任何人都能寫一個電腦程式，扮演其中一名囚犯角色，來參加比賽。他們會把這些程式以不同的組合配對，然後玩囚犯的兩難困境遊戲，看是選擇合作還是背叛。但是，每一種配對不是只玩一次遊戲，而是重複玩兩百次，因此能更逼真的代表一般的長期人際關係。此外，重複也能讓程式依據其他程式的表現來決定合作或背叛。如果不同的程式只配對玩一次，那麼顯然結果一定是唯一理性的選擇。 但是，當同一組配對重複玩許多次以後，每一個程式都有了歷史和聲譽，配對的程式究竟應該如何因應，就不像原本那麼清楚了。這正是愛梭羅德想從這個比賽中學到的最重要的幾件事之一：長遠來看，什麼策略會獲致最高的報酬？不管對手做什麼，一個程式都應該乖乖合作嗎？它應該永遠扮演出賣朋友的小人嗎？它是不是應該以更複雜的方式來回應對手的動作？它的因應之道應該是什麼？ 事實上，在比賽的第一回合，交來的十四個程式呈現了各式各樣的複雜策略，但是叫大家跌破眼鏡的是，冠軍寶座卻落在其中最簡單的策略你踢我踏（TIT FOR TAT）手中。 你踢我踏的設計者是多倫多大學心理學家拉普波特（Anatol Rapoport）。你踢我踏的策略是第一次先合作，接著就亦步亦趨的採取與對手上一次相同的舉動，換句話說，你踢我踏策略融入了以牙還牙，以眼還眼的基本精神。這個策略基本上是善意的，因為它絕不先出賣對方；它也是寬容的，因為它會藉著下次的合作來獎勵對方；然而，你踢我踏也是強悍的，因為它會藉著下次的背叛來懲罰不合作的行為；此外，它也是坦白的，因為這個策略太簡單了，對抗的程式很快就會弄清楚這個策略。 當然，因為只有十幾個程式參加比賽，有可能你踢我踏只是僥倖得勝；但是也不盡然。在十四個參賽的程式中，有八個程式是善意的程式，絕不先背叛，而這些程式都很輕易就擊敗非善意的程式。所以，為了解決這個問題，愛梭羅德舉行了第二回合的比賽，特別邀請人們想辦法挑戰你踢我踏的冠軍寶座。六十二個參賽的程式都一一向你踢我踏叫陣，結果你踢我踏又贏了。結論毋庸置疑，好人（或更明確的說，是善意、寬容、強悍而坦白的人）的確能出頭。 你踢我踏策略萬歲 賀南和巴哈小組其他成員當然對這一切如痴如醉。賀南說：囚犯的兩難困境一直都讓我很頭痛，我很不喜歡這個故事，所以看到這樣的結果我很高興，這真是大快人心，太棒了！ 每個人都心知肚明，你踢我踏的成功無論在生物演化或人類事務上，都有深遠的含義。愛梭羅德在一九八四年出版的著作合作的演化（The Evolution of Cooperation）中指出，你踢我踏遊戲中的互動關係可以引申到許多社會上的合作關係，包括許多最沒有希望的情況。他最喜歡引用的例子，就是第一次世界大戰時自然發展出來的自己活，也讓別人活的體系。當時前線戰壕中的部隊會自動約束自己不射殺敵人，只要對方也不開槍。分居無人地帶兩端的敵對軍隊，根本沒有機會彼此溝通，而且他們當然不是朋友。這個系統所以行得通，是因為兩邊都是由相同的部隊對峙了數個月，因此讓他們有機會適應彼此。 在另外一本和巴哈小組同事漢彌頓合著的書中，愛梭羅德也指出，你踢我踏的互動模式能在大自然促成合作，即使是缺乏智慧的生物也一樣。青苔就是其中一個例子。青苔中的黴菌從岩石中吸取養分，同時也為藻類提供了棲息之地，而藻類則相對的以光合作用供養黴菌。蟻金合歡樹供養一種螞蟻吃住，而螞蟻則相對的保護這種樹；無花果樹開的花是黃蜂的佳肴，而黃蜂則為無花果樹傳授花粉，散播種子。 更廣而言之，愛梭羅德說，即使在叛徒充斥的世界裏，這種共同演化的過程都會讓你踢我踏式的合作行為蓬勃發展。假定有一些你踢我踏個體由於突變而出現，只要這些個體彼此碰面的次數頻繁，形成利害關係，它們就會開始合作。一旦合作關係建立，它們就會比周遭背後放冷箭型的個體表現得好很多，數目也會增加。愛梭羅德說，很快的，你踢我踏式的合作會接管一切，這時候，合作的個體就有了立足之地，如果比較不合作的形態想要侵犯或利用它們的善意，那麼你踢我踏凶悍的一面就會嚴厲的懲罰它們。愛梭羅德寫道：所以，社會演化就受到掣肘。 這本書出版後不久，愛梭羅德和賀南的學生芙芮斯特（Stephanie Forrest）合作用電腦模擬這些情況。他們的問題是：經由遺傳演算法共同演化的群體，會不會發現你踢我踏？結果答案是肯定的，在電腦實驗中，無論是你踢我踏或其他類似的策略都會出現，而且很快散布到整個群體中。賀南說：當我們眼見它發生時，都不由得高舉雙手，大呼萬歲！ 不必把全國人拖下水 當賀南告訴聖塔菲人，應該要在社會科學中尋找類似鋒面的題目，他指的正是像你踢我踏合作起源的機制這類的東西。而當他發展艾可系統時，他腦中正盤旋合作的問題。程式的第一個版本假定個別作用體永遠都會戰鬥，因此當然沒有出現合作的情況，但是在後來的版本中，他擴大有機