장11 8장 카노를 기다리며

Carnot의 열역학 제2법칙, 즉 우주에 있는 모든 것이 식고 부패하는 경향입니다.Farmer는 새로운 두 번째 법칙이 어떻게 생겼는지 몰랐지만, 그것이 물질이 스스로를 조직하는 경향을 설명하고 우주에서 조직의 일반적인 특성을 예측할 것이라고 믿었습니다. 1988년 11월 말, Los Alamos 비선형 연구 센터의 비서는 Langton에게 실험실 책임자인 Siegfred Hecker가 서명한 각서가 들어 있는 봉인된 공식 봉투를 건네주었습니다. 우리는 최근에 귀하가 박사 후 연구원 과정의 3년차를 시작했지만 아직 박사 학위를 마치지 않았다는 사실을 알게 되었습니다.에너지부령 제40조 제1130조에 의거 본 기관은 박사학위를 취득하지 않은 박사후연구원을 3년 이상 채용할 수 없습니다.귀하의 경우 행정적 오류로 인해 규정 위반 가능성에 대해 사전에 경고하지 않았습니다.이에 에너지부에 연장신청을 하여 1989년도 장학금을 반납하지 않으셔도 되지만 1988년 12월 1일부터는 박사 연구원.

간단히 말해서, 당신은 해고됩니다.Langton은 충격을 받고 달려가 Du Lun (Gary Doolen)을 찾았고 Du Lun은 엄숙하게 문제를 확인했습니다.그리고, 그래, 하이케는 그렇게 할 수 있었다. Langton은 이 사건을 회상할 때 여전히 두려움이 남아 있습니다.빌어먹을 놈들은 그 깜짝 파티를 열기 전에 꼬박 2시간 동안 그를 못되게 만들었어요.편지를 작성하고 전체 장난을 정리한 Farmer는 "에너지부에서 지정한 숫자는 오래 전에 유출되었어야 했습니다. Langton은 거의 마흔 살이고 그의 생일은 11월 3일입니다. 열흘입니다. "라고 말했습니다.

다행스럽게도 Langton이 공황 상태에서 회복되자 생일 파티는 손님과 호스트 모두에게 기쁨이었습니다.결국 박사 후보자가 40세 생일을 축하하는 것은 매일이 아닙니다.Farmer는 또한 연구 센터와 이론 부서에 있는 Langton의 동료들에게 생일 선물로 새 일렉트릭 기타를 구입하도록 요청했습니다.오랫동안 박사학위를 받지 못한 것에 대해 비난을 받을까봐 걱정이 되고, 연구실에서 박사학위가 없는 사람을 채용하지 못하도록 제한하는 규칙이 있을지도 모르기 때문에 박사 학위를 마칠 수 있도록 자극하고 싶습니다. .디. 인공생명 선언문 Langton은 Farmer의 의도를 잘 알고 있었고 누구도 그보다 더 박사 학위 논문을 끝내고 싶어하지 않았습니다.인공생명 심포지엄이 열린 이후 그의 연구는 많은 진전을 이뤘다.그는 Los Alamos 워크스테이션에서 작업하기 위해 미시간에서 오래된 셀룰러 오토마타 코드를 옮겼고, 혼돈의 가장자리에서 상전이를 조사하기 위해 수많은 컴퓨터 실험을 수행했으며, 심지어 물리학 문헌을 깊이 있게 읽었습니다. , 상전이를 분석하는 방법을 배웁니다. 통계적으로.

그러나 1년이 흘렀고 그는 Artificial Life 워크숍이 끝난 후 시간을 할애한 많은 후속 개발 때문에 실제로 글을 쓰기 시작하지 않았습니다.Cowen과 Paines는 그에게 강의를 구성하고 복잡성 과학에 대한 Santa Fe Institute의 시리즈 중 하나로 책으로 편집하도록 요청했습니다.동시에 Ke Wen과 Paines는 이러한 기사가 다른 학술 논문과 마찬가지로 외부 과학자에 의해 엄격하게 검토되어야 한다고 주장했습니다.그들은 Santa Fe Institute가 엉성하다는 평판을 얻어서는 안 되며 비디오 게임 콘솔이 아니라 과학이어야 한다고 그에게 말했습니다.

랭던은 자신도 항상 같은 관점을 가지고 있었기 때문에 개의치 않았습니다.그러나 그는 편집하는 데 몇 달을 보냈습니다. 즉, 45개의 논문을 각각 4번 읽고, 각 논문을 다른 리뷰어에게 보내고, 리뷰어의 의견을 원래 저자에게 돌려주고, 논문을 수정하도록 요청하고, 때때로 달콤한 말로 모든 사람을 달래서 수정본을 완성한 다음, 서문과 총론을 직접 작성하는 데 몇 달을 보냅니다.그는 한숨을 쉬었다. 정말 시간이 많이 걸렸다. 반면에 전체 과정이 그에게 많은 도움이 되었습니다.그는 말했다: 박사 자격 시험을 준비하는 것과 같습니다.좋은 논문은 무엇입니까?이 경험을 통해 저는 이 분야의 전문가가 되었습니다.책이 마침내 완성되고 Ke Wen과 Paines가 요구하는 기준을 충족한 지금, Langton은 자신이 만든 것이 단순한 에세이 시리즈가 아니라고 느낍니다.그의 박사 논문은 아직 진창에 있지만 심포지엄 진행은 인공 생명 과학이 진지한 과학이 되기 위한 토대를 마련했을 것입니다.더 중요한 것은 그가 세미나 연사의 아이디어와 통찰력을 서문과 47페이지에 달하는 결론에 통합했다는 것입니다.Langton은 인공 생명이 무엇인지에 대한 가장 명확한 선언문 중 하나를 작성했습니다.

추상적인 조직의 관점에서 본 삶의 관점 그는 다음과 같이 썼습니다. 기본적으로 인공 생명은 기존의 생물학과 정반대입니다.인공 생명은 생물 군집을 종, 유기체, 기관, 조직, 세포, 소기관, 막, 최종 분자로 분석하여 생명을 이해하지 않습니다. 인공 생명은 생명을 종합적으로 이해하려고 시도합니다. 행동.인공 생명 과학의 신조는 생명이 물질 표면의 속성일 뿐 아니라 물질의 조직이라는 것입니다.인공 생명의 작동 원리는 생명의 법칙이 변화의 형태로 존재해야 한다는 것입니다.인공생명의 비전은 컴퓨터와 로봇과 같은 새로운 매체를 사용하여 생물학의 다른 가능한 발전을 탐구하는 것입니다.인공 생명 학자는 다른 행성을 연구하는 우주 과학자와 같을 수 있습니다. 전체 우주의 관점에서 다른 행성의 역학을 이해하면 우리 자신의 세계를 더 깊이 이해할 수 있기 때문입니다.가능한 형태의 관점에서 현재의 삶의 형태를 바라볼 수 있을 때에만 우리는 짐승의 본질을 진정으로 이해할 수 있습니다.

추상적인 조직의 관점에서 삶을 바라보는 것이 아마도 워크숍에서 얻은 가장 강력한 통찰이었을 것이라고 그는 말했습니다.둘 다 동일한 지적 기원을 가지고 있기 때문에 이러한 통찰력이 컴퓨터와 밀접한 관련이 있는 경우가 많습니다. 파라오 시대부터 인류는 자동인형의 비밀을 찾아다녔고, 당시 이집트의 장인들은 물방울을 이용해 시계를 발명했다.서기 1세기에 알렉산드리아의 영웅은 정상적인 압력으로 유지되는 가스가 어떻게 동물과 인간의 모양을 모방한 작은 기계에서 단순한 움직임을 만들어내는지 설명하는 가스학을 발전시켰습니다.천 년 후 유럽에서는 중세와 르네상스 시대의 장인들이 시계 내부에서 튀어나와 시간을 알리는 점점 더 정교한 벨 해머를 발명했고, 일부 공공 시계는 다양한 모양의 벨 해머를 작동하도록 설계하기도 했습니다. 연극 .산업 혁명 동안 시계 자동화 기술은 보다 복잡한 공정 제어 기술로 이어졌고, 공장 기계는 회전 캠과 상호 연결된 기계 팔에 의해 안내되었습니다.또한 19세기 발명가들은 회전 캠, 드럼 및 기계 팔의 보다 정교한 조합을 거쳐 동일한 기계에서 다양한 동작 프로그램을 생성할 수 있는 컨트롤러를 개발했습니다.20세기 초 컴퓨터의 발달과 함께 이런 종류의 프로그래머블 컨트롤러가 컴퓨터 발전의 시초가 되었다고 랭튼은 말했다.

동시에 논리적 단계의 절차는 논리학자의 노력으로 점점 더 명확한 개념을 얻었고 따라서 일반 계산 이론의 토대를 마련했습니다.20세기 초 Alonzo Church, Kurt Godel, Tunning 등은 기계의 재료가 무엇이든 기계 공정의 본질은 사물이 아니라 추상적인 제어 구조라고 지적했습니다. 일련의 규칙 프로그램을 표현하기 위해실제로 Langton은 기계의 메커니즘이 하드웨어가 아니라 소프트웨어에 있기 때문에 한 컴퓨터에서 소프트웨어를 꺼내 다른 컴퓨터에서 실행할 수 있는 이유라고 말합니다.일단 이 생각을 받아들이면(Langton이 18년 전에 Massachusetts General Hospital에서 배운 것과 정확히 일치합니다) 유기체의 생명력은 분자가 아니라 분자 조직에 있는 연체에도 있다는 것을 쉽게 알 수 있습니다. 그 자체.

복잡함은 단순함에서 나온다 그러나 Langton은 생명의 유동성, 자발성, 유기적 특성, 컴퓨터 및 기타 기계 작동에 대한 완전한 제어를 고려할 때 이러한 개념을 받아들이기 쉽지 않다는 점을 인정합니다.언뜻 보기에 생명 체계에 대해 이야기하기 위해 이러한 용어만 사용하는 것이 우스꽝스러워 보입니다. 그러나 대답은 워크샵에서 계속해서 나온 두 번째 통찰력에 있습니다. 예, 살아있는 시스템은 기계이지만 그러한 기계의 구성은 우리가 익숙한 것과는 매우 다릅니다.위에서 아래로 기계를 설계하는 인간 설계자와는 달리 살아있는 시스템은 단순한 시스템에서 전체 구조가 출현하면서 아래에서 위로 발전하는 것처럼 보입니다.단백질, DNA 및 기타 생체 분자가 세포를 구성하고, 뉴런이 뇌를 구성하고, 서로 반응하는 세포가 배아를 구성하고, 개미가 개미 군집을 구성하고, 마찬가지로 기업과 개인이 경제 시스템을 구성합니다.

물론 이것은 Hornan과 Santa Fe 학교의 복잡한 적응 시스템의 관점입니다.차이점은 호란은 이 그룹 구조를 기본 단위의 집합체로 보고, 기본 단위의 재정비를 통해 매우 효율적인 진화가 일어날 수 있다는 점이다.그러나 Langton은 이를 풍부하고 실제와 같은 역동성을 생성할 수 있는 기회로 보고 있습니다.컴퓨터에서 복잡한 물리적 시스템을 시뮬레이션하면서 배운 가장 놀라운 교훈 중 하나는 복잡한 동작이 복잡한 소스에서 나올 필요가 없다는 것입니다.실제로 매우 단순한 요소의 조합에서 흥미롭고 매혹적인 복잡한 동작이 갑자기 나타날 수 있습니다.

Langton은 마음 깊은 곳에서 말하고 있으며, 구절은 자기 복제 세포 자동 장치의 발견에 대한 자신의 경험을 완전히 반영하지만 Reynolds의 Bates Group Symposium on Artificial Life에 대한 가장 생생한 프레젠테이션에도 적용됩니다.Reynolds는 Bez의 전반적인 행동을 위에서 아래로 세부적으로 규제하거나 Bez에게 특정 리더를 따르도록 요구하지 않았으며 세 가지 간단한 규칙을 사용하여 개별 Bez 간의 상호 작용을 부분적으로 규제했습니다.그러나 Betsy Group이 조직적인 방식으로 변화하는 조건에 적응할 수 있게 하는 것은 바로 이 지역입니다.Adam Smith의 보이지 않는 손이 항상 공급과 수요 사이의 균형을 유지하는 것처럼 이러한 규칙은 항상 Paz를 하나로 묶을 것입니다.하지만 경제가 그렇듯 한곳에 집중하는 이런 경향은 그저 경향일 뿐, 각 베즈들이 이웃들의 행동에 반응한 결과이기 때문에 한 그룹의 베즈들이 기둥처럼 장애물에 부딪히면, 각 보지가 가는 만큼 자신의 방식으로 Bozi 그룹은 두 그룹으로 나뉘고 우회하는 데 어려움이 없습니다. Langton은 각 Baz에게 여러 가지 규칙으로 생각할 수 있는 모든 상황에 대응하는 방법을 알려주고 시스템이 다루기 힘들고 복잡해진다고 말합니다.사실 Langton은 이와 같은 컴퓨터 시뮬레이션이 서투르고 부자연스럽고 애니메이션보다 더 만화처럼 나오는 것을 보았습니다.또한 가능한 모든 상황을 프로그래밍하는 것은 불가능하기 때문에 하향식 시스템은 항상 대처할 방법을 모르는 상황에 직면하여 민감하고 취약하며 앞으로 나아가기를 주저하는 경우가 많습니다. 과학적 생기론 캐나다의 Lindenmeier와 Prezemyslaw Prusinkiewcz가 출판한 컴퓨터 생성 식물도 상향식 그룹 사고를 통해 생성되었습니다.이 식물들은 컴퓨터 화면에 그려지는 것이 아니라 자라납니다.하나의 줄기로 시작한 다음 몇 가지 간단한 규칙을 사용하여 각 줄기에 잎, 꽃 및 더 많은 가지가 자라는 방법을 알려줍니다.마찬가지로 이러한 규칙은 최종 식물이 어떻게 생겼는지 언급하지 않고 식물이 자라는 동안 수많은 식물 세포가 어떻게 분화되고 상호 작용하는지 시뮬레이션하여 거의 비현실적인 관목이나 꽃을 만듭니다.사실, 적절한 규칙을 신중하게 선택하면 알려진 종과 매우 유사한 사이버 식물을 만드는 것도 가능합니다.규칙을 약간 비틀면 근본적으로 다른 식물이 생성될 수 있으며 진화에서 유기체의 발달에 약간의 변화가 외모의 급격한 변화를 일으킬 수 있음을 증명합니다. Langton은 워크샵의 많은 사람들이 실제와 같은 동작을 생성하려면 복잡한 대형 단위가 아닌 작은 단위 그룹을 시뮬레이션해야 하며 전역 제어 대신 로컬 동작만 제어해야 한다고 언급했다고 말했습니다.위에서 아래로 온갖 규제를 하지 말고, 아래에서 위로 행동이 자연스럽게 나오게 하라.실험할 때는 최종 결과가 아니라 개발 중인 행동에 집중하십시오.Horan이 가장 좋아하는 주장처럼 살아있는 시스템은 결코 진정으로 안정되지 않습니다. 실제로 이러한 상향식 사고를 순전히 과학적 생기론으로 생각할 수 있습니다.이른바 활력론은 고대인들이 생명에는 물질을 초월하는 어떤 종류의 에너지, 힘 또는 정신이 포함되어 있다고 믿었다는 것을 의미합니다.Langton은 생명이 실제로 물질 너머에 있다고 말했지만, 이러한 시스템에 생명을 불어넣는 물리나 화학의 법칙을 넘어서는 유기체가 있기 때문이 아니라 단순한 상호 작용 규칙을 따르는 그룹이 지속적으로 예기치 않은 행동을 보일 수 있기 때문입니다.생명은 실로 일종의 생화학적 기계일 수 있지만, 이 기계에 생명을 부여하는 것은 기계에 생명을 불어넣는 것이 아니라 기계를 조직화하고 기계군 간의 상호작용의 역학을 살아나게 하는 것이다. 인생은 계산이다 마지막으로 Langton은 회의에서 얻은 세 번째 통찰은 생명이 단순한 컴퓨팅 방식이 아니라(생명은 단순한 분자가 아니라 조직의 속성이기 때문에) 생명은 컴퓨팅 방식이라는 점이라고 말했습니다. 그 이유를 알려면 탄소에 기초한 전통적인 생물학부터 시작해야 합니다.100년이 넘는 시간 동안 생물학자들은 모든 생물체의 가장 두드러진 특징은 유전자형(DNA에 암호화된 유전적 청사진)과 표현형(표현형, 유전적 청사진인 표현형이라고도 함)이라는 점을 지속적으로 지적해 왔습니다. 지침에 의해 생성된 관찰 가능한 특성 사이).물론 살아있는 세포의 실제 활동은 매우 복잡하며, 모든 유전자는 단백질 분자의 청사진이며 세포 내에서 수많은 단백질이 상호 작용합니다.그러나 실제로 유전자형은 병렬로 실행되는 작은 컴퓨터 프로그램의 모음으로 생각할 수 있으며 유전자는 컴퓨터 프로그램입니다.기능을 수행할 때 각 프로그램은 다른 활성 프로그램과 협력하거나 경쟁하며 이러한 상호 작용 프로그램이 수행하는 전체 계산은 유기체가 발달하면서 가정하는 구조인 표현형입니다. 다음으로 인공생명의 일반적인 생물학을 보자면 개념은 완전히 같다.Langton은 범유전자형 또는 GTYPE을 사용하여 하위 수준 규칙의 모음을 참조하고 범표현형 또는 PTYPE을 일반적으로 특정 환경에서 이러한 규칙의 상호 작용에 의해 생성된 구조 또는 동작을 참조합니다.예를 들어, 전통적인 컴퓨터 프로그램에서 범유전자형 자체는 분명히 컴퓨터 코드인 반면 범표현형은 사용자의 입력 정보로 인한 프로그램 응답입니다.Langton의 자가 복제 셀룰러 오토마타에서 범유전자형은 각 세포가 이웃 세포와 상호 작용하는 방식을 지시하는 규칙인 반면 범표현형은 전체 모양입니다.Reynolds의 Betz 프로그램에서 pan-genotype은 Betz의 비행 방향을 안내하는 3의 규칙이고 pan-phenotype은 Betz 그룹의 그룹화 동작입니다. 좀 더 넓게 보면 범유전자형의 개념은 기본적으로 Hornan의 내부모형 개념과 일치하지만, 유일한 차이점은 Langton이 Horan보다 컴퓨터 프로그램으로서의 범유전자형의 역할을 강조한다는 점이다.따라서 자연스럽게 pan-genotype의 아이디어는 일련의 분류자 규칙으로 Hornan의 분류자 시스템에 완전히 적용될 수 있습니다.유기체의 범유전자형이 공격 염색체와 방어 염색체를 모두 포함하는 Eco 모델에도 동일한 아이디어가 적용됩니다.아서의 유리집 경제 모델에서 인공 행위자의 범유전자형은 고된 노동을 통해 학습된 경제적 행동 규칙이다.기본적으로 이 개념은 에이전트가 일련의 규칙에 따라 상호 작용할 수 있는 모든 복잡한 적응 시스템에 적용됩니다.그리고 그들의 pan-genotype이 pan-phenotype으로 발전할 때, 그것은 전산적 접근을 제시합니다. 불순종하는 컴퓨터 소프트웨어 Langton은 생명의 개념을 계산과 결합하면 생명이 왜 그렇게 놀라운가와 같은 풍부한 관련 이론을 생성할 수 있다는 것이 아름다움이라고 Langton은 말합니다. 일반적으로 일련의 범유전자형으로 시작하여 범유전자형 행동이 어떻게 될지 예측할 수 없습니다.이것은 컴퓨터 과학의 결정 불가능성 정리입니다.어떤 범용 프로그램도 컴퓨터의 암호를 스캔하고 정보를 더 빨리 입력한 다음 답을 알려줄 수 없습니다.사람들은 컴퓨터가 프로그래머의 말만 듣는다고 즐겨 말하곤 했습니다. 이 말은 한편으로는 사실이지만 다른 한편으로는 복잡하고 흥미로운 컴퓨터 암호는 예상치 못한 결과를 낳기 때문에 거짓입니다.그렇기 때문에 컴퓨터 소프트웨어는 시장에 출시되기 전에 끝없이 테스트되고 버그가 수정되지만 사용자는 버그를 충분히 빨리 찾습니다.인공 생명에서 가장 중요한 것은 이것이 살아있는 시스템이 한편으로는 완전히 프로그래밍된(범 유전자형) 생화학 기계일 수 있고 여전히 범 표현형에서 예상치 못한 자발적인 행동을 생산할 수 있는 이유입니다. 다른 많은 컴퓨터 과학 정리에서 알 수 있듯이 다른 방법으로는 할 수 없습니다.원하는 행동(범표현형)을 설정할 수 없으며 해당 결과(범유전자형)를 생성할 일련의 규칙을 찾기를 희망합니다.물론 어떤 정리도 프로그래머가 잘 정의된 상황에서 잘 정의된 문제를 해결하기 위해 잘 테스트된 알고리즘을 사용하는 것을 방해하지 않습니다.그러나 살아있는 시스템은 종종 불명확하고 끊임없이 변화하는 환경에 직면하며 갈 수있는 유일한 방법은 시행 착오 (일명 다윈의 자연 선택)라고 Langton은 말했습니다. 그는 도로가 잔인하고 시간이 많이 걸리는 것처럼 보인다고 지적했습니다.Nature의 프로그램은 임의로 구획화된 많은 범유전자형에서 다양한 기계를 만들고 작동하지 않는 기계를 걸러내는 것입니다.사실, 이 지저분하고 낭비적인 과정은 자연이 찾을 수 있는 최선일 수 있습니다.더욱이 Hornan의 유전자 알고리즘은 컴퓨터가 지저분하고 잘못 정의된 문제를 처리할 수 있도록 하는 유일한 실행 가능한 방법일 수 있습니다.이것은 아마도 특정 범 표현형 단서에서 범 유전자형을 찾을 수 있는 유일한 효율적인 프로그램일 것입니다. 컴퓨터 바이러스는 살아 있습니까? 일반 에세이를 작성할 때 Langton은 인공 생명 학자들이 연구한 개체가 실제로 살아 있다고 주장하지 않도록 주의했습니다.이러한 개체는 실제로 살아 있지 않다는 것이 명백하며, 베지어든 식물이든 자기 복제 세포 자동 장치든 모두 컴퓨터 시뮬레이션일 뿐이며 컴퓨터 없이는 존재할 수 없는 단순화된 생명 모델입니다.그러나 인공생명의 핵심은 생명의 가장 근본적인 원리를 포착하는 것이기 때문에 인간이 마침내 진정한 인공생명을 창조할 수 있을까라는 질문을 피하기 어렵다. Langton은 이 질문에 대답하기 어렵다고 생각했는데, 부분적으로는 실제 인공 생명체가 어떤 모습일지 아무도 몰랐기 때문입니다.유전적으로 조작된 초유기체의 일종일까요?아니면 자기 복제 로봇?아니면 과잉 교육받은 컴퓨터 바이러스?삶이 란 무엇인가?당신이 정말로 생명을 찾았다는 것을 어떻게 확신할 수 있습니까? 말할 필요도 없이 이 문제는 세미나에서 광범위하게 논의되었으며 홀뿐만 아니라 복도나 저녁 식사 테이블에서도 큰 소리로 열정적으로 토론되었습니다. 특히 컴퓨터 바이러스가 화제다.많은 참석자들은 컴퓨터 바이러스가 도를 넘었다고 느꼈습니다. 누구나 생각할 수 있는 거의 모든 삶의 조건에 들어맞는 성가신 일입니다.컴퓨터 바이러스는 다른 컴퓨터나 디스크에 자신을 복제하여 복제 및 확산될 수 있으며, 컴퓨터 바이러스는 DNA와 마찬가지로 컴퓨터 코드 형태로 저장될 수 있으며, 컴퓨터 바이러스도 실제 바이러스와 마찬가지로 호스트(컴퓨터)를 지휘하여 자신의 기능을 수행할 수 있습니다. 감염된 세포의 분자 대사를 지휘합니다. 컴퓨터 바이러스는 환경(컴퓨터) 자극에 반응합니다. 감사합니다. 컴퓨터 바이러스는 돌연변이를 일으키고 진화할 수도 있습니다.컴퓨터 바이러스는 물질계에서 독립적으로 생존할 수는 없지만 생명체라는 사실을 부정할 수는 없습니다.Langton이 주장하듯이 생명이 조직 안에 있다면 제대로 조직된 실체는 그것이 무엇으로 만들어졌든 간에 살아 있는 것입니다. 그러나 컴퓨터 바이러스의 정체에 관계없이 Langton은 진정한 인공 생명체가 언젠가 출현할 것이며 그 날이 그리 멀지 않은 미래에 나타날 수 있다는 데 의심의 여지가 없습니다.또한 생명 공학, 로봇 공학 및 고급 소프트웨어 기술의 발달로 인해 인공 생명은 상업 및 군사 응용 분야에 적용될 것입니다.그러나 인공생명에 대한 연구는 매우 중요하며, 우리가 정말 인공생명이라는 멋진 신세계를 향해 나아가고 있다면 적어도 우리는 계속 눈을 뜨고 있을 것입니다. 신의 역할을 합니까? Langton은 다음과 같이 썼습니다. 금세기 중반까지 인류는 지구상의 생명체를 쓸어버릴 수 있는 능력을 가졌습니다.인간은 다음 세기 중반 이전에 생명을 창조할 수 있을 것입니다.둘 중 어느 것이 우리에게 더 큰 책임을 부과한다고 말하기는 어렵습니다.미래에는 인공생명체가 등장할 뿐만 아니라 진화의 과정도 점점 더 인간의 통제하에 있게 될 것입니다. 이 비전을 염두에 두고 그는 이 분야에 헌신하는 모든 과학자가 즉시 프랑켄슈타인을 읽어야 한다고 생각합니다.책에서(영화에는 없지만) 프랑켄슈타인은 자신의 창작물에 책임이 없다고 주장합니다.Langton은 우리가 이런 일이 일어나도록 절대 허용하지 않을 것이며 지금 우리가 하는 일이 미래에 어떤 영향을 미칠지 예측할 수 없지만 그 결과에 대해서는 어떤 일이 있어도 책임을 져야 한다고 지적했습니다.즉 인공생명의 의미를 공개적으로 논의해야 한다. 그 외에도 실제로 생명을 창조할 수 있다고 가정하면 갑자기 생명과 무생물에 대한 기술적인 정의보다 더 큰 문제에 부딪히게 될 것이고, 어떤 종류의 실증 신학에 빠르게 빠져들게 될 것입니다.예를 들어, 생물을 창조한 후에 당신을 경배하고 경배하도록 명령할 권리가 있습니까?당신은 하나님의 역할을 할 권리가 있습니까?당신의 말을 듣지 않으면 그것을 파괴할 권리가 있습니까? 좋은 질문이라고 Langton은 말했습니다.정답을 찾을 수 있는지 여부에 관계없이 이러한 문제를 정직하고 공개적으로 논의해야 합니다.인공 생명은 과학과 기술뿐만 아니라 우리의 가장 근본적인 사회적, 도덕적, 철학적, 종교적 신념에도 도전합니다.코페르니쿠스의 태양계 이론과 같은 인공 생명은 우주에서 우리의 위치와 자연에서 우리가 하는 역할을 재검토하도록 강요할 것입니다. 새로운 두 번째 법칙 Langton의 어조가 평균적인 과학 논문보다 높으면 Los Alamos에서 유일한 예외는 아닙니다. 가장 좋은 예는 Farmer의 비기술적 논문인 Artificial Life: The Coming Evolution으로 그의 아내인 환경 변호사 Alletta Belin과 함께 1989년에 출판되었습니다. 이 논문은 Gorman의 60번째 생일을 축하하는 Caltech의 심포지엄에서 발표되었습니다.그들은 다음과 같이 썼습니다. 인공 생명의 출현으로 우리는 우리 자신의 상속자를 만들 수 있는 최초의 존재가 될 수 있습니다.우리가 창조주 역할을 하지 못한다면 우리의 후계자들은 잔인하고 악의적일 수 있습니다.그러나 우리가 성공한다면 그들은 지식이나 지혜에서 우리를 훨씬 능가하는 우월한 피조물이 될 수 있습니다.미래의 의식적인 삶이 금세기를 돌아볼 때 우리 자신이 아니라 우리가 창조한 삶 때문에 가장 주목받는 사람이 될 가능성이 높습니다.인공생명은 아마도 인류의 가장 아름다운 창조물일 것입니다. 그의 수사에 관계없이 Farmer는 새로운 과학으로서의 인공 생명에 대해 진지하기 때문에 Langton을 지원하는 것에도 진지합니다.결국 랭던을 로스앨러모스로 처음 데려온 사람은 파머였고, 랭던이 박사 학위 논문을 마치지 못한 것에 화가 났지만 후회는 없었다.그는 "Langton은 확실히 자신의 가치를 가지고 있습니다. 모두가 그를 매우 좋아합니다. 인생에서 꿈과 목표를 진정으로 갖고 있는 그와 같은 사람은 너무 적습니다.Langton은 매우 효율적이지는 않지만 통찰력이 있고 비전을 실현하는 방법이 있으며 세부 사항을 두려워하지 않는다고 생각합니다. 실제로 Farmer는 Langton이 실제로 그보다 다섯 살 많았음에도 불구하고 Langton의 멘토이자 친구였습니다.Santa Fe의 의사 결정 내부 서클에서 극소수의 젊은 과학자 중 한 명인 Farmer는 Cowan을 설득하여 1987년 Langton의 인공 생명 심포지엄을 후원하기 위해 $5,000를 기부했으며 Langton이 Santa Fe에 있도록 주선했습니다. 그는 필리핀 회의에서 연설했습니다. Santa Fe Science Council에서 인공 생명 연구를 위한 과학자 고용을 옹호했으며 Langton에게 Los Alamos에서 정기적으로 소규모 세미나를 열도록 권장했습니다.가장 중요한 것은 Farmer가 1987년에 Los Alamos Theory Division에서 새로 구성된 Complex Systems Group의 의장이 되기로 동의했을 때 그는 인공 생명을 그룹의 세 가지 주요 연구 프로젝트 중 하나로 꼽았습니다. 농부는 타고난 행정적 재능이 아니었습니다.포니테일 머리와 티셔츠를 입은 지금까지 대학원생의 모습을 한 35세의 파머, 키가 크고 뼈만 앙상한 뉴멕시코인이 소리쳤다: 질문 권한!분주한 관료주의가 그를 아프게 하지만 제안서를 작성하고 워싱턴의 얼간이들에게 돈을 요구하는 것은 그를 더욱 아프게 한다.그러나 Farmer는 자금 조달과 지적 열정 모두에서 재능이 있었습니다.그는 수학적 예측으로 유명하며 사람들이 가장 관심을 가지고 연구하는 주식 시장의 미래 움직임을 포함하여 겉보기에 무작위적이고 혼란스러운 시스템의 미래 동작을 예측하는 방법을 처음으로 찾았습니다.더욱이 Farmer는 자신의 비선형 예측 및 기타 연구 작업을 자신의 장치에 맡기고 Langton과 소수의 인공 생명 학자 그룹에 그룹 일반 자금의 절반 이상을 제공한 것을 후회하지 않습니다.예측은 실제 결과를 낳기 때문에 후원 기관에 1년 이내에 투자 회수를 약속할 수 있습니다.그러나 인공생명 연구는 실제 결과를 내기까지 오랜 시간이 걸릴 것이다.현재 환경에서 인공생명체가 연구비를 신청하는 것은 거의 불가능하다. 장기적으로 현재 상황은 이상적이지 않습니다.Farmer는 예측 작업을 좋아했지만 관리 책임과 예측 작업 외에는 다른 어떤 주제보다 그에게 가장 큰 화음을 낸 주제인 인공 생명을 공부할 시간이 거의 없었습니다.그는 인공생명이 자신의 마음에 있었던 창발과 자기 조직화라는 심오한 질문을 바로 꿰뚫는다고 말합니다. 인류의 마지막 질문 농부는 “중학교 때부터 자기조직화에 대해 생각해 왔다.처음 시작했을 때 내 생각은 매우 모호했고 SF에서 영감을 받았습니다.그는 특히 아이작 아시모프(Isaac Asimov)의 소설 The Final Question을 기억합니다.소설에서 미래의 인간은 우주의 슈퍼컴퓨터에게 우주의 모든 것이 식고 부패하는 경향인 열역학 제2법칙을 제거하는 방법을 묻습니다.그들은 증가하는 엔트로피(엔트로피의 음역)를 어떻게 역전시킬 수 있는지 묻습니다.그 결과 인류가 죽고 수년 동안 지구가 냉각된 후 컴퓨터는 마침내 이 위대한 작업을 수행하는 방법을 배웠고 발표했습니다. 창조의 빛이 돌아왔습니다!새로운 저에너지 우주가 탄생했습니다. Farmer는 Asimov의 소설을 읽었을 때 14세였고, 그 때에도 그는 그것이 심각한 문제를 지적하고 있음을 감지했습니다.원자 수준의 무질서와 무질서가 불변이라면, 우주가 점점 더 강해질 수 있다면 왜 우주는 여전히 별과 구름과 나무를 만들어 내는 걸까?왜 문제는 대규모에서는 점점 더 조직화되고 소규모에서는 점점 덜 조직화됩니까?우주의 모든 것이 고대 이전에는 왜 혼돈과 독기로 분해되지 않았습니까? Farmer는 다음과 같이 말했습니다. 솔직히 이러한 질문에 대한 관심이 저를 물리학자가 되도록 이끌었습니다.Wooters(William Wooters, 물리학자)와 저는 Stanford에서 물리학 수업이 끝난 후 풀밭에 앉아 이러한 문제에 대해 토론하면서 온갖 아이디어가 머릿속을 스쳐지나갔습니다.Norbert Wiener(1894~1964) 및 규제, Prigogian 및 자기 조직화 아이디어 등과 같이 다른 사람들도 유사한 아이디어를 가지고 있고 문서화되어 있다는 사실을 알게 된 것은 여러 해가 지난 후였습니다.사실 영국 철학자 허버트 스펜서의 저술에서도 같은 문제를 발견할 수 있다.1860년대에 적자생존과 같은 문구를 발명하여 다윈의 이론을 대중화한 스펜서는 다윈의 진화론을 우주 구조의 자연적 기원을 추진하는 막대한 힘의 특수한 사례로 보았다. Farmer는 많은 사람들이 이러한 질문에 대해 독립적으로 생각하고 있었지만 그 당시에는 이를 다루는 단일 규율이 없다는 사실에 좌절했다고 말합니다.생물학자들은 이런 종류의 질문에 대해 연구하지 않습니다. 그들은 어떤 단백질이 어떤 단백질과 반응할지 미로에 갇혀 일반적인 규칙을 무시합니다.내가 아는 한, 물리학자들도 이런 종류의 문제에 대해 연구하지 않습니다.이것이 내가 카오스 이론에 정면으로 뛰어든 이유 중 하나입니다. 베스트 셀러인 Chaos에서 Greyick은 1970년대에 Farmer와 그의 평생 친구인 Packard는 산타크루즈에 있는 캘리포니아 대학에서 물리학을 공부하고 있었습니다.그들이 어떻게 룰렛의 운동학에 매료되었는지.룰렛 휠에서 빠르게 구르는 공의 궤적을 계산하면 물리적 시스템의 작은 초기 변화가 최종 결과에 큰 변화를 가져올 수 있다는 느낌을 받았습니다.이 책은 또한 그들과 두 명의 다른 대학원생인 Robert Shaw와 James Crutchfield가 소위 혼돈이라는 새로운 과학이나 일반 사람들에게 더 친숙한 역학 시스템 이론을 어떻게 이해하기 시작했는지 설명합니다. , 소위 전원 시스템 그룹이 형성되었습니다. 그러나 얼마 지나지 않아 나는 혼돈 이론에 질렸다고 파머는 말했다.혼돈의 기본 이론이 형성되었으므로 더 이상 새로운 지평을 개척하고 미지의 세계를 탐험하는 재미가 없습니다.또한 카오스 이론 자체는 충분히 깊지 않습니다. 카오스 이론은 단순한 행동 규칙이 극도로 복잡한 변화를 일으킬 수 있다고 알려줍니다. 그다지 많지도 않고 분리된 초기 상태가 어떻게 복잡한 전체로 자체 구성되는지 설명하지도 않습니다.更重要的是，混沌理論沒有回答他念念不忘的老問題：宇宙中為何不斷形成結構和秩序？ 法默相信，答案尚未揭曉。這是為什麼他和考夫曼、派卡德一起研究自動催化組及生命起源，並且熱心支持蘭頓的人工生命研究。就像羅沙拉摩斯和聖塔菲的許多人一樣，法默已可以感覺到這種理解、答案、原理或定律，幾乎就要伸手可及。 他說：我主張生命和組織就像日益增強的能趨疲一樣，是不可改變的；但是，因為生命和組織比較不規則，所以看起來比較不定。生命反映了一個普遍的現象，我相信這種現象可以用一個類似熱力學第二定律的定律來說明，這個定律能形容物質自我組織的傾向，同時能預測宇宙中組織的通性。 法默不清楚新的第二定律會是什麼樣子。如果我們很清楚，我們就知道如何達到目標。目前一切純屬臆測，只是直覺而已。事實上，他不清楚結果會有一條定律，還是有許多條定律？不過，他確實知道人們最近發現了許多線索，例如突現、適應、混沌邊緣。他們至少已開始為這個假設的新第二定律勾勒出輪廓。 先得描述突現 法默說，首先，這條想像中的定律必須對突現有嚴謹的描述：整體大於部分的總合究竟是什麼意思？他說：這不是魔術，但是對人類而言，在我們小小的腦子裏，感覺好像魔術一樣。飛翔的柏茲（及真正的鳥群）會適應鄰居的行動，因此形成群體。有機體會在共同演化之舞中合作並競爭，因此形成協調的生態系。原子彼此鍵結以尋求最低能量狀態，因此形成所謂分子的突現結構。人類為了滿足物質需求而彼此購買、銷售或交易物品，因此創造了所謂市場的突現結構。人類也因為其他不可量化的因素而彼此互動，因而形成家庭、宗教和文化。藉著不斷尋求相互適應及自我統一，作用體超越了自我，組成了新的東西。訣竅就在於要弄清楚其中的道理，但是又不會變成枯燥無味的哲學或新時代神祕主義。 而這也正是電腦模擬及人工生命的奧妙之處：你可以在桌上型電腦以簡單的模型實驗，看看你的想法實際運作狀況如何，試試看能否精確的確立原本模糊的概念，也可以試著提煉出突現在大自然中運作的本質。而且，目前可以選擇的模型很多。特別引起法默注意的是結合論以相互連結的節點網路來代表一群相互反應的作用體。過去十年來，結合論模型到處出現，最好的範例就是神經網路運動，學者利用人工神經元來模擬知覺及記憶恢復，同時也對主流人工智慧學所採用的符號處理方式，發動猛烈的攻擊。緊迫其後的就是聖塔菲研究院所支持的許多模型的研究，包括賀南的分類者系統、考夫曼的遺傳網路、生命起源的自動催化組模型，以及派卡德在一九八○年代中期和羅沙拉摩斯的皮瑞森合作的免疫系統模型。 法默承認，其中有許多模型看起來不像結合論的模型，許多人第一次聽到這些模型被歸為結合論，都大吃一驚。但是，這只不過是因為不同的人在不同的時間，創造了這些模型以解決不同的問題，而且他們用不同的語言來描述這些模型。法默說：其實剖開來看，他們的本質都一樣。 當然，在神經網路中，節點及連結點的結構非常明顯。節點相當於神經元，而連結點則相當於連接神經元的突觸。如果程式設計師有一個視覺的神經網路模型，他可以藉著刺激能接受輸入信息的節點，使之反應，來模擬明暗不同的光線落在視網膜的形態，然後讓這種反應透過連結點，散播到神經網路的其他部分。這就好像把滿滿一船貨物送到沿海各個港口，再由不計其數的貨車把貨物沿著公路運送到內陸城市。如果妥善安排連結點，那麼網路的反應很快就會安定下來，對應於所看到的景觀（例如，那是一隻貓！），而形成自我統一的形態。而且，即使輸入的信息混雜而不完整，網路模型仍然會有同樣的表現。 在賀南的分類者系統中，節點︱連結點結構就沒有那麼明顯。節點組就是所有可能的內部信息的組合，例如l001001110111110。而連結點就是分類者規則，每一條規則都在系統的內在公布欄上找尋適當的信息，然後也在布告欄上張貼信息回應。程式設計師藉著刺激一些輸入節點，也就是把相關的輸入信息張貼在布告欄上，來刺激分類者發出更多的信息，然後又引起更多信息回應。結果就好像神經網路散播對刺激的反應一樣，分類者系統中會流瀉出大量信息。然後，也正像神經網路會安定下來形成自我統一的狀態；分類者系統也會安定下來，形成一組穩定的信息及分類者，以解決眼前的問題或是在賀南的眼中，代表一個突現的心智模型。 異曲同工 法默說，在他和派卡德、考夫曼合作完成的自動催化及生命起源模型中，也可以看到這種網路結構。在這個模型中，節點組也就是所有可能的聚合物物種的組合，例如abbcaad，連結點則是聚合物之間的模擬化學反應：聚合物A催化聚合物B，以此類推。藉著刺激某些節點的反應（也就是從模擬的環境中，讓小小的食物聚合物穩定的流入系統之中），將會引起一連串的反應，最後安定下來，形成活躍而且可以自給自足的聚合物和催化反應形態也就是自動催化組，一種模擬從太初渾湯中突現的原始有機體。 其他模型的分析也都殊途同歸，其中都暗藏著同樣的節點︱連結點結構。法默說，找到共同的架構令人安心不少，因為這表示四個瞎子至少是把手放在同一頭大象身上。此外，共同架構也幫助學者更容易溝通，不必再遭受不同術語的干擾。最重要的是，找出共同的架構可幫助學者提煉出模型的精髓，因此能更提綱挈領的討論突現的意義。而這些模型告訴我們的教訓就是：力量其實蘊藏於連結點之中。這是為什麼許多人對結合論如痴如醉，因為你可以從非常、非常簡單的節點著手線性的聚合物、只有二元的信息、或是只能開關的神經元，經過相互反應後，仍然產生令人驚訝而複雜的結果。 就以學習和演化為例吧。既然節點如此簡單，網路的整體行為就幾乎完全由連結點來決定。或是套句蘭頓的話，連結點把網路的泛基因型編碼了，因此要修正系統的泛表現型行為，你只要改變連結點即可。法默說，事實上，要改變行為的方式有兩種。第一種是連結點的位置固定不變，但是改變它們的強度。這就是賀南所謂的採掘式學習（exploitation learning），不斷改善你已有的知識。在賀南的分類者系統中，他藉著不斷獎勵能產生好結果的分類者規則，來達到這個目的。在神經網路中，則藉著各種學習演算法，在網路中呈現一系列已知的輸入信息，然後不斷加強或減弱連結點，直到出現正確的反應。 第二種比較激烈的調整連結點的方法，是改變網路的整個布線圖，把舊的連結點扯掉，放入新的連結點。這種方式就等於賀南所謂的探險式學習（exploration learning）冒大風險來取得高回收。例如自動催化組中發生的狀況就是如此，就好像在真實世界一樣，偶爾會自動形成新的聚合物，因此而產生的化學連結點會給自動催化組一個機會，來探索聚合物的全新領域。但是，神經網路就不會發生這種狀況，因為神經網路的連結點是模擬突觸的，不能被更動。但是，近來有一批神經網路迷所做的實驗中，神經網路在學習的過程也會重新布線，理由是任何固定的布線圖都是任意配置，應該容許改變。 法默說，所以簡單的說，結合論的想法顯示，即使節點（個別的作用體）沒有腦子，沒有生命，依然能突現出學習和演化的能力。更廣義而言，當力量是在於連結點，而非節點時，所代表的意義就和蘭頓及人工生命學者的理論一致。也就是說，生命的本質是在於組織而不在於分子。這同時也幫助我們對於生命和心靈在宇宙的起源，有了更深一層的了解。 混沌邊緣的魅力 法默說，但是儘管美景可期，結合論模型仍然無法解釋新的第二定律。首先，結合論模型無法告訴你突現如何在經濟、社會、或生態體系中運作，在這些體系中，節點都非常精明，會不斷彼此適應。要了解這類的系統，你必須先了解合作和競爭的共同演化之舞，也就是說，用過去幾年日漸流行的艾可之類的模型來研究共同演化。 更重要的是，無論是結合論模型或共同演化模型，都無法解釋生命和心靈最初的起源。宇宙中為什麼會出現生命和心靈？單單說突現不足以解釋一切。宇宙中充斥著各種突現的結構，例如銀河、雲、雪花等物體，但它們都沒有獨立的生命。一定還需要其他的條件，而這個假設的新第二定律必須告訴我們其他的條件是什麼。 顯然，必須由直接指向基本物理和化學原理的模型來完成這個工作，例如蘭頓最喜歡的細胞自動機，法默說。而蘭頓在細胞自動機中發現的混沌邊緣的奇怪相變，似乎正提供了大部分的解答。在人工生命研討會中，蘭頓對這個題目一直保持緘默；但是從一開始，聖塔菲和羅沙拉摩斯的許多人都發現混沌邊緣的觀念扣人心弦。 蘭頓的基本觀念是，產生生命和心靈的神祕東西是在秩序和失序之間的某種平衡。更明確的說，你應該從系統如何表現的角度來看系統，而不是只注意系統如何構成。如此一來，你就會發現秩序和混沌這兩個極端，就好像當原子被鎖定在定點所形成的固體，以及當原子任意互相顛覆時形成的液體一樣。但是在這兩種極端之間，在某種叫混沌邊緣的抽象相變中，你也可以找到複雜性也就是系統的組成元素從來不會鎖定在固定位置，但是也從來不會分崩離析，變成混沌一片。這類系統一方面穩定得足以儲存資訊，另一方面又鬆散得足以傳遞資訊。這類的系統能組織起來作複雜的計算，能對外界反應，能表現得自動自發、有適應性及生意盎然。 前蘇聯當然會解體！ 當然，嚴格的說，蘭頓只有在細胞自動機中證明了複雜和相變之間的關聯性。沒有人知道在其他模型中，或在真實的世界裏，是不是依然如此。但是法默說，另一方面，有很多線索顯示，或許這是真的。例如，你可以看到多年來，許多結合論模型會突然出現類似相變的行為。早在一九六○年，考夫曼在他的遺傳網路模型中最先發現的就是相變。如果連結點太鬆散的話，網路基本上就凍結不動，而如果連結點太緊密的話，網路就會在一片混亂中劇烈攪動。惟有在兩者之間，當每個節點恰好有兩個輸入信息時，網路才能產生考夫曼所要尋找的穩定的狀態循環。 法默說，在一九八○年中葉，自動催化組模型也發生了相同的狀況。這個模型有許多參數，例如反應的催化強度，以及食物分子供給的頻率都是。基本上，他和派卡德、考夫曼必須借助從嘗試與錯誤中獲得的經驗，以人工來設定所有的參數。他們首先發現的就是在參數到達某種程度之前，模型中沒什麼狀況發生，但是一旦跨越了某個門檻後，自動催化組就會迅速發展。法默說，這種行為又和相變大同小異。 他說：我們可以感覺到雷同之處，但又很難明確的解釋清楚。這是另外一個領域，需要有人作一些嚴謹的比較分析。 法默說，更混沌未明的是，混沌邊緣的觀念能不能應用在共同演化的系統上？當你探討生態系或經濟系統時，你不清楚是否能明確定義像秩序、混沌及複雜這些觀念，更遑論相變了。儘管如此，法默覺得混沌邊緣的原理仍然沒錯。就拿前蘇聯為例吧，很明顯，採取中央極權統治的社會組織是行不通的。長期以來，史達林所構築的體系太僵硬不變，控制嚴密，以致無法生存。或是看看七○年代底特律的三大汽車公司吧，他們規模擴張得太龐大，太嚴格的鎖定幾種做事方式，以致對日益增強的日本挑戰無動於衷，更不要說積極應變了。 另一方面，無政府主義也行不通，最好的例子就是前蘇聯瓦解後，部分小國的狀態。自由放任的經濟體系也行不通，狄更斯筆下英國工業革命時期的恐怖生活及近代美國儲貸銀行大災難，都是例證。最近的政治發展更顯示，健全的經濟和健全的社會都必須讓秩序和混沌保持平衡，但不是只求取和稀泥、折衷式的平衡而已。這些體系必須像活細胞一樣，一方面以嚴密的回饋及管制來自我規範，另一方面也要留下創造、改變及因應新狀況的空間。在由下而上、有彈性的組織中，演化勃然而興；但同時，演化必須導正由下而上的活動，以免摧毀整個組織，必須有某種控制的階層使資訊不但由下而上流動，同時也由上而下流動。法默說。混沌邊緣的複雜動力學似乎最適合這類的行為。 邁向複雜 法默說：我想我們隱約知道，這種有趣的組織現象活動的領域在哪裏。然而，這並不能解釋一切。即使為了辯解，你假設這種特別的混沌邊緣領域確實存在，想像中的新第二定律還是得解釋突現系統如何到達這個領域，如何繼續留在混沌邊緣，以及在那裏做什麼。 法默說，你很容易就安慰自己說，達爾文早就回答了這兩個問題。既然在競爭的世界裏，反應最複雜的系統總是最占上風，那麼固定不變的系統只要稍微放鬆一點，就能表現得更好，而紊亂的系統只要有組織一點，也同樣能表現得更好。所以如果這個系統還不在混沌邊緣的話，你期待學習和演化會把系統推向混沌邊緣。如果系統已經在混沌邊緣了，那麼你期待學習和演化會在它開始游離時，把它拉回來。換句話說，你期待學習和演化穩住混沌邊緣，因為那才是複雜、適應性系統生存的自然領域。 第三個問題：一旦到達了混沌邊緣，系統做什麼事情？這個問題比較微妙。 在所有可能的變動行為的廣大空間中，混沌邊緣就像一片超薄的薄膜，是分隔混沌和秩序的特殊複雜行為區域。就像你看，汪洋大海的表面只不過由一個分子那麼厚的界線，來分隔海水輿空氣。而且混沌邊緣也像汪洋大海一樣，廣闊得超乎想像之外，在其中，作用體可以經由無限種方式而變得複雜而有適應能力。的確，就像賀南提到的永恆的新奇，以及有適應能力的作用體逡巡於可能性的無垠穹蒼，他所討論的正是有適應能力的作用體游走於廣闊的混沌邊緣薄膜中。 所以，關於這點，新的第二定律可能會怎麼說呢？ 當然，新的第二定律可能會部分談到基本單位、內在模型、共同演化，以及賀南和其他人研究的所有適應機制。然而，法默猜想這條定律的核心或許不是關於機制，而是關於方向它在陳述一個簡單的事實：演化的結果總是令事物比演化之前更複雜、更精巧、更有架構。他說：雲比大霹靂後的混沌一片有架構，生命起始的太初渾湯又比雲有架構。我們又比太初渾湯有架構，現代經濟體系要比美索不達米亞的城邦有架構，就好像現代科技要比羅馬時代的科技複雜一樣。似乎學習和演化不止慢慢、不可遏止的把作用體拉向混沌邊緣，同時學習和演化也把作用體沿著混沌邊緣，帶向愈來愈複雜的發展方向。為什麼呢？ 什麼是進步？ 我們很難在生物學中說明進步的觀念。法默說。當我們說，這個生物比那個生物先進，究竟代表什麼意思？例如，蟑螂已經在地球上生存了幾億年，比人類的歷史還要久遠，牠們對於當蟑螂非常拿手。我們真的比牠們先進嗎？還是只是不同而已？六千五百萬年前，我們的靈長類祖先真的比殘暴霸王龍先進，還是只不過僥倖逃過彗星隕落的劫難而已？ 法默說，當我們無法清楚的定義適應度（fitness）時，適者生存就和生者生存（survival of the survivors）意義相同。 但是，我也不相信虛無主義也就是任何事物都不會比別的事物更好。如果你退後一步，綜覽整個演化過程，我相信你可以很有意義的討論進步的觀念，你會看到整個趨勢都是朝向日益增強的精巧、複雜和功能性發展；T型車（福特最早期製造的汽車）和法拉瑞車的差異比起最初的有機體和最近的有機體的差異，簡直是小巫見大巫。儘管這個觀念叫人難以捉摸，但是演化的設計確實日漸朝向質的提升，這種整體趨勢是有關生命意義最迷人而深奧之處。 他最喜歡的例子就是他和派卡德、考夫曼合作的自動催化組研究中的演化。自動催化的美妙之處在於你可以從頭看著突現產生，看著一些能互相催化的化學組，其濃度以極驚人的速度超越了均衡狀態的濃度。也就是說，整個自動催化組就好像突現的新個體，從均衡的背景中突顯出來，這正是你想用來解釋生命起源的現象。如果我們知道如何在真正的化學實驗中，重複這個過程，那麼我們就找到了生命和非生命的中介者。這些自動催化的個體沒有遺傳密碼，但是卻能自給自足，自我繁衍；它可能不像種子做得那麼好，但是卻比一堆石頭好一些。法默說。 在最初的電腦模型中，自動催化組沒有演化，因為當時自動催化組與外在環境之間沒有互動關係。模型假設所有的事情都發生在一鍋混合的化學溶液中，所以一旦自動催化組突現出來，就會變得很穩定。然而，在四十億年前真實的世界裏，環境會讓這種面貌模糊的自動催化個體陷於掙扎、波動之中。所以為了要了解在這種情境下會發生什麼狀況，法默和研究生巴格利讓自動催化組模型的食物供應產生波動。最妙的就是，有些自動催化組就像貓熊一樣，只吃竹子。如果你改變了它們的食物，它們就活不了。但是另外有一些自動催化組則像雜食動物一樣，有很多不同的新陳代謝方法，因此可以替換不同的食物分子。所以，當你改變供應的食物時，它們完全不受影響。法默說。像這種最強壯的自動催化組很可能就會生存於遠古的地球上。 近來，法默又和巴格利及羅沙拉摩斯的博士後研究員方塔那（Walter Fantana）再修正了一次自動催化組模型，使這個模型能像真正的化學系統一樣，容許間歇發生一些自然反應。這些自然反應引起很多的自動催化組分裂，但是分崩離析的自動催化組卻正好為演化的大躍進鋪路。它們引發了紛至沓來的新品種，有些變種變得更強大，然後又穩定下來，直到下一次大崩潰出現。我們看到了一系列的自動催化組變種相互取代。也許這就是線索。法默說：我很有興趣看看我們在談進步的概念時，是否能涵蓋突現的結構這種突現結構具備了某些前所未有的追求穩定的回饋環。關鍵在於必須發生一系列的演化來架構宇宙的物質，每一個層次的突現都為下一個層次的突現鋪路。 等待拼圖英雄 法默說：談這些令我沮喪，因為有語言上的問題。人們再三討論如何定義複雜和突現計算的傾向，但是如果不能以數學術語作清楚的定義，單單用這些字眼，只能在你的腦中激起模糊的影像。這就像熱力學誕生之前的一八二○年代，他們知道有一種東西叫作熱，但是他們討論的時候所用的名詞，後來聽起來簡直可笑極了。 事實上，當時他們甚至不確定熱是什麼，更不要談了解熱如何作用了。當時大多數德高望重的科學家都相信燒得紅熱的撥火鐵棒中密布著一種叫熱素的無重透明液體，只有少數人認為熱可能代表了撥火棒的原子中某種細微的運動。結果少數人的意見是正確的。 此外，當時也沒有人能想像如蒸汽機、化學反應及電池等複雜混亂的事物，竟然全都由一些簡單的通則所宰制。直到一八二四年，年輕的法國工程師卡諾（Sadi Carnot）發表了後來被稱之為熱力學第二定律的陳述：熱不會自然的從冷物體流到熱物體，當時卡諾正在寫一本關於蒸汽機的書，他正確的指出，這個簡單而普遍的事實使蒸汽機的效率大受限制，更不要提內燃機、發電廠的渦輪機，或是任何靠熱來發動的引擎了。不過要再過七十年，才出現第二定律在統計上的解釋：原子總是不斷嘗試回復隨機狀態。 法默說，同樣的，直到一八四○年代，英國釀酒商和業餘科學家焦耳（James Joule）才為熱力學第一定律奠定了實驗基礎。熱力學第一律又稱能量不滅定律，它說明了能量能夠從一種形式轉換到另一種形式，包括熱的、機械的、化學的或電的形式；但是你永遠無法創造或毀滅能量。到了一八五○年代，科學家才能以清晰的數學形式說明這兩條定律。 在自我組織的範疇中，我們正悄悄的邁向這個階段。但是，了解組織要比了解失序難多了，我們還無法以清晰量化的形式來說明自我組織的核心概念。我們需要像氫原子這樣的東西，讓我們能夠把它分解開來，清楚描述讓它發生作用的關鍵是什麼。但是，目前我們只了解這塊拼圖中的零星片段，每一片各自有其意義。例如，我們現在很清楚混沌和碎形的概念，也就是簡單的部分所構成的簡單系統能產生複雜的行為。我們也蠻了解果蠅的基因調節。在某些特定的狀況下，我們也依稀掌握了腦部的自我組織過程。而在人工生命的研究中，我們創造了小宇宙的新內涵。所有的這些行為只約略反映了自然系統中的真實狀況，但是我們已經能夠完全利用電腦來模擬上述的概念，並任意改變其中的情況，而且不但知其然，亦知所以然。我們希望有一天終於能組合所有的片段，形成完整的演化和自我組織理論。法默說。 他補充：喜歡問題定義明確的科學家對這門學問不會感興趣，但是沒有定見正是這個領域迷人之處。一切都還在發展之中，沒有人已經找到解答的途徑，但是點點滴滴的線索四處飄散，模擬的系統和模糊的概念紛紛湧現，因此可以預見二、三十年後，我們將會有一套真正的理論。 思考天擇問題 至於考夫曼，他衷心希望不需要等那麼久。 他說：我聽過法默說這好像熱力學誕生前的階段，我想他說得沒錯，我們在複雜科學中想要尋求的，是整個宇宙的非均衡系統中狀態形成的通則。有了像混沌邊緣之類的提示，我覺得我們已經瀕臨突破，就好像距離卡諾發明熱力學只有幾年的時間。 的確，考夫曼顯然希望新一代的卡諾會叫作考夫曼。他像法默一樣，預見新的第二定律會解釋突現的實體在混沌邊緣時，如何表現出最有趣的行為，以及這些實體如何藉著適應的過程，而愈趨複雜。但是，和法默不同的是，考夫曼沒有背負行政管理的重擔和挫折。自從抵達聖塔菲的第一天起，他就埋首於這個問題中。他十分迫切的想找到答案，彷彿要花三十年來探究秩序和自我組織的意義，令他有種咫尺天涯的痛楚。 他說：對我而言，在研究自我組織和天擇如何結合的辛苦過程中，下一步就是研究邁向混沌邊緣的演化過程。我覺得很煩，因為我依稀捉摸到一點輪廓了。我並不是太過小心翼翼，我的研究還未結束，我只是對許多事情都有了初步的認識。我覺得自己好像榴彈砲，射穿一面又一面的牆，留下滿目瘡痍。我覺得我匆匆跳過一個又一個題目，想要看到彈道弧線的終點，卻不知道回程時該如何清除那些殘骸。 這條弧線要回溯到一九六○年代，當時他剛開始琢磨自動催化組和基因組的網路模型。在那段日子裏，他確實希望能相信，生命完全經由自我組織而形成，天擇只不過是枝節而已。胚胎發育就是最好的證明，相互作用的基因自我組織成不同的形狀，對應於不同的細胞；而相互作用的細胞又在發育中的胚胎自我組織成不同的結構。他說：我從來不懷疑天擇的作用，我只是覺得在最深層，終究還是和自我組織有關。 然後，在一九八○年初，有一天我去拜訪史密斯。史密斯是著名的英國生物學家，也是考夫曼的老朋友。考夫曼在停頓了十年之後，這時候正重新開始認真思考自我組織的問題，在這十年間，他一直在研究果蠅的胚胎發育。他說：史密斯夫婦和我一起散步時，史密斯說我們離達爾文的家不遠，然後他就大發高論：一般說來，把天擇認真當一回事的人是英國鄉紳，就像達爾文一樣。接著他看著我，微微笑了一下，然後說：認為天擇和生物演化沒什麼關係的人是城市猶太人！史密斯說：你真的得好好思考天擇的問題，考夫曼。我卻不聽，我希望一切自然產生。 但是，考夫曼必須承認史密斯說得對，自我組織沒有辦法獨自完成這項工作，畢竟突變的基因和正常基因一樣可以自我組織，結果當產生的是腿長在頭上或沒有頭的畸形果蠅時，你仍然需要靠演化來去蕪存菁。 百味雜陳 他說：所以，一九八二年我坐下來寫書的大綱。（經過再三修訂，終於在一九九二年出版的這本著作秩序起源（The Origins of Order），是考夫曼三十年來思考的精華。）這本書打算探討自我組織和天擇：你如何整合這兩種理論？最初我的想法是兩者互相衝突，天擇要的是一種東西，但是系統中的自我組織行為又有其局限。所以，兩者相互較勁，直到達到某種均衡之後，演化再也無法推動改變。整本書的前三分之二，我都抱持著這種意念。考夫曼說。或說得更精確一點，他這種想法一直延續到一九八○年代中，直到他在聖塔菲聽到混沌邊緣的說法，才開始動搖。 最後，混沌邊緣的觀念大大改變了自我組織與天擇問題在他心目中的意義。但是，那時他卻百味雜陳，因為他自己不但從一九六○年代起，就在遺傳網路上看過近似相變的行為，而且在一九八五年，他幾乎就要領悟了混沌邊緣的想法，但終究擦身而過。 他帶著自責的語氣說：有很多篇論文，我一直懊悔沒能寫出來，這正是其中一