第二章 蜂群思維

2.1 蜜蜂之道:分佈式管理

在我辦公室的窗下,蜂箱靜靜地任由忙碌的蜜蜂進進出出。夏日的午後,陽光透過樹影映襯著蜂箱。陽光照射下的蜜蜂如弧形的曳光彈,發出嗡嗡的聲音,鑽進那黑暗的小洞口。此刻,我看著它們將熊果樹花朵今年最後的花蜜零星採集回家。不久雨季將至,蜜蜂們就會躲藏起來。寫作時,我會眺望窗外,而這時它們仍會繼續辛勤勞作,不過是在黑暗的家中。只有在晴朗的日子裡,我才能幸運地看到陽光下成千上萬的蜜蜂。

養蜂多年,我曾親手把蜂群從建築物和樹林中搬出來,以這種快捷而廉價的方式在家中建起新的蜂箱。有一年秋天,鄰居砍倒了一棵空心樹,我用鏈鋸切入那倒下的老山茱萸。這可憐的樹裡長滿了癌瘤似的蜂巢。切入樹身越深,發現的蜜蜂越多。蜜蜂擠滿了和我一樣大小的洞。那是一個陰沉涼爽的秋日,所有的蜜蜂都待在家裡,正被我的手術擾得不得安寧。最後我將手插入到蜂巢中。好熱!至少有華氏95度(攝氏36度左右)。擁擠了十萬隻冷血蜜蜂的蜂巢已經變成熱血的機體,加熱了的蜂蜜像溫暖稀薄的血一樣流淌著。我感到彷彿剛剛把手插進了垂死的動物。

將蜜蜂群集的蜂巢視同動物的想法姍姍來遲。希臘人和羅馬人都是著名的養蜂人,他們能夠從自製的蜂箱收穫到數量可觀的蜂蜜,但儘管如此,這些古人對蜜蜂所有的認識卻幾乎都是錯誤的。其原因要歸咎於蜜蜂生活的隱密性,這是一個由上萬隻狂熱而忠誠的武裝衛士守護著的秘密。德謨克利特[1]認為蜜蜂的孵化和蛆如出一轍。色諾芬[2]分辨出了蜂后,卻錯誤地賦予她監督的職責,而她並沒有這個任務。亞里士多德[3]在糾正錯誤認識方面取得了不錯的成果,包括他對於「蜜蜂統治者」將幼蟲放入蜂巢隔間的精確觀察。(實際上,蜜蜂初生時的確是卵,但他至少糾正了德謨克利特的蜜蜂始於蛆的誤導。)文藝復興時期,蜂后的雌性基因才得到證明,蜜蜂下腹分泌蜂蠟的秘密也才被發現。直到現代遺傳學出現後,才有線索指出蜂群是徹底的母權制,而且是姐妹關係:除了少數無用的雄蜂,所有的蜜蜂都是雌性姐妹。蜂群曾經如同日蝕一樣神秘、一樣深不可測。

我曾觀看過幾次日蝕,也曾多次觀察過蜂群。我觀看日蝕是把它當作風景,興趣並不大,多半是出於責任——由於它們的罕見與傳說,那感覺更像是參加國慶遊行。而蜂群喚起的是另一種敬畏。我見過不少次蜜蜂分群,每一次都令我癡呆若狂,也令其他所有目擊者目瞪口呆。

即將離巢的蜂群是瘋狂的,在蜂巢的入口處明顯地躁動不安,喧鬧的嗡嗡聲此起彼伏,振動鄰里。蜂巢開始吐出成群的蜜蜂,彷彿不僅要傾空其腸胃,還要傾空其靈魂。那微小的精靈在蜂巢上空形成喧囂的風暴,漸漸成長為有目的、有生命、不透明的黑色小雲朵。在震耳欲聾的喧鬧聲裡,幻影慢慢升入空中,留下空空的蜂巢和令人困惑的靜謐。德國神智學學者魯道夫·斯坦納[4]在其另類怪僻的《關於蜜蜂的九個講座》(Nine Lectures on Bees)中寫道:「正如人類的靈魂脫離人體……通過飛行的蜂群,你可以真實地看到人類靈魂分離的影像。」

許多年來,和我同區的養蜂人馬克·湯普森一直有個強烈的怪誕願望,建立一個同居蜂巢——一個你可以把頭伸進去探訪的活生生的蜜蜂之家。有一次,他正在院子裡幹活,突然一個蜂箱湧出一大群蜜蜂,「像流淌的黑色熔岩,漸漸消溶,然後騰空而起」。由三萬隻蜜蜂聚結成的黑色雲團形成直徑20英尺(約6.1米)的黑暈,像UFO似的離地6英尺(約1.8米),正好在我們眼睛的高度。忽隱忽現的昆蟲黑暈開始慢慢地漂移,一直保持離地6英尺的高度。馬克終於有機會讓他的同居蜂巢夢想成真了。

馬克沒有猶豫。他扔下工具迅速進入蜂群,光著的腦袋立刻就處在了蜜蜂旋風的中心。他小跑著與蜂群同步穿過院子,戴著蜜蜂光環,跳過一個又一個籬笆。此刻,他正跑步跟上那響聲如雷的動物,他的頭在它的腹部晃蕩。他們一起穿過公路,迅速通過一片開闊地,接著,他又跳過一個籬笆。他累了,蜜蜂卻不累,它們加快了速度。這個載著蜂群的男人滑下山崗,滑進一片沼澤。他和蜜蜂猶如一頭沼澤魔鬼,嗡嗡叫著,盤旋著,在瘴氣中翻騰。馬克在污泥中拚命搖晃著,努力保持平衡。這時,蜜蜂彷彿得到某種信號,又加快了速度。它們除去了馬克頭上的光環,留下濕漉漉的他獨自站在那裡,「氣喘吁吁,快樂而驚愕」。蜂群依舊保持著齊眼的高度,從地面漂過,好似被釋放的精靈,越過高速公路,消失在昏暗的松樹林中。

「『蜂群的靈魂』在哪裡……它在何處駐留?」早在1901年,作家墨利斯·梅特林克[5]就發出了這樣的疑問:「這裡由誰統治,由誰發佈命令,由誰預見未來……?」現在我們已經可以確定,統治者並不是蜂后。當蜂群從蜂巢前面的狹小出口湧出時,蜂后只能跟著。蜂后的女兒負責選擇蜂群應該何時何地安頓下來。五六隻無名工蜂在前方偵察,核查可能安置蜂巢的樹洞和牆洞。他們回來後,用圈子越縮越小的舞蹈向休息的蜂群報告。在報告中,偵察員的舞蹈越誇張,說明她主張使用的地點越好。接著,一些頭目們根據舞蹈的強烈程度核查幾個備選地點,並以加入偵察員旋轉舞蹈的方式表示同意。這就引導更多跟風者前往佔上風的候選地點視察,回來之後再加入看法一致的偵察員的喧鬧舞蹈,表達自己的選擇。

除去偵查員外,極少有蜜蜂會去探查多個地點。蜜蜂看到一條信息:「去那兒,那兒是個好地方。」它們去看過之後便回來舞蹈說:「是的,真是個好地方。」通過這種重複強調,大家中意的地點便會吸引更多探訪者,由此又有更多的探訪者加入進來。按照收益遞增的法則,得票越多,反對越少。漸漸地,一個大的群舞會以滾雪球的方式形成,並成為舞曲終章的主宰。最大的蜂群獲勝。

這是一個白癡有、白癡享、白癡治的選舉大廳,其產生的效果卻極為驚人。這是民主制度的真髓,是徹底的分佈式管理。曲終幕閉,按照民眾的選擇,蜂群挾帶著蜂后和雷鳴般的嗡嗡聲,向著通過群選確定的目標前進。蜂后非常謙恭地跟隨著。如果她能思考,她可能會記得自己只不過是個村姑,與受命(誰的命令?)選擇她的保姆是血親姐妹。最初她只不過是個普通幼體,然後由其保姆以蜂王漿作為食物來餵養,從灰姑娘變成了蜂后。是什麼樣的因緣選擇這個幼體作為女王呢?又是誰選擇了負責挑選者呢?

「是由蜂群選擇的。」威廉·莫頓·惠勒[6]的回答解答了人們的疑惑。威廉·莫頓·惠勒是古典學派自然哲學家和昆蟲學家,最早創立了社會性昆蟲研究領域。在1911年寫的一篇爆炸性短文(刊登在《形態學雜誌》上的《作為有機體的蟻群》)中,惠勒斷言,無論從哪個重要且科學的層面上來看,昆蟲群體都不僅僅是類似於有機體,而就是一個有機體。他寫道:「就像一個細胞或者一個人,它表現為一個一元整體,在空間中保持自己的特性以抗拒解體……既不是一種物事,也不是一個概念,而是一種持續的波湧或進程。」

這是一個由兩萬個群氓合併成的整體。

2.2 群氓的集體智慧

拉斯維加斯,一間漆黑的會堂裡,一群觀眾興高采烈地揮舞著硬紙棒。紙棒的一端是紅色,另一端是綠色。大會堂的最後面,有一架攝像機攝錄著瘋狂的參與者。攝像機將紙棒上的彩色點陣和由製圖奇才羅倫·卡彭特[7]設置的一套計算機連接起來。卡彭特定制的軟件會對會堂中每個紅色和綠色的紙棒進行定位。今晚到場的有將近五千人。計算機將每個紙棒的位置及顏色精確地顯示在一幅巨大而詳細的視頻地圖上。地圖就掛在前台,人人都能看到。更重要的是,計算機要計算出紅色和綠色紙棒的總數,並以此數值來控制軟件。觀眾揮舞紙棒時,屏幕上顯示出一片在黑暗中瘋狂舞動的光之海洋,宛如一場朋克風格的燭光遊行。觀眾在地圖上看見的自己要麼是紅色像素,要麼是綠色像素。翻轉自己的紙棒,就能在瞬間改變自己所投映出的像素顏色。

羅倫·卡彭特在大屏幕上啟動了老式的視頻遊戲「乒乓」。「乒乓」是第一款流行的商業化視頻遊戲。其設置極其簡單:一個白色的圓點在一個方框裡跳來跳去,兩邊各有一個可移動的長方形,模擬球拍的作用。簡單地說,就是電子乒乓球。在這個版本裡,如果你舉起紙棒紅色的一端,則球拍上移,反之則球拍下移。更確切地說,球拍隨著會場中紅色紙棒的平均數的增減而上下移動。你的紙棒只是參與總體決定中的一票。

卡彭特不需要作過多解釋,因為出現在這場於1991年舉辦的計算機圖形專家會議上的與會者們可能都曾經迷戀過「乒乓」遊戲。卡彭特的聲音通過揚聲器在大廳中迴盪:「好了,夥計們。會場左邊的人控制左球拍,右邊的人控制右球拍。假如你認為自己在左邊,那麼你就是在左邊。明白了?開始!」

觀眾們興高采烈地歡呼起來。近五千人沒有片刻猶豫,玩起了乒乓大家樂,玩得還相當不錯。球拍的每次移動都反應了數千玩家意向的平均值。這種感覺有時會令人茫然。球拍一般會按照你的意願移動,但並不總是如此。當它不合你的意向時,你會發現自己花在對球拍動向作預判上的關注力堪比對付那只正跳過來的乒乓球。每一個人都清晰地體察到,遊戲裡別人的智慧也在起作用:一群大呼小叫的群氓。

群體的智慧能把「乒乓」玩得這麼好,促使卡彭特決定加大難度。在沒有提示的情況下,球跳動得更快了。參與者齊聲尖叫起來。但在一兩秒之內,眾人就立刻調整並加快了節奏,玩得比以前更好了。卡彭特進一步加快遊戲速度,大家也立刻跟著加快速度。

「我們來試試別的,」卡彭特建議道。屏幕上顯示出一張會堂座位圖。他用白線在中央畫了一個大圈。「你們能在圈裡擺個綠色的『5』嗎?」他問觀眾。觀眾們瞪眼看著一排排紅色像素。這個遊戲有點像在體育場舉著廣告牌拼成畫面,但還沒有預先設置好的順序,只有一個虛擬的映像。紅色背景中立即零落地出現了綠色像素,歪歪扭扭,毫無規則地擴大,因為那些認為自己的座位在「5」的路徑上的人把紙棒翻成了綠色。一個原本模糊的圖形越來越清晰了。喧鬧聲中,觀眾們開始共同辨認出一個「5」。這個「5」一經認出,便陡然清晰起來。坐在圖形模糊邊緣的紙棒揮舞者確定了自己「應該」處的位置,使「5」字顯得更加清晰。數字自己把自己拼搭出來了。

「現在,顯示4!」聲音響起來。瞬時出現一個「4」。「3」,眨眼功夫「3」也顯示出來。接著迅速地、不斷地一個個顯現出「2……1……0」。

羅倫·卡彭特在屏幕上啟動了一個飛機飛行模擬器。他簡潔地說明玩法:「左邊的人控制翻滾,右邊的人控制機頭傾角。如果你們把飛機指向任何有趣的東西,我就會向它發射火箭。」飛機初始態是在空中。飛行員則是五千名新手。會堂第一次完全靜了下來。隨著飛機擋風玻璃外面的情景展現出來,所有人都在研究導航儀。飛機正朝著粉色小山之間的粉色山谷中降落。跑道看上去非常窄小。

讓飛機乘客共同駕駛飛機的想法既令人興奮,又荒唐可笑。這種粗蠻的民主感覺真帶勁兒。作為乘客,你有權來參與表決每個細節,不僅可以決定飛機航向,而且可以決定何時調整襟翼以改變升力。

但是,群體智慧在飛機著陸的關鍵時刻似乎成了不利條件,這時可沒空均衡眾意。當五千名與會者開始為著陸降低高度時,安靜的大廳暴發出高聲呼喝和急迫的口令。會堂彷彿變成了危難關頭的駕駛員座艙。「綠,綠,綠!」一小部分人大聲喊道。「紅色再多點!」一會兒,另一大群人又喊道:「紅色,紅色,紅——色!」飛機令人暈眩地向左傾斜。顯然,它將錯過跑道,機翼先著地了。飛行模擬器不像「乒乓」遊戲,它從液壓桿動作到機身反應,從輕推副翼桿到機身側轉,設定了一段時間的延遲反饋。這些隱藏起來的信號擾亂了群體的思維。受矯枉過正的影響,機身陷入俯仰震盪。飛機東扭西歪。但是,眾人不知怎麼又中斷了著陸程序,理智地拉起機頭復飛。他們將飛機轉向,重新試著著陸。

他們是如何掉轉方向的?沒有人決定飛機左轉還是右轉,甚至轉不轉都沒人能決定,沒人作主。然而,彷彿是萬眾一心,飛機側轉並離場。再次試圖著陸,再次搖擺不定。這次沒經過溝通,眾人又像群鳥乍起,再次拉起飛機。飛機在上升過程中稍稍搖擺了一下,然後又側滾了一點。在這不可思議的時刻,五千人同時有了同樣堅定的想法:「不知道能否翻轉360度?」

眾人沒說一句話,繼續翻轉飛機。這下沒有回頭路了。隨著地平線令人眼花繚亂的上下翻轉,五千名外行飛行員在第一次單飛中讓飛機打了個滾。那動作真是非常優美。他們起立為自己長時間鼓掌喝彩。

參與者做到了鳥兒做的事:他們成功地結成了一群。不過,他們的結群行為是自覺的。當合作形成「5」字或操縱飛機的時候,他們是對自己的總體概貌做出反應。而飛行途中的一隻鳥對自己的鳥群形態並沒有全局概念。結隊飛行的鳥兒對鳥群的飛行姿態和聚合是視而不見的。「群態」正是從這樣一群完全罔顧其群體形狀、大小或隊列的生物中湧現出來的。

拂曉時分,在雜草叢生的密歇根湖上,上萬隻野鴨躁動不安。在清晨柔和的淡紅色光輝的映照下,野鴨們吱吱嘎嘎地叫著,抖動著自己的翅膀,將頭插進水裡尋找早餐。它們散佈在各處。突然,受到某種人類感覺不到的信號的提示,一千隻鴨子如一個整體似的騰空而起。它們轟然飛上天空,隨之帶動湖面上另外千來只野鴨一起騰飛,彷彿它們就是一個躺著的巨人,現在翻身坐起了。這頭令人震驚的巨獸在空中盤旋著,轉向東方的太陽,眨眼間又急轉,前隊變為後隊。不一會兒,彷彿受到某種單一想法的控制,整群野鴨轉向西方,飛走了。17世紀的一位無名詩人寫道:「……成千上萬條魚如一頭巨獸游動,破浪前進。它們如同一個整體,似乎受到不可抗拒的共同命運的約束。這種一致從何而來?」

一個鳥群並不是一隻碩大的鳥。科學報道記者詹姆斯·格雷克[8]寫道:「單隻鳥或一條魚的運動,無論怎樣流暢,都不能帶給我們像玉米地上空滿天打旋的燕八哥或百萬鯫魚魚貫而行的密集隊列所帶來的震撼……(鳥群疾轉逃離掠食者的)高速電影顯示出,轉向的動作以波狀傳感的方式,以大約1/70秒的速度從一隻鳥傳到另一隻鳥,比單隻鳥的反應要快得多。」鳥群遠非鳥的簡單聚合。

在電影《蝙蝠俠歸來》中有一個場景,一大群黑色大蝙蝠一窩蜂地穿越水淹的隧道湧向紐約市中心。這些蝙蝠是由電腦製作的。動畫繪製者先製作一隻蝙蝠,並賦予它一定的空間,以使之能自動地扇動翅膀;然後再複製出幾十個蝙蝠,直至成群。之後,讓每隻蝙蝠獨自在屏幕上四處飛動,但要遵循算法中植入的幾條簡單規則:不要撞上其他的蝙蝠,跟上自己旁邊的蝙蝠,離隊不要太遠。當這些「算法蝙蝠」在屏幕上運行起來時,就如同真的蝙蝠一樣成群結隊而行了。

群體規律是由克雷格·雷諾茲[9]發現的。他是在圖像硬件製造商Symbolics工作的計算機科學家。他有一個簡單的方程,通過對其中各種作用力的調整——例如多一點聚力、少一點延遲,雷諾德便能使群體的動作形態像活生生的蝙蝠群、麻雀群或魚群。甚至《蝙蝠俠歸來》中行進的企鵝群也是根據雷諾茲的運算法則聚合的。像蝙蝠一樣,先一古腦地複製很多計算機建模的三維企鵝,然後把它們釋放到一個朝向特定方向的場景中。當它們行進在積雪的街道上,就很容易地顯現出推推搡搡擁擠的樣子,不受任何人控制。

雷諾茲的簡單算法所生成的群體是如此真實,以至於當生物學家們回顧自己所拍攝的高速電影後斷定,真實的鳥類和魚類的群體行為必然源自於一套相似的簡單規則。群體曾被看作是生命體的決定性象徵,某些壯觀的隊列只有生命體才能實現。如今根據雷諾茲的算法,群體被看作是一種自適應的技巧,適用於任何分佈式的活系統,無論是有機的還是人造的。

2.3 非勻質的看不見的手

螞蟻研究的先驅者惠勒率先使用「超級有機體」來稱呼昆蟲群體的繁忙協作,以便清楚地和「有機體」所代表的含義區分開來。惠勒受到世紀之交(1900年左右)的哲學潮流影響。該潮流主張通過觀察組成部分的個體行為去理解其上層的整體模式。當時的科學發展正一頭扎入對物理學、生物學以及所有自然科學之微觀細節的研究之中。這種一窩蜂上的將整體還原為其組成部分的研究方式,在當時被看作是能夠理解整體規律的最實際做法,而且將會持續整個世紀(指20世紀),至今仍是科學探索的主要模式。惠勒和他的同事們是這種還原觀點的主要擁護者,並身體力行地寫就了50篇關於神秘的螞蟻行為的專題論文。但在同一時刻,惠勒還從超越了螞蟻群體固有特徵的超級有機體中看到了「湧現的特徵」。惠勒認為,集群所形成的超級有機體,是從大量聚集的普通昆蟲有機體中「湧現」出來的。他指出,這種湧現是一種科學,一種技術性的、理性的解釋,而不是什麼神秘主義或煉金術。

惠勒認為,這種湧現的觀念為調和「將之分解為部分」和「將之視為一個整體」兩種不同的方法提供了一條途徑。當整體行為從各部分的有限行為裡有規律地湧現時,身體與心智、整體與部分的二元性就真正煙消雲散了。不過當時,人們並不清楚這種超越原有的屬性是如何從底層湧現出來的。現在也依然如此。

惠勒團隊清楚的是:「湧現」是一種非常普遍的自然現象。與之相對應的是日常可見的普遍因果關係,就是那種A引發B,B引發C,或者2+2=4這樣的因果關係。化學家援引普遍的因果關係來解釋實驗觀察到的硫原子和鐵原子化合為硫化鐵分子的現象。而按照當時的哲學家勞埃德·摩根[10]的說法,「湧現」這個概念表現的是一種與之不同類型的因果關係。在這裡,2+2並不等於4,甚至不可能意外地等於5。在「湧現」的邏輯裡,2+2=蘋果。「對於『湧現』——儘管看上去多少都有點躍進(跳躍)——的最佳詮釋是,它是事件發展過程中方向上的質變,是關鍵的轉折點。」這是摩根1923年的著作《湧現式的進化》中的一段話。那是一本非常有膽識的書,書中接著引用了布朗寧的一段詩,這段詩佐證了音樂是如何從和弦中湧現出來的:

而我不知道,除此(音樂)之外,人類還能擁有什麼更好的天賦因為他從三個音符(三和弦)中所構造出的,不是第四個音符,而是星辰。

我們可以聲稱,是大腦的複雜性使我們能夠從音符中精煉出音樂——顯然,木頭疙瘩是不可能聽懂巴赫的。當聆聽巴赫時,充溢我們身心的所有「巴赫的氣息」,就是一幅富有詩意的圖景,恰如其分地展現出富有含義的模式是如何從音符以及其他信息中湧現出來的。

一隻小蜜蜂的機體所代表的模式,只適用於其1/10克重的更細小的翅室、組織和殼質。而一個蜂巢的機體,則將工蜂、雄蜂以及花粉和蜂窩組成了一個統一的整體。一個重達50磅的蜂巢機構,是從蜜蜂的個體部分湧現出來的。蜂巢擁有大量其任何組成部分所沒有的東西。一個斑點大的蜜蜂大腦,只有6天的記憶,而作為整體的蜂巢所擁有的記憶時間是3個月,是一隻蜜蜂平均壽命的兩倍。

螞蟻也擁有一種蜂群思維。從一個定居點搬到另一個定居點的蟻群,會展示出湧現控制下的「卡夫卡式噩夢」效應[11]。你會看到,當一群螞蟻用嘴拖著卵、幼蟲和蛹拔營西去的時候,另一群熱忱的工蟻卻在以同樣的速度拖著那些家當掉頭東行。而與此同時,還有一些螞蟻,也許是意識到了信號的混亂和衝突,正空著手一會兒向東一會兒向西地亂跑,簡直是典型的辦公室場面。不過,儘管如此,整個蟻群還是成功地轉移了。在沒有上級作出任何明確決策的情況下,蟻群選定一個新的地點,發出信號讓工蟻開始建巢,然後就開始進行自我管理。

「蜂群思維」的神奇在於,沒有一隻蜜蜂在控制它,但是有一隻看不見的手,一隻從大量愚鈍的成員中湧現出來的手,控制著整個群體。它的神奇還在於,量變引起質變。要想從單個蟲子的機體過渡到集群機體,只需要增加蟲子的數量,使大量的蟲子聚集在一起,使它們能夠相互交流。等到某一階段,當複雜度達到某一程度時,「集群」就會從「蟲子」中湧現出來。蟲子的固有屬性就蘊涵了集群,蘊涵了這種神奇。我們在蜂箱中發現的一切,都潛藏在蜜蜂的個體之中。不過,你儘管可以用迴旋加速器和X光機來探查一隻蜜蜂,但是永遠也不能從中找出蜂巢的特性。

這裡有一個關於活系統的普遍規律:低層級的存在無法推斷出高層級的複雜性。不管是計算機還是大腦,也不管是哪一種方法——數學、物理或哲學——如果不實際地運行它,就無法揭示融於個體部分的湧現模式。只有實際存在的蜂群才能揭示單個蜜蜂體內是否融合著蜂群特性。理論家們是這樣說的:要想洞悉一個系統所蘊藏的湧現結構,最快捷、最直接也是唯一可靠的方法就是運行它。要想真正「表述」一個複雜的非線性方程,以揭示其實際行為,是沒有捷徑可走的。因為它有太多的行為被隱藏起來了。

這就使我們更想知道,蜜蜂體內還裹藏著什麼別的東西是我們還沒見過的?或者,蜂巢內部還裹藏著什麼,因為沒有足夠的蜂巢同時展示,所以還沒有顯露出來?就此而言,又有什麼潛藏在人類個體中沒有湧現出來,除非所有的人都通過人際交流或政治管理聯繫起來?在這種類似於蜂巢的仿生超級思維中,一定醞釀著某種最出人意料的東西。

2.4 認知行為的分散記憶

任何思維都會醞釀出令人費解的觀念。

因為人體就是一個由術有專攻的器官們組成的集合體——心臟負責泵送,腎臟負責清掃——所以,當發現思維也將認知行為委派給大腦不同區域時,人們並沒有感到過分驚訝。

19世紀晚期,內科醫生們注意到剛去世的病人在臨死之前,其受損的大腦區域和明顯喪失的心智能力之間存在著某種關聯。這種關聯已經超出了學術意義:神智錯亂在本源上是屬於生物學的範疇嗎?1873年,在倫敦西賴丁精神病院[12],一位對此心存懷疑的年輕內科醫生用外科手術的方式取出兩隻活猴的一小部分大腦組織。其中一例造成猴子右側肢體癱瘓,另一例造成猴子耳聾。而在其他所有方面,兩隻猴子都是正常的。該實驗表明:大腦一定是經過劃分的,即使部分失靈,整體也不會遭遇滅頂之災。

如果大腦按部門劃分,那麼記憶在哪一科室儲存?複雜的大腦以何種方式分攤工作?答案出乎意料。

1888年,一位曾經談吐流利、記憶靈敏的男人,慌恐不安地出現在朗道爾特博士的辦公室,因為他說不出字母表裡任何字母的名字了。在聽寫一條消息的時候,這位困惑的男人寫得隻字不差。然而,他卻怎麼也讀不出所寫的內容。即使寫錯了,也找不出錯的地方。朗道爾特博士記錄道:「請他看視力檢查表,他一個字母也說不出。儘管他聲稱看得很清楚……他把A比作畫架,把Z比作蛇,把P比作搭扣。」

四年後這個男人死的時候,他的誦讀困難變成徹底的讀寫失語症。不出所料,解剖屍體時發現了兩處損傷:老傷在枕葉(視力)附近區域,新傷則可能在語言中樞附近。

這是大腦官僚化(即按片分管)的有力證明。它暗示著,不同的大腦區域分管不同的功能。如果要說話,則由這個科室進行相應的字母處理;而如果要書寫,則歸那個科室管。要說出一個字母(輸出),你還需要向另一個地方申請。數字則由另一幢樓裡的另一個完全不同的部門處理。如果你想罵人,就要像滑稽短劇《巨蟒劇團之飛翔的馬戲團》[13]裡提示的那樣,必須沿著大廳走另一頭。

早期的大腦研究員約翰·休林-傑克遜[14]講述了一個關於他的一名女病人的故事。這個病人在生活中完全失語。有一次,她所住病房的街對面有一堆傾倒在那裡的垃圾著火了,這位病人清晰地發出了一個字——也是休林-傑克遜所聽到的她講的絕無僅有的一個字——「火!」

怎麼會這樣?他感到有點不可思議,難道「火」是她的語言中樞記得的唯一一個字?難不成大腦有自己的「火」字部門?

隨著大腦研究的進一步深入,思維之謎向人們展示出其極具特定性的一面。在有關記憶的文獻中,有一類人能正常區分具體的名詞——對他們說「肘部」,他們就會指著自己的肘部,但非常奇怪的是,他們無力識別抽像名詞——問他們「自由」或「天資」,他們會茫然地瞪著眼睛,聳聳肩。與此相反,另一類看上去很正常的人則失去了記住具體名詞的能力,卻能完全識別抽像的東西。伊斯雷爾·羅森費爾德在其精彩卻太不引人注目的著作《記憶的發明》(e Invention of Memoryy)中寫道:

有這麼一個病人,當讓他給乾草下定義時,他回答:「我忘了。」當請他給海報下定義時,他說:「不知道。」然而,給他「懇求」這個詞時,他說:「真誠地請求幫助。」說到「公約」,則回答:「友好的協定。」

古代哲學家說,記憶是個宮殿,每個房間都停放著一個思想。隨著臨床上一例例特別的健忘症被發現和研究,記憶房間的數量呈爆炸式增長,且無窮無盡。已經被劃分為套間的記憶堡壘,又被分割為由極小的秘室組成的巨大迷宮。

有一項研究的對象是四個病人,他們能辨明無生命的物體(雨傘、毛巾),卻會混淆生物,包括食品!其中一個病人能毫不含糊地談論無生命的物體,但對他來說,蜘蛛的定義卻是「一個為國家工作的找東西的人」。還有許多記錄,是關於受過去時態困擾的失語症病人的。我聽說過另一個傳聞(我不能證實,但毫不懷疑),說患某種疾病的患者能夠分辨所有食物,但蔬菜除外。

南美文學名家博爾赫斯在他的小說中杜撰了一部名為「天朝仁學廣覽」(Celestial Emporium of Benevolent Knowledge)的古代中國百科全書。其中的分類體系恰如其分地代表了這種潛藏在記憶系統下的怪誕不經。

在那本年代久遠的百科全書中,動物被劃分為:a)屬於皇帝的,b)防腐處理的,c)馴養的,d)乳臭未乾的小豬,e)半人半魚的,f)賞心悅目的,g)離家的狗,h)歸入此類的,i)發瘋般抽搐的,j)不可勝數的,k)用駝毛細筆描繪的,l)除此之外的,m)剛剛打破花瓶的,n)遠看如蒼蠅的。

天朝分類法確實過於牽強,不過任何分類過程都有其邏輯問題。除非每一個記憶都能有不同的地方存放,否則就一定會有令人困惑的重疊。舉例來說,一隻喋喋不休的、淘氣的小豬,就可能被歸為上述類別中的三個裡面。儘管可以將一個想法插入到三個記憶槽裡,但其效率卻非常低。

在計算機科學家試圖創立人工智能的過程中,知識如何存入大腦,已經不僅僅是個學術問題了。那麼,蜂群思維中的記憶架構是什麼樣的呢?

過去,多數研究人員傾向於認為,(記憶的存儲)就如同人類管理其自製的文件櫃一樣,直觀而自然:每個存檔文件佔用一個地方,彼此間有多重交叉引用,就像圖書館一樣。活躍於20世紀30年代的加拿大神經外科醫生懷爾德·潘菲爾德[15]通過一系列著名的精彩實驗,將這種認為每條記憶都對應於大腦中一個單獨位置的理論發展到了頂峰。潘菲爾德通過大膽的開顱術,在病人清醒的狀態下利用電激探查其小腦活體,請他們講述自己的感受。病人們能夠回憶起非常生動的往事,而電激的最微小移動都能引發截然不同的想法。潘菲爾德在用探測器掃瞄小腦表面的同時,繪製出每個記憶在大腦中的對應位置。

他的第一個意外發現是,那些往事是可以重播的,就如同在若干年後播放錄音機一般——「摁下重播鍵」。潘菲爾德在描述一位26歲婦女癲癇發作後的幻覺時用了「回閃」這個詞:「同樣的回閃出現了幾次,都與她表親的家或去那裡的旅行有關——她已經有10到15年沒有去那裡了,但小時候常去。」

潘菲爾德對活腦這塊處女地的探索使得人們形成了根深蒂固的印象:腦半球就好比出色的記錄裝置,其精彩的回放功能似乎更勝過時下流行的留聲機。我們的每個記憶都被精確地刻劃在它自己的唱片上,由不偏不倚的大腦忠實地將其分類歸檔,並能像自動點唱機中的歌曲一樣,摁動正確的按扭就能播放出來,除非受到暴力的損傷。

然而仔細查看潘菲爾德實驗的原始記錄會發現,記憶並不是十分機械的過程。有一個例子,是一位29歲的婦女在潘菲爾德刺激其左顳葉時的反應:「有什麼東西從某個地方朝我來了。是一個夢。」4分鐘以後,當刺激完全相同的點時:「景色似乎和剛才的不一樣……」而刺激附近的點:「等等,什麼東西從我上面閃過去了,我夢到過的東西。」在第三個刺激點——在大腦的更深處,「我不停地做夢。」對同一點重複刺激:「我不停地看到東西——我不停地夢到東西。」

這些文字所談及的,與其說是從記憶檔案館的底層文件架上翻出的雜亂無章的昨日重現,倒不如說是夢一般的模糊閃現。這些過往經歷的主人把它們當作是零碎的半記憶片段。它們帶有生硬的「拼湊」色彩,漫無目的地飄蕩;夢境由此而生——那些關於過去的、星星點點的、沒有中心的故事被重組成夢中的拼貼畫。並沒有所謂似曾相識的感覺,也沒有「當時情形正是如此」的強烈意識。沒有人會被這些重播所蒙蔽。

人類的記憶的確會不管用。其不管用的方式十分特別,比如在雜貨店裡記不起購物清單中的蔬菜或是乾脆就忘掉了蔬菜這碼事。記憶的損傷往往和大腦的物理損傷有關,據此我們猜測,記憶在某種程度上是與時間和空間捆綁在一起的,而與時間和空間捆綁在一起則正是真實的一種定義。

然而現代認知科學更傾向於一個新的觀點:記憶好比由儲存在腦中的許多離散的、非記憶似的碎片匯總起來而從中湧現出來的事件。這些半意識的碎片沒有固定的位置,它們分散在大腦中。其儲存方式在不同的意識之間有本質的不同——對洗牌技能的掌握與對玻利維亞首都的瞭解就是按完全不同的方式組織的,並且這種方式在人與人之間會有所不同,上一次與下一次之間也會有所不同。

由於可能存在的想法或經歷要比大腦中神經元的組合方式多,因此,記憶必須以某種方式進行組織,以盡可能容納超過其存儲空間的想法。它不可能有一個架子來存放過去所有的念頭,也無法為將來可能出現的每一個想法預留位置。

記得20年前在中國台灣的一個夜晚,我坐在敞篷卡車的後面,行進在滿是灰塵的山路上。山上空氣很冷,我穿上了夾克。我搭的是順風車,要在黎明前到達山區一座高峰。卡車在陡峭黑暗的山路上一圈圈艱難地向上爬升,而我在清新的空氣中仰望星空。天空如此清澈,我能看見接近地平線的小星星。突然,一顆流星嗖地滑落,因為我在山裡的角度特別,所以看見它在大氣層裡跳動。它跳啊,跳啊,跳啊,像粒石子。

現在,當我回憶起這一幕時,那顆跳動的流星已經不再是我記憶的重播——儘管它是如此的生動。它的影像並不存在於我記憶中任何特別的地方。當我重現這段經歷時,實際上對其重新進行了組合,並且每次回憶起來都會重新進行組合。所用的材料是散佈在我大腦中的細小的證據碎片:在寒風中瑟瑟發抖,在崎嶇的山路上顛簸前進,在夜空中閃爍的無數星星,還有在路旁伸手攔車的場景。這些記錄的顆粒甚至更細小:冷,顛簸,光點,等候。這些正是我們通過感官所接收到的原始印象,並由此組合成了我們當前的感知。

我們的意識正是通過這許許多多散佈在記憶中的線索創造了現在,如同它創造了過去一樣。站在博物館的一個展品面前,其所具有的平行直線讓我在頭腦中將它與「椅子」的概念聯繫起來,儘管這個展品只有三條腿。我的記憶中從未見過這樣一把椅子,但它符合所有(與椅子)相關聯的事物——它是直立的,有水平的座位,是穩定的,有若干條腿——並隨之產生了視覺映像。這個過程非常快。事實上,在察覺其所特有的細節之前,我會首先注意到其所具備的一般「椅性」。

我們的記憶(以及我們的蜂群思維)是以同樣模糊而偶然的方式創造出來的。要(在記憶中)找到那顆跳動的流星,我的意識首先抓住了一條移動的光的線索,然後收集一連串與星星、寒冷、顛簸有關的感覺。創造出什麼樣的記憶,有賴於最近我往記憶裡塞入了什麼,也包括上次重組這段記憶時所加進去的感覺或其他事情。這就是為什麼每次回憶起來都有些微不同的原因,因為每次它都是真正意義上的完全不同的經歷。感知的行為和記憶的行為是相同的。兩者都是將許多分佈的碎片組合成一個自然湧現出的整體。

認知科學家道格拉斯·霍夫施塔特[16]說道:「記憶,是高度重建的。在記憶中進行搜取,需要從數目龐大的事件中挑選出什麼是重要的,什麼是不重要的,強調重要的東西,忽略不重要的東西。」這種選擇的過程實際上就是感知。「我非常非常相信,」霍夫施塔特告訴我,「認知的核心過程與感知的關係非常非常緊密。」

在過去20年裡,一些認知科學家已經勾畫出了創造分佈式記憶的方法。20世紀70年代,心理學家戴維·馬爾[17]提出一種人類小腦的新模型,在這個模型中,記憶是隨機地存儲在整個神經元網絡中的。1974年,計算機科學家彭蒂·卡內爾瓦[18]提出了類似的數學網絡模型。借助這個模型,長字符串的數據能隨機地儲存在計算機內存中。卡內爾瓦的算法是一種將有限數量的數據點儲存進非常巨大的潛在的內存空間的絕妙方法。換句話說,卡內爾瓦指出了一種能夠將思維所擁有的任何感知存入有限記憶機制的方法。由於宇宙中可能存在的思想要比原子或粒子更多,人類思維所能接觸到的只是其中非常稀疏的一部分,因此,卡內爾瓦稱他的算法為「稀疏分佈記憶」[19]算法。

在一個稀疏分佈式網絡中,記憶是感知的一種。回憶行為和感知行為都是在一個非常巨大的模式可選集中探查所需要的一種模式。我們在回憶的時候,實際上是重現了原來的感知行為,也就是說,我們按照原來感知這種模式的過程,重新定位了該模式。

卡內爾瓦的算法是如此簡潔清晰,以至於某個計算機高手用一個下午就能大致地實現它。20世紀80年代中期,在美國宇航局艾姆斯研究中心,卡內爾瓦和同事們在一台計算機上設計出非常穩定的實用版本,對他的稀疏分佈記憶結構進行了細調。卡內爾瓦的記憶算法能做一些可媲美於人類思維的不可思議的事情。研究者事先向稀疏內存中放入幾個畫在20×20格子裡的低畫質數字圖像(1至9)。內存保存了這些圖像。然後,他們拿一個比第一批樣本畫質更低的數字圖像給內存,看它是否能「回憶」起這個數字是什麼。結果它做到了!它意識到了隱藏在所有低畫質圖像背後的原型。從本質上來說,它記起的是以前從未見過的形象!

這個突破不僅僅使找到或重現過去成為可能,更重要的是,當只給定最模糊的線索時,它也能夠從無數的可能性中發掘出一些東西。對一個記憶體來說,僅僅能調出祖母的容貌是不夠的,在不同的光線下以及從不同的角度去看祖母的樣子時,它都應該能辨認出來。

蜂群思維是能同時進行感知和記憶的分佈式內存。人類的思維多半也是分佈式的,至少在人工思維中,分佈式思維肯定是佔優勢的。計算機科學家越是用蜂群思維的方式來思考分佈式問題,就越發現其合理性。他們指出,大多數個人電腦在開機狀態的絕大部分時間裡並沒有真正投入使用。當你在計算機上寫信時,敲擊鍵盤產生的短脈衝會打斷計算機的休息,但當你構思下一句話的時候,它又會返回到無所事事的狀態。總體而言,辦公室裡打開的計算機在一天的大部分時間裡都處於閒置狀態。大公司的信息系統管理人員眼見價值幾百萬美元的個人電腦設備晚上在工作人員的辦公桌上閒著,很想知道是否能夠充分利用這些設備的全部計算能力。他們所需要的正是一個在完全分佈式的系統中協調工作和存儲的辦法。

不過,僅僅解決閒置問題並不是分佈式計算的主要意義。分佈式系統和蜂群思維有其獨特的優勢,比如,對突然出現的故障具有極強的免疫力。在加利福尼亞州帕羅奧多市[20]的數字設備公司[21]的實驗室裡,一名工程師向我演示了分佈式計算的優勢:他打開裝有公司內部計算機網絡的機櫃門,動作誇張地從裡面拔掉了一條電纜。網絡路由毫不遲疑地繞過了缺口。

當然,任何蜂群思維都有失靈的時候。但是,因為網絡的非線性特質,當它確實失靈的時候,其故障可能類似於除了蔬菜什麼食物都記得的失語症。一個有損傷的網絡智能也許能計算出圓周率的第十億個數位,卻不能向新地址轉發郵件;它也許能查出為非洲斑馬變種進行分類這樣晦澀難懂的課本文字,卻找不出任何有關一般動物的合乎情理的描述。對蔬菜的整體「健忘」不太像局部的儲存器故障,它更像是系統層面上的故障,據其症狀推斷,有可能是與蔬菜相關的某種特殊關聯出現了問題——就像計算機硬盤中的兩個獨立但又相互矛盾的程序有可能造成一個「漏洞」阻止你打印斜體字一樣。斜體字的存儲位置並沒有被破壞,但是渲染斜體字的系統進程被破壞了。

創建分佈式計算機思維所遇到的一些障礙可以通過將計算機網絡建立在一個箱體內的方法加以克服。這種經過刻意壓縮的分佈式計算也被稱為並行計算,因為在超級計算機中的成千上萬的計算機在並行運轉。並行超級計算機不能解決「辦公桌上閒置的計算機」問題,也不能將散佈各處的計算能力聚合起來;並行運轉是其本身和內部的一個優勢,不過單為了這一點,也值得花一百萬美元來製造一個單機裝置。

並行分佈式計算非常適用於感知、視覺和仿真領域。並行機制處理複雜性的能力要好於以體積龐大、運算速度超快的串行計算機為基礎的傳統超級計算機。在採用稀疏分佈式內存的超級計算機裡,記憶與數據處理之間的差異消失了。記憶成為了感知的再現,與最初的認知行為沒有什麼區別。兩者都是從一大堆互相連接的部件中湧現出來的模式。

2.5 從量變到質變

滿滿一槽的水。當你拔去水槽的塞子,水就會開始攪動,形成渦流。渦流發展成為漩渦,像有生命一般成長。不一會兒,漩渦從水面擴展到槽底,帶動了整個水槽裡的水。不停變化的水分子瀑布在龍卷中旋轉,時刻改變著漩渦的形狀。而漩渦持續不變,就在崩潰的邊緣舞動。「我們並非僵滯的死物,而是自我延續的模式,」諾伯特·維納[22]如是寫道。

水槽空了,所有的水都通過漩渦而流得一乾二淨。當滿槽水都從槽裡排入下水道後,漩渦的模式到哪去了呢?這模式又是從何而來呢?

不管我們在何時拔掉塞子,漩渦都會無一例外地出現。漩渦是一種湧現的事物——如同群一樣,它的能量及結構蘊涵於群體而非單個水分子的能量和特性之中。不論你多麼確切地瞭解H2O(水的分子式)的化學特徵,它都不會告訴你任何有關漩渦的特徵。一如所有湧現的事物,漩渦的特性來源於大量共存的其他個體;在之前所舉的例子中,是滿滿一槽的水分子。一滴水並不足以顯現出漩渦,而一把沙子也不足以引發沙丘的崩塌。事物的湧現大都依賴於一定數量的個體,一個群體,一個集體,一個團伙,或是更多。

數量能帶來本質性的差異。一粒沙子不能引起沙丘的崩塌,但是一旦堆積了足夠多的沙子,就會出現一個沙丘,進而也就能引發一場沙崩。一些物理屬性,如溫度,也取決於分子的集體行為。空間裡的一個孤零零的分子並沒有確切的溫度。溫度更應該被認為是一定數量分子所具有的群體性特徵。儘管溫度也是湧現出來的特徵,但它仍然可以被精確無疑地測量出來,甚至是可以預測的。它是真實存在的。

科學界早就認為大量個體和少量個體的行為存在重大差異。群聚的個體孕育出必要的複雜性,足以產生湧現的事物。隨著成員數目的增加,兩個或更多成員之間可能的相互作用呈指數級增長。當連接度足夠高且成員數目足夠大時,就產生了群體行為的動態特性——量變引起質變。

2.6 群集的利與弊

有兩種極端的途徑可以產生「更多」。一種途徑是按照順序操作的思路來構建系統,就像工廠的裝配流水線一樣。這類順序系統的原理類似於鐘錶的內部邏輯——通過一系列的複雜運動來測度出時間的流逝。大多數機械系統遵循的都是這種邏輯。

還有另一種極端的途徑。我們發現,許多系統都是將並行運作的部件拼接在一起,很像大腦的神經元網絡或者螞蟻群落。這類系統的動作是從一大堆亂糟糟且又彼此關聯的事件中產生的。它們不再像鐘錶那樣,由離散的方式驅動並以離散的方式顯現,更像是有成千上萬個發條在一起驅動一個並行的系統。由於不存在指令鏈,任意一根發條的某個特定動作都會傳遞到整個系統,而系統的局部表現也更容易被系統的整體表現所掩蓋。從群體中湧現出來的不再是一系列起關鍵作用的個體行為,而是眾多的同步動作。這些同步動作所表現出的群體模式要更重要得多。這就是群集模型。

這兩種極端的組織方式都只存在於理論之中,因為現實生活中的所有系統都是這兩種極端的混合物。某些大型系統更傾向於順序模式(如工廠),而另外一些則傾向於網絡模式(如電話系統)。

我們發現,宇宙中最有趣的事物大都靠近網絡模式這一邊。彼此交織的生命,錯綜複雜的經濟,熙熙攘攘的社會,以及變幻莫測的思緒,莫不如此。作為動態的整體擁有某些相同的特質:比如,某種特定的活力。

這些並行運轉的系統中有我們所熟知的各種名字:蜂群、電腦網絡、大腦神經元網絡、動物的食物鏈、以及代理群集。上述系統所歸屬的種類也各有其名稱:網絡、複雜自適應系統、群系統、活系統或群集系統。我在這本書中用到了所有這些術語。

每個系統在組織上都彙集了許多(數以千計的)自治成員。「自治」意味著每個成員要根據內部規則以及其所處的局部環境狀況而各自做出反應。這與服從來自中心的命令,或根據整體環境做出步調一致的反應截然不同。

這些自治成員之間彼此高度連接,但並非連到一個中央樞紐上。它們組成了一個對等網絡。由於沒有控制中心,人們就說這類系統的管理和中樞是去中心化分佈在系統中的,與蜂巢的管理形式相同。

以下是分佈式系統的四個突出特點,活系統的特質正是由此而來:

◎沒有強制性的中心控制

◎次級單位具有自治的特質

◎次級單位之間彼此高度連接

◎點對點間的影響通過網絡形成了非線性因果關係

上述特點在分佈式系統中的重要度和影響力尚未經過系統地檢驗。

本書主題之一是論述分佈式人造活系統——如並行計算、硅神經網絡芯片,以及因特網這樣的龐大在線網絡等——在向人們展示有機系統的迷人之處的同時,也暴露出它們的某些缺陷。下面是我對分佈式系統的利與弊的概述:

群系統的好處:

◎可適應——人們可以建造一個類似鐘錶裝置的系統來對預設的激勵信號進行響應。但是,如果想對未曾出現過的激勵信號做出響應,或是能夠在一個很寬的範圍內對變化做出調整,則需要一個群——一個蜂群思維。只有包含了許多構件的整體才能夠在其部分構件失效的情況下仍然繼續生存或適應新的激勵信號。

◎可進化——只有群系統才可能將局部構件歷經時間演變而獲得的適應性從一個構件傳遞到另一個構件(從身體到基因,從個體到群體)。非群體系統不能實現(類似於生物的)進化。

◎彈性——由於群系統是建立在眾多並行關係之上的,所以存在冗余。個體行為無足輕重。小故障猶如河流中轉瞬即逝的一朵小浪花。就算是大的故障,在更高的層級中也只相當於一個小故障,因而得以被抑制。

◎無限性——對傳統的簡單線性系統來說,正反饋回路是一種極端現象,比如擴聲話筒無序的回嘯。而在群系統中,正反饋卻能導致秩序的遞增。通過逐步擴展超越其初始狀態範圍的新結構,群可以搭建自己的腳手架藉以構建更加複雜的結構。自發的秩序有助於創造更多的秩序——生命能夠繁殖出更多的生命,財富能夠創造出更多的財富,信息能夠孕育更多的信息,這一切都突破了原始的局限,而且永無止境。

◎新穎性——群系統之所以能產生新穎性有三個原因:( 1)它們對「初始條件很敏感」——這句學術短語的潛台詞是說,後果與原因不成比例——因而,群系統可以將小土丘變成令人驚訝的大山。( 2)系統中彼此關聯的個體所形成的組合呈指數增長,其中蘊藏了無數新穎的可能性。( 3)它們並不強調個體,因而也允許個體有差異和缺陷。在具有遺傳可能性的群系統中,個體的變異和缺陷能夠導致恆新,這個過程我們也稱之為進化。

群系統的明顯缺陷:

◎非最優——因為冗余,又沒有中央控制,群系統的效率是低下的。其資源分配高度混亂,重複的努力比比皆是。青蛙一次產出成千上萬隻卵,只為了少數幾個子代成蛙,這是多麼大的浪費!假如群系統有應急控制的話——例如自由市場經濟中的價格體系,那麼就可以在一定程度上抑制效率低下,但絕不可能像線性系統那樣徹底消除它。

◎不可控——沒有一個絕對的權威。引領群系統猶如羊倌放羊:要在關鍵部位使力,要扭轉系統的自然傾向,使之轉向新的目標(利用羊怕狼的天性,用愛攆羊的狗來將它們集攏)。經濟不可由外部控制,只能從內部一點點地調整。人們無法阻止夢境的產生,只能在它現身時去揭示它。無論在哪裡,只要有「湧現」的字眼出現,人類的控制就消失了。

◎不可預測——群系統的複雜性以不可預見的方式影響著系統的發展。「生物的歷史充滿了出乎意料。」研究員克裡斯·朗頓[23]如是說。他目前正在開發群的數學模型。「湧現」一詞有其陰暗面。視頻遊戲中湧現出的新穎性帶給人無窮樂趣;而空中交通控制系統中如果出現湧現的新情況,就可能導致進入全國緊急狀態。

◎不可知——我們目前所知的因果關係就像鐘錶系統。我們能理解順序的鐘錶系統,而非線性網絡系統卻是道地的難解之謎。後者淹沒在它們自製的困思邏輯之中。A導致B,B導致A。群系統就是一個交叉邏輯的海洋:A間接影響其他一切,而其他一切間接影響A。我把這稱為橫向因果關係。真正的起因(或者更確切地說,由一些要素混合而成的真正起因),將在網絡中橫向傳播開來,最終,觸發某一特定事件的原因將無從獲知。那就聽其自然吧。我們不需要確切地知道西紅柿細胞是如何工作的,也能夠種植、食用、甚至改良西紅柿。我們不需要確切地知道一個大規模群體計算系統是如何工作的,也能夠建造、使用它,並使之變得更加完美。不過,無論我們是否瞭解一個系統,都要對它負責,因此瞭解它肯定是有幫助的。

◎非即刻——點起火,就能產生熱量;打開開關,線性系統就能運轉。它們準備好了為你服務。如果系統熄了火,重新啟動就可以了。簡單的群系統可以用簡單方法喚醒;但層次豐富的複雜群系統就需要花些時間才能啟動。系統越是複雜,需要的預熱時間就越長。每一個層面都必須安定下來;橫向起因必須充分傳播;上百萬自治成員必須熟悉自己的環境。我認為,這將是人類所要學的最難的一課:有機的複雜性將需要有機的時間。

在群邏輯的優缺點中進行取捨就如同在生物活系統的成本和收益之間進行抉擇一樣——假如我們需要這樣做的話。但由於我們是伴隨著生物系統長大的,而且別無選擇,所以我們總是不加考慮地接受它們的成本。

為了使工具具備強大的功能,我們可以允許其在某些方面有點小瑕疵。同樣,為了保證互聯網上擁有一千七百萬個計算機節點的群系統不會整個兒垮掉,我們不得不容忍討厭的蠕蟲病毒或是毫無理由和徵兆的局部停電。多路由選擇既浪費且效率低下,但我們卻可以借此保證互聯網的靈活性。而另一方面,我敢打賭,在我們製造自治機器人時,為了防止它們自作主張地脫離我們的完全控制,不得不對其適應能力有所約束。

隨著我們的發明從線性的、可預知的、具有因果關係屬性的機械裝置,轉向縱橫交錯、不可預測、且具有模糊屬性的生命系統,我們也需要改變自己對機器的期望。這有一個可能有用的簡單經驗法則:

對於必須絕對控制的工作,仍然採用可靠的老式鍾控系統。

在需要終極適應性的地方,你所需要的是失控的群件。

我們每將機器向集群推進一步,都是將它們向生命推進了一步。而我們的奇妙裝置每離開鍾控一步,都意味著它又失去了一些機器所具有的冷冰冰但卻快速且最佳的效率。多數任務都會在控制與適應性中間尋找一個平衡點,因此,最有利於工作的設備將是由部分鐘控裝置和部分群系統組成的生控體系統的混血兒。我們能夠發現的通用群處理過程的數學屬性越多,我們對仿生複雜性與生物複雜性的理解就越好。

群突出了真實事物複雜的一面。它們不合常規。群計算的數學延續了達爾文有關動植物經歷無規律變異而產生無規律種群的革命性研究。群邏輯試圖理解不平衡性,度量不穩定性,測定不可預知性。用詹姆斯·格雷克的話來說,這是一個嘗試,以勾畫出「無定形的形態學」——即給似乎天生無形的形態造型。科學已經解決了所有的簡單任務——都是些清晰而簡明的信號。現在它所面對的只剩下噪音;它必須直面生命的雜亂。

2.7 網絡是21世紀的圖標

禪宗大師曾經指導新入門的弟子以一種無成見的「初學者心態」悟禪。大師告誡學生,「要消除一切先入之見」。要想領悟複雜事物的群體本質,需要一種可以稱為「蜂群思維」的意識。蜂群大師教導我們:「放下一切固有和確信的執念。」

一個深思熟慮的蜂群的看法:原子是20世紀科學的圖標。

通行的原子標誌是直白的:幾個點循極細的軌道環繞著一個黑點。原子獨自旋轉,形成單一性的典型縮影。這是個性的象徵——原子的個性,是最基本的力量基座。原子代表著力量,代表著知識和必然。它如同圓週一樣可靠而規律。

行星似的原子圖像被印在玩具上,印在棒球帽上。旋轉的原子漸漸出現在公司的商標圖案和政府的印章上,出現在麥片盒的背面,出現在教科書中,並且在電視廣告中扮演著主角。

原子的內部軌道是宇宙的真實鏡像,一邊是遵守規則的能量核,另一邊是在星系中旋轉的同心球體。其核心是意志,是本我,是生命力;一切都被固定在其適合的旋轉軌道上。原子那符號化的確定軌道以及軌道間分明的間隙代表了對已知宇宙的理解。原子象徵著簡單所代表的質樸力量。

另一個帶有禪意的思想:原子是過去。21世紀的科學象徵是充滿活力的網絡。

網絡的圖標是沒有中心的——它是一大群彼此相連的小圓點,是由一堆彼此指向、相互糾纏的箭頭織成的網。不安分的圖像消褪在不確定的邊界。網絡是原型——總是同樣的畫面——代表了所有的電路,所有的智慧,所有的相互依存,所有經濟的、社會的和生物的東西,所有的通信,所有的民主制度,所有的群體,所有的大規模系統。這個圖標很具有迷惑性,看著它,你很容易陷入其自相矛盾的困境:沒有開始、沒有結束、也沒有中心,或者反之,到處都是開始、到處都是結束、到處都是中心。糾結是它的特性。真相暗藏於明顯的凌亂之下,要想解開它,需要很大的勇氣。

達爾文在其巨著《物種起源》中論述了物種如何從個體中湧現而出。這些個體的自身利益彼此衝突,卻又相互關聯。當他試圖尋找一幅插圖做此書的結尾時,他選擇了纏結的網。他看到「鳥兒在灌木叢中歌唱,周圍有彈跳飛舞的昆蟲,還有爬過濕地的蠕蟲」;整個網絡形成「盤根錯節的一堆,以非常複雜的方式相互依存」。

網絡是群體的象徵。由此產生的群組織——分佈式系統,將自我撒布在整個網絡,以至於沒有一部分能說:「我就是我。」無數的個體思維聚在一起,形成了不可逆轉的社會性。它所表達的既包含了計算機的邏輯,又包含了大自然的邏輯,進而展現出一種超越理解能力的力量。

暗藏在網絡之中的是神秘的看不見的手——一種沒有權威存在的控制。原子代表的是簡潔明瞭,而網絡傳送的是由複雜性而生的凌亂之力。

作為一面旗幟的網絡更難相處,因為它是一面非控的旗幟。網絡在哪裡出現,哪裡就會出現對抗人類控制的反叛者。網絡符號象徵著心智的迷茫,生命的糾結,以及追求個性的群氓。

網絡的低效率——所有那些冗余,那些來來回回的矢量,以及僅僅為了穿過街道而串來串去的東西——包容著瑕疵而非剔除它。網絡不斷孕育著小的故障,以此來避免大故障的頻繁發生。正是其容納錯誤而非杜絕錯誤的能力,使分佈式存在成為學習、適應和進化的沃土。

網絡是唯一有能力無偏見地發展或無引導地學習的組織形式。所有其他的拓撲結構都會限制可能發生的事物。

一個網絡群到處都是邊,因此,無論你以何種方式進入,都毫無阻礙。網絡是結構最簡單的系統,其實根本談不上有什麼結構。它能夠無限地重組,也可以不改變其基本形狀而向任意方向發展,它其實是完全沒有外形的東西。類鳥群的發明者克雷格·雷諾茲指出了網絡這種可以不受打斷而吸收新事物的非凡能力:「沒有跡象表明自然鳥群的複雜性受到任何方式的限制。有新鳥加入時,鳥群並不會變得『滿載』或『超負荷』。當鯡魚向產卵地遷移時,它們那數百萬成員的隊伍綿延可達17英里。」我們的電話網絡能夠達到多大?一個網絡理論上可以包容多少個節點仍能繼續運轉?這些問題甚至都不會有人問起過。

群的拓撲結構多種多樣,但是唯有龐大的網狀結構才能包容形態的真正多樣性。事實上,由真正多元化的部件所組成的群體只有在網絡中才能相安無事。其他結構,如鏈狀、金字塔狀、樹狀、圓形、星形等,都無法包容真正的多元化,以一個整體的形式運行。這就是為什麼網絡差不多與民主和市場意義等同的原因。

動態網絡是少數幾個融合了時間維度的結構之一。它注重內部的變化。無論在哪裡看到持續不斷的不規則變化,我們都應該能看到網絡的身影,事實也的確如此。

與其說一個分佈式、去中心化的網絡是一個物體,還不如說它是一個過程。在網絡邏輯中,存在著從名詞向動詞的轉移。如今,經濟學家們認為,只有把產品當作服務來做,才能取得最佳的效果。你賣給顧客什麼並不重要,重要的是你為顧客做了些什麼。這個東西是什麼並不重要,重要的是它與什麼相關聯,它做了什麼。流程重於資源。行為最有發言權。

網絡邏輯是違反直覺的。比如說,你要鋪設連接一些城市的電話電纜。以堪薩斯城、聖地亞哥和西雅圖這三個城市為例,連接這三座城市的電話線總長為3000英里。根據常識,如果要在電話網絡中加上第四個城市,那麼電話線的長度就必將增加。然而,網絡邏輯給出的答案截然相反。如果將第四個城市作為中心(讓我們以鹽湖城為例),其他城市都通過鹽湖城相連,電纜總長就可以減少至2850英里,比原來的3000英里減少了5%。由此,網絡的總展開長度在增加節點後反而得以縮短!不過,這種效果是有限的。1990年在貝爾實驗室工作的黃光明[24]教授和堵丁柱[25]證明,通過向網絡引入新的節點,系統所能夠獲得的最大節省大約為13%左右。在網絡中,更多代表了不同的含義。

另一方面,1968年,德國運籌學家迪特裡希·布拉斯[26]發現,為已經擁堵的網絡增加線路只會使其運行速度更慢,現在我們稱其為布拉斯悖論。科學家們發現了許多例子,都是說增加擁擠網絡的容量會降低其總產量。19世紀60年代末,斯圖加特的城市規劃者試圖通過增加一條街道來緩解鬧市區的交通擁堵問題。當他們這樣做了的時候,城市的交通狀況更加惡化,於是,他們關閉了那條街道,交通狀況卻得到了改善。1992年,紐約在地球日關閉了擁擠的42街,人們曾擔心情況會惡化,但結果卻是,那天的交通狀況實際上得到了改善。

還不止於此。1990年,三位致力於腦神經元網絡研究的科學家報告說,提高個體神經元的增益——響應度——並不能提高個體檢測信號的性能,卻能提高整個網絡檢測信號的性能。

網絡有其自己的邏輯性,與我們的期望格格不入。這種邏輯將迅速影響生活在網絡世界中的人類文化。從繁忙的通信網絡中,從並行計算的網絡中,從分佈式裝置和分佈式存在的網絡中,我們得到的是網絡文化。

艾倫·凱[27]是個有遠見的人,他與個人電腦的發明有很大關係。他說,個人擁有的圖書是文藝復興時期個人意識的主要塑造者之一,而廣泛使用的聯網計算機將來會成為人類的主要塑造者。我們甩在身後的不僅僅只是一本本的書。一天24小時、一周7天的全球實時民意調查,無處不在的電話,異步電子郵件,500個電視頻道,視頻點播:所有這一切共同交織成了輝煌的網絡文化、非凡的蜂群式王國。

我蜂箱裡的小蜜蜂大約意識不到自己的群體。根據定義,它們共同的蜂群思維一定超越了它們的個體小蜜蜂思維。當我們把自己與蜂巢似的網絡連接起來時,會湧現出許多東西,而我們僅僅作為身處網絡中的神經元,是意料不到、無法理解和控制不了這些的,甚至都感知不到這些東西。任何湧現的蜂群思維都會讓你付出這樣的代價。

[1] 德謨克利特(Democritus,約公元前460~前370年):古希臘哲學家。

[2] 色諾芬(Xenophon,約公元前434~前355年):希臘將軍,歷史學家,著有《長征記》一書。

[3] 亞里士多德(Aristotle,公元前384~前322年):古希臘哲學家、科學家,亞歷山大大帝的教師,雅典逍遙學派創始人。

[4] 魯道夫·斯坦納(Rudolf Steiner,1861.02.27~1925.03.30):奧地利社會哲學家,靈智學(anthroposophy)的創始人,講究用人的本性、心靈感覺和獨立於感官的純思維與理論解釋生活。

[5] 墨裡斯·梅特林克(Maurice Maeterlinck,1862~1949):比利時劇作家、詩人、散文家。主要作品有劇作《盲人》、《青鳥》,散文集《雙重的花園》、《死亡》、《螞蟻的生活》等。191 1年,其憑借作品《花的智慧》獲諾貝爾文學獎。

[6] 威廉·莫頓·惠勒(William Morton Wheeler,1865~1937):美國昆蟲學家、蟻學家,哈佛大學教授。

[7] 羅倫·卡彭特(Loren Carpenter,1947~):電腦圖形圖像專家,皮克斯動畫工作室創始人之一並擔任其首席科學家。

[8] 詹姆斯·格雷克(James Gleick,1954.08.01~):作家、記者、傳記記者。他的書揭示了科學技術的文化派別,其中3本分獲普利策獎和國家圖書獎的決賽資格,並被譯成二十多種文字。

[9] 克雷格·雷諾茲(Craig Reynolds,1953.03.15~):仿真生命與電腦圖形圖像專家,1986年發明仿真人工生命「類鳥群」。

[10] 勞埃德·摩根(Lloyd Morgan,1852.02.06~1936.03.06):英國心理學家、生物學家和哲學家,比較心理學的先驅。

[11] 卡夫卡式噩夢:是德語小說家弗蘭茲·卡夫卡在其作品中表現出來的一種毫無邏輯、茫然無從、瑣碎複雜的精神狀態。

[12] 西賴丁精神病院:West Riding Lunatic Asylum

[13] 巨蟒劇團之飛翔的馬戲團(Monty Python's Flying Circus):1969年英國BBC電視台推出的一個電視滑稽劇。

[14] 約翰·休林-傑克遜(John Hughlings Jackson,1835.03.04~191 1.10.07):英國皇家學會會員,英國精神病學家。

[15] 懷爾德·潘菲爾德(Wilder Graves Penfield,1891.01.26~1976.04.05):加拿大神經外科醫生、神經生理學家。

[16] 道格拉斯·霍夫施塔特(Douglas Richard Hofstadter,1945.02.15~):美國作家,從事意識思考及創造力方面的研究。侯世達是他的中文名。其著作《哥德爾、埃捨爾、巴赫》獲得1980年普利策非小說類別獎。

[17] 戴維·馬爾(David Courtnay Marr,1945.01.19~1980.1 1.17):英國神經系統科學家、心理學家。馬爾整合心理學、人工智能及神經生理學研究成果,提出了視覺處理新模式,被公認為計算神經科學創始人。

[18] 彭蒂·卡內爾瓦(Pentti Kanerva):發明「稀疏分佈記憶」算法。現為雷氏神經系統科學研究所研究員。

[19] 稀疏分佈記憶:Sparse Distributed Memory

[20] 帕羅奧多市(Palo Alto):位於加州北部灣區地帶,著名的斯坦福大學就位於該市。

[21] 數字設備公司:Digital Equipment Corporation

[22] 諾伯特·維納(Norbert Wiener,1894.1 1.26~1964.03.08):美國數學家,美國科學院院士,控制論的創始人。

[23] 克裡斯·朗頓(Chris Langton,1949~):美國生物學家,仿生領域開創者之一。1980年代他發明了術語仿真,1987年在洛斯阿拉莫斯國家實驗室組織了第一次「生命系統的合成仿真國際會議」。

[24] 黃光明(Frank Hwang):畢業於台灣大學外語系,獲美國紐約市大學管理學碩士、美國北卡羅萊那大學統計學博士。1967年進入貝爾實驗室工作,達29年之久。1996年迄今任中國台灣交通大學應用數學系教授。

[25] 堵丁柱(Ding Zhu Du,1949~):中科院應用數學所研究員,1990年2月到美國普林斯頓大學作訪問學者。一個多月後,即4月10日,他就和美國貝爾實驗室黃光明研究員合作攻克了吉爾伯特-波雷克猜想,即斯坦納比難題,被列為1989年~1990年度美國離散數學界和理論計算機科學界重大成果。堵丁柱現在是德州大學達拉斯分校計算機科學系教授。

[26] 迪特裡希·布拉斯(Dietrich Braess):德國魯爾大學數學學院教授。

[27] 艾倫·凱(Alan Kay,1940.05.17~):美國計算機科學家,以其面向項目的程序設計和視窗用戶界面設計而著名。

《失控:全人類的最終命運和結局》