基本信息编辑本段回目录
封面《失控》这是一本关于机器、系统、生物和社会的“大部头”；这是一部揭示了社会进化、特别是互联网发展的“先知预言”；这是《黑客帝国》主要演员的必读物之一；从这本书里，你可以窥探到SNS的今天和未来
《失控》
Out of Control: The New Biology of Machines, Social Systems, & the Economic World (Paperback)
by Kevin Kelly (Author)
Paperback: 528 pages
Publisher: Basic Books (April 13, 1995)
Language: English
ISBN-10: 0201483408
ISBN-13: 978-0201483406
英文全书阅读：http://www.kk.org/outofcontrol/contents.php
中文翻译在线阅读：http://pro.yeeyan.com/wiki/失控
明年我们计划出版《失控》，这本书是《连线》的创始人Kevin Kelly写于1994年的一本“大部头”。虽然不是最近出版的，但是其内容对于现在我们理解科技和互联网社会的很多现象，如SNS等，都很有启示作用。我相信这是一本人人都会“开卷有益”的经典。
内容简介编辑本段回目录
简介
这是一本关于机器、系统、生物和社会的“大部头”
这是一部揭示了社会进化、特别是互联网发展的“先知预言”
这是《黑客帝国》主要演员的必读物之一（视频）
从这本书里，你可以窥探到SNS的今天和未来
作者简介编辑本段回目录
Kevin Kelly 是《连线》杂志的创始人和前主编。他对亚洲文化，特别是中国文化，情有独钟。
译者笔记编辑本段回目录
《失控》协作笔记（1）：Controlled Anarchy——受控无政府状态
Kevin Kelly 2009年1月12日 2 条评论 《失控》协作翻译进行了一个月有余，越来越有冲动想要写点什么——也许是纯粹的译法探讨，也许是乱七八糟的杂想，也许是译者们的故事。写的时候，不一定就按着事件发生的时间顺序，会有补叙，或者是倒叙。也可能还会请译者们来写他们自己的笔记。今天是第一篇，谈论的是一个词组——Controlled Anarchy。
这个词组是在校对 3.1 时遇到的，共出现了两次。第一次：“It’s barely controlled anarchy here,” 当时并未在意；第二次：In the controlled anarchy of the show, it was hardly noticed. 这时，我感到这个词可能有特指。上网一查，第一个有用的链接是加州大学尔湾（Irvine）分校一位哲学博士生的博客。里面写道：
It works like this: you have a set of rules or laws and provisions for what is to be done (by the people themselves, not some central governing body) if someone breaks these rules or laws. The vast majority of people agree on these rules and enforce them appropriately. This gives rise to all the “Law and Order” needed without any type of central government whatsoever!
大意是：设定一些规则或法律，以及人们违反这些规则或法律时所应采取的行动；人们中的大多数同意这些规则，并恰当地约束自己。在这个机制中，并不需要中央控制的存在！
该文还指出，维基百科正是基于类似的操作原则。不过遗憾的是，我没有找到维基百科的官方声明，能够佐证这条陈述。
然而，还是有一盏灯在我心里被点亮了！
创办译言，是我第一次真正接触互联网。从什么是“大众的智慧”，到维基百科创始人威尔士自述 Web2.0 五准则，到维基经济学的热门词汇“众包模式”，我也在一点点地学习。看到 Controlled Anarchy，我自觉，我的理解又前进了一步。
网上没有找到对应的中文翻译，我暂把它译为：受控无政府状态。
翻译对我来说，越来越成为汲取养料的重要途径。在一年难得看完一两本书的情况下，我在过去两年中的所学所得，相当一部分都来源于翻译或是校对——不仅仅是语言上的，更多的是思想上的。
有时也会学点有趣的、看似用处不大的东西。还是在校对 3.1 时遇到的：gumball。海词上写着：警车顶灯。而实际上，它是指一种口香糖的小型球状包装。Gumball machine，就是口香糖贩卖机。呵呵，好玩吧！我在美国呆了七年，居然没有碰过这家伙，弄得现在要按图索骥了！:)
图书简评编辑本段回目录
“（这本书）充满了独特的洞察力、迷人的气质和令人兴奋的话题。” ——《哈佛商业评论》
“每个经理人都应该读一读这本书……它既有趣，又深刻。” ——《财富杂志》
【东西对话】第一期：“失控”的未来——对话赵嘉敏编辑本段回目录
就在今年5月，一个被昵称为Synthia的人工细胞引发了席卷全世界的轩然大波——虽然它还不是一个完整的合成生命，但却是人工生命征途上最重要、最关键的一步，具有极其深远的理论、哲学、社会、经济和生物医学实际应用的意义。
我们正在面临世界和自我的剧变。然而，在匆匆前行的旅途中，我们是否明了这一切背后的规律与逻辑？所幸，少数智者深刻的洞察力成就了富有前瞻性的思想与智慧，如同黑暗中的灯火，帮助人们将视线投射得更远——事实上，对于人工生命的崛起，《连线》杂志原主编、创始人凯文·凯利（Kevin Kelly，后文称KK）早在十六年前就已做出预言，而且他还窥到了其它许多重要趋势，包括互联网的勃兴、大众智慧、云计算、物联网等等。
《失控》（Out of Control）出版于1994年，作者KK从多个学科的最前沿，通过大量生动的实例来揭示和阐述复杂系统的一般原理，并进而展望科技和社会发展的未来趋势。过去的十几年已经验证了这本书的预见性，在未来还值得继续去加以理解和验证。
在首期的“东西对话”中，《失控》中文版的发起者，也是东西网的发起人赵嘉敏对本书作了简要的指引性导读， 引导读者凝神对一些重大命题和实际管理挑战加以思索和脑力激荡。
本文全文发表在《中欧商业评论》10月期，以下内容为节选
对话者：郝亚洲
赵嘉敏
人工生命：亲手缔造一个传承者
郝亚洲：《失控》这本书，如果不是百分之百凝神定气、调动起所有的深层脑细胞，可能连一章也读不下来。作为本书中文版的发起者，请谈谈你的阅读感受吧。
赵嘉敏：我读的时候感觉还好，大概是因为我的学科背景与这本书的契合度比较高——本科是自动控制专业，硕士是计算机专业，博士则主攻运筹学。在国内念书的时候，也曾赶上“复杂性科学”的热潮。
对于一般读者来说，我想可以把这本书放在“复杂性”的大背景下去理解。
西方的传统科学和学科基本上都建立在“还原论”的基础上。所谓还原论，通俗点说，就是把系统拆分成部分，把每个部分研究清楚了，整个系统也就清楚了。但是对于很多复杂系统，这种分析方法失灵了。我们常说的“1+1>2”或者整体大于各组成部分的简单和，说的正是这种现象。这些复杂系统包括生态环境、生物机体、经济、社会组织、计算机网络等等。这一背景下，西方一些科学家开始对传统的还原论方法进行反思，提出了“复杂性”理论，试图从系统整体的角度去尝试解释问题。
“复杂性”理论与中国传统的“整体观”思想不谋而合，因而在上世纪90年代末，一些国内学者们曾着力引入和普及这一理论，掀起过一阵热潮。但是中国传统哲学观有它的缺陷：缺少了分析的基础，缺少了科学技术的具体进步，“整体观”很容易陷入玄学的误区。当时国内就有很多人批判“复杂性理论”是玄学，是“老人科学”。
而凯文·凯利（Kevin Kelly，后文称KK）的这本《失控》，从多个学科的最前沿，通过大量生动的实例来揭示和阐述复杂系统的一般原理，并进而展望科技和社会发展的未来趋势。正是通过这些脚踏实地的访谈、研究和思考，KK得以在十几年前就窥见了今天的一些进展，特别是网络的大行其道以及人工生命的崛起。
这本书中触及的一些概念在今天很时尚，包括大众智慧、云计算、物联网、虚拟经济、协作与双赢、共生的经济生态、敏捷开发等等。也因此，“长尾理论”的提出者克里斯•安德森2006年曾在亚马逊网站上这样评价该书：
“这可能是90年代最重要的一本书”，并且是“少有的一年比一年卖得好的书”，“尽管书中的一些例子在十几年后可能有些过时，但（它们所表达的）信息却越来越成为真知灼见”。“在那时人们还无法想象博客和维基等大众智慧的突起，但KK却分毫不差地预见到了。”
理解这本书，首先要理解“复杂性”的大背景。遵循这一主线，KK 带着我们对当时与科技和社会发展密切相关的各个学科前沿进行了一次漫游，这其中包括生物学、控制论、计算机科学、信息论等等。书中的确有很多专业的名词，令很多读者望而生畏，但 KK在引入这些名词时，往往都会辅以生动具体的故事，由浅入深地讲解。
这本书的确不是一本通俗读物。读者往往要调动起所有的深层脑细胞，运用所有的感知力、理解力和想象力，才能跟上KK的智慧。但我想，对于大众读者来说，也许不用强求理解这本书的全部思想，或者说，不用在第一遍就试图理解所有内容，读懂了一章或一节，也会有所收获。在未来十几年中，也还会不断理解和验证书中的思想和智慧。
郝亚洲：书名叫做《失控》，但我理解，“失控”是相对于传统权力结构而言的，其实这是作者的一种主观愿望——也就是自控。这样理解对吗？
赵嘉敏：可以说是对的。“失控”和“自控”是从不同的角色和地位看问题。从管理者和控制者的角度看，是“失控”；从被管理者的角度看是“自控”。
郝亚洲：作者谈到一个观点——人造生物代表了新的生物文明。千百年来，从老子直到当代很多反对人工智能的知识分子，一直有人文学者预言技术的进步伴随着人类的倒退，他们思想的核心在于技术有可能成为权力意识形态的载体。但显然KK不是这么认为的。和那些为技术唱赞歌的人不同，他是从最根本的“生命”形态的角度来为技术作辩护的。你如何理解新生物文明，又如何看待技术？
赵嘉敏：你说的这种担心，我理解，就是《黑客帝国》所描写的极端场景。说来也巧，《失控》这本书正是《黑客帝国》导演要求基努•李维斯等主要演员在读脚本前必读的三本书之一。
如果我们采用百万年、千万年、乃至上亿年的时间尺度来看问题，就必须承认，人类也只是时间长河中的一个匆匆过客，登场、表演、高潮、谢幕。这是一个无法摆脱的轮回。生命的意义是什么？是传承。传承也是人类乃至任何一种生命形式存在的意义。与其成为进步的一种阻力，等着外部力量来摧毁我们，或者自己毁灭自己，不如亲手缔造一个传承者，将生命以一种更新的、更高级的、更智慧的形式延续下去。
从进化的角度看，现代人类与古人类已经有了很大的区别，更不用说古爬行动物这个所有陆上动物共同的始祖了。新生物文明只不过是更进一步，大胆提出了未来的进化是人类与人工生命的结合。这的确是一种很乐观的态度，无论未来的生命形式如何变化，只要它传承自今天的人类，就可以看作是人类的延续。
技术从根本上也是为了人类的传承，是为新生命形式的登场做准备。
郝亚洲：技术逻辑和自然逻辑的区别在哪里？
赵嘉敏：自然逻辑是一种进化的逻辑，是自底向上、去中心化的逻辑；而传统的技术是控制的逻辑，是自顶向下、中心化的逻辑。但在近些年来，技术中越来越多地采用进化的逻辑，这两者有融合的趋势。
众包：更加明确原子和网络之间的关系
郝亚洲：KK认为“网络是21世纪的图标”。从他的描述来看，网络的多边型就是无边，复杂就是简单，没有中心，没有“先入之见”。这不就是禅宗的观点吗？
赵嘉敏：这确实就是“禅”的观念。KK对东方文化情有独钟，他的妻子是台湾人。前面也说过，“复杂性理论”和东方古老的“整体观”有一定的契合度。因此，KK在书中借用禅宗的思想也就不足为奇了。
郝亚洲：我认为可以借此机会将“组织”的概念放大。整个网络都算是一个组织，每一个节点也是一个组织。这恐怕是商业模式创新的一个原点。比如最近说到的“众包”，它与外包的不同就在于更加明确了原子和网络之间的关系。你是怎么看众包的？它的核心是什么？
赵嘉敏：你对“众包”的理解非常到位。“外包”是将组织内的职能交给组织外的另一个组织来执行，行为主体都是组织，而且是确定的。而“众包”则是将任务分发给网络中不确定的个体或节点来执行。
有一种观点认为，这种将原本需要组织来完成的工作交给个体的做法是不靠谱的，没有质量保证的。但从另一个角度来看，“众包”恰恰是把任务交给了网络这个不可能再大的组织来执行。所以，一方面，“众包”可以直击到最适合执行任务的原子上；另一方面，“众包”又最大化地利用了网络资源。
这里面的关键有两点：
一个是网络协作机制的完善，既要保证最大的灵活性，又要保证最高的效率，听起来这是一对矛盾，但在网络时代，这是可以办到的。事实上搜索引擎就是这样一种机制——能够从互联网海量的信息中直击你最需要的信息。我相信，在这个关键点上，“众包”的协作机制与搜索引擎的浮现机制并无两样。解决了这个关键点，其它如协作工具、协作流程等，往往因行业而异，并且可以充分借鉴传统的线下行业，因此不是什么难题。
另一个关键点是组织结构的改变。传统的组织有固定的边界和内部结构。但在“众包”中，这两者都更加模糊化和不确定。“众包”要随时面对变化，不但包括任务执行者的流动性，还包括内外部职能的不断调整变化。某个时刻，这个职能还是外部职能，但下一个时刻就可能变成内部职能了；反之亦然。能够玩转“众包”的组织本身就像一个无定形的原生物，一会儿扩张，一会儿收缩，并且无时无刻不在通过与外界接触的每一小块表面来交换物质和能量。
同样，网络中的承接方也在时刻变幻着他们的形态和结构。“虚拟团队”是再恰当不过的一个词了。网站“东西”上的“纽约观点”专栏就是一个完全由社区中的虚拟团队来运营的高质量内容合集。
“众包”的“众”也包含了作为主体的组织本身。更进一步，在“众包”中很难说谁是主体，谁服务于谁。回报与付出都是相对的，内容上也不尽相同。有物质的回报，有精神的回报，还有主、客体双方为了相同或相近的目标而进行的协作，从外界获取回报，各方受益。
郝亚洲：你理想中的“众包”是什么样子的？
赵嘉敏：在回答这个问题之前，我想先纠正一个对“众包”的错误认识。很多人谈到“众包”时往往盯上的是所谓“零成本”，以为“众包”是企业发现的又一个利用网络剥削廉价劳动力的新利器。
我只能说，这是一个暂时现象。有付出就要有相应的回报，这是经济活动中最基本的等价交换原则。一个经济模式只有满足这个基本原则，才是可持续发展的，否则无异于杀鸡取卵、涸泽而渔。我认为“众包”已经超出了商业模式而成为了经济模式。我们一直在说网络经济，未来的网络经济必然是“众包”模式。
因此，理想中的“众包”不再局限于某个特定的企业，它必然要放在网络这个整体的架构里来谈。整个网络经济是一个生态环境，一个大的“众包”平台。每个企业和个体漫游其中，以最灵活有效的方式搭配组合、协作和共生。说到这里，我的眼前浮现出了一幅自然生态的场景：草原、树丛、狮子、羚羊……，物种们是如此自然和谐地共生在这个环境中，彼此依存，互相缠绕，共同进化。
当然，这有点太理想了。那么往近点、小点说，“众包”就是一个企业通过网络平台来运营一个经济体。其实苹果的应用商店就近乎于这样一个平台。平台制定规则和技术接口，团队们在平台上尽其所能地开发和创新；所得收入大部分回馈给团队。平台所拿的三分抽成，实际上更像是税收。对于一个经济体来说，这也正是一个接近合理的税率。
书摘编辑本段回目录
失控》1.1 新生物文明
简介
我们的未来是技术性的，但这并不意味着未来的世界一定会是灰色冰冷的钢铁世界。相反，我们的技术所引导的未来，朝向的正是一种新生物文明。
我被封闭在密不透气的玻璃小屋里。在这里，我吸入的是自己呼出的气体，不过，在风扇的吹动下，空气依然清新。由众多的导管、管线、植物和沼泽微生物构成的系统回收了我的尿液和粪便，并将其还原成水和食物供我食用。说真的，食物的味道不错，水也很好喝。
昨夜，外面下了雪。实验舱里却依然温暖、湿润而舒适。今天早上，厚厚的内窗上挂满了凝结的水珠。小屋里到处都是植物。大片大片的香蕉叶环绕在我的四周，那鲜亮的黄绿色暖人心房。纤细的青豆藤缠绕着，爬满了所有的墙面。屋内大约一半的植物都可食用，而我的每一顿大餐都来源于它们。
我呆的这个小屋实际上是一个太空生活试验舱。我周边大气的循环再利用完全依赖于植物及其扎根的土壤，以及那些在树叶间穿来穿去的、嗡嗡作响的管道系统。不管是这些绿色植物，还是那些笨重的机器，单靠它们自己，都不足以保证我在这个空间的生存。确切地说，是阳光供养的生物和机油驱动的机械共同确保了我的生存。在这个小屋内，生物和人造物已经融合成为一个健全的系统，其目的就是培育更高级的复杂物——当下而言，就是我。
在这个千年临近结束的时候，发生在这个玻璃密闭舱里的事情，也正在地球上大规模地上演着——只不过不那么明晰。造化所生的自然王国和人类建造的人造国度正在融为一体。机器，正在生物化；而生物，正在工程化。
这种趋势正验证着某些古老的隐喻——将机器比喻为生物，将生物比喻为机器。那些比喻由来已久，古老到第一台机器诞生之时。［1］如今，那些久远的隐喻不再只是诗意的遐想，它们正在变为现实——一种积极有益的现实。
人造与天生的联姻正是本书的主题。技术人员归纳总结了生命体和机器之间的逻辑规律，并一一应用于建造极度复杂的系统；他们正在如魔法师一般召唤出制造物和生命体并存的新奇装置。从某种程度上来说，是现有技术的局限性迫使生命与机械联姻，为我们提供有益的帮助。由于我们自己创造的这个世界变得过于复杂，我们不得不求助于自然世界以了解管理它的方法。这也就意味着，要想保证一切正常运转，我们最终制造出来的环境越机械化，可能越需要生物化。我们的未来是技术性的，但这并不意味着未来的世界一定会是灰色冰冷的钢铁世界。相反，我们的技术所引导的未来，朝向的正是一种新生物文明。
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译者注：
将生物视为机器的机械论世界观可以追溯到文艺复兴时期，又以笛卡儿为最。他声称有机体仅仅是自动机（a machina animata），这种灵与物质二元论的哲学对西方文明影响深远。而将机器喻为生物正由一种大胆浪漫的想象向现实演进，本书许多章节将为您娓娓道来。
自然一直在用她的血肉供养着人类。最早，我们从自然那里获取食物、衣着和居所。之后，我们学会了从她的生物圈里提取原材料来创造出我们自己的新的合成材料。而现在，自然又向我们敞开她的心智，让我们学习她的内在逻辑。
钟表般的精确逻辑——也即机械的逻辑——只能用来建造简单的装置。真正复杂的系统，比如细胞、草原、经济体、或者大脑（不管是自然的还是人工的）都需要一种地道的非技术的逻辑。我们现在意识到，除了生物逻辑之外，没有任何一种逻辑能够让我们组装出一台能够思想的设备，甚至不可能组装出一套可运行的大型系统。
人类能够从生物学中提取自然的逻辑并用以制造出一些有用的东西，这个发现真令人惊奇。尽管过去有很多哲学家都觉得人类能够抽取生命的法则并将其应用到其它的领域，但直到最近，当计算机以及人造系统的复杂性能够与生命体相媲美时，这种设想才有可能得到验证。生命中到底有多少东西是能被转化的，仍然是一个神奇的谜团。到目前为止，那些原属于生命体但却成功被移植到机械系统中的特质有：自我复制、自我管理、有限的自我修复、适度进化、以及局部学习。我们有理由相信，还会有更多的特质被人工合成出来，并转化成新的东西。
在人们将自然逻辑输入机器的同时，也把技术逻辑带到了生命之中。
生物工程的源动因，就是希望充分控制有机体，以便对其进行改进。驯化的动植物，正是将技术逻辑应用于生命的范例。野生胡萝卜芳香的根，经由草本植物采集者一代代的精心选培，才最终成为菜园里甜美的胡萝卜；野生牛的乳房也是通过"非自然"的方式进行了选择性增大，以满足人类而不是小牛的需求。所以说，奶牛与胡萝卜跟蒸汽机与火药一样，都是人类的发明。只不过，奶牛和胡萝卜更能代表人类在未来所要发明的东西——生长出来而不是制造出来的产物。
基因工程所做的事情，恰如养牛人在挑选更好的种牛。只不过基因工程师们运用了一种更精确而且更强大的控制手段。当胡萝卜和奶牛的培育者们不得不在冗长的自然进化基础上进行优选时，现代的基因工程师们却可以利用大大加快了物种改进过程的设计，目的明确地定向人工进化。
机械与生命体之间的重叠在一年年增加。这种仿生的融合也体现在词语上。“机械”与“生命”这两个词的含义在不断延展，直到某一天，所有结构复杂的东西都被看作是机器，而所有能够自维持的机器都被看作是有生命的。除了语义的变化，还有两种具体趋势正在发生：（1）人造物表现得越来越像生命体；（2）生命变得越来越工程化。遮在有机体与人造物之间的那层纱已经撩开，显示出两者的真面目。其实它们是——而且也一直都是——本质相同的。与有机体系和生态系统相对应的人造系统包括机器人、公司、经济体和计算机电路。那么，如何为两者共有的灵魂命名呢？由于每个系统都具备如生命的属性，我将这些人造或天然的系统统称为“活系统”（vivisystem）。
在以后的章节中，我会对这个大一统的仿生学前沿进行一次巡礼。我所描述的活系统，有很多是“人造”的——人类制造的机巧之物——不过，几乎所有实例也都是真实的——是经过实验而实现了的，绝非仅仅停留在理论上。这些活系统都是复杂且宏大的系统：全球电话系统，计算机病毒孵化器，机器人原型机，虚拟现实世界，合成的动画角色，各种人工生态系统，还有模拟整个地球的计算机模型。
自然的野性是我们深刻认识活系统的主要信息来源，也许还将是未来深入了解活系统的最重要的源泉。我要报道的新实验包括了组装生态系统，复原生物学、 复制珊瑚礁、探索昆虫（蜜蜂和蚂蚁）的社会性、以及建立像我在本书开场白中所描述的那个亚利桑那州生态圈II号的复杂封闭系统。
本书所研究的活系统深奥复杂，涉及范围广泛，差别也十分巨大。从这些特殊的大系统中，我提取出一套适用于所有大型活系统的统一原则，称之为“神律”。这套神律是所有自我维持和自我完善系统共同遵循的基本原则。
人类在创造复杂机械的进程中，一次又一次地回归自然去寻求指引。因此自然绝不仅仅是一个储量丰富的基因库，为我们保存一些尚未面世的救治未来疾患的药物。自然还是一个“文化基因（meme）库［1］”， 是一个创意工厂。在丛林中的每一个蚁丘中都隐藏着鲜活的、后工业时代的壮丽蓝图。那些飞鸟鸣虫，那些奇花异草，还有那些从这些生命中汲取了能量的原生态的人类文化，都值得我们去呵护——不为别的，就为那些它们还没有揭示的后现代喻言。对新生物文明来说，摧毁一片草原，毁掉的不仅仅是一个基因库，还毁掉了一座蕴藏着对未来的各种启示、领悟、和设计的宝库。
向机器中大规模地植入生物逻辑有可能使我们满怀敬畏。当人造与天生最终完全统一的时候，那些由我们制造出来的东西将 会具备学习、适应、自我治愈、甚至是进化的能力。这是一种我们还很难想象的力量。数以百万计的生物机器汇聚在一起的智能，也许某天可以与人类自己的创新能力相匹敌。人类的创造力，也许总是属于那种华丽绚烂的类型，但还有另外一种类型的创造力值得一提——一种籍由无数默默无闻的“零件”通过永不停歇的工作而形成的缓慢而宽广的创造力。
诚然，在将生命的力量释放到我们所创造的机器中的同时，我们就丧失了对他们的控制。他们获得了野性，并因野性而获得一些意外和惊喜。之后，就是所有造物主都必须面对的两难窘境：他们将不再完全拥有自己最得意的创造物。
人造世界就像天然世界一样，很快就会具有自治力、适应力以及创造力，也随之失去我们的控制。但在我看来，这却是个最美妙的结局。
在我办公室的窗下，蜂箱静静地任由忙碌的蜜蜂进进出出。夏日的午后，阳光透过树影映衬着蜂箱。阳光照射下的蜜蜂如弧形的曳光弹，发出嗡嗡的声音，钻进那黑暗的小洞口。此刻，我看着它们将熊果树花朵今年最后的花蜜零星采集回家。不久雨季将至，蜜蜂们将躲藏起来。在写作的时侯，我还会眺望窗外，而它们此时仍继续辛勤劳作，不过是在黑暗的家中。只有在晴朗的日子里，我才能幸运地看到阳光下成千上万的蜜蜂。
养蜂多年，我曾亲手把蜂群从建筑物和树林中搬出来，以这种快捷而廉价的方式在家中建起新的蜂箱。有一年秋天，邻居砍倒了一棵空心树，我用链锯切入那倒下的老山茱萸。这可怜的树里长满了癌瘤似的蜂巢。切入树身越深，发现的蜜蜂越多。挤满蜜蜂的洞和我一样大。那是一个阴沉凉爽的秋日，所有的蜜蜂都呆在家 里，此刻被我的手术扰得不得安宁。最后我将手插入到蜂巢中。好热！至少有华氏九十五度（摄氏36度左右）。拥挤了十万只冷血蜜蜂的蜂巢已经变成热血的机体。加热了的蜂蜜像温暖稀薄的血一样流淌。我本能地感觉仿佛刚刚把手插进了垂死的动物。
将蜜蜂群集的蜂巢视同动物的想法姗姗来迟。希腊人和罗马人都是著名的养蜂人。他们从自制的蜂箱收获到数量可观的蜂蜜，尽管如此，这些古人对蜜蜂所有的认识几乎都是错误的。其原因归咎于蜜蜂生活的隐密性，这是一个由上万只狂热而忠诚的武装卫士守护着的秘密。德谟克利特（1）认为蜜蜂的孵化和蛆如出一 辙。色诺芬（2）分辨出了蜂后，却错误地赋予她监督的职责，而她并没有这个任务。亚里斯多德（3）在纠正错误认识方面取得了不错的成果，包括他对“蜜蜂统治者”将幼虫放入蜂巢隔间的精确观察。（其实，蜜蜂初生时是卵，但他至少纠正了德谟克利特的蜜蜂始于蛆的误导。）直到文艺复兴时期，蜂后的雌性基因才得到证明，蜜蜂下腹分泌蜂蜡的秘密也才被发现。直到有了现代遗传学才有线索指出蜂群是彻底的母性制，而且是姐妹关系：除了少数无用的雄蜂，所有的蜜蜂都是雌性姐妹。蜂群犹如日（月）食一样神秘、一样深不可测。
我见过日（月）食，也见过蜂群。我观看日（月）食是把它当风景，兴趣不大，多半是出于责任，是因为它们的罕见与传说，更像是参加国庆游行。而蜂群唤起的是另一种敬畏的情感。我见过不少次蜜蜂分群，每一次都令我痴呆若狂，也令其他所有目击者目瞪口呆。
即将离巢的蜂群是疯狂的，在蜂巢的入口处明显地躁动不安，嗡嗡喧闹的哀鸣振动邻里。蜂巢开始吐出成群的蜜蜂，仿佛不仅要倾空其肠胃，还要倾空其灵 魂。那微小的精灵在蜂巢上空形成喧嚣的风暴，渐渐成长为有目的、有生命、不透明的黑色小云朵。在嗡嗡的震耳欲聋的喧闹声里，幻影慢慢升入空中，留 下空空的蜂巢和令人困惑的静谧。德国神智学者鲁道夫•斯坦纳（4）在其另类怪僻的《关于蜜蜂的九个讲座》（Nine Lectures on Bees）中清楚地写道：“正如人类灵魂脱离人体……通过飞行的蜂群，你可以真实地看到人类灵魂分离的影像。”
许多年来，和我同区的养蜂人马克•汤普森一直有个强烈的怪诞愿望，建立一个同居蜂巢——一个你可以把头伸进去探访的活跃的蜜蜂之家。有一次，他正在院子里干活，突然一个蜂箱涌出一大群蜜蜂， “像流淌的黑色熔岩，渐渐消溶，然后腾空而起。”由三万只蜜蜂聚结成的黑云组成直径20英尺的黑晕，像 UFO 似的，离地六英尺，正好在齐眼的高度。忽隐忽现的昆虫黑晕开始慢慢地漂移，一直保持离地六英尺的高度。那是一次同居蜂巢的梦想成真。
马克没有犹豫。他扔下工具迅速进入蜂群，他的光头马上处于蜜蜂旋风的中心。他小跑着与蜂群同步穿过了院子。戴着蜜蜂光环，马克跳过一个又一个篱笆。 此刻，他正跑步跟上那响声如雷的动物，他的头在它的腹部晃荡。他们一起穿过公路，迅速通过一片开阔地，接着，他又跳过一个篱笆。他累了，蜜蜂还不累，它们加快了速度。这个载着蜂群的男人滑下山岗，滑进一片沼泽。他和蜜蜂犹如迷信里的沼泽魔鬼，嗡嗡叫着，盘旋着，在瘴气中翻腾。马克在污泥中拚命摇晃着努力保持平衡。这时，蜜蜂仿佛得到某种信号，加快了速度。它们除去了马克头上的光环，留下湿漉漉的他独自站在那里，“气喘吁吁，快乐而惊愕。”蜂群保持着齐眼的高度，从地面漂过，好似被释放的精灵，越过高速公路，消失在昏暗的松树林中。
“‘蜂群的灵魂’在哪里……它在何处驻留？”早在1901年，作家墨利斯•梅特林克（5）就发出了这样的疑问：“这里由谁统治，由谁发布命令，由谁预见未来……？” 现在我们已经能确定统治者不是蜂王。当蜂群从蜂巢前面狭小的出口涌出时，蜂王只能跟着。蜂王的女儿负责选择蜂群应该何时何地安顿下来。五、六只无名工蜂在前方侦察，核查可能安置蜂巢的树洞和墙洞。他们回来后，用约定的舞蹈向休息的蜂群报告。在报告中，侦察员的舞蹈越夸张，说明她主张使用的地点越好。接着，蜜蜂助手根据舞蹈的强烈程度核查竞选地点，并以加入侦察员旋转舞蹈的方式表示同意。这就引导更多跟风者前往占上风的候选地点视察，回来之后再加入看法一致的侦察员的喧闹舞蹈，表达自己的选择。
除去侦查员外，极少有蜜蜂会去探查多个地点。蜜蜂看到一条信息：“去那儿，那是个好地方。”它们去看过之后回来舞蹈说，“是的，真是个好地 方。”由于重复强调，属意地点的探访者越来越多，于是更多的探访者加入进来。按照收益递增的法则，得票越多，反对越少。渐渐地，以滚雪球方式形成一个大群舞的主宰直到曲终。最大的蜂群获胜。
这是一个白痴的选举大厅，由白痴选举白痴，其产生的效果却极为惊人。这是民主制度的真髓，是彻底的分布式管理。曲终幕闭，按照民众的选择，蜂群挟带着蜂王和雷鸣般的嗡嗡声，向着通过群选确定的目标前进。蜂王非常谦恭地跟随着。如果她能思考，她可能会记得自己只不过是个村姑，是其血亲姐妹保姆蜂受命 （谁下的命令？）选择了她普通的幼体，然后以蜂王浆作为食物来喂养，将灰姑娘变成了蜂王。是什么样的因缘选择这个幼体作为女王呢？又是谁选择了这选举人 呢？
“是由蜂群选择的。”威廉•莫顿•惠勒的回答，解除了人们的疑虑。威廉•莫顿•惠勒是古典学派生态学家和昆虫学家，最早创立了社会性昆虫研究领域。 在1911年写的一篇爆炸性短文（刊登在《形态学杂志》上的《作为社会组织的蚁群》）中，惠勒断言，就每一个重要的科学意义而言，昆虫群体不仅仅是类似于有机体，它的确就是一个有机体。他写道：“就像一个细胞或者一个人，它表现为一个一元整体，在宇宙空间保持自己的特性以抗拒解体……既不是一种物事，也不是一个概念，而是一种持续的波涌或变化过程。”
这是一个由两万个群氓合并成的整体。
人名注释
（1）：德谟克利特 Democritus：（约公元前460—370），古希腊哲学家。
（2）：色诺芬 Xenophon：（约公元前434—前355） ，希腊将军, 历史学家, 著有《长征记》一书。
（3）：亚里士多德 Aristotle：（公元前 384—前322），古希腊大哲学家、科学家、亚历山大大帝的教师，雅典逍遥学派创始人。
（4）：鲁道夫•斯坦纳 Rudolf Steiner：（1861年2月27日克拉列维察—1925年3月30日瑞士多纳什城），奥地利社会哲学家。他是灵智学(anthroposophy)的创始人，用人的本性、心灵感觉和独立於感官的纯思维与理论解释生活。他潜心於科学，编辑了歌德的科学著作，并深受其影响。在「自由的哲学」(Die Philosophie derFreiheit，1894年)一书中转而钻研哲学；在他编辑的「文学期刊」中又探讨文学。1913年，在多纳什城(Dornach)成立第一个哥 德学园—一所文科(Geistewissenschften，人文科学)学校。同时还创始瓦尔多夫(Waldorf)学校运动，建立了许多为残疾儿童、数学与科学研究、医学、农业及为培养讲演、音乐和戏剧方面人才的研究所。斯坦纳到处讲演、著述。作品有「歌德的世界观」(Goethes Weltanschauung，1897年)、「通神学」(Theosophie，1904年)及自传体的「我的生活道路」(Mein Lebensgang，1924年)。
（5）：莫里斯•梅特林克 Maurice Maeterlinck：（1862～1949）比利时剧作家、诗人、散文家。主要作品有剧作《盲人》、《青鸟》、散文集《双重的花园》、《死亡》、《蚂蚁的生活》等。1911年 作品《花的智慧》获诺贝尔文学奖 。获奖理由： “由于他在文学上多方面的表现，尤其是戏剧作品，不但想象丰富，充满诗意的奇想，有时虽以神话的面貌出现，还是处处充满了深刻的启示。这种启示奇妙地打动 了读者的心弦，并且激发了他们的想象”。
拉斯维加斯，一间漆黑的会议室里，一群观众兴高采烈地挥舞着硬纸棒。纸棒的一端是红色，另一端是绿色。大会议室的最后面，有一架摄像机摄录着疯狂的参与者。摄像机将纸棒上的彩色点阵和由制图奇才罗伦•卡彭特（1）设置的一套计算机连接起来。卡彭特定制的软件对会堂中每个红色和绿色的纸棒进行定位。今晚到场的将近五千人。计算机将每个纸棒的位置及颜色精确地显示在一幅巨大而详细的视频地图上。地图就挂在前台，人人都能看到。更重要的是，计算机要合计红色和绿色纸棒的总数，并以此数值来控制软件。观众挥舞纸棒时，屏幕上显示出一片在黑暗中疯狂舞动的光之海洋，宛如一场朋克风格的烛光游行。观众在地图上看见的自己要么是红色像素，要么是绿色像素。翻转自己的纸棒，就能在瞬间改变自己所投映出的像素颜色。
罗伦•卡彭特在大屏幕上启动了老式的视频游戏“乒乓”。“乒乓”是第一款流行的商业化视频游戏。其设置极其简单：一个白色的圆点在一个方框里跳来跳去，两边各有一个可移动的长方形，模拟球拍的作用。简单地说，就是电子乒乓球。在这个版本里，如果你举起纸棒红色的一端，则球拍上移，反之则球拍下移。更确切地说，球拍随着会场中红色纸棒的平均数的增减而上下移动。你的纸棒只是参与总体决定中的一票。
Pong 游戏，1972年发明，也许是最古老的计算机游戏 卡彭特不需要作过多解释，因为这些 1991 年的计算机图形专家会议的与会者们，可能都曾经迷恋过“乒乓”游戏。卡彭特的声音通过扬声器在大厅中回荡：“好了，伙计们。会场左边的人控制左球拍，右边的人控制右球拍。假如你认为自己在左边，那么你就是在左边。明白了？开始！”
观众们兴高采烈地欢呼起来。近五千人没有片刻犹豫，玩起了乒乓大家乐，玩得还相当不错。球拍的每次移动都反应了数千玩家意向的平均值。这种感觉有时会令人茫然。球拍一般会按照你的意愿移动，但并不总是如此。当它不合你的意向时，你会发现自己花在对球拍动向作预判上的关注力堪比对付那只正跳过来的乒乓球。 每一个人都清晰地体察到游戏里别人的智慧也在作用：一群大呼小叫的群氓。
群体的智慧能把“乒乓”玩得这么好，促使卡彭特决定加大难度。在没有提示的情况下，球跳动得更快了。参与者齐声尖叫起来。但在一两秒之内，众人就立刻调整并加快了节奏，玩得比以前更好了。卡彭特进一步加快游戏速度，大家也立刻跟着加快速度。
“我们来试试别的，”卡彭特建议道。屏幕上显示出一张会堂座位图。他用白线在中央画了一个大圈。“你们能在圈里摆个绿色的‘5’吗？”他问观众。观 众们瞪眼看着一排排红色像素。这个游戏有点像在体育场举着广告牌拼成画面，但现在没有预先设置好的顺序，只有一个虚拟的映象。红色背景中立即零落地出现了 绿色像素，歪歪扭扭，毫无规则地扩大，因为那些认为自己的座位在“5”的路径上的人把纸棒翻成了绿色。一个原本模糊的图形越来越清晰了。喧闹声中，观众们开始共同辨认出一个“5”。“5”字一经认出，便陡然清晰起来。坐在图形模糊边缘的纸棒挥舞者确定了自己“应该”处的位置，使“5”字显得更加清晰。数字自己把自己拼搭出来了。
“现在，显示‘4’！”声音响起来。瞬时出现一个“4”。“3”，眨眼功夫“3”显示出来。接着迅速地，不断地一个个显现出“2……1……0。”
罗伦•卡彭特在屏幕上启动了一个飞机飞行模拟器。他简洁地说明玩法：“左边的人控制翻滚，右边的人控制机头倾角。如果你们把飞机指向任何有趣的东西，我会向它发射火箭。”飞机初始态是在空中。飞行员是……五千名新手。会堂第一次完全静了下来。随着飞机挡风玻璃外面的情景展现出来，所有人都在研究导航仪。飞机正朝着粉色小山之间的粉色山谷中降落。跑道看上去非常窄小。
让飞机乘客共同驾驶飞机的想法既令人兴奋，又荒唐可笑。这种粗蛮的民主感觉真带劲儿。作为乘客，你有表决权来决定每个细节，不仅可以决定飞机航向，而且可以决定何时调整襟翼以改变升力。
但是，群体智慧在飞机着陆的决定性时刻似乎成了不利条件，这时可没空均衡众意。当五千名与会者开始为着陆降低高度时，安静的大厅暴发出高声呼喝和急迫的口令。会堂仿佛变成了危难关头的驾驶员座舱。“绿，绿，绿！”一小部分人大声喊道。“红色再多点！”一会儿，另一大群人又喊道。“红色，红色，红—— 色！”飞机令人晕眩地向左倾斜。显然，它将错过跑道，机翼先着地了。飞行模拟器不像“乒乓”游戏，它从液压杆动作到机身反应，从轻推副翼杆到机身侧转，设定了一段时间的延迟反馈。潜在的信号延迟显示，扰乱了群体的思维。受矫枉过正的影响，机身陷入俯仰震荡。飞机东扭西歪。但是，众人不知怎么又中断了着陆程序，理智地拉起机头复飞。他们将飞机转向，重新试着着陆。
他们是如何掉转方向的？没有人决定飞机左转还是右转，甚至转不转都没人能决定，没人作主。然而，仿佛是万众一心，飞机侧转并离场。再次试图着陆，再次摇摆不定。这次没经过沟通，众人又像群鸟乍起，再次拉起飞机。飞机在上升过程中稍稍摇摆了一下，然后又侧滚了一点。在这不可思议的时刻，五千人同时有了同样坚定的想法：“不知道能否翻转 360 度？”
众人没说一句话，继续翻转飞机。这下没有回头路了。随着地平线令人眼花缭乱的上下翻转，五千名外行飞行员在第一次单飞中让飞机打了个滚。那动作真是非常优美。他们起立为自己长时间鼓掌喝彩。
参与者做到了鸟儿做的事：他们成功地结队飞起来。他们的飞行是有意识的共同飞行。当合作形成“５”字或操纵飞机的时候，他们以总体视角做出了反应。 不过，飞行途中的一只鸟对自己的鸟群形态并没有全局概念。聚集成群的生物个体完全罔顾“群态”的形状、大小或队列。结队飞行的鸟儿对鸟群的飞行姿态和聚合是视而不见的。
拂晓时分，在杂草纵生的密歇根湖上，上万只野鸭燥动不安。在清晨柔和的淡红色光辉映照下，野鸭们吱吱嘎嘎地叫着，抖动着自己的翅膀，将头插进水里寻找早餐。它们散布在各处。突然，受到某种人类感觉不到的信号的提示，一千只鸭子如一个整体似的腾空而起。它们轰然飞上天空，随之带动湖面上另外千来只野鸭一起腾飞，仿佛它们就是一个躺着的巨人，现在翻身坐起了。这头令人震惊的巨兽在空中盘旋着，转向东方的太阳，眨眼间又急转，前队变为后队。不一会儿，整群野鸭陆续转向西方，飞走了，仿佛受到某种单一想法的控制。十七世纪的一位无名诗人写道：“……成千上万条鱼如一头巨兽游动，破浪前进。它们如同一个整体，似乎受到不可抗拒的共同命运的约束。这种一致从何而来？”
一个群体不是一只硕大的鸟。科学报道记者詹姆士•格雷克（2）写道：“单只鸟或一条鱼的运动，无论怎样流畅，都不能带给我们像玉米地上空满天打旋的燕八哥，或像百万鲰鱼鱼贯而行的密集队列所带来的震撼。……（鸟群疾转逃离掠食者的）高速电影显示出，转向的动作以波状传感的方式，以大约七十分之一秒的速度从一只鸟传到另一只鸟。比单只鸟的反应要快得多。”鸟群远非鸟的数目的简单聚合。
在《蝙蝠侠归来》的影片中，一大群黑色大蝙蝠飞越水淹的隧道一窝蜂地涌向哥谭镇（3）。这些蝙蝠是由电脑制作的。动画绘制者先制作一只蝙蝠，并赋予它自动扇动翅膀的灵活性，再复制出几十个蝙蝠，直至成群。之后，向每只蝙蝠下达指令，按照编入程序的简单规则在显示屏上独自各处移动：不要撞上其它蝙蝠， 跟上自己旁边的蝙蝠，离队不要太远。当蝙蝠按规则移动时，就像真蝙蝠一样成群结队而行了。
群体规律是由克雷格•雷诺兹（4）发现的。他是在图像硬件制造商 Symbolics 工作的计算机科学家。他有一个简单的方程，通过对其中各种作用力的调整——多一点聚力，少一点延迟——雷诺德能使群体的动作形态像活生生的蝙蝠群、麻雀群或鱼群。甚至在《蝙蝠侠归来》中的行进中的企鹅群也是根据雷诺兹的运算法则聚合的。 像蝙蝠一样，先一古脑地复制很多计算机建模的三维企鹅，然后把它们释放到一个朝向特定方向的场景中。当它们行进在积雪的街道上，就轻易地出现了推推搡搡拥挤的样子，不受任何人控制。
雷诺兹的简单算法所生成的群体是如此真实，以致于当生物学家们回顾了自己所拍摄的高速电影后，他们断定，真实的鸟类和鱼类的群体行为必然源自于一套相似的简单规则。群体曾被看作生命体的决定性象征，某些壮观的队列只有生命体才能实现。如今根据雷诺兹的算法，群体被看作是一种自适应的技巧，适用于任何分布式的活系统，无论是有机的还是人造 的。
注释
（1）罗伦•卡彭特Loren C. Carpenter：（1947－） 电脑图形图像研发专家。皮克斯动画工作室创建人之一并担任其首席科学家。他的发明之一是计算机图形中消隐问题的A－缓冲器算法。——详见：http://en.wikipedia.org/wiki/Loren_Carpenter
（2）詹姆斯•格雷克 James Gleick： （1954－） 作家、记者、传记记者。他的书披露了科学技术的文化派别。其中3本分获普利策奖和国家图书奖的决赛资格，并被译成二十多种文字。 ——详见： http://en.wikipedia.org/wiki/James_Gleick。
（3）纽约的别称。
（4）克雷格•雷诺兹 Craig Reynolds：（1953－），仿真生命与电脑图形图像专家，1986年发明仿真人工生命“类鸟群Boid (Bird-oid)”。——详见： http://en.wikipedia.org/wiki/Craig_Reynolds_(computer_graphics)
惠勒率先开始研究蚂蚁的习性。他提议将昆虫［1］集群的繁忙合作称为“超级有机体”，以便清楚地和“有机体”所代表的含义区分开来。惠勒受到世纪之交（1900年左右）的哲学潮流影响，该潮流主张通过观察组成部分的个体行为去理解其上层的整体模式。当时的科学发展正一头扎入对物理学、生物学、以及所有自然科学的微观细节的研究之中。这种一窝蜂上的将整体还原为其组成部分［2］的研究方式，在当时被看作是能够理解整体规律的最实际做法，而且将会持续整个世纪（指21世纪），至今仍是科学探索的主要模式。惠勒和他的同事们是这种还原观点的主要拥护者，他所写就的五十篇关于神秘的蚂蚁行为的专题论文可以为证。但在同一时刻，惠勒还从超越了蚂蚁集群固有特征的超级有机体中看到了“涌现的特征”。［3］惠勒说，蜂巢的超级有机体，是从普通昆虫有机体大众中“涌现”出来的。他所指的涌现是一种科学，一种技术的、理性的解释，而不是什么神秘主义或炼金术。
惠勒认为，这种涌现的观念为调和“将之分解为部分”和“将之视为一个整体”两种不同的方法提供了一条途径。当整体行为从各部分的有限行为里有规律地涌现时，身体与心智、整体与部分的二元性就真正烟消云散了。不过，这种超级物质到底是如何从底层部分涌现出来的，当时每个人的心里都不是很清楚。现在依然如此。
惠勒团队清楚的是：涌现是一种非常普遍的自然现象。与之相关的是日常可见的普通因果关系， 就是那种A引发B，B引发C，或者 2+2=4 这样的因果关系。化学家援引普通的因果关系来解释实验观察到的硫原子和铁原子化合为硫化铁分子的现象。而按照 当时的哲学家院士 C.劳埃德·摩根的说法，涌现这个概念表现的是一种不同类型的因果关系。在这里，2+2 并不等于4，甚至不可能意外地等于5。在涌现的逻辑里，2+2=苹果。“涌现的步伐，尽管看上去多少都有点跃进（跳跃），最好还是把它理解为事件发展过程中的某种质的方向性的变化，或者某种关键的转折点。”这是摩根 1923年的著作《涌现式的进化》中的一段话。那是一本非常有胆识的书，书中接着引用了布朗宁的一段诗，这段诗佐证了音乐是如何从和弦中涌现出来的：
And I know not if, save in this, such gift be allowed to man
That out of three sounds he frame, not a fourth sound, but a star.
而我不知道，除此（音乐）之外，人类还能拥有什么更好的天赋
因为从三个音阶（三和弦）中他所构造出的，不是第四个音阶，而是星辰。
我们可以声称，是大脑的复杂性使我们能够从音符中精炼出音乐——显然，木头疙瘩是不可能听懂巴赫的。当聆听巴赫时，充溢我们身心的所有“巴赫的气息（Bachness）”，就是一幅富有诗意的图景，恰如其分地展现出富有含义的模式是如何从音符以及其他信息中涌现出来的。［4］
一只小蜜蜂的机体所代表的模式，只适用于其十分之一克重的更细小的翅室［5］、组织和壳质。［6］而一个蜂巢的机体，则将工蜂、雄蜂、以及花粉和蜂窝组成了一个统一的整体。一个重达五十磅的蜂巢机构，是从蜜蜂的个体部分涌现出来的。蜂巢拥有大量其任何组成部分所没有的东西。一个斑点大的蜜蜂大脑，只有 6 天的记忆，而作为整体的蜂巢所拥有的记忆时间是 3 个月，是一只蜜蜂平均寿命的两倍。［7］
蚂蚁也拥有一种蜂群思维。从一个定居点搬到另一个定居点去的蚁群，会展示出应急控制的卡夫卡式“噩梦”［8］。你会看到，当一群蚂蚁用嘴拖着卵、幼虫和蛹拔营西去的时候，另一群热忱的工蚁却在以同样的速度拖着那些家当掉头东行。而与此同时，还有一些蚂蚁，也许是意识到了信号的混乱和冲突，正空着手一会儿向东一会儿向西的乱跑。简直是典型的办公室场面。不过，尽管如此，整个蚁群却还是成功地转移了。在没有上级作出任何可见决策的情况下，蚁群选定一个新的地点，发出信号让工蚁开始建巢，然后就开始进行自我管理。
“蜂群思维”的神奇在于，没有一只蜜蜂在控制它，但是有一只看不见的手，一只从大量愚钝的成员中涌现出来的手，控制着整个群体。它的神奇还在于，量变引起质变。要想从单个虫子的机体过渡到集群机体，只需要增加虫子的数量，使大量的虫子聚集在一起，使它们能够相互交流。等到某一阶段，当复杂度达到某一程度时，“集群”就会从“虫子”中涌现出来。虫子的固有属性就蕴涵了集群，蕴涵了这种神奇。 我们在蜂箱中发现的一切，都潜藏在蜜蜂的个体之中。不过，你尽管可以用回旋加速器和Ｘ光机来探查一只蜜蜂，但是永远也不能从中找出蜂巢的特性。
这里有一个关于活系统的普遍规律：低层级的存在无法推断出高层级的复杂性。不管是计算机还 是大脑，也不管是哪一种方法——数学、物理或哲学——如果不实际地运行它，就无法揭示融于个体部分的涌现模式。只有实际存在的蜂群才能揭示单个蜜蜂 体内是否融合着蜂群特性。理论家们是这样说的：要想洞悉一个系统所蕴藏的涌现结构，最快捷、最直接也是唯一可靠的方法就是运行它。要想真正“表述”一个复杂的非线性方程，以揭示其实际行为，是没有捷径可走的。因为它有太多的行为被隐藏起来了。
这就使我们更想知道，蜜蜂体内还裹藏着什么别的东西是我们还没见过的？或者，蜂巢内部还裹藏着什么，因为没有足够的蜂巢同时展示，所以还没有显露出来？就此而言，又有什么潜藏在人类个体中没有涌现出来，除非所有的人都通过人际交流或政治管理联系起来？在这种类似于蜂巢的仿生超级思维中，一定酝酿着某种最出人意料的东西。
译者注释：
［1］这里指具有社会群集特征的主要是膜翅目类昆虫
［2］Reductionism，还原论又称化约主义，是西方重要的自然哲学观念，由来已久。对某种构成世界的简单同质的物质的寻找就成为"科学的"化约主义的明 确起源。古代思想中的化约主义最清楚地体现在德谟克利特的原子论中。与还原论相对的是vitalism活力论，以亚力士多德为代表。还原论派生出来的方法 论手段就是对研究对象不断进行分析，恢复其最原始的状态，化复杂为简单。生物学研究中的还原论表现最为明显，试图把生命运动形式归结为物理-化学运动形 式；生物学规律还原为分子运动规律；把高等动物行为还原为低等动物行为。20世纪，随着物理学、化学等物质科学与生物学的交叉，随着以分子生物学为代表的 实验生命科学的诞生和发展，还原论逐渐统治了生命科学的每一块领地。物理学家薛定谔曾说过，生命原则上可以通过物理学和化学来诠释。但是，他同时也承 认，“它的工作方式是无法归结为物理学的普通定律的”。过于激进的还原论者，容易从科学滑向哲学。
［3］Emergent properties， 涌现特征，又有译为冒现、浮现、聚现的。 emergent 这个词有很深的内涵。在哲学、科学和系统论里，是指从具有多样性的互相影响的低级个体中，孕育出复杂系统或模式。也有人将其定义为：在复 杂系统的自组织过程中，发生新生的紧密有序的结构、模式和特征。涌现特征是指大量运行在某一环境内的简单实体，作为集体特征出现更为复杂的行为特性。对生态系统来说，鸟群、鱼群、昆虫群体都是很好的实例。生物大分子合成细胞、DNA复制和蛋白质转录的过程中就有复杂的涌现特征。
［4］巴赫的乐句精巧而细密，结构多采用复调对位，遵循严谨的几何逻辑，有建筑美感。从这一点来说，听巴赫是不需要有什么“命运在敲门”式的再加工想象的，因此可以说他的音乐特性是从无数简单的音符和乐句中涌现出来的。
［5］翅面被翅脉划分成的小区。
［6］一种基本上为含氮多聚糖的保护性半透明坚硬物质，是节肢动物外骨骼和某些真菌类植物细胞壁的主要组成部分。
［7］据科学研究证实，蜂群中，工蜂的认巢能力是后天获得的，是一种暂时记忆。当蜂群来到新居，首先对太阳的方位以及周围环境进行识别，确定本群蜂巢的位置，并 记忆一些标志物质，如树木、颜色等。当出外采集回巢时，工蜂就根据太阳方位、各种标志性物件、气味等找回原巢。工蜂每次的认巢记忆保留时间最长为4－6 天，即如果工蜂不重复认巢，4天后就会忘记自己的蜂巢，会因无法回巢而死亡。 但如果考虑到蜜蜂重复学习和记忆的辛劳，其对花形、花蜜、花粉、颜色、路径等信号的记忆能力还是相当强的。
［8］弗兰兹·卡夫卡（Franz Kafka），1883－1924，20世纪德语小说家。其作品中所表现出的卡夫卡式噩梦，代表了一种毫无逻辑、茫然无从、琐碎复杂的精神状态。
任何大脑都会酝酿出令人费解的观念。
因为人体是各种专用器官的集合——心脏负责泵送，肾脏负责清扫——所以，当发现思维代表大脑不同区域对不同事物的认知时，没有人会感到过分惊讶。
十八世纪晚期，内科医生注意到，刚去世的病人在临死之前其受损的大脑区域和明显丧失的心智能力之间存在着关联。这种联系不仅仅具有学术意味：精神错乱有可能是生物原生的吗？1873 年，在伦敦西赖丁疯人院（West Riding Lunatic Asylum），一位对此心存怀疑的年轻内科医生用外科手术的方式取出两只活猴的一小部分大脑组织。其中一例造成猴子右侧肢体瘫痪，另一例造成猴子耳聋。 而在其他所有方面，两只猴子都是正常的。其传达的信息很明确：大脑一定是经过划分的，即使部分失灵，整体也不会遭遇灭顶之灾。
如果大脑按部门划分，那么记忆在哪一科室储存？复杂的大脑以何种方式分摊工作？答案出乎意料。
1888 年，一位谈吐流利、记忆灵敏的男人，慌恐不安地出现在朗道尔特（Landolt）博士的办公室，因为他说不出字母表里任何字母的名字了。在听写一条消息的时候，这位困惑的男人写得只字不差。然而，他却怎么也读不出所写的内容。即使写错了，也找不出错的地方。朗道尔特（Landolt）博士记录道：“请他看视力检查表，他一个字母也说不出。尽管他声称看得很清楚……他把Ａ比做画架，把Ｚ比做蛇，把Ｐ比做搭扣。”
四年后这个男人死的时候，他的诵读困难变成彻底的读写失语症。［1］不出所料，解剖尸体发现了两处损伤：老伤在枕叶（视力）附近地区，新伤可能在语言中枢附近。
布洛卡区
韦尼克氏区 这是大脑官僚化（即按片分管）的有力证明。它暗示着，不同的大脑区域分管不同的功能。如果要说话，则由这个科室进行相应的字母处理；而如果要书写，则归那个科室管。要说出一个字母（输出），你还需要向另一个地方申请。数字由则另一幢楼里的另一个完全不同的部门处理。如果你想骂人，就要像滑稽短剧《巨蟒剧团之飞翔的马戏团》［2］提醒我们的那样，必须下到大厅里去。
早期的大脑研究员约翰•休林－杰克逊（1）讲述了一个关于他的一名女病人的故事。这个病人在生活中完全失语。有一次，她所住的病房的街对面有一堆倾倒在那里的垃圾着火了，这位病人清晰地发出了一个字——也是休林-杰克逊所听到的她讲的绝无仅有的一个字——“火！”
怎么会这样？他有点不可思议地问，难道“火”是她的语言中枢记得的唯一一个字？莫不成大脑有自己的“火”字部门？
随着大脑研究的进一步深入，思维之谜向人们展示出其极具特定性的一面。在有关记忆的文献中，有一类人能正常地区分具体的名词——对他们说“肘部”，他们就会指着自己的肘部——但是非常奇怪的是，他们无力识别抽象名词——问他们“自由”或“天资”，他们会茫然地瞪着眼睛，耸耸肩。与此相反，另一类看上去很正常的人则失去了记住具体名词的能力，却能完全识别抽象的东西。以色列人罗森菲尔德在其精彩但却不引人注目的著作《记忆的发明》（The Invention of Memory）中写道：
有这么一个病人，当让他给干草下定义时，他回答，“我忘了。”当请他给海报下定义时，他说，“不知道。”然而，给他“恳求”这个词时，他说，“真诚地请求帮助。”说到“协议”，则回答，“友好的协定。”
古代哲学家说，记忆是个宫殿，每个房间都停放着一个思想。随着临床上一个个很特别的健忘症被发现和研究，记忆房间的数量呈爆炸式增长，且无穷无尽。已经被划分为套间的记忆堡垒，又被分割为由极小的秘室组成的巨大迷宫。
有一项研究的对象是四个病人，他们能辨明无生命的物体（雨伞、毛巾），却会混淆生物，包括食品！其中一个病人能毫不含糊地谈论无生命的物体，但对他来说，蜘蛛的定义却是“一个找东西的人，他为国家工作。”还有许多记录，是关于受过去时态困扰的失语症病人的。我听说过另一个传闻（我不能证实，但毫不怀疑），说患某种疾病的患者能够分辨所有食物，但蔬菜除外。
南美文学名家J.L•博尔赫斯在他的小说中杜撰了一部名为《天朝仁学广览》的古代中国百科全书［3］。其中的分类体系恰如其分地代表了这种潜藏在记忆系统下的怪诞不经。［4］
在那本年代久远的百科全书中，动物被划分为：a）属于皇帝的，b）防腐处理的，c）驯养的，d）乳臭未干的小猪，e）半人半鱼的，f）赏心悦目的，g）离家的狗，h）归入此类的，i）发疯般抽搐的，j）不可胜数的，k）用驼毛细笔描绘的，l）除此之外的，m）刚刚打破花瓶的，n）远看如苍蝇的。
任何分类过程都有其逻辑问题，就如天朝分类法那般牵强。除非每一个记忆都能有不同的地方存放，否则就一定会有令人困惑的重叠。举例来说，一只喋喋不休的、淘气的小猪，就可能被归为上述类别中的三个里面。尽管可以将一个想法插入到三个记忆槽里，但其效率则非常低。
在计算机科学家试图建立人工智能的过程中，知识是如何存入大脑的已经不仅仅是个学术问题了。那么，蜂群思维中的记忆架构是什么样的呢？
过去，多数研究人员倾向于认为，（记忆的存储）方法就如同人类为管理其人造的各种记忆宝箱而采取的自然而然的办法：每个存档文件占用一个地方，文件彼此间有多重交叉引用，就像图书馆一样。活跃于 1930 年代的加拿大神经外科医生怀尔德•潘菲尔德（2）通过一系列著名的精彩实验，将这种认为每条记忆都对应于大脑中一个单独位置的理论发展到了顶峰。潘菲尔德通过大胆的开颅术，在病人清醒的状态下利用电激探查其小脑活体，请他们讲述自己的感受。病人们能够回忆起非常生动的往事。电激的最微小移动能引发截然不同的想法。潘菲尔德在用探测器扫描小脑表面的同时，绘制出每个记忆在大脑中的对应位置。
他的第一个意外发现是那些往事是可以重播的，就如同在若干年后播放录音机一般——“摁下重播键”。潘菲尔德在描述一位二十六岁妇女癫痫发作后的幻觉时用了“回闪”这个词：“同样的回闪出现了几次，都与她表亲的家或去那里的旅行有关——她已经有十到十五年没有去那里了，但小时候常去。”
潘菲尔德对活脑这块处女地的探索使得人们形成了根深蒂固的印象：脑半球就好比出色的记录装置，其精彩的回放功能似乎更胜过时下流行的留声机。我们的每个记忆都被精确地刻划在它自己的碟片上，由不偏不倚的大脑忠实地将其分类归档，并能像自动点唱机中的歌曲一样，摁动正确的按扭就能播放出来，除非受到暴力的损伤。
然而仔细查看潘菲尔德实验的原始记录会发现，记忆并不是十分机械的过程。有一个例子，是一位二十九岁的妇女在潘菲尔德刺激其左颞叶时的反应：“有什么东西从某个地方朝我来了。是一个梦。”四分钟以后，当刺激完全相同的点时：“景色似乎和刚才的不一样……”而刺激附近的点：“等等，什么东西从我上面闪过去了，我梦到过的东西。”在第三个刺激点——在大脑的更深处，“我不停地做梦。”对同一点重复刺激：“我不停地看到东西——我不停地梦到东西。”
这些文字所谈及的，与其说是从记忆档案馆的底层文件架上翻出的杂乱无章的昨日重现，倒不如说是梦一般的模糊闪现。这些过往经历的主人把它们当作是零碎的半记忆片段。它们带有生硬的“拼凑”色彩，漫无目的地飘荡；梦境由此而生——那些关于过去的、星星点点的、没有中心的故事被重组成梦中的拼贴画。并没有所谓似曾相识的感觉，也没有“当时情形正是如此”的强烈意识。没有人会被这些重播所蒙蔽。
人类的记忆的确会不管用。其不管用的方式十分特别，比如在杂货店里记不起购物清单中的蔬菜或是干脆就忘掉了蔬菜这码事。记忆的损伤往往和大脑的物理损伤有关，据此我们猜测，记忆在某种程度上是与时间和空间捆绑在一起的——与时间和空间捆绑在一起正是真实的一种定义。
然而现代认知科学更倾向于一个新的观点：记忆好比由储存在脑中的许多离散的、非记忆似的碎片汇总起来而从中涌现出来的事件。这些半意识的碎片没有固定的位置，它们分散在大脑中。其储存方式在不同的意识之间有本质的不同——对洗牌技能的掌握与对玻利维亚首都的了解就是按完全不同的方式组织的——并且这种方式人与人之间会有所不同，上一次与下一次之间也会有所不同。
由于可能存在的想法或经历要比大脑中神经元的组合方式多，因此，记忆必须以某种方式进行组织，以尽可能容纳超过其存储空间的想法。它不可能有一个架子来存放过去所有的念头，也无法为将来可能出现的每一个想法预留位置。
记得二十年前在台湾的一个夜晚，我坐在敞篷卡车的后面，行进在满是灰尘的山路上。山上空气很冷，我穿上了夹克。我搭的是顺风车，要在黎明前到达山区一座高峰。卡车在陡峭黑暗的山路上一圈圈艰难地向上爬升，而我在清新的空气中仰望星空。天空如此清澈，我能看见接近地平线的小星星。突然，一颗流星嗖地滑落，因为我在山里的角度特别，所以看见它在大气层里跳动。它跳啊，跳啊，跳啊，像粒石子。
现在，当我回忆起这一幕时，那颗跳动的流星已经不再是我记忆的重播——尽管它是如此的生动。它的影像并不存在于我记忆中任何特别的地方。当我重现这段经历时，实际上对其重新进行了组合，并且每次回忆起来都会重新进行组合。所用的材料是散布在我大脑中的细小的证据碎片：在寒风中瑟瑟发抖，在崎岖的山路上颠簸前进，在夜空中闪烁的无数星星，还有在路旁伸手拦车的场景。这些记录的颗粒甚至更细小：冷，颠簸，光点，等候。这些正是我们通过感官所接收到的原始印象，并由此组合成了我们当前的感知。
我们的意识正是通过这许许多多散布在记忆中的线索创造了现在，如同它创造了过去一样。站在博物馆的一个展品面前，其所具有的平行直线让我在头脑中将它与“椅子”的概念联系起来，尽管这个展品只有三条腿。我的记忆中从未见过这样一把椅子，但它符合所有（与椅子）相关联的事物——它是直立的，有水平的座位，是稳定的，有若干条腿——并随之产生了视觉映像。这个过程非常快。事实上，在察觉其所特有的细节之前，我会首先注意到其所具备的一般“椅性”。
我们的记忆（以及我们的蜂群思维）是以同样模糊而偶然的方式创造出来的。要（在记忆中）找到那颗跳动的流星，我的意识首先抓住了一条移动的光的线索，然后收集一连串与星星、 寒冷、颠簸有关的感觉。创造出什么样的记忆，有赖于最近我往记忆里塞入了什么，也包括上次重组这段记忆时所加进去的感觉或其他事情。这就是为什么每次回忆起来都有些微不同的原因，因为每次它都是真正意义上的完全不同的经历。感知的行为和记忆的行为是相同的。两者都是将许多分布的碎片组合成一个自然浮现出的整体。
认知科学家道格拉斯•霍夫施塔特（3）说道：“记忆，是高度重建的。在记忆中进行搜取，需要从数目庞大的事件中挑选出什么是重要的，什么是不重要的，强调重要的东西，忽略不重要的东西。”这种选择的过程实际上就是感知。“我非常非常相信，”霍夫施塔特告诉我，“认知的核心过程与感知关系非常非常紧密。”
在过去二十年里，一些认知科学家已经勾画出了创造分布式记忆的方法。1970 年代，心理学家戴维•马尔（4）提出一种人类小脑的新模型，在这个模型中，记忆是随机地存储在整个神经元网络中的。1974 年，计算机科学家彭蒂•卡内尔瓦（5）提出了类似的数学网络模型，借助这个模型，长字符串的数据能随机地储存在计算机内存中。卡内尔瓦的算法是一种将有限数量的数据点储存进非常巨大的潜在的内存空间的绝妙方法。换句话说，卡内尔瓦指出了一种能够将思维所拥有的任何感知存入有限记忆机制的方法。由于宇宙中可能存在的思想要比原子或粒子更多，人类思维所能接触到的只是其中非常稀疏的一部分，因此， 卡内尔瓦称他的算法为“稀疏分布记忆（sparse distributed memory）”算法。
在一个稀疏分布式网络中，记忆是感知的一种。回忆行为和感知行为都是在一个非常巨大的模式可选集中探查所需要的一种模式。我们在回忆的时候，实际上是重现了原来的感知行为，也就是说，我们按照原来感知这种模式的过程，重新定位了该模式。
卡内尔瓦的算法是如此简洁清晰，以致于某个计算机高手用一个下午就能大致地实现它。1980年代中期，在美国宇航局艾姆斯研究中心，卡内尔瓦和同事们在一台计算机上设计出非常稳定的实用版本，对他的稀疏分布记忆结构进行了细调。卡内尔瓦的记忆算法能做一些可媲美于人类思维的不可思议的事情。研究者事先向稀疏内存中放入几个画在 20x20 格子里的低画质数字图像（1至9）。内存保存了这些图像。然后，他们拿一个比第一批样本画质更低的数字图像给内存，看它是否能“回忆”起这个数字是什么。结果它做到了！它意识到了隐藏在所有低画质图像背后的原型。从本质上来说，它记起的是以前从未见过的形象！
这个突破不仅仅使找到或重现过去成为可能，更重要的是，当只给定最模糊的线索时，它也能够从无数的可能性中发掘出一些东西。对一个记忆体来说，仅仅能调出祖母的容貌是不够的，在不同的光线下以及从不同的角度去看祖母的样子时，它都应该能辨认出来。
蜂群思维是能同时进行感知和记忆的分布式内存。人类的思维多半也是分布式的，至少在人工思维中分布式思维肯定是占优势的。计算机科学家越是用蜂群思维的方式来思考分布式问题，就越发现其合理性。他们指出，大多数个人电脑在开机状态的绝大部分时间里并没有真正投入使用。当你在计算机上写信时，敲击键盘产生的短脉冲会打断计算机的休息，但当你构思下一句话的时候，它又会返回到无所事事的状态。总体而言，办公室里打开的计算机在一天的大部分时间里都处于闲置状态。大公司的信息系统管理人员眼见价值几百万美元的个人电脑设备晚上在工作人员的办公桌上闲着，很想知道是否能够充分利用这些设备的全部计算能力。他们所需要的是一个在完全分布式的系统中协调工作和存储的办法。
不过，仅仅解决闲置问题并不是分布式计算的主要意义。分布式系统和蜂群思维有其独特的优势，比如，对突然出现的故障具有极强的免疫力。在加利福尼亚帕拉阿图市的数字设备公司（Digital Equipment Corporation）的实验室里，一名工程师向我演示了分布式计算的优势：他打开装有公司内部计算机网络的机柜门，动作夸张地从里面拔掉了一条电缆。网络路由毫不迟疑地绕过了缺口。
当然，任何蜂群思维都有失灵的时候。但是，因为网络的非线性特质，当它确实失灵的时候，其故障可能类似于除了蔬菜什么食物都记得的失语症。一个有损伤的网络智能也许能计算出圆周率的第十亿个数位，却不能向新地址转发邮件；它也许能查出为非洲斑马变种进行分类这样晦涩难懂的课本文字，却找不出任何有关一般动物的合乎情理的描述。对蔬菜的整体“健忘”不太像局部的储存器故障，它更像是系统层面上的故障，据其症状推断，有可能是与蔬菜相关的某种特殊关联出现了问题——就像计算机硬盘中的两个独立但又相互矛盾的程序有可能造成一个“漏洞”阻止你打印斜体字一样。斜体字的存储位置并没有被破坏，但是渲染斜体字的系统进程被破坏了。
通过将计算机网络建立在一个箱体内的方法，可以克服一些创建分布式计算机思维的障碍。这种经过刻意压缩的分布式计算也被称为并行计算，因为在超级计算机中的成千上万的计算机在并行运转。并行超级计算机不能解决“办公桌上闲置的计算机”问题，也不能将散布各处的计算能力聚合起来；并行运转是其本身和内部的一个优势，不过单就为了这一点，也值得花一百万美元来制造一个单机装置。
并行分布式计算非常适用于感知、视觉和仿真领域。并行机制处理复杂性的能力要好于以体积庞大、运算速度超快的串行计算机为基础的传统超级计算机。在采用稀疏分布式内存的超级计算机里，记忆与数据处理之间的差异消失了。记忆成为了感知的再现，与最初的认知行为没有什么区别。两者都是从一大堆互相连接的部件中浮现出来的模式。
人名注释：
（1）约翰•休林－杰克逊 John Hughlings Jackson：（1835－1911），英国皇家学会会员（FRS ），英国精神病学家。详见：http://en.wikipedia.org/wiki/John_Hughlings_Jackson
（2）怀尔德•格雷夫斯•潘菲尔德 Wilder Graves Penfield：（1891－1976），加拿大神经外科医生、神经生理学家，出生于美国华盛顿州斯波坎（Spokane）市，逝于加拿大魁北克省蒙特利尔。详见：http://www.whpsy.com/person/p/Penfield.W.G.htm
（3）道格拉斯•霍夫施塔特 Douglas Richard Hofstadter：（1945－），美国作家，从事意识思考及创造力方面的研究。侯世达是他的中文名。因其著作《哥德尔、埃舍尔、巴赫》获得1980年普立兹非小说类别奖。详见：http://en.wikipedia.org/wiki/Douglas_Hofstadter
（4）戴维•马尔 David Courtnay Marr： （1945－1980），英国神经系统科学家、心理学家。马尔整合心理学、人工智能及神经生理学研究成果使其成为视觉进程新模式。被公认为计算神经科学学科创始人。详见：http://en.wikipedia.org/wiki/David_Marr_(neuroscientist)
（5）彭蒂•卡内尔瓦：发明“稀疏分布记忆（sparse distributed memory）”算法。现为雷氏神经系统科学研究所研究员。详见：http://www.rni.org/kanerva/homepg.html
译者注释：
［1］现代医学认为，失语症确切来讲有两种不同的形式，分别对应大脑左半球的布洛卡区损伤和韦尼克氏区损伤。（如图）前者使人了解语言内容，但无法讲话或清楚用词；后者使人无法了解语言内容，可以清楚讲话但字词组合毫无意义。
［2］《巨蟒剧团之飞翔的马戏团》（Monty Python's Flying Circus，原文没有's，但两者指的是同一个东西。）是1969年10月5日英国BBC电视台推出的一个电视滑稽剧。从这天开始，在之后短短的四年 间，“巨蟒剧团”及其六位成员的名字通过《飞翔的马戏团》这套空前成功的电视喜剧节目，很快成为了英国现代文化的一个标志。也正是从《飞向的马戏团》开 始，“巨蟒”逐渐为世界所熟知，并以自己独特的幽默方式开创了一种至今仍被全世界(尤其是好莱坞)广泛效仿和套用的喜剧类型。详见：http://www.douban.com/subject/1485976/?i=0，又：http://en.wikipedia.org/wiki/Monty_Python's_Flying_Circus
［3］博尔赫斯是南美著名的小说家，经常通过其作品讨论世界和书籍、时间迷宫、神秘主义等问题，被称为“作家们的作家”。一般认为博尔赫斯的文学属于南美的“魔幻现实主义”流派，也有人将他界定为幻想小说家（与卡尔维诺相似）。博尔赫斯对中国古代文化情有独钟，在他的多部作品中均引用到中国的东西（如《小径分叉的花园》），但这些都是中国想象而不是中国现实。下文博尔赫斯的一段分类多被国内学界引为博尔赫斯与东方的例子。
［4］阿根廷作家博尔赫斯在一篇短篇小说（《约翰•威尔金斯的分析语言》）中编了个故事，他假弗兰兹•库恩博士（《红楼梦》德文译者）之口，引述一本中国古代据称叫《天朝仁学广览》的百科全书，说中国有这样一种动物分类法。多年以后，这段虚构故事却让法兰西的福柯心有所动。福柯以为，这一不可思议分类法体现了“ 另一思想体系的奇异魅力”，而“那样思维的绝对不可能性”，可以拿将过来，反思“我们自己思想的界限”。——章益国 http://www.cbr.org.cn/mag/articles/064/767.html
满满一槽的水。当你拔去水槽的塞子，水就会开始搅动，形成涡流。涡流发展成为漩涡，像有生命一般成长。不一会儿，漩涡从水面扩展到槽底，带动了整个水槽里的水。不停变化的水分子瀑布在龙卷中旋转，时刻改变着漩涡的形状。而漩涡持续不变，就在崩溃的边缘舞动。“我们并非僵滞的死物，而是自我延续的模式，” 诺伯特•维纳如是写道。
水槽空了，所有的水都通过漩涡而流得一干二净。当满槽水都从槽里排入下水道后，漩涡的模式到哪去了呢？这模式又是从何而来呢？
不管我们在何时拔掉塞子，漩涡都会无一例外地出现。漩涡是一种涌现的事物——如同群一样，它的能量及结构蕴涵于群体而非单个水分子的能量和特性之 中。不论你多么确切地了解H2O（水的分子式）的化学特征，它都不会告诉你任何有关漩涡的特征。一如所有涌现的事物，漩涡的特性来源于大量共存的其他个体；在之前所举的例子中，是满满一槽的水分子。一滴水并不足以显现出漩涡，而一把沙子也不足以引发沙丘的崩塌。事物的涌现大都依赖于一定数量的个体， 一个群体，一个集体，一个团伙，或是更多。
数量能带来本质性的差异。一粒沙子不能引起沙丘的崩塌，但是一旦堆积了足够多的沙子，就会出现一个沙丘，进而也就能引发一场沙崩。一些物理属性，如温度，也取决于分子的集体行为。空间里的一个孤零零的分子并没有确切的温度。温度更应该被认为是一定数量分子所具有的群体性特征。尽管温度也是涌现出来的特征，但它仍然可以被精确、肯定地测量出来，甚至是可以预测的。它是真实存在的。
科学界早就认为大量个体和少量个体的行为存在重大差异。群聚的个体孕育出必要的复杂性，足以产生涌现的事物。随着成员数目的增加，两个或更多成员之间可能的相互作用呈指数级增长。当连接度高且成员数目大时，就产生了群体行为的动态特性。——量变引起质变。
有两种极端的途径可以产生“更多（moreness）”。一种途径是按照顺序操作的思路来构建系统，就像工厂的装配流水线一样。这类顺序系统的原理类似于钟表的内部逻辑——通过一系列的复杂动作来映衬出时间的流逝。大多数机械系统遵循的都是这种逻辑。
还有另一种极端的途径。我们发现，许多系统都是将并行运作的部件拼接在一起，很像大脑的神经元网络或者蚂蚁群落。这类系统的动作是从一大堆乱糟糟且又彼此关联的事件中产生的。它们不再像钟表那样，由离散的方式驱动并以离散的方式显现，更像是有成千上万个发条在一起驱动一个并行的系统。由于不存在指令链，任意一根发条的某个特定动作都会传递到整个系统，而系统的局部表现也更容易被系统的整体表现所掩盖。从群体中涌现出来的不再是一系列起关键作用的个体行为，而是众多的同步动作。这些同步动作所表现出的群体模式要更重要得多。这就是群集模型（swarm model）。
这两种极端的组织方式都只存在于理论之中，因为现实生活中的所有系统都是这两种极端的混合物。某些大型系统更倾向于顺序模式（如工厂），而另外一些则倾向于网络模式（如电话系统）。
我们发现，宇宙中最有趣的事物大都靠近网络模式一端。彼此交织的生命，错综复杂的经济，熙熙攘攘的社会，以及变幻莫测的思绪，莫不如此。作为动态的整体，它们拥有某些相同的特质：比如，某种特定的活力。
这些并行运转的系统中有我们所熟知的各种名字：蜂群、电脑网络、大脑神经元网络、动物的食物链、以及代理群集（a collctive of agents）。上述系统所归属的种类也各有其名称：网络、复杂自适应系统、群系统、活系统（vivisystems）、或群集系统。我在这本书中用到了所有这些术语。
每个系统在组织上都汇集了许多（数以千计的）自治成员。 “自治”意味着每个成员根据内部规则以及其所处的局部环境状况而各自做出反应。这与服从来自中心的命令，或根据整体环境做出步调一致的反应截然不同。
这些自治成员之间彼此高度连接，但并非连到一个中央枢纽上。它们组成了一个对等网络。由于没有控制中心，人们就说这类系统的管理和中枢是去中心化分布在系统中的，与蜂巢的管理形式相同。
以下是分布式存在的四个突出特点，活系统的特质正是由此而来：
没有强制性的中心控制
次级单位具有自治的特质
次级单位之间彼此高度连接
点对点间的影响通过网络形成了非线性因果关系
上述特点在分布式存在中的重要度和影响力尚未经过系统地检验。
本书主题之一是论述分布式人造活力系统——如并行计算、硅神经网络芯片、以及因特网这样的庞大在线网络等——向人们展示了有机系统的迷人之处，但也暴露出了它们的某些缺陷。下面是我对分布式系统的利与弊的概述：
群系统的好处：
可适应——人们可以建造一个类似钟表装置的系统来对预设的激励信号进行响应。但是，如果想对未曾出现过的激励信号做出响应，或是能够在一个很宽的范围内对变化做出调整，则需要一个群——一个蜂群思维。只有包含了许多构件的整体才能够在其部分构件失效的情况下仍然继续生存或适应新的激励信号。
可进化——只有群系统才可能将局部构件历经时间演变而获得的适应性从一个构件传递到另一个构件（从身体到基因，从个体到群体）。非群体系统不能实现（类似于生物的）进化。
弹性——由于群体系统是建立在众多并行关系之上的，所以存在冗余[1]。个体行为无足轻重。小故障犹如河流中转瞬即逝的一朵小浪花。就算是大的故障，在更高的层级中也只相当于一个小故障，因而得以被抑制。
无限性——对传统的简单线性系统来说，正反馈回路是一种极端现象——如扩声话筒无序的回啸。而在群系统中，正反馈却能导致秩序的递增。通过逐步扩展超越其初始状态范围的新结构，群可以搭建自己的脚手架借以构建更加复杂的的结构。自发的秩序有助于创造更多的秩序——生命能够繁殖出更多的生命，财富能够创造出更多的财富，信息能够孕育更多的信息，这一切都突破了原始的局限，而且永无止境。
新颖性——群系统之所以能产生新颖性有三个原因： （ 1 ）它们对“初始条件很敏感” ——这句学术化短语的潜台词是说，后果与原因不成比例——因而，群系统可以将小土丘变成令人惊讶的大山。 （ 2 ）系统中彼此关联的个体所形成的组合呈指数增长，其中蕴藏了无数新颖的可能性。 （ 3 ）它们并不强调个体，因而也允许个体有差异和缺陷。在具有遗传可能性的群系统中，个体的变异和缺陷可以导致持久的新颖性，这个过程我们也称之为进化。
群系统的明显缺陷：
非最优——因为冗余，又没有中央控制，群系统的效率是低下的。其资源分配高度混乱，重复的努力比比皆是。青蛙一次产出成千上万只卵，只为了少数几个子代成蛙，这是多么大的浪费！假如群系统有应急控制的话——例如自由市场经济中的价格体系，那么可以在一定程度上抑制效率低下，但绝不可能像线性系统那样彻底消除它。
不可控——没有一个绝对的权威。引领群系统犹如羊倌放羊：要在关键部位使力，要扭转系统的自然倾向，使之转向新的目标（利用羊怕狼的天 性，用爱撵羊的狗来将它们集拢）。经济不可由外部控制，只能从内部一点点地调整。人们无法阻止梦境的产生，只能在它现身时去揭示它。无论在哪里，只要有“涌现”的字眼出现，人类的控制就消失了。
不可预测——群系统的复杂性以不可预见的方式影响着系统的发展。“生物的历史充满了出乎意料。”研究员克里斯•朗顿（1）如是说。 他目前正在开发群的数学模型。“涌现”一词有其阴暗面。视频游戏中涌现出的新颖性带给人无穷乐趣；而空中交通控制系统中如果出现涌现的新情况，就可能导致进入全国紧急状态。
不可知——就我们所知，因果关系就像钟表系统。我们能理解顺序的钟表系统，而非线性网络系统却是道地的难解之谜。后者淹没在它们自制的困思逻辑之中。A导致B，B导致A。群系统就是一个交叉逻辑的海洋：A间接影响其他一切，而其他一切间接影响A。我把这称为横向因果关系。真正的起因（或者更确切地说，由一些要素混合而成的真正起因），将在网络中横向传播开来，最终，触发某一特定事件的原因将无从获知。那就听其自然吧。我们不需要确切地知道西红柿细胞是如何工作的，也能够种植、食用、甚至改良西红柿。我们不需要确切地知道一个大规模群体计算系统是如何工作的，也能够建造、使用它，并使之变得更加完美。不过，无论我们是否了解一个系统，都要对它负责，因此了解它肯定是有帮助的。
非即刻——点起火，就能产生热量；打开开关，线性系统就会醒来。它准备好了为你服务。如果系统熄了火，重新启动就可以了。简单的群体系统可以用简单方法唤醒；但层次丰富的复杂群系统就需要花些时间才能启动。系统越是复杂，需要的预热时间就越长。每一个层面都必须安定下来；横向起因必须充分传播并归于平静；上百万自治成员必须相互了解。我认为，这将是人类所要学的最难的一课：有机的复杂性将需要有机的时间。
在群逻辑的优缺点中进行取舍就如同在生物活力系统的成本和收益之间进行抉择一样——假如我们需要这样做的话。但由于我们是伴随着生物系统长大的，而且别无选择，所以我们总是不加考虑地接受它们的成本。
为了使工具具备超卓的功能，我们可以允许其在某方面有一点点小瑕疵。而为了保证互联网上拥有一千七百万计算机节点的群系统不会整个儿垮掉，我们不得不容忍讨厌的电脑蠕虫或是毫无理由和征兆的局部停电。多路由选择既浪费且效率低下，但我们很高兴可以借此保证互联网的非凡灵活性。另一方面，当我们制造自治的机器人时，我敢打赌，为了防止它们自作主张地脱离我们的完全控制，我们放弃了它们一些潜在的可适应能力。
随着我们的发明从线性的、可预见的、具有因果关系属性的机械装置，转向纵横交错、不可预测、且具有模糊属性的生命系统，我们也需要改变自己对机器的期望。这有一个可能有用的简单的经验法则：
对于必须绝对控制的工作，仍然采用可靠的老式的钟控系统。
在需要终极适应性的地方，你所需要的是失控的群件。
我们每将机器向集群推进一步，都是将它们向生命推进了一步。而我们的奇妙装置每离开钟控一步，都意味着它又失去了一些机器所具有的冷冰冰但却快速且最佳的效率。多数任务都会在控制与适应性中间寻找一个平衡点，因此，最有利于工作的设备将是由部分钟控装置和部分群系统组成的生控体系统的混血儿。我们能够发现的通用群处理过程的数学属性越多，我们对仿生复杂性与生物复杂性的理解就越好。
群突出了真实事物复杂的一面。它们不合常规。群计算的数学延续了达尔文有关动植物经历无规律变异而产生无规律种群的革命性研究。群逻辑试图理解不平衡性，度量不稳定性，测定不可预知性。用詹姆斯•格雷克（2）的话来说，这是一个尝试，以勾画出“无定形的形态学” ——即给似乎天生无形的形态造型。科学已经解决了所有的简单任务——都是些清晰而简明的信号。现在它所面对的只剩下噪音；它必须直面生命的杂乱。
人名注释：
（1）克里斯托弗•兰顿（Christopher Langton，1949－）：美国生物学家，仿生领域开创者之一。1980年代他发明了术语仿真，1987 年在洛斯阿拉莫斯国家实验室组织了第一次“生命系统的合成仿真国际会议 ”（或称为人造生命I）。详见： http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Langton
（2）詹姆斯•格雷克（James Gleick，1954－）：作家、记者、传记记者。他的书披露了科学技术的文化派别。其中3本分获普利兹奖和国家图书奖的决赛资格，并被译成二十多种文字。 详见： http://en.wikipedia.org/wiki/James_Gleick。
注释：
1. 冗余：冗余是重复配置系统的一些部件。当系统发生故障时，冗余配置的部件介入并承担故障部件的工作，由此减少系统的故障时间。 （互动百科）
更多的内容请阅读：http://pro.yeeyan.com/wiki/失控
“失控”的协作与进化——《失控》后记编辑本段回目录
《失控》的翻译过程之所以与众不同，正在于它身体力行地实践了这本书中的思想。在《连线》的 Jeff Howe 提出“众包”概念四年之后，我们相信，“众包”需要重新定义。“众包”不是“威客”。没有了协作，没有了“蜂群思维”，也就不成其为“众包”；而带有层级的“包容架构”，则是既不抹杀创造性和进化空间又能保证产品和服务质量的关键。
很多人都会认为这本书过于技术化了，不适合阅读。这的确不是一本轻松的读物。事实上，那些有机会先睹为快的朋友们都告诉我，每读上一小节，他们都要停下来，想一想，甚至还要休息一下。不过，他们也无一例外地表示，这是一部真正有价值的书，是一部思想之书、智慧之书。
这样一部读着都很“辛苦”的书，其翻译过程就更不必说了。但翻译的辛苦，并不是值得在这里大书特书的事情——翻译本就是一件苦差事。这部书的翻译过程之所以与众不同，正在于它身体力行地实践了这本书中的思想。
翻译工作早在08年5月就开始了。起初只有一位译者——同时身怀清华数学系的学士学位和北大哲学系的准博士学位。我们在评估原作后一致认为，这样一个“大部头”，绝不能采用多人协作的方式，否则很难保证质量。现在回过头来看，这其实也是一个近于“荒谬”的结论。上世纪也曾有很多高质量的译著，是由团队协作完成的。只不过后来，地理上聚在一起的团队不复存在，翻译似乎成了“一个人的战斗”，即使有多人参与，也往往是编辑在时间的压力下将原作分成几块，包给不同的译者分头完成而已。译者间绝少通气和交流，因而也不能称之为“协作”，并且质量也无法得到保证。
到了08年底，《失控》的翻译进度远远落后于计划——只完成了初稿的四分之一左右。无奈之下，我决定铤而走险，通过社区公开招募的方式，选拔了另外8名译者。这些译者中，有大学生，有中学教师，有大学老师，有国家公务员，更多的其实连做什么我都不是很清楚。他们与之前的译者组成一个虚拟团队，以协作的方式继续工作。为此，我们创建了维基页面和 Google 小组。
协作一开始就处在一种“失控”的状态：章节段落是自由认领的，译者们喜欢哪一章就在维基页面那章的标题后面注上自己的 ID。有的译者只小心翼翼地认领半章；也有的译者死乞白赖地求手快的译者把喜欢的章节让给自己。作为协作翻译的组织者，我只是维护一张表格，每周向大家汇报进度而已。虽然感觉上有些乱哄哄的，不过也没出什么大问题，每周的进度也很令人满意。
很快新的问题又冒出来了。有些译者将翻译过程中遇到的难点发到 Google 小组里，引起了争论，并且常常谁都很难说服谁。这时候我觉得有必要设立某种仲裁机制了，于是提出由大家推举三位译者组成仲裁小组，作为最终的裁定机构。想不到的是，我的提议竟然遭到了所有译者的反对。“不，我们自己能摆平这些问题！”好吧，于是我缩回去继续做我那份很有前途的进度汇报工作。
仅仅用了一个半月的时间（中间还过了一个春节），全书的初稿就奇迹般地完成了。鉴于之前的组织工作实在“混乱”，也不“规范”——譬如说，事先并没有一个统一的术语表，只是译者们在翻译过程中觉得哪些术语有必要统一，就把它们添加到一个维基页面上；但其他译者是否认可和遵从，也没有强制约束——因此，大家一致同意进入互校阶段（事实上，有些手快的译者在此之前已经完成了一遍对自己那部分的自校工作）。
互校中也免不了吵吵闹闹。但还有更“节外生枝”的事情发生。一位译者用了一周时间，将书中所涉及的过百个人物在互联网上检索了一遍，做了注释；另一位译者列出了他认为对理解本书来说至关重要的三十几个关键词；还有几个译者从自己的专业背景出发，结合从维基百科、互动百科上查到的词条，为专业术语做了加注。大家今天看到的这本中文版中，注解多达四百多个！这正是译者们的工作成果。
两轮互校完成后，大家又推举了一位译者对全书文字做了润色。到2009年5月，这种“蜂群思维”式的协作基本上告一段落。第一版的中文《失控》诞生了。那时候，全部的译文都放在维基页面上，并且谁都可以看到。现在网上能找到的《失控》译文，基本上都是那个版本的节选和转载。
这之后，我决定由我对全书再做一次终校，以进一步提升质量。谁曾想，这一校就是一年多。其间经历了我被迫离开联合创业并担任总经理的公司，从头建设一个新的网站和社区——“东西”。好在团队承担了绝大部分工作，社区也给了我莫大的鼓励和帮助。我得以在这一年多的时间里，时断时续地完成了终校工作。说是完成，其实也不确切，最终还是未来得及对第22章和第23章进行终校。因此，这一版的中译本还算不上完美，还有很大的进化空间。
终校的“拖沓”，在我看来并不能算是“失败”，它从某种程度上再次验证了《失控》中所提及的思想，并让我们更深刻地认识了“众包”——这一互联网经济时代的新模式。
如果说终校之前的协作是在一个扁平层级上的“蜂群思维”，那么终校则是在这个层级之上的更高级行为。这里的层级不是阶级的层级，而是功能的层级。正所谓“革命只有分工不同，没有高低贵贱之分”。
理想状态下，高层级的行为不应简单重复低层级的行为。“终校”与其说是“校”，不如说是“读”。我依靠自身的知识背景，通读译文，遇到别扭或难解之处，再去对照原文。不过在这个过程中，我发现译文的质量参差不齐，一些章节不得不近于重翻一遍。但这并不是译者们的问题，而是因为在08年底的时候，我们还没有能力通过社区招募到这么多能够充分胜任《失控》这本书的译者。
即便在两年后的今天，我们也不敢保证能够通过社区招募到数量恰恰好、水平恰恰够、文风足够近的译者来组成一个完美的协作团队。而且我相信，不论是现在还是将来，达成这个目标的几率都几乎为零。
这也就是“众包”的特点——带有一定的不确定性和不可控性。
在继续讨论“众包”模式之前，先澄清一个曲解。“众包”不是“威客”。借助网络从茫茫人海中筛选出最突出的个体来完成任务，这其实是“超女”的海选；没有了协作，没有了“蜂群思维”，也就不成其为“众包”。
不确定性往往使人们感到不安，而不可控性更是被视为现代企业管理的大敌。然而从另一方面讲，不确定性和不可控性也正是创新的源泉、进化的动因。这点毋需我来赘述。
如何既不抹杀创造性和进化空间又能保证产品和服务的质量？
答案就是层级架构，而且往往只需要两个层级就足够了：下层是充满活力的“蜂群”式协作，上层则对产品或服务的最终质量进行把控。《失控》中用了一个相对专业的术语来描述这种结构——包容架构；其所涉及的细节和故事，也要比我这里的三言两语丰富得多。
《连线》编辑 Jeff Howe 最初在06年提出“众包”的时候，认为是网络和科技产品的进步——譬如数码相机——使得原本需要专业人士才能完成的工作由业余人员就可以完成，并且在海量的业余作品库中，总有一款适合你。
四年之后，我们相信，“众包”需要重新定义。
Jeff Howe 的立论基础并非今天所特有。历史上每一次重大的科技进步，都会将某个原本高高在上的行业或技能“贬值”为大路货，譬如书写。只不过今天，科技发展如此迅速，使得成千上万的行业和技能在瞬间就从“专业”的顶峰跌入”业余“的谷底，让那些专业人士们无所适从。而至于说海量的内容库，拜托，我们已经在为信息过载而头疼了。
因而，我们在这里所说的“众包”，是以“蜂群思维”和层级架构为核心的互联网协作模式。嗯，就是这样。
好了，感谢你耐心地读到这里，而不是一看见“后记”这样的字眼就一把把这几页纸撕掉——我听过不止一个人表达过类似的强烈愿望。
感谢参与《失控》协作翻译的译者们：陆丁、袁璐、陈之宇、郝宜平、小青、张鹃、张行舟、王钦、顾珮钦、卢蔚然、 陈新武；感谢“东西”团队：傅妍冰（西西）、张文武（铁蜗牛）、师北宸、郝亚洲、王懿、管策、周峰、张宁、杜永光、左向宇、任文科（Kevin.Ren）、王萌（Neodreamer）；还要感谢曾协助校对的金晓轩。
感谢鼓励和帮助我一路走来的朋友们：张向东、毛译敏（毛毛）、刘刚。
感谢新星出版社“敢于”出这本“大部头”。感谢责编雨川的辛勤工作和不断鞭策。
更要感谢 KK 对我们的包容和支持。
也期待《失控》中译本在你我的手上继续进化！
赵嘉敏（拙尘）
2010年11月 于北京
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