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精卵开始，然后这东西逐渐发育，变成了一个有秩序的新生命，然后又变成一个成熟的
生命。”不知为什么，单个的受精卵能够分裂，变成不同的神经细胞，肌肉细胞和肝脏
细胞，以及上百种不同的细胞，这个过程精确到万无一失。奇怪的不是生而缺憾的悲剧
常有发生，而是大多数新生命一出生就完美无缺。“这至今仍然是生物学中最美丽的奥
秘之一。”考夫曼说。“我整个儿地被细胞分化的问题给迷住了，马上就投入到对这个
问题的深入思考。”
那时是做这项研究的一个大好时机：从1961年一直到1963年，雅各布（Jacob）和
莫纳德（Monod）刚发表了他们关于遗传回路（genetic circuits）的一系列论文。这
项工作使他们后来获得了诺贝尔奖。（这正是阿瑟16年以后躺在夏威夷海滩上读到的论
著。）而考夫曼很快就读到了他们的观点。他们论述说，任何细胞都包含着几个“调节”
基因（regulatory genes），这些调节基因就像开关一样，能够打开或关闭其他基因。
“他们的研究成为所有生物学家的启示录。如果基因能够相互打开和关闭，那么就会有
遗传回路。在某种意义，基因组（genome）就会是一种生化计算机。正是整个系统的这
种计算机行为，即有秩序的行为，以某种方式决定了细胞之间的差别。”
但问题是，这些细胞差别是怎样形成的呢？
考夫曼说，其实，大多数研究人员曾经（在这点上，甚至到现在）都并不过于为这
个问题操心。他们谈论着细胞的“发育程式”，仿佛DNA计算机真的像IBM主机执行用
FORTRAN语言编写的程序一样执行遗传指令：一步一步地逐条执行。更有甚者，他们好
像相信这些遗传指令是精确无误的组织，就像任何人编写的计算矾代码一样被自然选择
法完全排除了误差。怎么可能不是这样的呢？遗传程序中的最微小的错误都会导致一个
发育中的细胞的癌变，或可以将之完全置于死地。这就是为什么成百的分子基因学家早
就开始在实验室里努力译解精确无误的生化机制，研究在这个生化机制中基因A是如何
打开基因B的，基因C、D、E的活动又是如何影响整个开关过程的。他们认为，一切都在
这些细节之中。
但考夫曼越是思考这幅图景就越是发现，细胞差别是怎样形成的这个问题正赫然耸
立于眼前。基因组就像计算机，很好，但它又完全不是IBM公司生产的计算机。他发现，
在一个真正的细胞里，许许多多的调节基因可以同时作用。所以，基因组电脑不像人类
制造的计算机那样逐步执行指令，而是同步地、平行地执行大多数，或所有的遗传指令。
他推理，如果情况真是这样的话，那么，重要的不在于是否这个调节基因精确地按照界
定好的顺序激活了那个调节基因。而是这个基因组作为一个整体，是否能够安顿下来，
将活性基因组合成一个稳定的、自我连贯的形态。调节基因最多也许能经历两个、三个
或四个不同构型的循环，总之数目不多，否则细胞就会到处乱串，基因随机地相互开闭，
陷于混乱状态。当然，肝脏细胞内活性基因的形态与肌肉细胞或脑细胞内的活性基因形
态会非常不同。但考夫曼想，也许这正是重要之处。单个的基因组能够有许多稳定的行
为形式这一事实，也许正是发育过程中能够产生许多不同细胞类型的致因。
人们都心照不宣地假设，细节就是一切。考夫曼对此感到十分困惑。他知道，生物
分子的细节显然是十分重要的。但如果基因组必须被组合和调整到尽善尽美才能发挥作
用，那它怎么会从随机的试验和进化的错误中诞生呢？这就像老老实实地洗一整副牌，
却拿到一手的黑桃一样：不是没有这个可能，但这种可能性不大。“这感觉就不对。”
他说。“别指望上帝或自然选择法会做到这一步。如果我们只能用大量详尽的、自然选
择过程中未必能发生的细节来解释生物的秩序，如果我们现在所见到的从一开始都经历
过艰难的挣扎，那我们今天就不会存在于此了。只有足够的宇宙空间和时间上的机遇并
不能产生这一切。”
事情肯定不止于此。他想。“不知为什么，我想证明秩序是最初就出现的，并不是
后天置入和演化出来的。我有意识地要证明，在遗传调节系统中，秩序是天然而成的，
带有不可避免的性质。秩序以某种方式自由地存在于事物之中，它是自动形成的。”他
推测到，如果情况果真如此，那么，生命的这个自动而自组的特征就正好和自然选择法
背道而驰。根据达尔文的描述，任何一种生物体的精确的遗传详况都是随机演变和自然
选择的产物。但生命本身的自组，即秩序，却具有更深刻、更根本的含义。秩序纯粹地
产生于网络结构，而不是产生于细节。事实上，秩序是造物主的头等奥秘。
“我不知道我哪来的这股冲动。”他说。“为什么斯图尔特·考夫曼凑巧来到这个
世界，而且对秩序问题发生了兴趣？这整个儿就是个绝妙的谜。一个人的头脑能够对这
个问题感到新鲜好奇，能够提出这类的问题，这使我感到既奇怪又惊喜。只是我这一生
都有这样的感觉：好像我从事过、热爱过的所有科学研究，都是为解开这一谜团所做的
努力。”
确实，对一个二十四岁的医科大学预科生来说，关于秩序的问题就像他身上的一直
不消的痒处。他好奇地想，遗传秩序自由地存在究竟意味着什么？好吧，就让我们看一
看在真正的细胞里发现的遗传回路吧。它们显然经过几百万年进化的精加工。但另一个
问题是，它们真的有什么特别的吗？在无数可能的遗传回路中，他们是唯一能产生有秩
序的稳定构型的遗传回路吗？如果是这样的话，那它们就是一把黑桃牌的类似物了。进
化居然能幸运到产生它们，那就真是个奇迹了。或者，稳定的网络就像拿到一手黑桃、
红桃、草花和方块混合牌一样通常吗？因为如果情况果真是这样的话，那进化偶然选择
了有用的遗传回路，就是一件轻而易举的事了。真正的细胞中的网络就会是正好凑巧通
过了自然选择的那个了。
考夫曼认为，寻找到答案的唯一方法就是洗牌，拿出一组完全典型的遗传回路，看
看它们究竟会不会产生出稳定的构型。“所以我立刻就想到，如果把几千个基因随机地
连挂在一起会发生什么呢？它们会产生什么效果？”
现在他知道他该如何思考这个问题了。他在牛津学过神经回路，他知道，真正的基
因当然会相当复杂，但至少雅各布和莫纳德已经告诉过我们了，调节基因基本上只是开
关。而一个开关的本质就是来回于两种状态之间：激活的状态和熄灭的状态。考夫曼喜
欢把它们想成是电灯泡（开或关），或想成是一个逻辑状态（真的或假的）。但他觉得
不管把它们想成是什么意象，却正是这种开或关的行为形成了调节基因的本质。剩下的
只是相互作用的基因网络的问题了。当时柏克莱大学的自由演说运动正在校园蓬勃兴起，
考夫曼却把他的课余时间都消遣在奥克兰他的公寓的楼顶上。他坐在那上面入迷地画着
连挂在一起的调节基因的网络图形，力图搞清楚它们是怎样相互打开和关闭的。
考夫曼对研究基因网络确实十分入迷，甚至一直到他完成了在柏克莱的医学院预科
课程，回到旧金山，开始了医学院全日制课程以后，他还沉迷在这里面。这并不是因为
他已经对医学院感到厌倦了，恰好相反：他发现医学院课程的难度非常非常大。他的老
师要求他死记硬背堆积如山的课本知识，极端痛苦地做肾脏的生理结构分析之类的功课。
但尽管如此，他仍然一门心思想学医。学医迎合了他内心的童子军精神：在任何情况下，
行医都是做有益的事，同时又能让他准确地知道该如何去做，就好比在风暴中搭帐篷一
样。
然而，考夫曼继续他的基因网络游戏，因为他几乎无法自控。“我狂热地想从事对
这些随机基因网络的奇怪科学的研究。”他的药物学考试得了C。“我的药物学课程的
笔记本上涂满了遗传回路的图表。”他说。
起初，他发现遗传回路使他感到非常困惑。他懂得很多抽象逻辑，但却几乎没有数
学知识。他在图书馆找到的计算机教科书对他几乎毫无帮助。“当时，自动机理论早已
建立，这个理论所论述的就是逻辑开关网络。这些书告诉我如何合成一个能够发挥作用
的系统，或复杂自动机功能的一般限制何在。但我感兴趣的是复杂系统的自然法则。秩
序从何而来？当时没人思考这些问题。当然只是据我所知是没人思考这些问题。”所以
他继续画他的随机遗传回路图表，极力去直观感觉这些网络的行为模式。当他需要用到
数学时，他就尽自己的能力来发明数学公式。
很快他就发现，如果每一个基因都被许多其它基因所控制，使基因网络变得像一盘
意大利面条一样稠密地纠缠在一起，那么整个系统就会猛烈动荡，陷于混乱局面。就拿
电灯泡来比喻，那就会像一个巨大的拉斯维加斯广告牌线路错乱了，上面所有的灯光都
乱闪一气，完全没有秩序。
考夫曼同样想到，如果每个基因最多只被另外一个基因控制，基因网络非常稀松地
连接，那么，网络的行为模式就过于简单了。这就会像一个广告牌上大多数灯泡都只会
像没有头脑的夜总会频闪灯光那样枯燥地开开关关。而那不是考夫曼想象的秩序。他想
要的遗传灯泡是能够将自己组织成有趣的行为形式，就像随风摇曳的棕榈树或翩翩起舞
的火烈鸟一样。另外，他知道非常稀松地连接的网络是不现实的：雅各布和莫纳德已经
证明了，真正的基因通常都受控于好几个别的基因（今天，我们知道典型的数额是两个
到十个）。
所以考夫曼就取其中间数。这样的网格连接既不十分稠密，也不十分稀疏。在实际
操作上，为了让事情更简单些，他取每个基因只有两条输入的网络。他发现了隐含着特
殊意义的现象。他早就知道，稠密连接的网络会非常敏感：如果你深入进去，调节任何
一个基因的状态，比方说，从打开的状态调节到关闭的状态，那就会引发雪崩现象，导
致网络像瀑布一样无止无休地来回翻滚。这就是为什么稠密相连的网络总是趋于混乱状
态的原因。它们永远不可能安顿下来，但在只有两个输入的网络中，考夫曼发现，开关
一个基因并不会引起连续扩散的变化波动。在大多数情况下，被触及的基因会恢复到原
来的状态。事实上，只要基因活动的两种形态相差不是很大，它们就会趋于会聚。“事
情变得简单了。我能够看见电灯泡趋于进入开或关的状态。”考夫曼说。换句话说，两
条输入的网络就像一盏灯光一样随意闪烁，却又总是能够自己组织成火烈鸟或香槟酒杯
图案的广告牌。
秩序！考夫曼利用医学院课程外的一切业余时间来研究它。他在笔记本上画上了越
来越多的两条输入的随机网络图，详尽地分析每一个网络的行为方式。这是一项既引人
入胜、又令人困惑的工作。关于这项工作的好消息是，两条输入的网络好像总是能够很
快地稳定下来。在最好的情况下，它们能够在几种不同状态中循环往复。这正是一个稳
定细胞的状况。关于这项工作的坏消息是，他并不知道他做的两条输入的模型和真正的
遗传调节网络有什么相干。真实细胞中的真实网络包含了几万个基因，而考夫曼用铅笔
和纸画的网络在达到不过五个或六个基因时就已经容纳不下了。要追踪一个包含七个基
因的网络的所有可能的状态和状态的转变情况，意味着要填满128×14的矩阵。如果要
做一个包含八个基因的网络，就要求把这个矩阵扩大一倍，并以此类推。“而手工操作
导致误差的机率简直大得无可避免。”考夫曼说。“我一直眼巴巴地看着我的七个基因
的网络，简直无法忍受要画包含八个基因的网络图的念头。”
“不管怎么说吧，在我读到医学院二年级时，我无法再继续下去了。这个游戏我玩
得时间够长的了。所以我穿过大街，来到计算机中心，询问是否有人能够替我编个程序。
他们说，‘当然可以。但你得付钱。’所以我掏出钱包。我很乐意付这笔钱。”
在决定让计算机代劳后，考夫曼发誓要全力以赴：他要模拟包含一百个基因的网络。
回想起这件事时，他笑了。好在当时他并不完全知道他在做什么。让我们这么想一下：
单个的一个基因只能有两种状态：开或关。但包含两个基因的网络就可以有2×2，或者
说，四种状态：开——开、开——关、关——开、关——关。一个包含三个基因的网络
就可以有2×2×2，或8种状态，依此类推。这样，在一个包含100条基因的网络里可能
出现的状态就是2的100次方，也就是相当于100万兆兆，也就是1的后面跟着30个零。考
夫曼说，这就产生了无穷无尽的可能性。更重要的是，从原则上说，没有理由说明为什
么他模拟的网络不能够随机漫游于这个空间之内。他是故意让他们随机连接的，而这将
意味，他的关于细胞循环的想法根本没有希望得到证实：计算机必须经过100万兆兆的
状态转变后才会出现重复的情况。这将把是各种状态都持过一遍的细胞循环，这个过程
无边无际到了超过想象力。考夫曼说：“如果计算机从一种状态过渡到另一种状态需要
万分之一秒，则让计算机运转100万兆兆微秒，就要花比宇宙历史漫长几十亿倍的时间。
我根本不可能在读医学院期间完成这个实验！”光是付计算机的上机费，就足以让考夫
曼在从医学院毕业之前就破产。
但幸运的是，考夫曼当时并没有做这个运算。在一位对他帮助颇大的计算机中心编
程员的帮助下，他的包含100个基因的两条输入的模拟网络编码后，就轻松地将一堆打
了孔的卡片交给了前台。十分钟以后，结果就出来了，打在了宽幅报表纸上。这结果正
像他所期待的那样，表明网络很快就稳定地安顿在有秩序的状态之中，大多数基因只固
定在开或关的状态，其它基因在几种不同的形态间循环。这些形态看上去当然不像火烈
鸟或任何可以辨认的东西。如果这个包含了一百个基因的网络是一个有一百个电灯泡的
拉斯维加斯广告牌的话，则这些有秩序的状态看上去就像振动不停的斑驳图案。但它们
确实存在，而且非常稳定。
“这简直太令人激动了！”考夫曼说。“无论是那时还是现在我都觉得我的这个发
现具有很深远的意义。它不是任何人能够凭直觉臆想出来的。”两条输入的网络并不是
在100万兆兆种状态中漫游，而是很快就移入这个空间的一个极小的角落滞留了下来。
“它安顿了下来，在五个、六个、七个，或更多的状态中，典型的是在大约十种状态中
倘佯、循环，形成惊人的高度秩序！我简直就被这个结果震惊了。”
最初的模拟只是一个开始。考夫曼仍然搞不清楚稀疏相连接的网络为什么会这样神
奇。但它们就是如此神奇，他感到这个结果让他完全从一个全新的角度来看待基因和胚
胎的发育过程。他用最初的方法做为样板，并在这个基础上加以改进，又做了无数个类
型的模拟。他想知道，这种有秩序的行为是什么时候出现的？为什么会出现？同时他也
想知道如何用真实的数据来检验他的理论？
他想，根据他模拟的模型，一个很显然的推断就是，真正的基因网络必须是疏松地
相互连接的。稠密连接的基因网络似乎无法在稳定的循环之中安顿下来。他并不指望真
正的基因网络全都像他模拟的基因网络一样都只是两条输入。大自然从来就不是这么规
范的。但他的计算机模拟和他所有的计算使他认识到，从某种统计学意义上来说，基因
网络只能是稀疏相连的。当你观察数据，就会发现真正的基因网络似乎就像模拟的那样
稀疏。
到目前为止一切进展得还不错。另一个对理论的测验是观察一个含有一组调节基因
的特定的生物体，弄清楚它能够产生多少细胞类型。当然，考夫曼还处于专门研究基因
网络的典型行为表现的阶段，还说不出什么特别的东西来。但他肯定可以从统计上观察
到与之相关的内容。他一直有这样一个假设：一个细胞类型会呼应它所属于的稳定状态
的循环，所以他的模拟越做越大。他一直跟踪了解，随着网络模拟规模越来越大，到底
会出现多少状态的循环。当