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来与寻找到的布告相呼应。通过激活某些输入节点，也就是，通过在布告栏上张贴相关
的布告，程序员就能让分类者激活更多的布告，然后再激活更多布告。其结果就是布告
如瀑布般飞溅，类似于将激活作用传遍整个神经网络。而且，就像神经网络最终会安顿
在一种自我完善的状态中一样，分类者系统最终也会形成一种稳定的状态，组成这个状
态的活性布告和分类者能够解决当前的问题。或者，用荷兰德的话来表述，这代表了一
种涌现的心智模型。
这种网络结构也存在于他和考夫曼、派卡德建立的自动催化和生命起源的模型之中。
在他们的模型中，这组节点就是所有可能的聚合体物种群，比如像abbcaad，而关联物
就是模拟的聚合物群中的化学反应：聚合物A催化了聚合物B，并依此类推。通过激活特
定的输入节点，即通过在这个模拟的环境中向这个系统稳定地输送微小的“食物”聚合
物，就能引发瀑布般的反应。而这些反应最终会安顿下来，形成一种能够自我维生的活
性聚合物和催化反应的型态：即，他们假设的从初始原汤中涌现出来的某种原始有机体
的“自动催化组”。
法默说，这对老夫曼的基因网络模型和其它许多模型都同样适用。这些模型都潜在
着同样的节点一关联物的构架。确实，几年前，当他刚刚认识到这一共同点时，他高兴
得把这一切写成一篇题目为《关联主义的罗塞达碑》的论文，并发表了出来。法默在这
篇论文中说，一个共同构架的存在消除了我们的一切疑虑，因为摸象的瞎子们至少已经
把手摸在了同一头大象身上。而且还不止这些，对致力于研究这些计算机模型的人们来
说，这个通用的构架排除了不同术语的障碍，使相互之间的沟通变得比以往容易得多了。
“在这篇论文中，我认为重要的是，我设计出了一个模型之间的实际翻译机制。我可以
把免疫系统的模型拿过来说：‘如果这是个神经网络，那就可以如此这般地来看这个模
型。’”
法默说，但也许，拥有一个通用构架的最重要的理由是，它能够助使你提炼出各种
模型的本质，使你把注意力转向研究涌现在这些模型中的实际情形。在这种情况下，很
显然，力量确实存在于关联之中，这便是这么多人为关联论而兴奋激动之处。你可以从
非常非常简单的节点，线性“聚合物”开始，“布告”只不过是二进制数学，“神经元”
基本上也只是开开闭闭的开关。然而它们却能仅仅通过相互作用就产生令人吃惊的复杂
结果。
以学习和进化为例。既然节点非常简单，那么网络的整体行为几乎完全就是由节点
之间的相互关联来决定的。或用朗顿的话来说，相互关联中编入了网络的泛基因型密码。
所以，如果要改善这个系统的泛表现型，只消改变这些节点之间的相互关联就行了。法
默说，事实上，你可以通过两种方法来改变这种相互关联。第一种方法是让这些关联还
呆在原地，但改善它们的“力度”，这相当于荷兰德说的采掘式学习：改善你所原有的。
在荷兰德的分类者系统中，这种改变是通过水桶大队算法来实现的。这个算法对导致了
良性结果的分类者规则实行奖赏。在神经网络中，这是通过各种学习算法来实现的。对
算法的学习带给网络一系列的已知输入，然后加强或减弱关联的力度，直到这一关联能
做出恰当的反应。
第二种更彻底地调整关联的方法是改变网络的整个线路布局，摘除一些老的关联点，
置入新的关联点。这相当于荷兰德说的探索性学习：为获得大成功而做大冒险。比如，
在荷兰德的分类者系统中，通过两性交配，产生不可模拟的新版本，从而达到基因算法
的相互混合，正是这种情形。由此产生的新规则常常带入以往从未有过的新信息。这样
的情形同样也出现在自动催化组模型中，出现在当偶尔有新的聚合物自动形成的时候，
其情景就好像在现实世界发生的那样。由此产生的化学关联点能够给自动催化组打开在
聚合物空间探索全新世界的大门。但在神经网络中这却不是常情，因为神经网络的关联
原本是不能移动的突触的模拟。但最近在不少神经网络迷做的实验中，神经网络确实能
够通过学习而重新布线。他们的理由是，任何固定的线路布局都是任意的，应该允许发
生改变。
法默说，简而言之，关联论的概念说明，即使节点和单个作用者是毫无头脑的死物，
学习和进化的功能也能涌现出来。更广义地说，这个概念非常精确地为一种理论指明了
方向：即，重要的是加强关联点的力度，而不在于加强节点的力度，这便是朗顿和人工
生命科学家所谓的生命的本质在于组织，而不在于分子。这一概念同时也使我们对宇宙
中生命和心智从无到有的形成和发展，有了更深刻的了解。
混沌的边缘
法默说，尽管关联论模型的前景看好，但这些模型却远不能揭示新的第二定律的全
部奥秘。首先，它们无法描述在“节点”既聪明、又能够相互适应的经济、社会领域或
生态系统中，涌现现象是怎样产生的。要了解这样的系统，就必须了解共同进化之舞中
的合作与竞争。这就意味着，要用共同进化的模型来做研究，比如用近些年来变得越来
越流行的荷兰德的生态系统模型来做研究。
更重要的是，关联论模型和共同进化模型都没有揭示为什么会出现生命和心智这个
根本的问题。能够产生生命和心智的宇宙是怎么回事？只是谈论“涌现”还远远不够。
整个宇宙充满了涌现的结构，比如银河、云彩和雪花这类仅仅是物理的、没有任何独立
生命可言的物体。这其中一定还另有道理。而这个假设的新的第二定律将告诉我们这道
理何在。
显然，这项工作有赖于那些力图了解基本物理和化学世界的计算机模型，比如朗顿
热衷的分子自动机模型。法默说，朗顿在分子自动机中发现的混沌边缘的奇异相变，似
乎提供了一大部分的答案。在人工生命研讨会上，朗顿由于尚未完成博士论文，所以对
这个问题谨慎地三缄其口，但罗沙拉莫斯和桑塔费的许多人却从一开始就发现混沌的边
缘这个概念非常引人入胜。朗顿基本上说的是，使生命和心智起源的这个神秘的“东
西”，就是介于有序之力与无序之力之间的某种平衡。更准确地说，朗顿的意思是，你
应该观察系统是如何运作的，而不是观察它是由什么组成的。他说，当你从这个角度观
察系统时，就会发现存在秩序和混沌这两个极端点。这非常类似原子被锁定于一处的固
体和原子相互随意翻滚的流体之间的差别。但在这两极的正中间，在某种被抽象地称为
“混沌的边缘”的相变阶段，你会发现复杂现象：在这个层次的行为中，该系统的元素
从未完全锁定在一处，但也从未解体到骚乱的地步。这样的系统既稳定到足以储存信息，
又能快速传递信息。这样的系统是具有自发性和适应性的有生命的系统，它能够组织复
杂的计算，从而对世界做出反应。
当然，严格地说，朗顿只是在分子自动机模型中演示了复杂与相变之间的关系。没
人真正知道是否也能用这一点来解释其它计算机模型，或解释现实世界。但另一方面，
种种迹象表明，朗顿的发现也许具有普遍性的意义。比如事后你会发现，这些年在关联
论的模型中，有半数会出现类似相变的行为。早在六十年代，考夫曼在他的基因网络中
最先发现的事情之一就是相变：如果关联点太稀疏了，整个网络基本上就会处于冻结和
静止状态；如果关联点太稠密了，整个网络就会剧烈翻搅，呈完全混乱状态。只有处于
两者之间，当每个节点只有两条输入时，整个网络才能产生考夫曼想要的那种稳定的循
环。
法默说，到了八十年代中期，自动催化组模型也出现了同样的情况。这个模型有许
多参数，比如像各种反应的催化强度和“食物”分子的供给速率。法默、派卡德和考夫
曼必须通过不断尝试和不断犯错误的方法，用人工来调校这些参数。他们在自动催化组
模型中最早发现的一种情况就是，直到这些参数进入了某个范畴，自动催化组才会启动，
并迅速发展。法默说，这种行为是其他模型中相变的再现。“我们感到了其中的相似性，
但却很难准确地定义这种相似性。这是一个需要有人做谨慎比较的领域，需要建立那篇
罗塞达碑论文中所描述的某种通用构架。”
同时，对于这个混沌的边缘的概念是否也适用于共同进化系统，人们的认识更为模
糊。法默说，在生态或经济系统中，我们对如何准确定义诸如秩序、混沌和复杂这些概
念很不清楚，就更别提要定义它们之间的相变了。但尽管如此，混沌的边缘这个法则也
总让人感到具有某种真意。举前苏联为例，法默说：“现在事情已经很明显了，用中央
集权的办法来控制社会不会有好效果。”从长远来看，斯大林建立的社会体制过于僵硬
呆滞、对社会的控制过于严密了，所以无法维持下去。或也可以举七十年代底特律的三
大汽车公司为例，这几家汽车公司发展规模过大、过于刻板地锁定在某种特定的运行方
式中了，所以很难认识到来自日本的挑战在不断增强，要对这一挑战做出回应就更是力
不能胜了。
而另一方面，无政府主义也不是行之有效的社会机制。前苏联的某些地区在苏联瓦
解之后似乎已经证明了这一点。放任自流的社会体制是行不通的。狄更斯恐怖小说中英
国的工业革命，或更现代的美国储贷的崩溃，都说明了这一点。这是常识，更不用说还
有最近的政治经验所提供的启示：一切健康的经济和健康的社会都必须保持秩序与混乱
之间的平衡，而不是保持某种软弱无力的、平庸的、中间道路似的平衡。这就像活细胞
一样，它们必须在反馈与控制之网中调整自己，但同时又为创造、变化和对新情况的反
馈留有充分的余地。法默说：“在自下而上组织而成的、具有灵活弹性的系统中，进化
勃然而兴。但同时，在该系统中，自下而上的活动必须导入正轨，使其无法摧毁组织结
构，进化才有可能。”混沌边缘上的复杂动力，似乎是这种进化行为的理想解释。
复杂的增强
法默说：“不管怎样，这一含糊的启示使我们以为自己已对这个有趣的组织性现象
发生的领域有所把握了。”但这也绝非故事的全部。为了易于辩说，可以先假设这个特
殊的混沌的边缘领域确实存在，但即使如此，假设的新的第二定律也必须解释，这些系
统是如何到达这个领域、存在于这个领域的，同时在这个领域都干了些什么。
这个含糊的启示很容易使我们自己相信，达尔文已经对前两个问题做出了回答（正
如荷兰德所概括的那样）。这个观点认为，既然这种能够做出最复杂、最完善反馈的系
统总是能够对这个充满竞争的世界保持其敏锐性，那么，僵化的系统就总是能够通过略
做放松就能表现更好，而混乱的社会就总是能够通过稍做控制就达到更佳的效果。所以，
如果一个系统尚未达到混沌的边缘，那么你就会期望学习和进化功能能够推动它朝这个
方向发展，而如果这个系统正好在混沌的边缘，那么你就希望学习和进化功能能够在该
系统趋于脱轨时将其拉回原地。换句话说，你希望学习和进化功能能够使混沌的边缘变
成复杂的适应性系统的稳固家园。
第三个问题，这类系统达到混沌的边缘时都干些什么。这是一个较为微妙的问题。
在所有可能的动力行为空间，混沌的边缘就像是一片无穷薄的膜片，这是一个产生从混
乱中分离出秩序的复杂行为的特殊领域。就像海水的表面只不过是以一个水分子的厚度
来分隔水与空气那样，混沌的边缘地区也有如海洋的表面，浩淼得无边无际，作用者可
以在这之中以无穷无尽的方式来尽显其复杂性与适应性。确实，当荷兰德提及“永恒的
新奇性”、提及适应性作用者探索可能性的无限空间时，他也许没有使用上述的比喻，
但他所谈的含意，正是指适应性作用者倘徉于浩淼无际的混沌边缘的薄膜片之上。
因此，新的第二定律对此会有何解释呢？当然，它会涉及建设砖块、内在模型、共
同进化、以及所有荷兰德和其他人所研究的任何适应性机制。但法默却怀疑，其核心将
更多地在于指明方向，而不在于描述机制：进化常常导致事物越变越复杂、越变越精巧、
越变越具有结构这个貌似简单的事实。法默说：“云彩比大爆炸后最初的瘴气更具有结
构，初始原汤比云彩更具有结构。”而我们人类则比原始初汤更具有结构。从这个事实
推论，现代经济比美索不达米亚城邦要更具有结构，就像现代技术比罗马时代的技术要
先进发达得多一样。学习和进化功能似乎不仅仅只是把经济作用者缓慢地、时续时断地、
然而却不可阻挡地拉向混沌的边缘，而且使作用者沿着混沌的边缘往越来越复杂的方向
发展。这是为什么呢？
法默说：“这是个棘手的问题。我们很难阐述清楚生物学中‘进步’的概念。”当
我们说一种生物比另一种生物更高级时是什么意思？就拿蟑螂来说，它存在的时间较之
人类要长几百万年，作为蟑螂，它们已经进化得非常高级了。我们人类是比它们更高级
呢，还只不过是与它们不同罢了？六千五百万年前，我们的哺乳类祖先真是比凶残的霸
王龙高级呢？还只不过是因为幸运地躲过了彗星陨落的劫难？法默说，缺少对“最适”
这个概念的客观定义，“适者生存”就变成了“生存者生存”的赘述。
“但我也并不相信虚无主义，不相信任何事物都不比其它事物强这个概念。并不是
进化造就了我们，这个念头很愚蠢，但如果退后一步，用更加宽广的眼光来看待进化的
完整过程，你就会看到不断精巧化、复杂化和功能强化的总趋向。较之最早期的生物体
和最近期的生物体之间的差别而言，T型车和法拉瑞车之间的差别简直不值一提。尽管
这令人费解，但进化的设计从总体上来说确实趋于‘质’的不断提高。这正是最令人入
迷、也是最深奥的全面解释生命现象的线索。”
他最喜欢举的一个例子就是他和派卡德、考夫曼创立的自动催化组模型中的进化现
象。关于自动催化，最美妙之处就是你可以从头开始跟踪涌现的过程。少数化学物的浓
度自发地、大幅度地超越其平均浓度，因为它们采取了相互催化成形的集体行动。这意
味着，这个自动催化组作为一个整体已经转变为一个新的、涌现的个性，从其均衡的背
景中脱颖而出了，而这正解释了生命的起源。“如果我们知道怎样在现实的化学实验中
实现这个过程，我们就能获得某种平衡于活物和非活物之间的东西了。这些自动催化个
体并不具有基因密码。但却能以其原始型态做到自我维生、自我扩张，尽管做得不如种
子那么完善，但比一堆乱石却要强过百倍。”
当然，在最初的计算机模型中，并不存在这类自动催化组的进化，因为在最初的模
型中不存在任何与外界环境之间的相互作用。这个模型假设，一切都发生在搅拌均匀的
化学溶剂中，所以自动催化组一涌现出来就是稳定的。但在四十亿万年前的真实情况下，
这些定义含糊的自动催化单体是处在各种颠簸起伏的环境之中的。这种情况下会发生什
么呢？法默和研究生里克·巴格雷为了解这个，将模型置于不稳定的“食物”供给之下。
所谓“食物”，就是一串串当作原料提供给自动催化组的微小分子。“最为奇妙的就是
有些自动催化组就像熊猫一样只吃竹子，改变了食物供应它们就无法存活了。而另外一
些却像是杂食动物，它们有许多不同的新陈代谢的方法，这使它们能够适应食物的变化。
所以，你改变食物供应后它们基本上没有受到什么影响。”这类强健的催化组也许就是
存活在地球上的物种。
法默说，最近，他和巴格雷、以及罗沙拉莫斯的博士后沃尔特·方塔纳（Walter
Fontana）对自动催化模型又做了改进，使它能够产生偶尔的自发反应，这种现象确实
存在于真实的化学系统中。这种自发的反应导致许多自动催化组的分裂。但分裂的自动
催化组为进化的飞跃铺平了道路。“分裂引发了各种新鲜事物纷至沓来。某种变异会被
扩大，然后再次进入稳定状态，直到下一次大崩散的到来。我们观察到