怎樣解讀凱文·凱利的《失控》

【專家解說】：《失 控》簡介：作者凱文.凱利（KK），出版于1994年，這本寫于20年前的大部頭融匯貫通生物學、計算機科學、數(shù)學、工程學、經(jīng)濟學、組織理論、藝術等多 個學科，并對科技、社會和經(jīng)濟等領域的未來圖景進行了預測。

書中KK從來不是給出“拍腦袋”式的臆斷，而是通過翔實的例證，嚴謹?shù)倪壿嬫告傅纴恚Y論自然 是水到渠成躍然紙上。同時，值得稱許的是，KK預測的許多概念在20年后的今天，已然成為現(xiàn)實，如云計算、3d打印、博客、維基等大眾智慧的興起等等。

展望KK描繪的全人類的未來，我們是相信呢，相信呢，還是相信呢？

（正文）

我對本書的見解還十分粗淺，甚至可能有些地方由于個人專業(yè)以及理解所限會有偏頗或謬誤；咱們群內高手云集、藏龍臥虎，希望各位高手不吝指教。也僅以此次分享作為拋磚引玉的一個石塊，能夠引起更多人對本書的關注和更多的朋友來分享對本書的精深見解，則是我最大的愿望。

在我正式開始之前，先簡要介紹下《失控》的兩個特點：其一，全書共24個章節(jié)，50萬字，內容涵蓋生物學、計算機科學、數(shù)學、工程學、經(jīng)濟學等多個學科和領 域、博大精深，且章節(jié)之間看似相對獨立，實則有絲絲縷縷的聯(lián)系和很強的邏輯性，如一串璀璨的珍珠項鏈，要從中切割出部分而不影響整體連貫性和邏輯性實屬不 易；

其二，本書的另一個非常鮮明的特點是，豐富翔實的案例，所有的推理和結論都是以大量的案例為基石，可以毫不夸張的說如果整本書是一個華麗的王冠，案例就是王 冠上的耀眼的寶石，切除案例只看結論難免枯燥乏味、甚至平淡蒼白。所以我開始準備分享的時候，頗為這兩個問題所困惑。直到某次，我的 目光又停留在本書的封面上——

非常精彩的封面圖，囊括了本書的核心：蜂群/分布式系統(tǒng)；新生物文明/生物和人工的結合；進化/人工進化/共同進化；以及本書最大的主題：失控。好，就從這張封面說開去。下面我正式開始。

一、蜂群思維、分布式系統(tǒng)、眾愚成智

1、蜂群思維：

1）蜂群的靈魂在哪里？由誰統(tǒng)治，由誰發(fā)布命令，又由誰預見未來？

蜜蜂分群的時候，統(tǒng)治者不是蜂后，蜂后只能跟著，是蜂后的女兒們負責蜂群應該何時何地安頓下來。五、六名無名工蜂負責偵察可能安置蜂巢的樹洞和墻洞，它們回來后用約定的舞蹈向蜂群報告，偵察員的舞蹈越夸張，說明它主張使用的地點越好。

接著，一些頭目們根據(jù)舞蹈的強烈程度，核查幾個備選地點，并以加入偵察員舞蹈的方式表示同意。這就引導更多的跟風者前往占上風的候選地點偵察，回來之后再加入看法一致的偵察員的舞蹈，表達自己的選擇。

根據(jù)收益遞增法則，得票越多，反對越少，漸漸的以滾雪球的方式，形成一個大的群舞，最終，最大的蜂群獲勝。這是一個白癡的選舉大廳，由白癡選舉白癡，其產(chǎn)生的效果卻極為驚人。這是民主制度的精髓，是徹底的分布式管理。

2）如何從單個蜜蜂的機體過渡到蜂群機體

只需增加蜜蜂的數(shù)量，使大量蜜蜂聚集在一起，并能夠相互交流。等到某一階段，當復雜度達到某一程度時，蜂群機體就會從單個蜜蜂中涌現(xiàn)出來。

一個斑點大的蜜蜂的大腦，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，是一只蜜蜂平均壽命的2倍。

量變到質變：整體行為從各部分的有限行為里有規(guī)律地涌現(xiàn)，事件的涌現(xiàn)大多依賴于一定數(shù)量的個體、一個群體或更多。其他的例子如：鳥群、魚群，當它們騰空飛起、轉向、盤旋、急轉的時候，這種群體的一致性從個體中自然涌現(xiàn)出來。蜜蜂作為蜂群的個體是獨立而自由的，但作為個體的蜜蜂無法理解蜂群涌現(xiàn)的行為，就如細胞無法理解人的思想。

2、分布式系統(tǒng)

1） 分布式系統(tǒng) => 眾愚成智

試 想以下兩種情況：一個自負智力的超重恐龍（更聰明 -> 更多的電腦腦部件 -> 更重 -> 更大的驅動馬達 -> 更大的電池組 -> 更大的機械架構 -> 大腦與身體的比重越來越?。蛘咭淮笕簷C械蟑螂（與前面的例子完全相反，電腦部件越小 -> 電機越小 -> 電池越小 -> 架構越小 -> 大腦占身體的比重更大）

對于一大群機械蟑螂而言，單個機體可能干得不是很好，當成百個，上千個機器人進行集團化作業(yè)的時候，就能出色完成任務，比如在火星上清理出一片著陸場地。數(shù)以百萬計的生物機器匯聚在一起的智能，也許某天可以與人類自己的創(chuàng)新能力相匹敵。

2） 并行的分布式系統(tǒng)

盡管當前盛行的馮.諾依曼串行程序（計算機一次執(zhí)行一條指令 plus 分步求解：求解的中間值臨時存儲在計算機中，并作為下一部分問題的輸入值）有很強的普適性，非常適合人類編程，但也存在明顯的瓶頸：你為計算機輸入的知識越多，它運行的就越慢。

二十世紀六十年代中期，霍蘭德發(fā)明了隱含并行主義的遺傳算法。遺傳算法實際上是一大群略有差異的策略，試圖在崎嶇的地形上同時攀爬不同的頂峰。由于大量代碼并行作業(yè)，因而能同時訪問該地形的多個區(qū)域，確保它不會錯過那真正的高峰。

計算機科學家指出：“解決高級科學問題所需的計算速度，只能通過高度并行的計算架構來獲得。”，“并行計算機是計算的未來。”，“1995年，并行機每月處理的數(shù)據(jù)量將超過串行機。”

案 例：最早設計出來的并行計算機由64000個處理器并行聯(lián)接而成。其中的單個處理器很愚蠢，智力跟一只螞蟻差不多，無論是單個處理器或者將64000個處 理器串聯(lián)到一起都無法給出任何問題的獨創(chuàng)性解法。而當64000個又蠢又笨的螞蟻大腦相互聯(lián)結形成龐大網(wǎng)絡時，就構成一個進化的種群。在運行一萬個周期之 后，程序給出一種計算機科學家們前所未見的算法，比人類設計的最短算法還少一步。

3） insight

博客、微博、微信等大熱的大眾智慧就是分布式系統(tǒng)的例子，各類中歐校友微信群的興起也必將大有可為。把大量的個體聯(lián)接起來，還會出現(xiàn)哪些有趣的事情？還會涌現(xiàn)哪些群體智慧？還會展現(xiàn)哪些的商機？我們上下求索、拭目以待。

二、新生物文明、生物與人工的結合

1、 新生物文明

在一個自維持系統(tǒng)的科學實驗中，KK被關在密不透風的玻璃小屋里。眾多導管、線纜、植物和沼澤微生物構成的循環(huán)系統(tǒng)共同支持著KK的生存。不管是綠色植物，還是笨重的機器，單靠它們自己都不足以保證KK在這個空間的生存。

我們創(chuàng)造的這個世界變得過于復雜，不得不求助自然世界以了解管理它的方法，自然是管理復雜性的大師。我們最終制造出來的環(huán)境/系統(tǒng)越機械化，可能越需要生物化，比如蜂群邏輯、生物圈邏輯等等。

2、 生物邏輯的優(yōu)勢所在

就復雜性而言，非生命與生命無法相提并論。例如達爾文給朋友的信中寫到“直到今天，眼睛（的復雜性）還是會讓我不寒而栗?！?br>
就靈活性和彈性而言，也不能相提并論。野生狀態(tài)下的動植物常常在遭受猛烈的暴力或殘害后仍能存活。

就壽命而言，亦不能相提并論。一輛做工精湛的轎車最多開20萬英里，無故障行駛大概5000個小時，一臺噴氣機的發(fā)動機可運轉40000小時，而人類的平均壽命是621960小時（70年）。

此外，生物代謝主要是以太陽能為燃料，在常溫常壓下工作。工業(yè)生產(chǎn)/代謝絕大多數(shù)需要高溫高壓。未來工業(yè)代謝將會向著有生物特征的加工方式轉化，被運營在生物值范疇內的工廠所取代。

3、 insight

下一個世紀中，引領風騷的并非大家所鼓吹的硅，而是生物。真正的風流人物將是超生物學：合成老鼠，電腦病毒，工程基因，工業(yè)生態(tài)，教導式進化以及人工生命。硅研究正一窩蜂地轉向生物學。

請 花一點時間仔細體會下上述熱點領域，它們亦不是單純的生物學，全部是跨界的。再來看看其他的例子：2013年諾貝爾化學獎頒給了3位用電腦做實驗的化學 家；下面要講到的用計算機搭建“電進化機實驗”的湯姆.雷是一位生態(tài)學家；動畫師們需要在電腦動畫程序中加入重力、彈力、摩擦力、慣性、流體力學等等物理 定律和公式以使卡通形象栩栩如生。。。跨界的創(chuàng)造力是如此之大，大到超乎我們的想象。

三、進化、人工進化、共同進化

1、 進化vs 人工進化

進化作為一種工具，特別適用于以下三件事：如何到達你想去而又找不到路的領域；如何到達你無法想象的領域；如何開辟全新領域。

進化從生命世界中剝離出來，以純數(shù)字形式存在，進化的重要本質就從天生的世界轉移到人造世界，從碳世界轉移到硅世界。

進化是一種能被容易地轉化為計算機代碼的自然而然的技術，正是進化與計算機應用之間的這種超級兼容性，將推動人工進化進入我們的數(shù)字生活。

通過人工進化，能夠得到解決特定問題的方程或算法，如找出一個能操縱機器人移動的方程；使一根掃把直立在一個由馬達控制的滑板上的程序；走出迷宮的策略；優(yōu)化聯(lián)接眾多城市最短路徑的方法。

2、人類力所不逮的，進化能行

我們已經(jīng)運用工程技術造出了盡可能復雜的機器。如今，我們所面對的項目，-- 有數(shù)千萬行代碼的軟件程序、覆蓋全球的通訊系統(tǒng)、必須適應迅速變化的全球購買習慣并在幾天內更新設備的工廠、價廉物美的機器人—其復雜度只有進化才能搞定。

受限于人類認識的先天局限性，我們無法給一個見所未見的事物填充大量的細節(jié)，我們也許會有片刻的遐想，但我們的思緒會很快滑落回自己熟知的自然形式。而進化則是一匹暴烈的野馬，帶我們到人力所不能及之處。

只有兩種方法能夠制造出結構極其復雜的東西，一是依靠工程學，二是通過進化，而在兩者中，進化能夠造出更加復雜的東西。

案例：湯姆.雷的電進化機

湯姆.雷想看看在電腦有限空間里，自復制程序互相競爭會有什么結果。最初引入的是編碼長度為80個字節(jié)的自復制程序，以及兩個機制：進化（程序在復制中會偶爾搞亂幾位代碼），和死亡（賦予這些生物中的“儈子手”以優(yōu)先權 ）

湯姆.雷猜想進化能把代碼降到75字節(jié)左右，運行了一整夜，湯姆雷的小世界里出現(xiàn)了各種變異的自復制程序，79、51、45等等，最短的只有22個字節(jié)。

一位MIT計算機專業(yè)的學生，試圖手工重新創(chuàng)造它，最好成績也要31個字節(jié)，當他得知湯姆.雷在睡覺的時候就得到了22個字節(jié)的最短代碼長度時，他沮喪極了。

這些“沒腦子”的黑客的創(chuàng)造力是永無止境的。

這個電進化機的案例是很有趣的，實質上湯姆雷通過電進化機實驗模擬了一個生態(tài)系統(tǒng)，在實驗中出現(xiàn)了自然選擇、寄生、共生、性/遺傳等大量生物圈現(xiàn)象，這里由于篇幅關系略去了大量細節(jié)。

關 于進化的力量，書中還有大量案例支撐，比如用電腦繁殖圖像最終產(chǎn)生“生物形態(tài)大千王國”，從簡單的線段開始，每次變異增加一些分枝， 在運行若干天、若干月之后，先后出現(xiàn)了自然界從未有過的樹、草和花的線圖，各式各樣奇怪的蟲子和蜘蛛。。。仙女蝦、阿茲特克神廟、哥特式教堂窗戶、土著人 的袋鼠壁畫。。。以及大量我們見所未見的復雜生物。

3、進化是軟件編程的未來

1）軟件編程的挑戰(zhàn)：

所有的分布式系統(tǒng)，包括 -- 電話網(wǎng)，軍事系統(tǒng)，全球24小時金融網(wǎng)絡，以及更龐大的計算機網(wǎng)絡，他們的復雜性考驗我們掌控他們的能力?！盀橐粋€大規(guī)模并行機編程的復雜性可能超過了我們的能力?！睖?雷說，“我認為我們永遠也寫不出能充分利用并行處理能力的軟件”。

對于分布式網(wǎng)絡這類事務，進化是最自然的編程方式。

2）進化軟件的優(yōu)勢所在

在程序員睡覺或者度假期間，機器照常運行，待他醒來或度假歸來時，系統(tǒng)已經(jīng)進化出完美的答案了。

進化的方法排除了軟件設計中最大的一個障礙，預先設定問題的所有特征。如果你有許多相互矛盾有彼此關聯(lián)的變量，而目標定義又很寬泛，可能有無數(shù)個解，那進化正是解決之道。

讓計算機解決一個我們只知如何描述卻不知如何解決的問題，例如如何進化出數(shù)百萬行的駕駛飛機的程序。通過一個群系統(tǒng)中的一些微小的、試圖墜毀飛機的寄生蟲，這些寄生蟲會促使系統(tǒng)更快地向無差錯和抗干擾強的導航程序收斂。

進化的軟件缺陷更少 -- 即使技術人員成功設計出一款龐大的程序，譬如導航軟件，要對其進行徹底的測試也是不可能的，但進化出來的東西則不同?！斑@種軟件的成長環(huán)境里充斥著成千上萬專職的挑刺者”。凡在它們手下躲過一劫的，都經(jīng)受住了嚴酷的考驗。

3）廣闊的未來應用

一直以來，IBM都在支持著這一蘊藏無窮商機的進化實驗。IBM把研發(fā)出的進化方法交給汽車設計師讓他們用來改變車身外形。IBM打算用這個技術來實現(xiàn)盈利，而且不止用于汽車產(chǎn)業(yè)，他們認為進化的方法對所有涉及大量參數(shù)設計的問題都是有幫助的。

此外，進化也將是現(xiàn)代藝術發(fā)展的下一個階段，借用變異和繁殖的概念可以催生出這門藝術。這樣的技術也可以用于廣告、logo設計等領域。

進化能夠帶來多層次的細節(jié)，是人類藝術家永遠不會有時間、精力和金錢來做的事。

4、共同進化

進化是不斷適應環(huán)境以滿足自身的需求，共同進化是更全面的進化觀點，就是不斷適應環(huán)境以滿足彼此的需求。自然界半數(shù)生物是共生共存的。

進化的不只是生物或物種，而是物種加環(huán)境的整個系統(tǒng)，兩者是不可分割的。

共同進化中彼此關聯(lián)意味著整體收益可能惠及/有時殃及所有成員 – 非零和游戲。

在共同進化的世界中，控制和保密只能幫倒忙。在零和游戲中，你總是想隱藏自己的策略，但在非零和游戲中，你可能會將策略公之于眾，這樣一來，別的玩家就必須適應它。

二十世紀九十年代，大企業(yè)之間的結盟大潮，尤其在信息和網(wǎng)絡產(chǎn)業(yè)當中，是世界經(jīng)濟日益增長的共同進化的又一個側面，與其吃掉對手或與之競爭，不如結成同盟 – 共生共棲。

Insight: 商業(yè)咨詢師常警告客戶，切不可陷入依賴于單一客戶或供應商的共生處境，但是據(jù)KK所知，許多公司都是這么做的，而他們所過的有利可圖的日子平均來說并不比其他公司少。

是否可以試想一下，未來的世界，人類和我們所創(chuàng)造的機器人將共生共棲、共同進化、互惠共贏？