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复杂-第52部分
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的实质，即导致机器行为的“东西”，根本就不是机器本身，而是一种抽象的控制结构，
是可以用一组规则来表示的程序。朗顿说，正是这种抽象的东西使你可以从一台计算机
里取出一个软件，插入另一台计算机上运作：机器的“机制”在于软件，而不在于硬件。
这正是朗顿十八年前在麻省综合医院得到的启示。而一旦你接受了这一点，那就不难理
解，生物体的“生命力”同样也在其软件之中，即，存在于分子的组织之中，而不是存
在分子本身。
但朗顿承认，这种认识的跨越并非像看上去那么轻而易举，特别是当你考虑到生命
呈现出怎样的流动性、自发性和有机性，而计算机和其它机器呈现出怎样的受控性，接
受这种认识就更难了。初看上去，甚至从机器的角度来谈论有生命的系统都显得非常荒
唐。
但答案就存在于进一步的伟大洞见之中，这也是人工生命研讨会上一再出现的主题：
有生命的系统就像机器，这很对，然而生命体这台机器却具有与一般意义上的机器全然
不同的组织形式。有生命的系统似乎总是自下而上地。从大量极其简单的系统群中涌现
出来，而不是工程师自上而下设计的那种机器。一个细胞包含了许多蛋白、DNA和其它
生物分子；一个大脑包含了许多神经元；一个胚胎包含了许多相互作用的细胞；一个蚂
蚁王国包含了许多蚂蚁。从这个意义上来说，一种经济包含了许多公司和个人。
当然，这正是荷兰德和桑塔费研究所的同仁们在复杂的适应性系统一般性理论中所
要强调的概念。区别在于，荷兰德把这种群体结构主要看成是一堆建设砖块，它们可以
通过各种重组而产生非常有效的进化，而朗顿则主要视其为能够产生丰富多采的、类似
生命的动力的机会。朗顿最终用斜体字归纳道：“我们从计算机模拟复杂的物理系统中
获得的最为惊人的认识是：复杂的行为并非出自复杂的基本结构。”“确实，极为有趣
的复杂行为是从极为简单的元素群中涌现出来的。”
这是朗顿由衷的认识。这段阐述非常清晰地反应了他发现自我复制的分子自动机的
经验。这一阐述也同样强调了人工生命研讨会上的一场最为生动的演示：克内基·雷诺
尔兹的“柏德”群。雷诺尔兹在这个计算机模型中只用了三条仅限于局部的和“柏德”
之间相互作用的简单规则，而并没有编写全面的、自上而下的详尽规则，来告诉“柏德”
群如何采取行动，也没有编写任何规则来告诉“柏德”群如何马首是瞻地听从头领“柏
德”的指挥。但正是这些局部的规则使得“柏德”群对不同的情况产生了有机的应变能
力。这些规则总是趋于将“柏德”拉向集中，在某些方面有些像亚当·斯密的那只看不
见的手，总是要使供与求趋于均衡。但正如经济领域中的情形一样，聚集的趋向只不过
是一种趋向而已，其结果却是，所有的“柏德”都根据近邻的行为作出反应，所以，当
一群“柏德”碰到像柱子这样的障碍物时，每一个“柏德”就会各行其是，整个群体就
这样毫不困难地兵分两路，从障碍物的两侧流绕而过。
朗顿说，如果用一组自上而下的规则来做这件事，整个系统行动起来就会麻烦、复
杂到不可思议的地步：各种规则要告诉每一个“柏德”在碰到每一种可以想象到的情况
时应该采取何种具体的行动。他确实见过这样的系统，它们总是显得非常愚蠢和不自然，
更像是一个动画片，而不像是栩栩如生的生命。另外，由于这种自上而下的系统根本不
可能把每一种情况都考虑到，所以这种系统总是一碰到复杂的情况就变得无所适从，总
是表现得既僵硬又脆弱，常常会于踌躇犹豫之中嘎然而止。
乌德勒支大学的阿利斯蒂德·林登美尔（AristidLindenmeyer）和里基那大学的普
莱赞梅斯劳·普鲁辛凯乌泽（Prezemyslaw Prusinkiewcz）的图示植物也同样是这种自
下而上的、群体性思考的模式的产物。这些图示植物不是画在计算机屏幕上的，而是
“种”到计算机屏幕上去的。它们起初是单个的茎枝，然后有一些简单的规则来告诉每
一个茎枝怎样生出叶子、花朵和更多的分枝来。这些规则同样没有包含植物最终的整体
形状应该是什么样的这类的信息，只是模拟植物生长过程中众多细胞怎样各自区分开来、
怎样相互作用。但这些规则却产生了看上去极逼真的灌木、树木、或花朵。事实上，经
过仔细筛选的规则是能够产生非常近似已知物种的计算机植物的。（而如果对那些规则
做哪怕是极其微小的改变，都会导致产生完全不同的植物。这说明，对进化来说，发展
进程中的微小改变多么轻易就能导致外形上的巨大改观。）
朗顿说，人工生命研讨会一再强调这样一个主题：获得类似生命行为的方法，就是
模拟简单的单位，而不是去模拟巨大而复杂的单位。是运用局部控制，而不是运用全局
控制。让行为从底层涌现出来，而不是自上而下地做出规定。做这种实验时，要把重点
放在正在产生的行为上，而不是放在最终结果上。正如荷兰德喜欢指出的那样，有生命
的系统永远不会安顿下来。
朗顿说，确实，当你把这个自下而上的概念当作其逻辑结论来看待时，你就会把它
视为一门新型的、纯粹的科学——生机论。这个古远的概念说的是，生命包含着某种能
够超越纯物质的能源、力量、或精神。而事实上，生命确实能够超越纯物质。这不是因
为有生命的系统是被某种物理和化学之外的某种生命本质所驱动的，而是因为一群遵循
简单的互动规则的简单的东西能够产生永远令人吃惊的行为效果。他说，生命也许确实
是某种生化机器，但要启动这台机器，“却不是把生命注入这台机器，而是将这台机器
的各个部分组织起来，让它们产生互动，从而使其具有‘生命’。”
朗顿最后说，从人工生命研讨会的发言中提炼出来的第三个伟大洞见是：从生命的
特点在于组织，而不在于分子这一点上来说，生命有可能不仅只是类似计算机，生命根
本就是一种计算法。
朗顿说，要知为何，就得从以碳为基础的常规生物学开始解释。生物学家们在这一
个多世纪以来不断指出，活的生物体的最为显著的特点之一在于其基因型，即编入其
DNA中的各种基因蓝图。生物体的结构正是这些基因蓝图所创造的。当然，在现实中，
活细胞的实际运作极为复杂，每一个基因对每一种单一的蛋白分子来说都是一个基因蓝
图，成千上万个蛋白分子在其所在的细胞内以各种方式进行着相互作用。实际上，你可
以把基因型想成是许多并行运作的小计算机程序的组合，每一个程序代表一个基因，当
它们被激活时，所有这些被激活的程序就会既相互竞争又相互合作，陷入逻辑冲突之中。
而作为一个集体，这些相互作用的程序却能够完成整体的计算任务，这就是表现型，即，
有机体发展过程中呈现出来的结构。
接下来，从以碳为基础的生物学，移到人工生命这个更为一般性的生物学，这一概
念也同样适用。为了说明这一事实，朗顿杜撰出泛基因型（generalized genotype）这
个词，或缩写为GTYPE，来特指任何低层次规则的组合。他又杜撰出泛表现型
（generalized Phenotype）这个词，或缩写为PTYPE，来特指在某种特定环境中这些被
激活的规则导致的结构和／或行为。比如，在一个常规的计算机程序中，泛基因型显然
就是计算机编码本身，而泛表现型就是这个程序对计算机操作者所输入的数据的反应。
在朗顿自己的自我繁衍分子自动机模拟中，泛基因型就是一组专门告诉每一个细胞如何
与其邻居相互作用的规则，泛表现型就是这组规则的总体行为模式。在雷诺尔兹的“柏
德”程序中，泛基因型就是三条指导每一个“柏德”飞行的规则，而泛表现型则是一群
“柏德”聚集成群的行为。
更为广泛地说，泛基因型的概念和荷兰德的“内在模型”的概念基本上如出一辙。
唯一的区别在于，朗顿的概念比荷兰德的概念更强调其作为计算机程序的作用。毫不奇
怪，泛基因型的概念完全适用于荷兰德的分类者系统，一个特定系统中的泛基因型正是
一组分类者规则。这个概念同样适用于生态系统模型。在这个模型中，一个生物的泛基
因型包含其进攻和防御两个染色体。这个概念也适用于阿瑟的玻璃房经济的模型。在这
个模型中，人工作用者的泛基因型就是通过刻苦努力而学会的一组经济行为规则。从原
则上说，这个概念适用于任何复杂的适应性系统，只要其系统的作用者是根据一组规则
发生相互作用，这个概念就能适用。这些系统的泛基因型不断发展、呈现为泛表现型，
其实就是在进行一种计算。
而这个概念的美妙之处在于，一旦你看到了生命和计算之间的关系，你就能够从中
推导出大量的理论。比如说，为什么生命总是充满了出其不意的事件？因为总的来说，
即使从原则上，我们也无法从某组特定的泛基因型来预测其泛表现型会产生什么样的行
为。这就是不可断定性定理，这是计算机科学的最为深刻的研究成果之一：除非计算机
程序完全无足轻重，否则，要知道结局的最快途径就是运行这个程序，看它会产生什么
结果。没有任何通用性程序能够比这更快地扫描计算机密码、输入数据，然后给你一个
结果。老辈人认为计算机只是按程序员的指令运作，这个想法完全正确，但其实又风马
牛不相及。任何计算机编码，一旦复杂到让人感兴趣的程度，就总是会产生让程序员都
吃惊的行为表现。这就是为什么任何像样的计算机软件包在上市之前都要做反反复复的
测试和调试，这也就是为什么用户总是能够很快发现，该软件永远调试不到尽善尽美的
程度。对人工生命而言，最重要的是，泛基因型和不可断定性概念解释了为什么一个有
生命的系统可以是一个完全在程序，即泛基因型控制之下的生化机器，但却仍然会产生
令人吃惊的、自发的泛表现型行为。
反过来说，计算机科学的其他深刻的定理表明，你不可能把这个概念倒过来应用，
你不可能预先设定某种你想要的行为，即某种泛表现型，然后找到一组能够产生这种行
为的泛基因型。当然，在实践中，这些定理不可能阻挡程序员利用经过严格测试的算法
来准确地解决在定义清晰情况下的特殊问题。但在定义不清、时常变动的生命系统存在
的环境中，似乎只有不断尝试、不断出错这一条道路可走，这便是众所周知的达尔文的
自然选择法。朗顿指出，这样的过程也许显得极其残酷且历史漫长。大自然编程其实就
是建立各种由许多随意形成的不同泛基因型的机器，然后再淘汰掉那些不能胜任的机器。
这段混乱而漫长的过程其实是大自然所能做出的最佳选择。同样，荷兰德的基因算法对
计算机编程而言，或许也是对付定义不清、乱麻似的问题的唯一现实的办法。朗顿写道：
“这很可能是寻找具有特定泛表现型的泛基因型的唯一有效的通用程序。”
在概论的撰写中，朗顿非常谨慎地避免宣称人工生命研究人员所研究的实体“真正”
是活的。它们显然并不是活物。计算机中的“柏德”、植物和自我繁衍分子自动机，所
有这些不过是模拟而已，是一种高度简化了的、离开计算机就不存在的生命模型。但尽
管如此，既然人工生命研究的全部意义就在于探索生命的最根本的法则，那就无法回避
这个问题：人类最终能够创造出真正的人工生命吗？
朗顿发现很难回答这个问题，因为没有任何人知道何为“真正的”人工生命。也许
是某种基因建构的超级生物体？是一个能够自我繁衍的机器人？或是一种受过过度教育
的计算机病毒？准确地说，生命究竟是什么？你怎么能确知你创造了生命或没有创造出
生命？
毫不奇怪，这个问题在人工生命研讨会上引起了广泛的讨论，大家不仅在会上，而
且在会下的楼道里和餐桌上也在大声而热烈地争辩这个问题。计算机病毒是一个最为热
门的话题，许多与会者都感到，计算机病毒已经快要越线了，令人十分沮丧。恼人的计
算机病毒几乎涉及到了所有衡量生命的尺度。计算机病毒能够通过自我复制而转移到另
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