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熵增定律与有序性的增强
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另一个值得考虑的问题是“时间与混沌定律”与热力学第二定律有何关联。热力学第二定律涉及的是封闭系统，而“时间与混沌定律”与过程有关。宇宙是一个封闭的系统（不受外部影响，因为宇宙的外部空空如也），因此，根据热力学第二定律来看，随着混沌的增加，时间的流逝会减速。相反，进化恰恰不是封闭的系统。它诞生于大混沌之中，依赖周边的无序性存在，并从中汲取保持自身多样性所需的元素。进化过程通过这些选择丢弃了很多其他选项，以此创造了更高级的有序性。就连看似会引发新一轮重大混沌的危机也极有可能加强（或加深）由进化过程创造的有序性。6 500万年前使恐龙等大型有机体灭绝的小行星便是一例。小行星冲撞地球之后使得混沌骤增（灰尘也骤增）。但这似乎也加速了生态环境中哺乳动物的崛起（这些环境以前都是大型爬行动物的地盘），最终催生了能够创造技术的物种。当一切尘埃落定之后（实实在在地落定），这颗小行星带来的危机反倒增强了秩序性。
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我在前文曾经提到，宇宙当中只有一小部分星球，或者只有地球这样承载着生命和技术的星球，才能被视为进化的发明之一。因此，进化与熵增定律并不冲突。事实上，后者需要向前者提供永无止境的选择，生命才能得以延续。
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前文指出，只要有生命出现，创造技术的物种就会出现，技术也必将出现。技术是通过其他方式实现持续进化的，其自身就是一个进化过程。因此，技术也在加速。
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无论是生命形式的加速进化还是技术的加速发展，其首要原因在于进化是建立在自身不断增强的有序性之上的。由进化带来的创新极大地鼓励并促进了其自身的加速发展。生命形式的进化中，其中最引人注意的案例要属DNA了，它提供了一组记录在案且被保护周全的人类构造转录信息，通过这些转录信息可以进一步推进更多实验。
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就技术进步的层面来看，改良的人类记录信息的方法已经带来了技术的发展和进步。第一批电脑是在纸上设计完成，并通过手工组装起来的。如今，人们都在计算机工作站中设计电脑，由电脑自己设计下一代新型产品应该具有哪些细节特征，然后再交给由人类指导但基本不会直接干预的自动化工厂进行生产组装。
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技术的改进过程也在寻求以指数级速度提高能力的方式。创新者们总想成倍改善事物。创新是乘法，不是加法。技术与所有进化过程一样，也以自身为基础。当它完全掌控了自身发展的时候，这种加速趋势就会持续下去。
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因此，我们可以就生命形式和技术的进步得出以下结论：
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进化过程中运用的“加速回报定律”:
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·进化过程不是一个封闭的系统，因此，进化可以利用更大型的系统当中的混沌，并为自身的多样性汲取力量。
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·进化建立在自身不断增强的有序性之上。
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因此：
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·在进化过程中，有序性的增加呈指数型。
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因此：
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·时间流逝呈指数型加速。
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因此：
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·回报（即该过程中产生的有价值的产品）加速。
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时间流逝加速和减速的现象是同时发生的。从宇宙论的角度讲，宇宙的演化一直在减速，而进化却在持续加速，目前最明显的体现就是人类创造的技术。“时间与混沌定律”包含两个方面——两股相互交错的螺旋。
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我们最感兴趣的螺旋——加速回报定律赋予我们技术领域更高层次的有序性，也必将促成计算能力的出现与繁荣。计算能力是有序性的精华所在，它为技术提供了一种能力，使技术能以多变而适当的方式来回应自身环境以完成使命。因此，计算技术也是一种进化过程，也是建立在自身过程之上的。随着时间推移，完成一项固定目标的时间也以指数级速度缩短了（比如当初花1 000美元购买第一个MIP用了90年时间，如今一天就可以购买一个额外的MIP）。计算能力也随着时间流逝以指数级增长，这再次表明了同样的道理。
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摩尔定律何去何从？
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其实，摩尔定律将在2020年失效。1958年，摩尔定律诞生，截至2018年，摩尔定律已经“服役”60年之久，对于如今的进化模式来说，这个周期的确不短了。但加速回报定律和摩尔定律不同，它没有那么短命，它是时间与混沌本质的基本属性，是时间与混沌定律的次定律，描述了许许多多迥然相异的现象和趋势。根据加速回报定律，摩尔定律失效时必会出现另一种计算技术，中途不会有衔接断点。
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大部分指数级趋势都是处处碰壁……但这个不会
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对未来的预测饱受诟病，其中一种批评是，这些预言是以预言者对当前趋势的愚蠢推断为基础做出的，根本没有考虑可能终止或改变这一趋势的力量，这一点在以指数型趋势发展的案例中体现得尤为明显。其中一个经典的案例是，某一物种碰巧移居到一个热情好客的新栖息地，也许是人类介入将其迁移至那里（比如澳大利亚的兔子）。起初，该物种数量会以指数级速度增加，但如果这些数量暴增的新居民不巧碰到了新的捕食者或者新环境承载力有限，那么这一物种的数量就会停止增长。同样，呈几何级数的人口增长趋势一直令人类焦虑不安，但近年来不断变化的社会经济元素（包括日益增长的财富）已经显著遏制了人口增速，即便在发展中国家也是如此。
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学习曲线：鼻涕虫与人类
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“学习曲线”描述的是在一段时间内掌握的技能的能力。某种实体生物——鼻涕虫或人类学习新技能时，这种新掌握的能力是建立在自身基础之上的。因此，其学习曲线的走向起初与我们在加速回报定律中看到的指数级增长一样。技能是有限的，因此一旦掌握了新技能，减速回报定律就会发生作用，学习速度就会变慢。所以，学习曲线就是我们所说的“S”形曲线，因为其指数级增长会趋向平稳，其走向就像稍微右倾的S一样。
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