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世界因何美妙而优雅地运行 [:1707606655]
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世界因何美妙而优雅地运行 44SWARM INTELLIGENCE群体智能
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罗伯特·萨波尔斯基（Robert Sapolsky）
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斯坦福大学神经科学家，著有《动物本能》（Monkeyluv: And Other Essays on Our Lives as Animals）。
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对 于本书的Edge年度问题，显而易见的答案就是双螺旋结构理论。“它没能从我们眼皮底下溜走……”这句言简意赅的话阐释了遗传的根本机制。但双螺旋结构对我来说，并非如此。我在高中时接触到了生物学，当时双螺旋结构属于古老历史的一个篇章，好比胡椒蛾的进化，或线粒体作为细胞内动力室这样的故事。诚然，沃森和克里克的发现确实令人欣慰，却被大众视为理所应当。
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接下来休伯尔和威塞尔的研究发现了大脑皮质是以分层特征抽取的方式处理感觉的。譬如在视觉皮层，初级神经元从视网膜的一个单一感光器接收输入。所以，当单一感光器受到刺激时，它的初级视觉皮层神经元也会受到刺激。邻近的感光器受到刺激后，相邻的神经元也随之被激活。从根本上说，每个神经元都具备一个能力，就是如何识别一个特定的光点。接下来，一组感知到特定光点的神经元就投射到次级皮层的单一神经元上。当初级皮层特定排列的相邻神经元受到刺激，次级皮层的一个神经元也随之被激活。于是每个次级神经元就能够获知同一件事。紧接着，一组组感知到光线的神经元又继续投射到下一级的皮层。
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就这么一直持续着，以如此优雅的方式感知万物，皮质一层一层地进行着抽取，从点到线到曲线再到成组的曲线，最终到达顶层，顶层的一个神经元仅知道一个复杂且特殊的事物，比如该如何识别你的祖母。听觉神经元也是这样：初级神经元可以识别某个单一的音符，次级神经元可以识别一组音符，而顶层神经元就能听出你的祖母哼唱着劳伦斯·威尔克（Lawrence Welk）的歌曲。
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不过，最终证明事情并没有完全按照上述路径进行。皮质上只有寥寥几个“祖母神经元”，尽管2005年《自然》中有论文声称有人拥有珍妮弗·安妮斯顿的神经元。皮质不能过于依赖祖母神经元，因为需要天量级别的神经元才能够适应如此低效率和过度专业化的方式。而且，一个顶端除了只有祖母神经元，而没有任何其他物质的世界，会阻止多模式关联，比如，当看到一幅莫奈的画时，你会联想到羊角面包；听到德彪西的曲子时，你会回忆起在大都会博物馆印象派画展的那场悲伤的约会。其实这些都与神经细胞的网络世界有关。
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这让我有了选择，这个选择的出现和复杂性，通过“群体智能”呈现出来。观察一只蚂蚁没什么重大意义，它朝一个方向行进着，突然没什么由头就掉转方向或是来个180度的大折返，完全不可预测。这种情形也会发生在两只蚂蚁或少数几只蚂蚁上。但要是有一群蚂蚁，这就有意思多了。它们分工明确、找寻新事物来源的手段有效、其复杂地穴里只有几度的温度差。最为关键的是，没有蓝图或指挥司令部，每一只蚂蚁都有着自己的行为演算法。但这并不是群体的智慧，所谓群体的智慧是指三个臭皮匠赢过了一个诸葛亮。蚂蚁们对整个大局并无概念，相反，每只蚂蚁的行为演算，仅仅是包括用来和本地环境、本地蚂蚁进行互动的几个简单规则，从而产生一个高效率的群体。
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蚁群极为擅长在两点间找到最短路径，它们运用简单的规则来确认，何时需要留下费洛蒙踪迹（昆虫分泌的一种可以刺激同种昆虫的化合物），以及在遇到其他蚂蚁留下的踪迹时又该如何应对。蚂蚁的解决方法与货郎担问题的最佳解决方案极为相似。模拟运用类似规则的虚拟蚂蚁，在网络中产生连接节点的最短路径，这给电信公司带来了巨大的收益。它也可以运用在正处于发育过程中的大脑，利用许多连接点来连接众多神经元，就不再需要构建数百万英里的轴突连接点。基于若干不同版本的“蚂蚁路径”，可以为移动中的胎儿神经元找到一个有效的解决方案。
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一个很棒的例子是关于吸引与排斥的特定规则（即正负极），它可以使简单的分子在“原始汤”里偶尔生成更为复杂的分子。生命的起源或许就在于此，并不需要几道闪电来催化复杂分子的形成。
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对我这样一个无神论者而言，为何自组织性是如此美妙？因为复杂的自适应系统并不需要一张蓝图，它们也不需要蓝图的绘制者。如果它们不需要几道闪电，它们也根本不需要放闪电的人。
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世界因何美妙而优雅地运行 45FITNESS LANDSCAPES适应度景观
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斯图尔特·布兰德（Stewart Brand）
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《全球概览》创始人，“全球电子目录”与恒今基金会联合创始人，著有《地球的法则：21世纪地球宣言》（Whole Earth Discipline: An Ecopragmatist Manifesto）。
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当 我在加特勒·哈丁（Garrett Hardin）的《自然与人的命运》（Nature and Man’s Fate）中第一眼看到适应度景观的漫画时，它给了我一条建议，让我知道在我有机会一览众山小的时候，该如何不陷入到过度修正并由此过度专门化某些局部适应度峰值的尴尬境地。然而，要达到那个境界，需要涉及冒险“下坡”到较低适应度的区域。从而我掌握了质疑最佳性这个窍门。
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图45-1 适应度景观
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当人类尝试在一个复杂世界中推演进化或创新时，适应度景观（有时也被称为“适应景观”）应运而生。早期关于人工智能的乐观派们，马文·明斯基（Marvin Minsky）和西摩·帕伯特（Seymour Papert），在其重要的评论中曾作出警告，智能代理在看上去会闷头不响地“爬坡”，到达错觉最佳性的局部峰值的时候，便会卡在那里。复杂性理论家斯图尔特·考夫曼（Stuart Kauffman），在1993年和2000年，运用适应度景观，将其关于“毗连可行性”的观点视觉化，这个成果又促使史蒂文·约翰逊（Steven Johnson）在《伟大创意的诞生》中提出了“毗连可行性”在创新中所发挥的作用。
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“适应度景观”这一天才般想法的幕后英雄，是人口遗传学的奠基人，理论家休厄尔·赖特（Sewall Wright）。1932年，在设想到底是什么可能会促使生物群体的进化途径从峰值下降到其他可能性方面，赖特提出了用景观的方法来形象化阐释生物群体是如何逃离局部峰值的潜在陷阱的。看看他画的这6幅图，见图45-2。
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图45-2 生物群体逃离局部峰值的潜在陷阱景观示意图
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©Sewall Wright,The Role of Mutation, Inbreeding, Crossbreeding, and Selection in Evolution, Six International Congress of Genetics, Brooklyn, NY: Brooklyn Botanical Garden, 1932．