在科学研究的浩瀚星空中，人工生命（Artificial Life）犹如一颗璀璨的新星，吸引着无数科学家的目光。然而，在目前的投资环境中，这一领域几乎难以获得研究资金的支持。当一个资助我的预测研究的基金会打电话向我问及他们收到的一份人工生命研究的建议书时，我对这种情况看得十分清楚了。从他们的态度来判断，他们把人工生命视为飞碟、或占星术之类的东西。他们看到我的名字出现在人工生命项目推荐人的名单上，深感不快。这反映出社会对新兴科学领域的认知仍然存在很大的偏见和误解。
法默的困境与热爱
从长远来看，法默目前所处的情况不如他想象的理想。他确实非常热爱预测研究工作，但陷于预测研究和行政事务，他没有多少富裕时间来从事人工生命的研究。然而，人工生命比其他任何工作都打动他的心弦。他说，人工生命会领你深入到涌现和自组这些深层次的问题之中，而这些正是一直萦绕在他脑海里的问题。
法默说：「我上中学时就开始思考大自然中的自组织现象了。虽然起初的想法很模糊，是因为读了科学幻想小说。」他尤其记得艾萨克·阿斯莫夫（Isaac Asimov）写的那本《最后的问题》（The Final Question）。在那个故事中，未来的人类向宇宙超级计算机咨询如何废除热动力学第二定律。即：随着原子的自我随机化，宇宙万物无情地趋于冷却、腐朽和消亡的倾向。他们问，怎样才能扭转不断增强的熵？（熵是物理学家对分子层无序现象的称谓。）后来，在人类消亡、星球冷却很久以后，宇宙超级计算机终于知道了如何完成这项伟绩。它宣告说：「让光芒照耀吧！」然后就诞生了一个崭新而低熵的宇宙。
法默读到阿斯莫夫这本书的时候只有十四岁，这个故事那时候就带给他这样一个问题：他问自己，如果熵一直在增强，如果原子层的随机化和无序现象是不可抗拒的，那为什么宇宙仍然能够形成星球、云彩和树木？为什么在一个很大的规模上，物质往往总是趋于越来越有组织，同时又在一个较小的规模上，越来越趋于解体？为什么那么很久了宇宙都没有解体成某种无形的潮气？法默说：「坦率地说，对这些问题的兴趣是驱使我成为一个物理学家的动力之一。」
混沌理论的兴起与局限
詹姆士·格莱克在他的畅销书《混沌》中有整章的介绍：法默和他终生好友诺曼·派卡德七十年代末还是加州大学桑塔克鲁兹分校物理学研究生的时候，是如何开始着迷于轮盘赌现象的；计算在轮盘旋转中的滚球轨线是如何让他们敏锐地感觉到，在一个物理系统中，最初情况下的细微变动能导致最终结果的巨大改观；他们和另外两个研究生，罗伯特·肖（Robert Shaw）、詹姆士·克鲁奇费尔德（James Crutchfield）是如何开始认识到，新兴的「混沌」理论，即，更广泛地被称为「动力系统理论」，所描述的正是这种初始条件中敏感依赖性；他们四个人是如何立志从事这个领域的研究，并从此以「动力系统小组」而著称。
但是，不久法默就对混沌理论感到很厌倦了。他说：「我觉得，『那又能怎么样呢？』混沌学最基本的理论已经探索尽了，这个学科的理论已经很明朗了，在其研究前沿已经没有什么可以令人激动的新发现了。」另外，混沌理论本身也并不十分深刻。他向你解释了许多关于某种简单的行为规则如何产生令人吃惊的复杂动力现象。但除了所有这些美丽的分形图景之外，混沌理论其实很难解释生命的系统，或进化的根本性法则。它无法解释这些系统如何从随机无物开始，自组发展成复杂的整体。最重要的是，它不能回答法默的老问题，即，宇宙在永不停息地形成秩序和结构。
新的第二定律的探索
不知为什么，法默认定，对此还有全新的认识尚未穷尽。这就是为什么他和考夫曼、派卡德合作研究自动催化组和生命的起源，并全力支持朗顿的人工生命研究的原因。就像罗沙拉莫斯和桑塔费的许多人一样，法默也感到，某种理解、答案旋律、法则正徘徊于门外。
法默说，第一，这个想象中的法则将能够对涌现做出严谨的解释：当我们说整体大于部分的总和的时候，我们指的是什么？「这不是魔术，但当用我们人类粗陋狭小的大脑来感觉时，这就像是魔术。」飞翔的「柏德」（和实际生活中的鸟类）顺应着邻居的行为而聚集成群；生物体在共同进化之舞中既合作又竞争，从而形成了协调精密的生态系统；原子通过形成相互间的化学键而寻找最小的能量形式，从而形成分子这个众所周知的涌现结构；人类通过相互间的买卖和贸易来满足自己的物质需要，从而创建了市场这个众所周知的涌现结构；人类还通过互动关系来满足难以限定的欲望，从而形成家庭、宗教和文化。一群群的作用者通过不断寻求相互适应和自我完善而超越了自我，形成了更为宏大的东西。关键是弄清楚这一切的来龙去脉，而又不落入枯燥无味的哲学思辨、或新时代的玄想泥潭。
计算机模拟的力量
法默说，这正是广义的计算机模拟和狭义的人工生命的美妙之处：在台式计算机上，用一个简单的计算机模型，就能拿你的思想做实验，看看它们的实际效果如何。你可以通过计算机实验对一些模糊的思想做出越来越准确的定位，可以试着提炼出突发在大自然中实际运作的本质。而且，那段时间已有了许多可供选择的计算机模型，其中引起法默特殊兴趣的是关联主义（Connectionism）：这个概念的意思是一个由「连接物」相连的「节点」网络所代表的互动作用者群。在这个点上，他和许多人都有共识。在这十多年间，关联论模型突然遍布各处。首要的范例就是神经网络运动。在神经网络运动中，研究人员利用人工神经元网络来模拟诸如知觉和记忆恢复这类的事情，并自然地对人工智能主流研究的符号处理方法发起了猛烈的攻势。
但紧追其后的就是桑塔费研究所建立的基地，包括荷兰德的分类者系统、考夫曼的基因网络、还有他和派卡德以及罗沙拉莫斯的爱伦·泊雷尔森于八十年代中期为研究生命起源而建立的免疫系统模型。法默承认，这些模型中的有一些看上去并不很符合关联论，很多人在初次听到他们这样描述事物时都感到非常惊讶。但这只是因为这些模型是在不同的时间、被不同的人建立起来解决不同问题的，所以它们用以描述的语言也会不同。他说：「当你还原一切时，所有事物看上去都是一样的。你其实可以只建立一个模型，然后移于另一方面的模拟。」
当然，在神经网络中，节点一关联物结构是非常明显的。节点就相当于神经元，而关联物就相当于连接神经元的突触。比如说，一个程序员有一个神经网络模型的想象，他或她能够用激活一定的输入节点，然后让这一激活作用传遍这个网络的其余关联物的方法来模拟落在视网膜上的光线明灭。这个模拟效果有点类似于将货物船运到少数几个沿海城市的港口，然后让无数辆运输车通过高速公路将这些货物运往内陆城市。但如果这些关联物的布局不尽合理，那么这个网络在被激活后很快就会落入一个自我统一的型态，就相当于识别这样一幕：「这是一只猫！」而且，即使输入数据非常嘈杂、非常支离破碎，或就此而言，即使有些节点已经烧焦了，这个网络也同样会采取行动。
自动催化与生命起源
法默说，分类者系统中，节点一关联物结构相当含糊不清，然而这一结构确实存在。一组节点就是这组可能的内部布告，比如像001001110111110，而关联物正是分类者规则。每一条规则都在系统的内部布告栏上寻找某条布告，然后通过张贴另一条布告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。』」
学习与进化的功能
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胆冒险。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，有了更深刻的理解。
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，比如用这些年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，而生物则比云彩更具有结构。」这就是新的第二定律的核心所在。🌍✨