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《失控》( 凯文·凯利)快速、廉价、失控……就是这样,绝顶好书

《失控》( 凯文·凯利)快速、廉价、失控……就是这样,绝顶好书

作者: justaqueen | 来源:发表于2022-12-13 12:57 被阅读0次

一本好书。这本书在2015年左右的时候听公司做技术的大佬提及过,当时就不明觉厉,奈何年少时心绪未定,没办法沉下心来看书。今年终于抽时间补上了。核心思想就是,在群体进化的过程中,并非所有的事情都要事先计划好,进化的代价就是失控,允许每一个个体愚蠢的行为之间的相互影响却能获得你所能获得的最好的结果。

建议感兴趣的小伙伴亲自读一读,确实非常有意思,但是对于本书仁者见仁。照例摘录一些:

◆ 第一章 人造与天生

>> 机器,正在生物化;而生物,正在工程化。

>> 人造世界就像天然世界一样,很快就会具有自治力、适应力以及创造力,也随之失去我们的控制。但在我看来,这却是个最美妙的结局。

◆ 第二章 蜂群思维

>> 认知科学家道格拉斯·霍夫施塔特说道:“记忆,是高度重建的。在记忆中进行搜取,需要从数目庞大的事件中挑选出什么是重要的,什么是不重要的,强调重要的东西,忽略不重要的东西。”这种选择的过程实际上就是感知。“我非常非常相信,”霍夫施塔特告诉我,“认知的核心过程与感知的关系非常非常紧密。”

>> 对于必须绝对控制的工作,仍然采用可靠的老式钟控系统。在需要终极适应性的地方,你所需要的是失控的群件。

◆ 第三章 有心智的机器

>> 微型机器人可以用现成的部件快速搭建。发射它们很便宜,而且一旦成群释放,它们就会脱离控制,无需持续的(其实可能是误导的)管理

>> 这种离经叛道的工程原理简化成了一个口号:快速、廉价、失控。

>> 由布鲁克斯的移动机器人实验室开发出来的一套普适分布式控制方法:先做简单的事,学会准确无误地做简单的事。

◎ 在简单任务的成果之上添加新的活动层级。

◎ 不要改变简单事物。

◎ 让新层级像简单层级那样准确无误地工作。

◎ 重复以上步骤,无限类推。

>> 人无“我”,蜂窝无“我”,野兽无“我”,公司无“我”,家国无“我”,任何活物都没有“我”。一个活系统的“我”是一个幽灵,是不知晦朔的朝菌。它就如同亿万个水分子汇成的瞬间的漩涡,指尖轻轻一碰,便即销饵无形。

>> 身体是意识乃至生命停泊的港湾,是阻止意识被自酿的风暴吞噬的机器。神经线路天生就有玩火自焚的倾向。如果放任不管,不让它直接连接“外部世界”,聪明的网络就会把自己的构想当作现实。意识不可能超出其所能度量或计算的范畴

>> 而身体,或者说任何由感觉和催化剂汇集起来的实体,通过加载需要立即处理的紧急事务,打断了神智的胡思乱想!生死悠关!能闪避吗?!心智不必再去虚构现实,现实正扑面而来,直击要害。

>> 失去了感觉,心智就会陷入意淫,并产生心理失明。若非不断被来自眼耳口鼻和手指的招呼打断,心智最终会蜷入一隅自娱自乐。

>> 这使布鲁克斯想到:“一旦具备了生命和对外界做出反应的基本条件,就可以轻而易举地演化出解决问题、创造语言、发展专业知识和进行推理等高级智能。从单细胞生物进化到昆虫历经了30亿年的时光,而从昆虫进化到人类只花了5亿年。这意味着昆虫的智力水平绝非低下。”

>> 我们与机器终将成为同类。当某天机器人开口反驳我们时,谁不会心生敬畏呢?

◆ 第五章 共同进化

>> 相对于其他事物都有一个平衡点来说,意识、生命、智力以及共同进化都是失衡的、意外的,甚至是无法理喻的。

>> 而地球则是一个恒温器。相互纠缠共同进化的生命提供了一个自主循环的回路,引导地球的化学物质趋向上升的势能。

>> 但失衡本身却是自主平衡的。共同进化的生命产生的持久失衡,自有其稳定之道。洛夫洛克一直致力于寻找这种持久

>> 近来复杂性理论的研究人士也已意识到,任何活系

>> 经济体、自然生态系统、复杂的计算机模拟系统、免疫系统,以及共同进化系统,都具有摇摇欲坠的显著特征。

>> 当它们保持着埃舍尔式的平衡态——处在总在下行却永远未曾降低过的状态时,都具有那种似是而非的最佳特性——在塌落中平衡。

>> 戴维·雷泽尔在他的科普性书籍《宇宙发生说》中辩称:“生命的核心价值不在于它繁殖的不变性,而在于它繁殖的不稳定性。”生命的密钥在于略微失调地繁衍,而不是中规中矩地繁衍。这种几近坠落乃至混沌的运行状态确保了生命的增殖。

>> 我们周围目所能及的一切——白雪皑皑的喜马拉雅山,从东到西的深海,逶迤起伏的群山,色调阴森的荒漠峡谷,充满乐趣的溪谷——与蜂窝一样都是生命的产物。

◆ 第六章 自然之流变

>> “均衡即死亡,”博格斯如是陈述。这个观点在生态科学圈内流行时间还不很长。“

>> 即生物群落正趋向不变的均衡,形成顶极群落。而今,我们看到,正是紊乱和多变真正给自然赋予了丰富的色彩。”

>> 均衡态不仅意味着死亡,它本身就是死亡状态,”博格斯强调,“系统要变得丰富,就需要时间和空间上的变化。但变化太多也不行。你会一下从生态渐变群转到生态交错群。”

>> 在一个持久不变的环境里,所有的变异和多样性必须由内力驱动产生。其他共同进化的生命将是作用于生命的唯一限制。

>> 有个名叫戴维·艾克利的电脑生命研究员告诉我:“我最终发现,想要得到和生命真正类似的行为,不是设法创造出真正复杂的生物,而是给简单的生物提供一个极其丰饶的变异环境。”

>> 生命一旦出世,它就是不朽的。一旦发动,它就是不能根除的。

>> 生命往往劫持所有它能接触到的物质并把它复杂化。

>> 宇宙就像在我们周边展开的沃土,准备好等待心智的种子萌芽、生长。或迟或早,心智终将践行传承。当它知会并控制宇宙之后会选择做什么?

>> 我认为生命是某种非灵性的、接近于数学的特性,可以从对物质的类网络组织中涌现。它有点像概率法则;如果把足够多的部件放到一起,系统就会以平均律展现出某种行为。任何东西,仅需按照一些现在还不知道的法则组织起来,就可以导出生命。生命所遵循的那些定律,与光所遵循的那些定律同样严格。

◆ 第七章 控制的兴起

>> 投资那些具有自我适应能力、向自己的目标进化、不受人类监管自行成长的机器,将会是下一个巨大的技术进步。要想获得有智能的控制,唯一的办法就是给机器自由。

◆ 第八章 封闭系统

>> 复杂性的开端植根于混沌之中。不过,如果复杂系统能够在一段时间的互相迁就之后获得共同的平

>> 衡,那么之后就再没有什么能够让它脱离轨道了。

>> 事实上,生态球越大,达到稳定所需时间就越长,破坏它也就越困难。只要处于正常状态,一个活系统的的集体代谢过程就会扎下根,然后一直持续下去。

◆ 第九章 “冒出”的生态圈

>> 但是,某些事物正在一起上演,我能够体会到生命共同进化中的“共同”二字。

>> 我们真想在太空中过人类一样的生活,那么我们就必须学会如何建立生态圈

◆ 第十三章 上帝的游戏

>> 要想成为上帝,至少是有创造性的上帝,你就必须放弃控制,拥抱不确定性。绝对的控制也就是绝对的无趣。

◆ 第十五章 人工进化

>> 这就是进化的交易。我们舍控制而取力量。对我们这些执着于控制的家伙来说,这无异于魔鬼的交易。

放弃控制吧,我们将人工进化。

◆ 第十六章 控制的未来

>> 描述这一状况的最恰当说法是:控制是一个范畴:一端是“一体”式的全面支配,另一端则是 “失控”;这两端之间则是各种类型的控制,我们尚没有恰当的词语与之对应。

>> 老实说,所谓“失控”,是对未来的一种夸张描述。那些我们赋予了生命的机器还是会间接地接受我们的影响和指导,只不过脱离了我们的支配而已。

>> 控制的未来是:伙伴关系,协同控制,人机混合控制。所有这些都意味着,创造者必须和他的创造物一起共享控制权,而且要同呼吸共命运

◆ 第十七章 开放的宇宙

>> 人类的智慧有一个近乎神秘的盲点。我们不能凭直觉理解概率、横向因果关系及同步逻辑方面的各种概念。它们完全不符合我们的思维方式。我们的思维退而求其次地选择了串行叙述——线性描述。那正是最早的计算机使用冯·诺依曼串行设计方案的原因:因为人类就是这样进行思考的。

>> “进化可不管有没有意义;它关心的是管不管用。”

>> 生命的天性就是以钻常规的漏洞为乐。它会打破它自己所有的规则。

>> 生命是一家奇物店,货架上永远不会缺货。自然界层出不

>> 穷的怪事几乎跟所有生命的数量一样多;每一种生物在某种意义上都在通过重新诠释规则来为自己找活路。

>> 生命具有:

◎ 时间和空间上的模式

◎ 自我复制的能力

◎ 自我表征(基因)的信息库

◎ 使特征持久的新陈代谢功能

◎ 功能交互——它并非无所事事

◎ 彼此相互依赖,或能够死亡

◎ 在扰动中保持稳定的能力

◎ 进化的能力

>> “目前,普通的计算机程序可能有一千行长,能运行几分钟。而制造人工生命的目的是要找到一种计算机代码,它只有几行长,却能运行一千年。”

◆ 第十八章 有组织的变化之架构

>> 进化的进化可以归结为以下一系列历史进程:

◎ 系统自发

◎ 复制

◎ 遗传控制

◎ 肉体可塑性

◎ 弥母文化

◎ 自我导向的进化

◆ 第十九章 后达尔文主义

>> 死亡清除了那些无能者,为新生者腾出了位置。

◆ 第二十一章 水往高处流

>> 所有秩序都终归于混沌,所有火焰都将熄灭,所有变异都趋于平淡,所有结构都终将自行消亡。

>> 这股上升之流利用其短暂的有序时光,尽可能抢夺消散的能量以建立一个平台,来为下一轮的有序作铺垫。它倾尽所有,无所保留,其秩序全部用来增强下一轮的复杂性、成长和有序。它以这种方式在混沌中孕育出反混沌,我们称之为生命。

◆ 第二十四章 九律

>> 大自然用以无中生有的九条规律——是为九律:

◎ 分布式

◎ 自下而上的控制

◎ 递增收益

◎ 模块化生长

◎ 边界最大化

◎ 鼓励犯错误

◎ 不求最优化,但求多目标

◎ 谋求持久的不均衡态

>> ◎ 变自生变

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