每個系統在組織上都彙集了許多（數以千計的）自治成員。「自治」意味著每個成員根據內部規則以及其所處的局部環境狀況而各自做出反應。這與服從來自中心的命令，或根據整體環境做出步調一致的反應截然不同。

次級單位具有自治的特質

新穎性——群系統之所以能產生新穎性有三個原因：（1）它們對「初始條件很敏感」——這句學術短語的潛台詞是說，後果與原因不成比例——因而，群系統可以將小土丘變成令人驚訝的大山。（2）系統中彼此關聯的個體所形成的組合呈指數增長，其中蘊藏了無數新穎的可能性。（3）它們並不強調個體，因而也允許個體有差異和缺陷。在具有遺傳可能性的群系統中，個體的變異和缺陷能夠導致恆新，這個過程我們也稱之為進化。

不可知——我們目前所知的因果關係就像鍾錶系統。我們能理解順序的鍾錶系統，而非線性網路系統卻是道地的難解之謎。後者淹沒在它們自製的困思邏輯之中。A導致B, B導致A。群系統就是一個交叉邏輯的海洋：A間接影響其他一切，而其他一切間接影響A。我把這稱為橫向因果關係。真正的起因（或者更確切地說，由一些要素混合而成的真正起因），將在網路中橫向傳播開來，最終，觸發某一特定事件的原因將無從獲知。那就聽其自然吧。我們不需要確切地知道西紅柿細胞是如何工作的，也能夠種植、食用、甚至改良西紅柿。我們不需要確切地知道一個大規模群體計算系統是如何工作的，也能夠建造、使用它，並使之變得更加完美。不過，無論我們是否了解一個系統，都要對它負責read.99csw.com，因此了解它肯定是有幫助的。

不可預測——群系統的複雜性以不可預見的方式影響著系統的發展。「生物的歷史充滿了出乎意料。」研究員克里斯·朗頓如是說。他目前正在開發群的數學模型。「湧現」一詞有其陰暗面。視頻遊戲中湧現出的新穎性帶給人無窮樂趣；而空中交通控制系統中如果出現湧現的新情況，就可能導致進入全國緊急狀態。

為了使工具具備強大的功能，我們可以允許其在某些方面有點小瑕疵。同樣，為了保證互聯網上擁有一千七百萬個計算機節點的群系統不會整個兒垮掉，我們不得不容忍討厭的蠕蟲病毒或是毫無理由和徵兆的局部停電。多路由選擇既浪費且效率低下，但我們卻可以藉此保證互聯網的靈活性。而另一方面，我敢打賭，在我們製造自治機器人時，為了防止它們自作主張地脫離我們的完全控制，不得不對其適應能力有所約束。

非最優——因為冗餘，又沒有中央控制，群系統的效率是低下的。其資源分配高度混亂，重複的努力比比皆是。青蛙一次產出成千上萬隻卵，只為了少數幾個子代成蛙，這是多麼大的浪費！假如群系統有應急控制的話——例如自hｔtps://ｒead•9９ｃsｗ•ｃom由市場經濟中的價格體系，那麼可以在一定程度上抑制效率低下，但絕不可能像線性系統那樣徹底消除它。

群突出了真實事物複雜的一面。它們不合常規。群計算的數學延續了達爾文有關動植物經歷無規律變異而產生無規律種群的革命性研究。群邏輯試圖理解不平衡性，度量不穩定性，測定不可預知性。用詹姆斯·格雷克的話來說，這是一個嘗試，以勾畫出「無定形的形態學」——即給似乎天生無形的形態造型。科學已經解決了所有的簡單任務——都是些清晰而簡明的信號。現在它所面對的只剩下噪音；它必須直面生命的雜亂。

無限性——對傳統的簡單線性系統來說，正反饋迴路是一種極端現象——如擴聲話筒無序的回嘯。而在群系統中，正反饋卻能導致秩序的遞增。通過逐步擴展超越其初始狀態範圍的新結構，群可以搭建自己的腳手架藉以構建更加複雜的的結構。自發的秩序有助於創造更多的秩序——生命能夠繁殖出更多的生命，財富能夠創造出更多的財富，信息能夠孕育更多的信息，這一切都突破了原始的局限，而且永無止境。

這兩種極端的組織方式都只存在於理論之中，因為現實生活中的所有系統都是這兩種極端的混合物。某些大型系統更傾向於順序模式（如工廠），而另外一些則傾向於網路模式（如電話系統）。

沒有強制性的中心控制

在群邏輯的優缺點中進行取捨就如同在生物活系統的成本和收益之間進行抉擇一樣——假如我們需要這樣做的話。但由於我們是伴隨著生物系統長大的，而且別無選擇，所以我們總是不加考慮地九-九-藏-書接受它們的成本。

不可控——沒有一個絕對的權威。引領群系統猶如羊倌放羊：要在關鍵部位使力，要扭轉系統的自然傾向，使之轉向新的目標（利用羊怕狼的天性，用愛攆羊的狗來將它們集攏）。經濟不可由外部控制，只能從內部一點點地調整。人們無法阻止夢境的產生，只能在它現身時去揭示它。無論在哪裡，只要有「湧現」的字眼出現，人類的控制就消失了。

彈性——由於群系統是建立在眾多并行關係之上的，所以存在冗餘。個體行為無足輕重。小故障猶如河流中轉瞬即逝的一朵小浪花。就算是大的故障，在更高的層級中也只相當於一個小故障，因而得以被抑制。

隨著我們的發明從線性的、可預知的、具有因果關係屬性的機械裝置，轉向縱橫交錯、不可預測、且具有模糊屬性的生命系統，我們也需要改變自己對機器的期望。這有一個可能有用的簡單經驗法則：

這些自治成員之間彼此高度連接，但並非連到一個中央樞紐上。它們組成了一個對等網路。由於沒有控制中心，人們就說這類系統的管理和中樞是去中心化分佈在系統中的，與蜂巢的管理形式相同。

在需要終極適應性的地方，你所需要的是失控的群件。

非即刻——點起火，就能產生熱量；打開開關，線性系統就能運轉。它們準備好了為你服務。如果系統熄了火，重新啟動就可以了。簡單的群系統可以用簡單方法喚醒；但層次豐富的複雜群系統就需要花些時間才能啟動。系統越是複雜，需要的預熱時間就越長。每一個層面都必須安定下來；橫向起因必須充分傳播；上百萬自治成員必須熟悉自己的環境。https://read.99csw.com我認為，這將是人類所要學的最難的一課：有機的複雜性將需要有機的時間。

本書主題之一是論述分散式人造活系統——如并行計算、硅神經網路晶元、以及網際網路這樣的龐大在線網路等——在向人們展示有機系統的迷人之處的同時，也暴露出它們的某些缺陷。下面是我對分散式系統的利與弊的概述：

對於必須絕對控制的工作，仍然採用可靠的老式鍾控系統。

我們每將機器向集群推進一步，都是將它們向生命推進了一步。而我們的奇妙裝置每離開鍾控一步，都意味著它又失去了一些機器所具有的冷冰冰但卻快速且最佳的效率。多數任務都會在控制與適應性中間尋找一個平衡點，因此，最有利於工作的設備將是由部分鐘控裝置和部分群系統組成的生控體系統的混血兒。我們能夠發現的通用群處理過程的數學屬性越多，我們對仿生複雜性與生物複雜性的理解就越好。

群系統的好處：

點對點間的影響通過網路形成了非線性因果關係

這些并行運轉的系統中有我們所熟知的各種名字：蜂群、電腦網路、大腦神經元網路、動物的食物鏈、以及代理群集。上述系統所歸屬的種類也各有其名稱：網路、複雜自適應系統、群系統、活系統、或群集系統。我在這本書中用到了所有這些術語。

還有另一種極端的途徑。我們發現，許多系統都是將并行運作的部件拼接在一起，很像大腦的神經元網路或者螞蟻群落。這類系統的動作是從一大堆亂糟糟且又彼此關聯的事件中產生的。它們不再像鍾錶那樣，由離散的方式驅動並以離散的方式顯現，更像是有成千上萬個發條在一起驅動一個并行的系統九-九-藏-書。由於不存在指令鏈，任意一根發條的某個特定動作都會傳遞到整個系統，而系統的局部表現也更容易被系統的整體表現所掩蓋。從群體中湧現出來的不再是一系列起關鍵作用的個體行為，而是眾多的同步動作。這些同步動作所表現出的群體模式要更重要得多。這就是群集模型。

群系統的明顯缺陷：

以下是分散式系統的四個突出特點，活系統的特質正是由此而來：

次級單位之間彼此高度連接

可適應——人們可以建造一個類似鍾錶裝置的系統來對預設的激勵信號進行響應。但是，如果想對未曾出現過的激勵信號做出響應，或是能夠在一個很寬的範圍內對變化做出調整，則需要一個群——一個蜂群思維。只有包含了許多構件的整體才能夠在其部分構件失效的情況下仍然繼續生存或適應新的激勵信號。

可進化——只有群系統才可能將局部構件歷經時間演變而獲得的適應性從一個構件傳遞到另一個構件（從身體到基因，從個體到群體）。非群體系統不能實現（類似於生物的）進化。

有兩種極端的途徑可以產生「更多」。一種途徑是按照順序操作的思路來構建系統，就像工廠的裝配流水線一樣。這類順序系統的原理類似於鍾錶的內部邏輯——通過一系列的複雜動作來映襯出時間的流逝。大多數機械系統遵循的都是這種邏輯。

我們發現，宇宙中最有趣的事物大都靠近網路模式一端。彼此交織的生命，錯綜複雜的經濟，熙熙攘攘的社會，以及變幻莫測的思緒，莫不如此。作為動態的整體，它們擁有某些相同的特質：比如，某種特定的活力。

上述特點在分散式系統中的重要度和影響力尚未經過系統地檢驗。