我們所知唯一一台能重塑自己內部連接的機器就是我們稱為大腦的灰色活體組織（大腦灰質）。我們目前唯一可以設想付諸生產的重塑自身結構的機器，可能是一種能夠自我改編的軟體程序。西姆斯和柯扎的進化方程是通向自我改編程序的第一步。一個可以繁衍其他方程的方程正是這種生命種類的基土。繁衍其他方程的方程就是開放性宇宙。在那裡任何方程都能產生，包括自我複製的方程和銜尾蛇式的無限循環公式。這種循作用於自身並重寫自身規律的遞歸程序，蘊涵著世上最宏偉的力量：創造恆新。

湯姆·雷已經通過讓他的世界自主選擇適者的方式載入了人工自然選擇工具。因此，他的世界從理論上說就具有了進化全新事物的能力。但是雷確實「做了點小手腳」以使系統進入運作。他等不及他的世界靠自己的力量進化出自我複製能力了。因此一開始他就引進了一個自我複製機制，一經引入，複製再也不會終止。用雷的比喻來說，他將生命在單細胞有機體狀態下強力啟動，然後觀看了一場新生物體的「寒武紀大爆發」。但是他並不歉疚。「我只是嘗試獲得進化，並不真的在意獲取它的方式。如果我需要將我的世界的物理和化學成分拉升到能支承花樣繁多無限制進化的水平，我樂於這麼做。我不得不操縱它們來達到這個水平，對此我並不感到內疚。如果我可以操控一個世界達到寒武紀大爆發的臨界點，然後讓它自己沸騰溢出邊界，那才真是永生難忘呢。和系統所產生的結果相九_九_藏_書比，我不得不操控它達到臨界點是一件不值一提的事。」

適應是對自身結構的扭曲，以使之能夠鑽過一個新漏洞。而進化是更深層的改變，它改變的是構建結構本身的架構——也即如何產生變化的方式——這個過程常常為其他人提供了新的漏洞。如果我們預先確定了一台機器的組織結構，也就預先確定了它能解決怎樣的問題。理想的機器應該是一台通用問題解決機，一台只有想不到沒有做不到的機器。這就意味著它必須擁有一種開放性的結構。柯扎寫道：「（解決方案的）規模、形式以及結構複雜度都應是答案的一部分，而不是問題的一部分。」當我們認識到，是一個系統自身的結構決定了它所能得出的答案，那麼我們最終想要的是如何製造出沒有預先定義結構的機器。我們想要的是一種不斷自我更新的機器。

探索超越我們理解力外的領域並提煉我們所收穫的，這是定向式、監督式和最優化的進化帶給我們的禮物。湯姆·雷說：「但是，進化不僅是優化。我們知道進化能超越優化並創造新事物來加以優化。」當一個系統可以創造新事物來加以優化時，我們就有了一個恆新的工具和開放的進化。

柯扎的答案是：進化。現實世界中，一個問題可能有一個或多個答案，而答案的範圍、性質或值域可能完全模糊不清。進化就可以讓計算機軟體解決這種問題。譬如：香蕉掛在樹上，請給出摘取程序。至今大多數計算機學習都不能解決這樣的問題。除非我們明確地ｒｅaｄ•9９cｓw•cｏｍ向程序提供一些明確的參數作為線索，諸如：附近有多少梯子？有沒有長竿？

人類的發明物就沒有那麼豐富了。大部分機器被造來完成某個明確的任務。它們遵照我們舊式的定義，服從我們的規則。然而，如果讓我們構想一架理想的、夢寐以求的機器的話，它應該可以改變自身來適應環境，更理想的是，它還能自我進化。

那些致力於推動人工智慧研究的人無疑會對此大唱讚歌。在沒有任何提示和限定答案方向的前提下，能想出一個解決方案——人們稱之為橫向思維——這幾乎就等同於人類的智能了。

生命的天性就是以鑽常規的漏洞為樂。它會打破它自己所有的規則。看看這些生物學上令人瞠目結舌的奇事吧：由寄居在體內的雄魚來進行授精的雌魚，越長越萎縮的生命體，永遠不會死的植物。生命是一家奇物店，貨架上永遠不會缺貨。自然界層出不窮的怪事幾乎跟所有生命的數量一樣多；每一種生物在某種意義上都在通過重新詮釋規則來為自己找活路。

西姆斯的圖像遴選和柯扎那通過邏輯繁衍進行的程序遴選都是生物學家稱為育種或人工選擇的例子。「合格」的標準——被選擇的標準——是由培育員決定的，因而也是人工產物或人為的。為了達到恆新——找到我們不曾預料的東西——我們必須讓系統自己為它的選擇劃定標準。這就是達爾文所說「自然選擇」的含義所在。選擇標準由系統的特性所確定；它自然而然地出現。開放的人工進化也需read.99csw.com要自然選擇，如果你願意，也可以叫它人工自然選擇。選擇的特徵應該從人工世界內部自然地產生。

而這也正是為什麼并行計算機必須被進化而不是被設計出來：因為在需要并行思考的時候我們都成了傻子。計算機和進化并行地思考；意識則串列思考。在《代達羅斯》1992年冬季刊上一篇極具爭議的文章里，思維機器公司的市場總監詹姆斯·貝利描述了并行計算機對人類思維的飛反效應。文章題為《我們先改造電腦，然後電腦改造我們》，貝利在文中指出，并行計算機正在開啟知識的新領域。計算機的新型邏輯反過來迫使我們提出新的問題和視角。貝利暗示道：「也許，世上還有一些截然不同的計算方式，一些只有用并行思考才能理解的方式。」像進化那樣思考也許會開啟宇宙中新的大門。

而一旦定義了答案的界限，也就等於回答了問題的一半。如果我們不告訴它附近有什麼樣的石頭，我們知道是不會得到「向它扔石頭」的答案的。而在進化中，則完全有這個可能。更可九*九*藏*書能出現的情況是，進化會給出完全意想不到的答案，譬如：使用高蹺；學習跳高；請小鳥來幫忙；等暴風雨過後；生小孩然後讓他們站在你的頭上。進化並不一定要昆蟲飛行或游泳，只要求它們能夠快速移動來逃避捕食者或捕獲獵物。開放的問題得出了諸如水蠅用腳尖在水上行走或蚱蜢猛然跳起這樣各不相同但卻明確的答案。

卡爾·西姆斯告訴我：「進化是一個非常實用的工具。它是一種探索你不曾想過的新事物的方式。它是一種去蕪存精的方式。它也是一種無需理解便能探索程序的方式。如果計算機運轉速度夠快，這些事它都能做到。」

每一個涉足人工進化的人都為進化能輕而易舉地得出異想天開的結果而大為吃驚。湯姆·雷說：「進化可不管有沒有意義；它關心的是管不管用。」

儘管大腦像并行機器一般運作，人類意識卻無法并行思考。這一諷刺性的事實讓認知科學家們百思不得其解。人類的智慧有一個近乎神秘的盲點。我們不能憑直覺理解概率、橫向因果關係及同步邏輯方面的各種概念。它們完全不符合我們的思維方式。我們的思維退而求其次地選擇了串列敘述——線性描述。那正是最早的計算機使用馮·諾依曼串列設計方案的原因：因為人類就是這樣進行思考的。

約翰·柯扎認為，進化處理定義不嚴格的并行問題的能力是它的另一個獨特優勢。教計算機學會解決問題的困難在於，時至今日，為了解決我們遇到的每一個新問題，我們最終還是要逐字逐句地為它重新編程。如何才能讓ｈｔtｐｓ://ｒｅaｄ•９９csw.ｃoｍ計算機自行完成任務，而不必一步步告訴它該做什麼和怎麼做？

「恆新」是約翰·霍蘭德使用的片語。多年來，他一直在潛心研究人工進化方法。用他的話說，他真正在從事的，是一種恆新的新數學。那是能夠創造永無止盡的新事物的工具。

雷認為，啟動開放的人工進化本身已經極具挑戰性了，他不一定非得使系統自己進化到那種程度。他會控制他的系統直到它能靠自己的力量進化。正如卡爾·西姆斯所說，進化是一種工具。它可以與控制相結合。雷在控制數月之後轉入了人工自然選擇。與之相反的過程同樣可行——也許有人會在進化數月之後再施以控制，以得到想要的結果。

柯扎指出，人類之所以追求類似牛頓的f=ma那樣簡單的公式，是因為我們深信：宇宙是建立在簡約秩序的基礎之上。更重要的是，簡約對人類來說是很方便的。f=ma這個公式比柯扎確定螺旋線的怪物使用起來容易得多，這使我們更加體會到公式中所蘊涵的美感。在計算機和計算器問世前，簡單的方程更加實用，因為用它計算不易出錯。複雜的公式既累人又不可靠。不過，在一定範疇內，無論是大自然還是并行計算機，都不會為繁複的邏輯發愁。那些我們覺得既難看又讓人頭暈的額外步驟，它們能以令人乏味的精確度運行無誤。