我叫它為「考夫曼機」。一個精心挑選的不大的函數集合，連接成一個自生成環，併產生出無限更複雜的函數。自然界中充滿了考夫曼機。卵細胞發育成巨鯨就是其中一例。進化機器經過十億年時間由細菌生成火烈鳥又是一例。我們能製造一個人工考夫曼機嗎？也許叫做馮諾依曼機更合適，因為馮·諾依曼早在二十世紀四十年代初期就提出同樣的問題。他想知道，機器會製造出比自己更複雜的機器嗎？不管它叫什麼，問題都是一個：複雜性是如何自行建立的？

考夫曼的定律還表明，當個體間的連接度超過某個值時，適應性就凍結了。當許多行動取決於另外許多互相矛盾的行動時，就會一事無成。用地形來做比的話，就是極端的連接產生極端的險峻，使任何動作都有可能從適應的山頂跌入不適應的山谷。另一種說法是，當太多人可以對其他人的工作指手劃腳時，官僚主義的殭屍就開始復活。適應性束縛于互鎖的網格。對於看重互連優勢的當代文化來說，這個低的連接度上限實在出人意料。

考夫曼曾經對一群科學家表示：「我們已經習慣於處理數以十億計的事情！」任何事物聚集成群都會與原來有所不同：聚合體越多，由一個聚合體觸發另一個聚合體這樣的相互作用就會呈指數級增長。在某個點上，不斷增加的多樣性和聚合體數量就會達到一個臨界值，從而使系統中一定數量的聚合體瞬間形成一個自發的環，一個自生成、自支持、自轉化的化學網路。只要有能量流入，網路就會處於活躍狀態，這個環就不會垮掉。

我們這些有交流癮的後現代人應該關注這個結果。我們正在不斷增加我們網路社會的總人數（1993年全球網路用戶月增長率為15%）以及每個成員所連接的人數和地點數。在企業和政府中，傳真、電話、垃圾郵件和龐大的相互關聯的hｔtｐs://reaｄ•９９csw.com資料庫，實際上也增加了每個人之間的連接數。而不論是哪一種增長，都沒有顯著地提高我們系統（社會）作為整體的適應性。

最佳的連接度位於中間某個位置，它將賦予網路最大的靈活性。考夫曼在他的網路模型中找到了這個最佳點。他的同事起初難以相信他的結果，因為這似乎是違反直覺的。考夫曼所研究的精簡系統的最佳連接度非常低，「只在個位數左右」。擁有成千上萬個成員的大型網路里，每個成員的最佳連接度小於10。而一些網路甚至在連接度小於2時達到性能頂點！大規模并行系統不必為了適應而過度連接。只要覆蓋面足夠，即使是最小的平均連接數也夠用了。

考夫曼研究的主要變數是網路的連接度。在連接稀少的網路中，平均每個節點僅僅連著一個或者更少的節點。在連接豐富的網路里，每個節點會連接十個、百個、千個乃至上百萬個節點。理論上每個節點連接數量的上限是節點總數減一。一百萬個節點的網路，每個節點可以有一百萬減一個連接，也即每個節點都連著其他所有節點。做一個粗略類比的話，通用的每個員工都可以直接連接著其他所有749999個員工。

值得一問的問題——這正是考夫曼在思考進化系統中自組織秩序時所想的。考夫曼向我吐露，「我們每個人似乎都有一些頭腦深處的問題，並且都會認為其答案至關重要。令我困惑的是，為什麼每個人都在問問題。」

在理想的連接數下，個體之間所流動的信息量也處於理想狀態，而作為整體的系統就能不斷地找到最佳解決方案。即使環境快速改變，網路仍能維持穩定並作為一個整體而長久存在。

不難想象，考夫曼的布爾邏輯網路和隨機基因組正是對市府乃至州府運作方式的映射。通過地方層級上持續不斷的微read.99csw.com小衝突和微小變革，避免了大規模的宏觀和全面革命，而整個系統既不會一片混亂，也不會停滯不前。當不斷的變革落實在小城鎮上時，國家則保持了良好的穩定——而這又為小城鎮處於不停尋求折衷的狀態創造了環境。這種循環支持是另一個「迭坐」遊戲，也表明這樣的系統在動態上與自支持的活系統相似。

「通常，只有當知識結構建立起來后，我們才可能著手論證。所以關鍵是要問問題問到點子上。」考夫曼告誡我說。在談話過程中，我常常聽到考夫曼自言自語。他會從一大堆漫無邊際的推測中剝離出一個，然後翻來覆去地從各種角度去審視它。「你該怎麼去問這個問題？」他咬文嚼字地問自己。他所要的是一切問題之問題，而不是一切答案之答案。「一旦你問對了問題，」他說道，「就很有可能找到某種答案。」

考夫曼第二個出乎意料的發現是，不管某個網路由多少成員組成，這個低的最佳值似乎都波動不大。換句話說，即使網路中加入更多的成員，它也不需要（從整個系統的適應性來說）增加每個節點間的連接數。通過增加成員數而不是成員間的平均連接數來加快進化，這印證了克雷格·雷諾茲在其人工生命群中的發現：你可以在一個群中增加越來越多的成員，而不必改變其結構。

考夫曼發現，當生物體或介子的平均連接數小於2時，整個系統的靈活性就不足以跟上變化。如果群體的成員之間缺乏充分的內部溝通，就無法作為一個群體來解決問題。更準確地說，它們分成幾個孤立的小團體，但小團體之間沒有互動。

考夫曼深信，他的系統們自己創建了自己。他希望發現進化系統用以控制自身結構的方法。當那幅網路圖景第一次從他腦海中冒出來時，他就有個預感，進化如何實現自我管理的答案就存在於那些連ｈttｐs://rｅad•99ｃsw•ｃom接中。他並不滿足於展示秩序是如何自發而又不可避免地湧現出來。他還認為這種秩序的控制機制也是自發湧現出來的。為此，他用計算機模擬了成千上萬個隨機組合，看哪一種連接允許群體有最大的適應性。「適應性」指系統調整自身內部連接以適應環境變化的能力。考夫曼認為，生物體，比如果蠅，會隨著時間的推移而調節自己的基因網路，以使其結果——果蠅的身體——能夠最好地適應由食物、避護所和捕食者所構成的周遭環境的變化。值得一問的問題是：是什麼控制了系統的進化？生物體自身能夠控制其進化嗎？

代碼、化學物質或者發明，能在適當的環境下產生新的代碼、化學物質或發明。很顯然，這是生命的模式。一個生物體產生新的生物體，新的生物體再接著創造更新的生物體。一個小發明（晶體管）產生了其他發明（計算機），它（計算機）又產生了更新的其他發明（虛擬現實）。考夫曼想從數學上把這個過程概括為：函數產生新的函數，新的函數再生出其他更新的函數。

有好幾次，我都感到這位集醫學博士、哲學家、數學家、理論生物學家、麥克阿瑟獎獲得者於一身的斯圖亞特·考夫曼，被他與之打交道的這個問題深深困擾。傳統科學將所有關於宇宙中蘊藏創造性秩序的理論都拒之門外，而「無序之有序」則公然對抗傳統科學，因而也可能受到排斥。當同時代的科學界在宇宙的方方面面都看到失控的非線性蝴蝶效應時，考夫曼則問道，混沌之蝶是否可以休眠了。他喚醒了造物體內可能存在的整體設計架構，正是這種架構，安撫了無序的混亂，生成了有序的平靜。許多人聽到這一說法時都會覺得很神奇。而追尋和構想這獨一無二的重大問題則是考夫曼勇氣和精力的主要源泉：「毫不誇張地說，我23歲的時候就想知道，有10萬httpｓ://rｅad.99csw•cｏm個基因的染色體究竟如何控制不同細胞類型的出現。我認為我發現了某種深層的東西，我找到了一個深層的問題。而且我仍然那麼認為。我想上帝真是對我太好了。」

我跟考夫曼提到了一個有爭議的想法：在任何社會中，只要交流和信息連接的強度適中，民主就必然會出現。在思想自由流動併產生新思想的地方，政治組織會最終走向民主這個必然的、自組織的強大吸引子。考夫曼同意這個想法：「在1958年或1959年左右，我還是大二學生。當時我就投入極大的熱情和精力寫了篇哲學論文。我想搞清楚民主為什麼會行得通。很明顯，民主並不是因為它是多數人的規則才行得通。如今，33年過去了，我認識到，民主是允許相衝突的少數族群之間達成相對流暢的妥協的機制。它避免了族群們陷入局部有利但全局不利的解決方案。」

考夫曼用山丘來描繪這種效應。山頂是靈活性的最佳點。山頂的一側是鬆散連接的系統：遲緩而僵化；另一側是連接過度的系統：一個由無數牽制力量形成的死鎖網格——每個節點都受到許多相互衝突的影響，使整個系統陷入嚴重癱瘓。考夫曼把這種極端情況稱為「複雜度災難」。出乎許多人意料的是，這種過度連接的情形並不少見。從長遠來看，過度連接的系統與一盤散沙並無二致。

「五年前，」考夫曼回憶道，「我和布賴恩·古德溫［進化生物學家］坐在義大利北部某個第一次世界大戰的掩體中，在暴風雨中談論著自催化系統。那時我就有了一個深刻的體會：達爾文所說的物競天擇和亞當·斯密提出的國富論何其相似。二者都有一雙無形之手。但是在看到沃爾特·方塔納關於自催化系統的工作之前，我一直都不知道該如何深入地把研究進行下去。方塔納的工作實在是太漂亮了。」

「這隻是一種直覺，」考夫曼提醒我道，「你會htｔps://ｒead•９9ｃsw.coｍ有你的體會——從方塔納的『字元串生成字元串生成字元串』，到『發明產生髮明產生髮明』，再到文化進化，然後到國富論。」考夫曼毫不隱瞞他的野心：「我在尋找一幅自洽的圖景，可以將所有的事物聯繫起來：從生命起源到基因調控系統中自發秩序的湧現，到可適應系統的出現，到生物體間最優折衷方案的非均衡價格的確立，再到類似熱力學第二定律的未知規律。這是幅萬象歸一的畫面。我真的覺得就是這樣。而我現在致力於解決的問題則是：我們能否證明有限的函數集合可以產生無限的可能性集合？」

「如果你要就此寫點東西的話，」考夫曼輕輕地說，「你一定要說這隻是人們的一些瘋狂想法。但是，如果真的存在這種規則生出規則再生出規則的情形——用約翰·惠勒的話說就是——宇宙是一個內視的系統，難道不是很神奇嗎！？ 宇宙自己為自己制訂規則，並脫胎於一個自洽的系統。這並非不可能：夸克、膠子和原子以及基本粒子創造了規則，並依此而互相轉變。」

在改變其通用網路連接度參數的過程中，考夫曼發現了一個不會讓通用汽車總裁感到驚訝的事實。一個只有少數個體可以影響其他個體的系統不具備較強的適應性。連接太少不能傳播創新，系統也就不會進化。增加節點間的平均連接數量，系統彈性也隨之增加，遇到干擾就會「迅速反彈」。環境改變時，系統仍能維持穩定。這種系統能夠進化。而完全出乎意料的發現是，超出某個連接度時，繼續增加連接度只會降低系統作為整體的適應性。