【美】凯文·凯利
九问KK
互联网的进化经历了三个阶段：从文件（Files）通过文件夹（Folders）的组织形式存储在台式机（Desktop）中，到网页（Pages）以链接（Links）的方式形成网络（Web），再到数据流（Streams）借助标签（Tags）构成云（Cloud）。
另一方面，我们所能采集到的数据更加动态，更加实时，也更加全面。这就是“流”的概念。
互联网正带着世界朝“同一机器”（One Machine）的方向迈进。
当所有数据、所有信息都汇聚和共享到“云”中时，传统的基于所有权的模式（Ownership Model）就会被基于访问权的模式（Access Model）所取代。
在以物质为基础的经济中，当你买下一件物品时，你就成为这件物品的所有者；但在以信息为基础的经济中，你很难成为一份信息的所有者，因为信息是可以无限次复制的，而且它始终存在于“云”中。与其说你拥有一份信息，不如说你有这份信息的访问权。
事实上，未来的物质商品，也可以是基于访问权的，其前提就是物质条件极大丰富。到时候，人们外出并不需要带手机，随处可见可以共享的移动通讯设备，只要拿过来输入你的身份识别，就可以为你所用。
开放是网络内在的精神；没有开放，就没有网络。但由于网络上各个局部的发展很不平衡，因此会出现各种各样的带围墙的“花园”。
而任何一个大而复杂的系统，内部都不可能是匀质的，必然会出现各种自治的子系统。这些自治的子系统能够在其内部进行更灵活的调整，从而使得网络可以更好地包容区域间的不平衡。
封闭是开放中的封闭；开放并不意味着一个匀质、没有内部边界的系统。
他们陷在了一个局部最优点，无法跳出来。
换句话说，创新往往意味着不那么优化，意味着某种程度的低效率。但系统的活性也正是由此而来。
大公司们由于既有的惯性，就算想要复制创业公司的想法，也往往不能有效地执行。如果这种复制真的能够成功的话，那也说明创业公司未能在执行上胜过大公司。仅有好的想法是不够的，关键还是要执行。
群体智慧从大量看似无序的个体行为中涌现出来。
这就是社会化媒体的本质所在。
技术在造成许多问题的同时，也在不断地提供解决方案。这个对消的过程哪怕只有一点点向善的趋势，日积月累下来，整个文明的进程就是向善的。
一个人不可能用到所有的技术，也不可能从所有的技术中受益。所以，我只不过是在我的生活中选择所需要的技术而已。
1.1 新生物文明
机器，正在生物化；而生物，正在工程化。
我们的未来是技术性的，但这并不意味着未来的世界一定会是灰色冰冷的钢铁世界。相反，我们的技术所引导的未来，朝向的正是一种新生物文明。
1.2 生物逻辑的胜利
我们有理由相信，还会有更多的特质被人工合成出来，并转化成新的东西。
人们在将自然逻辑输入机器的同时，也把技术逻辑带到了生命之中。
直到某一天，所有结构复杂的东西都被看作是机器，而所有能够自维持的机器都被看作是有生命的。
（1）人造物表现得越来越像生命体；（2）生命变得越来越工程化。
由于每个系统都具备如生命的属性，我将这些人造或天然的系统统称为“活系统”。
这套神律是所有自我维持和自我完善系统共同遵循的基本原则。
对新生物文明来说，摧毁一片草原，毁掉的不仅仅是一个生物基因库，还毁掉了一座蕴藏着各种启示、洞见和新生物文明模型的宝藏。
2.1 蜜蜂之道：分布式管理
，昆虫群体都不仅仅是类似于有机体，它就是一个有机体。他写道：“就像一个细胞或者一个人，它表现为一个一元整体，在空间中保持自己的特性以抗拒解体……既不是一种物事，也不是一个概念，而是一种持续的波涌或进程。”
这是一个由两万个群氓合并成的整体。
2.2 群氓的集体智慧
群体被看作是一种自适应的技巧，适用于任何分布式的活系统，无论是有机的还是人造的。
2.3 非匀质的看不见的手
要想洞悉一个系统所蕴藏的涌现结构，最快捷、最直接也是唯一可靠的方法就是运行它。
2.4 认知行为的分散记忆
当发现思维也将认知行为委派给大脑不同区域时，人们并没有感到过分惊讶。
该实验表明：大脑一定是经过划分的，即使部分失灵，整体也不会遭遇灭。
古代哲学家说，记忆是个宫殿，每个房间都停放着一个思想。随着临床上一个个很特别的健忘症被发现和研究，记忆房间的数量呈爆炸式增长，且无穷无尽。已经被划分为套间的记忆堡垒，又被分割为由极小的秘室组成的巨大迷宫。
在计算机科学家试图创立人工智能的过程中，知识是如何存入大脑的已经不仅仅是个学术问题了。
过去，多数研究人员倾向于认为，（记忆的存储）就如同人类管理其自制的文件柜一样，直观而自然：每个存档文件占用一个地方，彼此间有多重交叉引用，就像图书馆一样。
记忆在某种程度上是与时间和空间捆绑在一起的——与时间和空间捆绑在一起正是真实的一种定义。
记忆必须以某种方式进行组织，以尽可能容纳超过其存储空间的想法。它不可能有一个架子来存放过去所有的念头，也无法为将来可能出现的每一个想法预留位置。
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。
由于宇宙中可能存在的思想要比原子或粒子更多，人类思维所能接触到的只是其中非常稀疏的一部分，因此，卡内尔瓦称他的算法为“稀疏分布记忆”算法。
蜂群思维是能同时进行感知和记忆的分布式内存。人类的思维多半也是分布式的，至少在人工思维中分布式思维肯定是占优势的。计算机科学家越是用蜂群思维的方式来思考分布式问题，就越发现其合理性。
2.6 群集的利与弊
“自治”意味着每个成员根据内部规则以及其所处的局部环境状况而各自做出反应。
活系统的特质正是由此而来：
没有强制性的中心控制次级单位具有自治的特质。
次级单位之间彼此高度连接点对点间的影响通过网络形成了非线性因果关系。
为了保证互联网上拥有一千七百万个计算机节点的群系统不会整个儿垮掉，我们不得不容忍讨厌的蠕虫病毒或是毫无理由和征兆的局部停电。多路由选择既浪费且效率低下，但我们却可以借此保证互联网的灵活性。而另一方面，我敢打赌，在我们制造自治机器人时，为了防止它们自作主张地脱离我们的完全控制，不得不对其适应能力有所约束。
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体。
2.7 网络是二十一世纪的图标
大师告诫学生，“要消除一切先入之见”。要想领悟复杂事物的群体本质，需要一种可以称为“蜂群思维”的意识。群体大师教导道，“放下一切固有和确信的执念。”
网络是唯一有能力无偏见地发展或无引导地学习的组织形式。所有其他的拓扑结构都会限制可能发生的事物。
群的拓扑结构多种多样，但是唯有庞大的网状结构才能包容形态的真正多样性。事实上，由真正多元化的部件所组成的群体只有在网络中才能相安无事。
动态网络是少数几个融合了时间纬度的结构之一。它注重内部的变化。无论在哪里看到持续不断的不规则变化，我们都应该能看到网络的身影，事实也的确如此。
当我们把自己与蜂巢似的网络连接起来时，会涌现出许多东西，而我们仅仅作为身处网络中的神经元，是意料不到、无法理解和控制不了这些的，甚至都感知不到这些东西。任何涌现的蜂群思维都会让你付出这样的代价。
3.2 快速、廉价、失控
当某个系统能够正常运转时，不要扰乱它；要以它为基层来构建。在自然体系中，改良就是在现存的调试好的系统上“打补丁”。
复杂性就是这样依靠叠加而不是改变其基本结构而累积起来的。最底层的行为并不会被扰乱。无目的漫游模块一旦被调试好，并且运转良好，就永远不会被改变。
代码是永远不变的，只是被忽略了而已。
布鲁克斯为机器人设计的分布式控制结构后来被称作“包容架构”，因为更高层级的行为希望起主导作用时，需要包容较低层次的行为。
3.3 众愚成智
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。
意识是从一个由许许多多微渺而无意识的神经环路构成的分布式网络中涌现出来的。
丹尼特说，实际的情况更像是“有许多微不足道的小东西，本身并没有什么意义，但意义正是通过其分布式交互而涌现出来的。
思维在任何阶段都像是一个舞台，上演着各种并发的可能性。意识在这些可能性互相比对的过程中起起落落，选此即抑彼……”。
他将其简单形容为“你可以通过许多微小的反应建立知觉意识，每种反应自己却都是无知无觉“。
拆开来看，每个机构都只有低能儿的水平，但通过错综复杂的层累控制，以许多不同的搭配组合有机结合起来，就能创造高难度的思维活动。
一个复杂组织里愚钝的个体之间总是为了获得组织资源和组织认同而相互竞争又共存合作。
头脑并非垄断独裁，而是一个无情而冷酷的生态系统，在这里，竞争孕育出自发的合作。
没有可重复的结局，有的只是随机而生的结果。某个特定念头的涌现，都需要借助一点点运气。
3.4 嵌套层级的优点
“包容结构实质上是一种将机器人的传感器和执行器连接起来的并行分布式计算。“
布鲁克斯指出，“不管一个代理或模块在哪一个层级工作，他们均生来平等……每个模块只需埋头做好自己的事。”
随着时间的推移，就形成了一种基于由下而上×××控制的多层级组织：底层的活动较快，上层的活动较慢。
自上而下的控制就如同将乘积分解成因子一样困难，而用因子来得到乘积则非常容易。
必须从简单的局部控制中衍生出分布式控制；必须从已有且运作良好的简单系统上衍生出复杂系统。
行为代理之间并没有明确的信息交流。所有的交流都是通过观察其他代理的动作在外界环境里留下的痕迹和影响而得以进行的。
3.5 利用现实世界的反馈实现交流
不同的信号产生出不同的行为。在包容控制的网络层级中，行为是通过抑制、延迟、激活等方式被遴选出来的。
我们的社会到处是人造生物，与我们和谐共处互相依赖，构成一种新型的共生关系。其中大部分并不被我们所察觉，而是被看成是理所当然的事情。它们解决问题的方式被设计为昆虫的方式——众人拾柴火焰高，人多力量大，个体单元则微不足道。它们的数量将像自然界的昆虫一样远多于我们。事实上，只需在我们视线不及处自成一体，与万物同化。
在一个不宽容错误的真实世界里，离开身体就无从获得意识。“思考即行动，行动即思考，”海因茨·冯·福尔斯特，一位上世纪五十年代控制论运动的启蒙者说道，“没有运动就没有生命。”
3.6 无躯体则无意识
由于计算机本身就是巨大的头脑，所以我可以生存在计算机中。同样道理，计算机意识也可以轻易地使用我的躯体。
3.7 心智/躯体的黑盲性精神错乱
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。没有身体，意识便只能顾及自。
4.2 用火和软体种子恢复草原
你付出的努力越多，得到的越多。经济学家称其为“报酬递增法则”，或滚雪球效应。随着相互联系的网络编织得越来越紧密，再加织一片就更容易了。
4.3 通往稳定生态系统的随机路线
人类还原生态系统的方式恰恰带有很强的随机性。
有趣的是没办法预先知道某种特定的物种组合会如何发展。如同大多数的复杂系统一样，必须先把它们建立起来，在运行中才能发现其秘密。”
从完全的随机性入手，你会看到这些东西聚合成某种更有条理性的东西，远非按常理所能解释的。这就是反混沌。”
所谓稳定，即指在小扰动下，如引入或移除个别物种，不会破坏整体的稳定性。
系统对初始条件是敏感的，但通常都会转为有序状态。
4.4 如何同时做好一切
大自然一般都是利用临时的脚手架来完成自己的许多成就。
希利斯宣称，建立一个巨大的系统确实需要许多阶段，而这些阶段对于系统本身的运转并非必须。“锤炼和进化智能所需的辅助手段远比简单地停留在某个智能水平上要多得多。”希利斯写道。“人们在确信与其他四指相对的拇指在智能发展中的必要性的同时，也毫不怀疑现在的人类可以脱离开拇指进行思考。”
4.5 艰巨的“拼蛋壳” 任务
哪怕只给予一个小小的立足点，那些相互关联的绿色植物内所隐藏的巨大潜能都会触发收益递增的法则：“拥有者得到更多。”生物促进环境发展，也促进更多生物的成长。“
皮姆和德雷克的工作还得出更可怕的结论：不仅要有合适的物种按恰当的顺序出现，而且还要有合适的物种在恰当的时间消失。一个成熟的生态系统也许能轻易地容忍X物种，但是在其组合过程中，X物种的出现会把该系统转到其他路径上，将其引向不同的生态系统。”帕克德叹息道：“这就是创造一个生态系统往往要经过数百万年的原因。
由此说到机器，有一个违反直觉但却很明确的规则：复杂的机器必定是逐步地、而且往往是间接地完善的。别指望通过一次华丽的组装就能完成整个功能系统。你必须首先制作一个可运行的系统，作为你真正想完成的系统的工作平台。要想形成机械思维，你需要制作一只机械“拇指。
生态系统和有机体一直都在成长，今天的计算机网络和复杂的硅芯片也在成长。即使我们拥有现存电话系统的所有关键技术，但如果缺少了从许多小型网络向一个全球网络成长的过程，我们也不可能组装出一个与现有电话系统一样巨大且可靠的替代品。
5.1 放在镜子上的变色龙是什么颜色的？
变色龙对自身影像变化的反应恰似人类世界对时尚变化的反应。从整体看来，时尚不正是蜂群思维对自身映像的反应么？
对于市场营销这样一个镜像世界来说，这第三个答案就意味着消费者的冻结。他要么只买其最初所用的品牌，要么什么也不买。
计算机科学家丹尼·希利斯指出，计算——特别是网络计算——呈现了一种非线性的因果关系域。他写道：在计算领域中，或至少在计算领域的旧有模式中，一个随意的微小事件有可能、也往往会造成任意的重大影响。比如，一段小程序可以抹去所有的内存；一条简单的指令可以使主机停止运行。在计算科学中没有类似于距离这样的概念。没有哪个存储单元比别的存储单元更不易受影响。
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