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一、问题背景
1、SFI方法的成功与不足
复杂系统、复杂性科学日益受到各方的关注，目前美国圣塔菲研究所(SFI)已经成为了世界闻名的新思想发源地，各国的学者都争相到SFI朝圣。
SFI最主要的方法论是计算机仿真。以前谁也没想到运用类似计算机游戏的仿真能够成功用于解决复杂系统的问题。计算机程序的涌现与进化形成了现实复杂系统的涌现与进化的微缩模型。目前基于复杂适应系统的计算机仿真已经在人工生命、人工智能、经济、管理等多个学科形成了一个方法群，而且近年来这方面的研究已经成为世界学术界的主流，我们可以通过google搜索这几个词：agent, emergence, complex, adaptive等等，看看找出来的文章数目便可想而知。
但是SFI的计算机仿真在解释复杂系统方面仍然有很多不足。在此，我想讨论一个理论上的不足：这就是采用SFI方法所导出的各种计算机涌现模型具有一个最大的弱点：涌现出的复杂性极其有限，尤其体现在系统内各个实体的层次结构上。
现实世界的复杂系统是多层次的，分子构成细胞、细胞构成生命、生命构成种群、种群构成生态系统。复杂系统是一层套一层的。然而计算机中的涌现模型仅仅能说明一层涌现现象，比如从分子到细胞，或者从细胞到生命，然而两层以上的涌现很难仿真出来，比如分子到生命的涌现等等。我认为这种层次主要是从尺度划分上来说的，也就是说上一个层次的个体在空间尺度上是包含下一个层次的多个个体的。
第二个不足也就是我今天要谈论的重点：所有的SFI式的仿真系统没有形成内部复杂性的增长！所谓的内部复杂性就是指在有限的空间下，系统产生内嵌复杂性层次的飞跃。大自然是存在这种内部复杂性层次飞跃的。比如大自然进化所造就的脑的出现，这对于生命体个体来说就是一种内部复杂性层次的跃迁。自然进化在反反复复的筛选之后才导致了另外一个完全不同的内嵌复杂系统的出现，这种现象至今仍然没有在任何计算机仿真中出现。比如数字生命模型，数字生命们的确会进化，的确会形成组织，但是它们的进化似乎只是在一个水平上不停的修修补补，而没有积累形成质的飞跃。这是为什么？是不是计算机仿真系统就根本形不成这种内嵌的复杂性增长?还是仍然有什么规律我们没有发现？
也有很多人说，涌现模型的不足在于，涌现出的系统过于松散，人们过于强调涌现的自组织特性、无中心控制特性，然而现实的智能系统是存在着中心控制的。面对这一点，我们不能回到原来的老路给系统硬性设计中心控制程序，而是应该寻找新的方法。
2、自然界的启示
考虑自然界的生物进化，我始终认为在生命的进化过程中，有两套完全不同的系统在进化：一个是生物的身体在进化，一个是生物的神经系统在进化。可以说神经系统的诞生与演化一点不亚于生命的起源与演化，因为神经系统是孕育智能的物质基础。
有位高人曾说过，SFI为代表的复杂性科学很好的解释了生命的本质，但却还没有解释智能的本质。从生命的起源、生命的演化以及自组织等，SFI成功地把这些来自于生命系统的概念泛化到一般复杂系统中，这才有了各种各样的计算机仿生算法及其关于经济管理系统的指导性思想。但是自然界的神经系统所体现的漂亮属性仍然没有提取出来，智能是这些漂亮属性中最闪光的一个。可以肯定的一个明显现象是，自从智能诞生以来，伟大的生物进化已经开始让位给人脑内知识的进化，几千年的人类文明就是明证！大自然进化比起文明的进化进程慢了许多。可以说智能的出现是进化的一次重大飞跃，然而可笑的是，目前仍然没有一个理论能很好解释该现象。达尔文的进化论在解释同层次内一个物种到另一个物种的变迁我认为没有问题，SFI的复杂适应系统对生物进化的借鉴也没有问题，但是这整个方法论体系在分析进化层次的跃迁的时候却都会失败。进化论根本解释不了为什么人脑及其智慧出现以后生物层面上的进化一下子就让位于智慧的进化。
3、实际问题的需要
目前，面对复杂系统中的复杂问题，人们并不想仅仅一般性的认识客观的规律，而是要利用这些规律对复杂系统进行控制。虽然复杂性科学的哲学并不提倡中央控制的思维方式，但是面临实际问题的时候，人们不可能真正的无为，而是要做到真正的“无为而无不为”。这个“无为而无不为”我认为是真正的控制的最高境界。Holland在《隐秩序》一书中就曾指出，我们研究复杂适应系统最大的希望就是能够找到一般的复杂适应系统的杠杆。当面临关键问题的时候，只要决策者轻轻敲动这个杠杆，系统就会发生一连串的因果反映从而导致系统的整体进化以达到决策目的的实现。他用免疫系统为例子来说明这个杠杆原理。人体免疫系统是一个复杂适应系统，看似人类无法干预它的运转。然而人们发现了种牛痘可以翘动人体免疫系统的杠杆，使得免疫系统能够自发的生成对天花的免疫力。这种种牛痘的方法就是我们找到了人体免疫系统的杠杆，那么针对艾滋病、计算机复杂系统、网络复杂系统是不是也存在着这样的杠杆呢？这种研究是非常有意义的。
因此，强调群集涌现并不是真正的排斥中心控制，而是说如何利用涌现原理来重新理解控制、目的甚至是智慧。因此，看来人们又要兜一回圈子了。开始，人们研究系统论就是从控制的眼光出发的，也就是说如何控制系统能够让它完成我们的目的。SFi的复杂性科学出现了，人们开始强调自组织、自适应、群集涌现、非中心化管理，这些观点实际上都是反控制的。可以说，SFI观点非常好的体现了“无为”的思想。但是，我现在越来越感觉到，人们又要经历一次观点上的创新或者说是高层次的回归。那就是利用自组织、自适应、涌现、非中心化管理的思想理解高境界的控制、目的甚至是智慧从而真正达到“无不为”。
二、可能的突破
1、复杂系统发展的两个阶段
Holland在《隐秩序》里面提到了复杂适应系统所普遍具有的7条性质及其机制。其中一条是“聚集”，另一条是“流”。他认为所有复杂适应系统都具备这两条特性。也就是说复杂系统中的个体都要相互吸引而形成“聚集”。复杂适应系统中普遍存在着流的特性，比如经济系统中的商品流、信息流等，甚至Holland直接用商品流和财富流的概念来模拟人脑的认知活动，提出了分类器系统中的水桶链算法。然而，我仔细分析认为这两个特性并不是所有复杂系统都同时具备的，而是一个复杂系统发展在不同阶段的产物。一般，当一个复杂适应系统诞生之后首先会形成聚集，生成更大的个体；之后，经过若干次同层次的优胜劣汰、自然进化之后才能形成第二个特性：流。
为了说明这个两阶段的观点，让我们看一个例子。首先，人类社会的发展给我启示，社会不是一开始就明显具备流特性的，而是到了资本主义的时候，流的特性才凸显出来。原始社会可以认为是一个前混沌期，各个原始人相互分割没有形成成型的人类社会。奴隶社会出现了，若干人开始聚集形成大的部落，从而形成国家。国家越来越大，而且是中心管理机制的。接下来，封建社会的诞生是从一个大一统的笨拙整体重新分割形成各个更小的分封土地的模式中发展起来的。到此为止，虽然社会中已经有流的存在，包括商品流、财富流、信息流，但是这些流没有发展成为主导模式。社会的演化过程完全是以土地的利用为基础的，同层次的聚合、分裂、竞争、合作，人们看到的只不过是一个国家的诞生、一个国家的衰亡。
然而，到了资本主义社会，社会一下子不同了。人们通过自由买卖构成了经济系统。什么是经济？多个主体之间的物品交换便构成了经济。如果我们把所有的经济主体看作是一种介质，那么交换的物品就是构筑在经济主体介质之上的流。随着资本主义经济的发展，社会开始明显呈现出流的特性。马克思早就分析了资本的加速流通运转会导致经济的增长。这也就是说，当复杂系统中流的流通越通顺，流的转动越快，系统就会增长的越快。
2、流与目的、控制及其智能的涌现
前面已经提到了流的特性是复杂适应系统发展到第二个阶段才会产生的。那么我想进一步指出，流的出现是使得复杂适应系统朝向进一步的智能系统发展的必要前提。也可以说，流的出现才是复杂适应系统涌现出类智能属性的前提。
2.1 前提假设
首先，我有必要介绍我的这个观点提出的两个前提假设，没有这两个假设一切都是无意义的讨论。
a) 所谓的目的、控制及其各种类智能属性是一种系统普遍具有的属性
我支持强人工智能、强人工生命的观点，认为智能属性、生命属性是独立于系统的物理构成，能够被提取出来的。所以，人们可以用机器来研究生命和智能，同样也能够把这种属性抽取出来应用于更一般的系统中，包括社会系统、经济系统。所以，对于人工智能我甚至有时候并不关心它的机器实现，或者具体的如神经网络形式还是二进制形式，我更关心的是它们在更一般的系统中的形式是什么。
b) 必须要用涌现的眼光来看待目的、控制甚至智能
传统的科学也研究这些问题，控制论就研究一般的控制原理是什么，人工智能也研究智能的符号变换机制，但是这些科学的通病是，它们都是用从上而下的眼光来设计控制系统和智能系统。而复杂性的SFI学派研究告诉我们，自然界的复杂性来源于若干个体的交互所涌现出来的，而不是一个造物主的设计与制造。但是，所有现有的SFI模型、理论都不能解释一个复杂的计算系统究竟怎么能涌现出目的、控制等等这些类智能属性？所以很多人批判涌现，认为那些计算机花纹过于松散，不会像人一样进行自我控制。但是这点不足我认为还不能让我们放弃涌现的总的方法，而是说我们没有找到涌现出类智能属性的办法。
除了这两个前提之外，我还想说一下，我认为一上来回答智能是什么这个问题有点大，所以我们很有必要把复杂的智能问题作一定的简化，小到我们能够抓住智能的一些本质的属性；另外，我们有必要降低判断智能的标准，把最原始的具有目的、需要，能够控制自己身体的简单生命作为最小化的智能体。这样，有助于我们抓住问题的本质。
2.2 内嵌的虚拟世界
一个小虫子可以按照它自己的意愿主动的找到食物，我认为这就是最小的智能体。然而这种能力现在计算机能够设计出来，但一个真正的难点在于，小虫需要出发自“自己”的意愿，我们不是虫子，怎么能知道它自己是否愿意去怎样怎样？人从外界设计的程序并不是虫子“自己”的意愿。究竟小虫子怎样涌现出自己的意愿呢？我认为，这就需要给小虫子体内嵌入一个高层次的复杂系统，而这个复杂系统是要靠流的流动来维持的。所以，我认为流是实现复杂系统的类智能行为的涌现基础。
看看生物界，小虫子能够自主的运动是因为它内嵌了控制整个身体的神经系统，神经系统中流动的都是一些神经信号。在我们外界分析者看来，这些神经信号无非就是一些类似水流一样的波在复杂的神经网络中乱窜。然而，对于小虫来说，这些信号具有了意义，它们构成了一个嵌入小虫生命系统的虚拟世界。这个虚拟世界就是Holland所说的内嵌模型，也是很多文献提到的心理地图。之所以使用虚拟世界这个词是因为我认为我们用计算机编出来的仿真或者游戏中的虚拟世界和小虫子神经网络信号构成的虚拟世界具有类似的关系。对于计算机上的虚拟世界来说，它只有通过机器内部的信息处理机制才能显现虚拟世界的样子，而对于一个外部的观察者来说，这些01无非就是无意义的信号。
第二个例子来源于我对人工智能的感悟。现在考察所有的人工智能系统基本上都能归结为信息的输入输出系统。早期的物理符号系统把智能看作一个对外界输入信息进行复杂的符号变化给出输出的系统；神经网络就是一个输入节点接收输入信息，进行复杂的网络运算给出输出的系统，充其量神经网络将会允许两种流的存在：正向的决策流和反向的反馈流；行为学派把智能看作一个if then系统，仍然是输入输出系统；进化学派则利用输入输出的信息造就系统内部的复杂性。如果我们把智能系统统统看作一个复杂的网络，那么信息从外界流入网络，在网络中发生复杂的反应，最后输出网络就是一个流动的过程。源源不断的信息流入系统，系统由于空间分布不均而导致流的不同流通速度，从而造就了很多复杂的模式，这些模式的就造就了系统的智能。总之，流在智能系统中起到了关键的作用。
3. 什么是流、虚拟世界、目的和控制?
什么是流？我认为大量主体的定向运动就是流。最简单的，水流是大量水滴的定向运动，电流是大量电子的定向运动。
真实复杂系统中如果存在着流，就会创造第二个内嵌的复杂系统。也就是说流可以作为一种介质在复杂系统中传递信息，而信息相互作用相互组合，如果复杂到一定程度以至于这个内嵌的复杂系统能够支持通用计算，那么这就诞生了一个内嵌的虚拟世界。
首先，什么是信息呢？广义上讲，信息就是一个符号串，或者一种状态的分布。比如010101就是一条信息，若干灯的开关组合在一起也是一些信息。信息有两个含义，一个是它的表现形式，一个是它的意义。信息的意义就是广义的计算。比如010101能够输入计算机程序影响程序状态的变化，因而完成了计算。进一步，自然界的一切过程都可以看作是对状态的变化，也就是对信息的计算。
一个具有流的复杂系统，允许以流作为介质传递信息。也就是说流上游的一组状态信息可以通过计算的方式传递到下游，这就是信息的传递。同时，信息还会引起复杂系统的个体的状态改变。这让我联想到了细胞自动机，细胞自动机相当于一个空的介质，每个细胞的状态就是信息，它们可以通过影响邻居而传递信息。进一步，细胞自动机可以内嵌通用计算，而支持通用计算就意味着，可以用细胞自动机作为世界支持更高层的系统，如果我们把支持通用计算的细胞自动机理解为一个新的世界，那么一旦复杂系统中的流可以形成一种类似细胞自动机的空间，该系统就可以内嵌一个世界进去，这就是复杂系统中的虚拟世界。
复杂系统发展到这一步已经具备了形成智能的基础。我们看生物的发展也遵循这种模式，首先，生命体内部要形成神经网络，网络上要有神经电流的存在。但是这些电流对于物理系统而言不具备意义，而实际上，电流之上可能传递了某种新的状态（信息、符号），这些新的符号就具备了构造高层细胞自动机的基础，也就具备了形成内嵌虚拟世界的基础。所以，对于具有神经系统的生物来说，它们具有一个内嵌的主观世界。
进一步，一旦流中产生了虚拟世界，也就相当于诞生了第二个宇宙，于是宇宙中的若干粒子（物质）状态会发生自组织，这种组织出来的东西就是虚拟的生命。这就好像我们用计算机研究人工生命一样，一旦一个复杂系统中内嵌了一个虚拟世界，那么这个虚拟世界之中就有可能自发形成更高层次的生命。这种虚拟世界中的生命是什么呢？我认为就是初等智能系统中的目的！
人，或者生物都有可能存在目的，这种目的首先应该是系统自组织形成的结果，其次应该能够指导人身体的运动，这就是控制。一旦虚拟世界中形成了生命，这些生命就会体现出自我维持的现象，因此生命为了维持自身的存在会往虚拟世界的其它部分辐射信息流，这些信息流就构成了控制指令。从而，虚拟世界中的生命就可以指导外部复杂系统的运动，这就完成了控制过程。
所以，总体来说，控制是由于复杂系统的高一层次虚拟世界往低层次世界发射信息的结果。也可以说控制是软件作用硬件的结果。然而，让人迷惑不解的是，软件恰恰是由硬件组成的，似乎一切结果都应该受制于硬件的规律，然而涌现可以突破这种硬件决定软件的性质。
例如，我们观察<a http://www.swarmagents.com/javaclass/autolife.htm>autolife中的组织，虽然组织是由大量生命个体组成的，但是组织一旦形成就会对低层次的个体产生控制作用。比如我们人为的划掉组织的一部分，组织会自我维护命令新的个体产生来弥补自身的完整性。我们看到了一个颠倒的因果箭头：首先，底层决定了组织高层，但是通过涌现，高层次的个体反而会控制低层次的个体。
目的正是这种自组织产生的虚拟世界中的高层次个体，同时目的会通过颠倒的因果箭头控制底层的物质硬件。
自此，我们看到了一个多个复杂系统（世界）相互嵌套的景象。一方面，真实世界通过自组织实现了生命的涌现，另一方面，生命体内部由于流的出现从而导致另一个虚拟世界的产生（主观世界的产生），而这个虚拟世界之上可以涌现出新的生命，这就是目的。
进一步，生命体内部的系统应该能够进一步涌现，产生更高层次的虚拟世界、生命，这种更高层次的生命有可能就是智能。所以，宇宙->生命->智能，我认为从本质上讲都是相通的，它们是同一个东西在不同层次系统中的表现。这种东西大概就是古人讲的“道”吧。但是，我还不能想明白智能这种东西的本质。但我认为我较好解释了比智能低一些的目的的本质。我猜想，从抽象意义上说，信息系统的自指是与智能的涌现有密切关系的。
从此，我们看到不仅仅是空间尺度上复杂系统的多层级结构，而在复杂系统内部也会产生多层级的结构。而且每一层次的发展从本质上讲遵循了相通的规律。
4、如何验证？
如何验证以上所说的观点呢？我认为一个最直接的办法就是用计算机模拟。也就是让计算机程序通过自组完成一个由流为支撑的内嵌的虚拟世界。就像人们用计算机研究人工生命一样，应该给计算机中的人工生命内嵌虚拟世界。
然而，问题的难点在于我们不能直接给人工生命内嵌虚拟世界。很多以复杂系统思路为基本观点的人工智能模型实际上已经进行了很多尝试。然而，由于这些内嵌复杂系统人工智能模型并不是来源于底层生命的涌现，所以，它们或多或少存在着一些问题。这就是涌现和设计二者的区别。因为，人要设计就需要给系统指定具体的形，而生命、智能等属性恰恰来源于无形的空系统。所以，人为设计的内嵌虚拟世界只能接近智能。
纯粹利用涌现的方法实现智能也存在很多弊端，毕竟很多人没有找到这种方法。但我认为那是因为人们没有看到流、符号化、虚拟世界在智能系统中起到的支撑作用。人们要想涌现出初等的智能，就必须允许人工生命们形成相互流通的流，然后流的相互作用会自发演化出符号化的东西，这些符号才可能融合构成一个虚拟的世界，从而涌现出智能和控制。所以，现在所有的人工生命系统仅仅是第一阶段的复杂系统，而形成人工生命世界内部的流以后才有可能进入第二阶段的复杂系统，进入这个阶段的复杂系统之后才有可能涌现出智能和控制来。
三、现实世界
如果我们认识到了复杂系统发展的两个阶段，明确了流、符号化、虚拟世界在智能系统中的基础作用，那么我们就不难看到目前我们所处的网络化现实世界正在迈向一个全球化的智能系统：全球脑。
全球脑的提法已经不算新鲜，然而人们还没有从纵向讨论全球脑为什么出现？它具有什么意义？我认为，全球脑是现实复杂系统发展的一个必然趋势。我们知道，随着全球经济一体化，地球这个大的复杂系统正在逐步走向以流为主的发展阶段。这体现为信息流、物质流等等。按照上面的分析，这些流可以作为一种介质，允许上一层系统的构件。最明显的就是构建于电子信息流之上的Internet网络。目前，该网络已经形成了一个内嵌于地球系统内部的虚拟世界。接下来将会进入第三步的发展，以符号化为基础的高层次生命的出现。也就是说，下一步Internet网络的发展将会在系统之上构造更高层次的虚拟生命。这些生命一旦出现就会为了维持自身的存在而反过来控制物质世界。也就是说Internet网中的若干生命会演化成为控制地球发展的“目的”，这些目的将主宰所有每一个参与到网络发展之中的个体：人。也许我们还在怀疑机器是否能够控制人类，但其实，自组织的力量控制了我们每一个人，它恰恰就是通过Internet网络上形成的虚拟生命的形式完成控制的。
这样一来，Internet网络自身便会形成它的目的，也就具备了初等的智能。到达这一步，我们相信高等的智能个体就会出现了，它是一种诞生于全球网络之上的个体：全球脑。而我们所有活动的人便构成了组成这个全球脑的body。
也许还存在其它可能性对现今世界的解释，但我认为此种解释方法比较统一、简洁。当然，它们肯定存在很多不足和漏洞，我希望朋友们能够不吝赐教。
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