复杂-第26部分
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然而，考夫曼想，从更深一层的意义上来说，自动催化组也许是有生命的，它能够
呈现出某种非常明显的生命特征。比如说，它能够发展。而且从原则上说，没有理由认
为这样的自动催化组为什么不能是开放性的，能够随着时间的推移产生出越来越多的、
变得日趋复杂的分子。这样的自动催化组甚至具有一种新陈代谢的功能：分子网络能够
稳定地把飘浮在整个初始原汤中的氨基酸和其它形式的分子作为“食品”分子来供应，
把它们粘合在一起，将这个自动催化组变成更加复杂的混合体。
自动催化组甚至能够显示出原始的自我繁殖方式：如果一个自动催化组凑巧从一个
小池塘溅洒到一个相邻的池塘，比方说是在一次洪水泛滥中，那么，溅入相邻池塘中的
自动催化组会立即开始在新的环境中发展。当然，如果这个池塘内早有另外的自动催化
组存在了，那么这两组就会为资源而展开竞争。考夫曼意识到，这样就直接给自然选择
敞开了门户，由自然选择来扬弃和优化这些自动催化组。我们很容易想象出这样一个自
然选择的过程。对环境变化更能适应，或拥有更有效的接触催化效果的，更善于产生相
互作用的，或拥有更复杂、更精致分子的自动催化组通过自然选择被保留了下来。最后，
事实上你可以想象得出来，扬弃的过程产生了DNA和其他所有的物质。关键在于先要形
成一个能够存活和自我繁殖的实体。在这之后，进化就能够在相对较短的时间内完成自
己的工作了。
好吧，他承认这是假设，是在许多如果上再加上许多如果。但对考夫曼来说，这个
自动催化组的故事与他所听到的最善辞令的生命起源的解释是背道而驰的。如果他的假
设是真的话，那就意味着，生命的起源并不需要等待某种荒唐而不可能发生的事件来产
生一组极其复杂的分子。这意味着，生命确实可能依靠自己的努力从非常简单的分子发
育进入存在。这也意味着，生命并不是一个随机的偶然事件，而是大自然自我组织的、
持续强制力的某种表现。
考夫曼对这一研究简直就鬼迷心窍了。他立即投入了计算和用计算机对随机网络进
行模拟，重复他在柏克莱所做的实验：他希望了解自动催化组的自然规律。好吧，就算
你并不知道当时究竟有什么样的混合物和什么样的化合反应，但你起码可以想象它们的
可能性。自动催化组的形成完全是一个没有可能的事吗？抑或它的形成几乎是不可避免
的？让我们来看看数据吧。假设有少数几种“食品”分子，比如像氨基酸这类东西，假
设在初始原汤中，这些分子开始相互聚合，形成聚合物之链。用这种方式能够聚合多少
种聚合物？这些聚合物之间得发生多少相互作用才能形成一个相互作用的大网？如果形
成了这样一个相互作用的大网，那么，在自闭后形成一个自动催化组的可能性有多大？
“当我整个想了一遍后，我发现事情对我来说已经变得显而易见了，相互作用的次
数会大于聚合物的数额。这样，在达到每一个聚合物都能够发生一个催化反应这个固定
的可能性时，就会达到某种相互自动催化的复杂阶段。换句话说，这就像他的基因网络：
如果原始初汤超越了复杂的界线，它就会经历这种滑稽的阶段变化，即相变。那么自动
催化组的出现就确实是不可避免的了。在内容足够丰富的初始原汤中，自动催化组只能
是这样形成，生命从初始原汤之中自发地粘合催化而出。”
考夫曼觉得，这个故事实在是太美了，它不可能不是真的。他说：“如今我仍然像
刚得出结论时那样坚信故事的这个剧情。我坚信生命就是这样开始的。”
阿瑟也很赞同考夫曼的观点。他认为这是一个伟大的发现，不仅仅因为这是关于生
命起源的一个绝妙的解释，而且自动催化组和经济学如此相似，使他简直无法忽略而过。
那些天他和考夫曼一边在山间散着步，或弓身趴在餐桌上吃午餐，一边反复讨论这个观
点。
他们都认为，最明显的是，自动催化组就是一个分子转换网，正如经济是商品和服
务的转换网一样。从真正的意义上来说，自动催化组其实就像一种极其微小的经济体系，
它吸取原料（原始的“食物”分子），然后把原料变成有用的产品（也就是自动催化组
里更多的分子）。
更有甚者，自动催化组能够依靠自己的努力来进化，就像经济那样，能够随着时间
的推移越发展越复杂。这正是最令考夫曼着迷之处。如果发明是老技术的新结合，那么，
随着我们有越来越多的可供利用的老技术，可能性发明的数额就会急剧增加。他认为，
事实上，事物一旦超越了某种复杂性的临界点，就会出现一种类似他在自动催化组中发
现的相变。而在复杂性临界点之下，一些国家仅仅依存于少数几种工业生产上，这些国
家的经济也趋于脆弱和停滞。在这种情况下，无论你向这个国家注入多少投资都没有用。
“如果你一味地只是出产香蕉，那么，除了出产更多的香蕉之外，你就别无它望了。”
但如果一个国家开始努力朝多样化方向发展，将经济的复杂程度增至超越临界点，那这
个国家就会进入一个发展和发明的爆发性阶段——就是一些经济学家称之为的“经济起
飞”阶段。
考夫曼告诉阿瑟，相变的存在也有助于解释为什么贸易对经济的繁荣如此重要。假
设有两个不同的国家，每一个国家的发展都介于临界点之下，这两个国家的经济就会毫
无起色。但假设这两个国家开始做贸易，它们各自的经济就会进入相互依存阶段，形成
了一个较为复杂的更大的经济体系。“我相信这两国之间的贸易往来能够形成联合的经
济体系，从而超越临界点，使经济爆发般地向外扩展。”
最后一点，一个自动催化组完全能够像经济体系一样经历进化过程中的繁荣期和衰
落期。将一种新的分子注入到初始原汤中，往往能够彻底改变旧有的自动催化组的结构，
这和以马代步的方式被汽车的出现所代替时，经济体系发生了改变是一个道理。这正是
自动催化论真正吸引阿瑟之处。就像他初次读到分子生物学时那样，自动催化论中的这
个相同的特点使他心驰神往：骚乱和变化、以及一些严重的后果都起源于看似微不足道
的小事。而在这些现象之后藏着意义深远的自然法则。
考夫曼和阿瑟没完没了地讨论这些想法，探索其间的联系，感到非常愉快。他们的
谈话就像一年级大学生随时随地地自由讨论。特别是考夫曼尤为激动。他觉得他们正在
探索某种真正全新的东西。很显然，网络分析不会助使任何人精确地预测到下个星期会
出现什么样的新技术。但它也许能助使经济学家获得预测这一进程的统计上的和结构上
的方法。比如说，当你介绍一种新产品，它会对经济引起多大的震动？它会带动多少种
别的商品和服务的出现？它会导致多少老行业的消亡？你如何认识一种商品已经成为一
个经济体系的中心，而不仅仅是又一个呼啦圈？
考夫曼进一步认识到，这些思想的效用最终可能远远超越经济学领域。“我觉得这
些模型同时也可以容纳偶发性事件和法则。关键是，相变也许是有规律的，而其中的特
殊细节却无规律可循。也许我们掌握了历史发展进程是如何开始的这样的模型，可以解
释工业革命或作为文化转变的文艺复兴这样的历史性事件的起源，解释为什么一个封闭
孤立的社会或社会精神在某种新思想注入之后就无法再保持封闭孤立。”你也可以对寒
武纪大爆炸问同样的问题：五亿七千万年前，这个充满了海藻和池塘浮渣的世界突然爆
发而成为充满了大量复杂的、多分子生物体的世界。“为什么突然出现多样生物？”考
夫曼问。“也许是因为世界超越了多样化的临界点而引起了爆发，也许是因为世界从海
藻丛发展出了更有营养、更复杂的物质，这就导致了一个转换过程带动又一个转换过程
的转换爆发期。这和经济现象是一样的。”
当然，甚至考夫曼也不得不承认，所有这些想法不过是希望而已。但另一方面，他
又告诉阿瑟，这一切也许是非常可能的。他从1982年就开始做基础性研究，那是在他停
顿了十多年之后重新开始对自动催化论的研究。
考夫曼记得，他是从1972年的某一天开始停止了对自动催化论的研究的。当时芝加
哥的一位化学家斯图尔特·莱斯（Stuart Rice）来访他所在的理论生物学小组。莱斯
在理论化学方面享有盛誉，考夫曼很希望给他留下深刻的印象。“他走进我的办公室，
问我正在从事什么研究，我就告诉他我正在研究自动催化，他就说：‘你做这个研究干
什么？’我不知道他为什么这么说。我猜他认为这工作没有任何意义。但当时我想：
‘上帝，斯图尔特当然知道他在说什么。我不应该再做这个了。’所以1971年，我把已
经做成的研究结果写了出来，发表在控制论学会期刊上，然后就把这项研究搁置一旁，
全忘了这件事。”
考夫曼的这种反应并不完全因为缺乏安全感。其实当时他的自动催化模型正好也走
入了死胡同。无论他为研究生命的起源做多少计算和计算机模拟，它们也仅仅只是计算
和计算机模拟而已。要取得真正的进展，他就必须在米勒和尤雷的实验基础上继续有所
发展，就必须在实验室里证明，初始原汤中确实可以产生自动催化组。但考夫曼并不知
道怎样才能做到这一步。就算他有耐心，也有在实验室进行化学试验的技术，他也不得
不在各种的气温与气压下观察数百万计各种组合的混合物的形成。这将是一件他穷尽一
生的时间都不会有结果的事情。
似乎没有人能想出什么好办法来。在自动催化研究领域考夫曼并不是在孤军奋战。
几年前，柏克莱诺贝尔奖得主麦尔文·卡尔文（Melvin Calvin）在他1969年出版的
《化学演变》这本书中描述了他所探测的有关生命起源的几个不同的自动催化情形。与
此同时，德国的奥托·罗斯勒（Otto Roseeler）、曼弗莱德·艾根（Manfred Eigen）
也在独立地进行自动催化方面的探索。艾根甚至已经能够用RNA分子在实验室证明一个
自动催化循环的形式。但还没有人能够证明自动催化组是如何在米勒－尤雷的初始原汤
中从简单的分子中浮现出来的。这个悬而未决的学说似乎没有取得任何进展。
但是，尽管考夫曼对莱斯的评论的反应并不完全因为缺乏安全感，但很大程度上却
确实是这样的。他有一种在这个新的领域证明自己的能力的迫切需要，但他发现，理论
学家在生物学家眼里的声誉很低。
“在生物学中，从事数学计算的人处于底层中的最低层。”他说。这与物理学和经
济学的情况正好相反。在物理学和经济学中，理论家是王者。而在生物学领域，特别是
在分子生物学和发育生物学领域，试验工具是全新的，为了研究生命系统的细节需要采
集大量的数
