复杂-第52部分
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从核心物理学角度来探讨复杂性问题。在这个方面，最好的例子是将由罗沙拉莫斯的波
兰物理学家祖莱克（WOjciech Zurek）组织的“信息物理学、熵和复杂性”研讨会。祖
莱克的想法是，从信息和计算机复杂性这样一些已被计算机科学所界定清楚的概念入手，
来探讨它们与量子机制、热动力学、黑洞的量子辐射、以及（假设的）宇宙量子起源之
间的深层关系。
其它研讨会将从生物学的角度来探讨复杂性问题。最好的两个例子是两个由罗沙拉
莫斯生物学家爱伦·泊雷尔森（Allen Perrlson）组织的关于免疫系统的研讨会。泊雷
尔森早在1987年6月就召开了桑塔费研究所的一个很重要的免疫学研讨会，而且一直在
桑塔费主持一个小小的研究项目。泊雷尔森的思想是，身体的免疫系统有几十亿个高度
敏感的细胞，它们随血液流动，病毒或细菌一出现，它们就与抗体一起共同中和侵入的
病毒或细菌。免疫系统是一个复杂的适应性系统，在这一点上和生态系统及大脑组织完
全一样。所以桑塔费的理念和技术应该能够对像爱滋病、或多发性硬化症、以及关节炎
这类与免疫相关的问题给予启迪。反过来，因为人们对免疫系统的分子结构的详情已经
了解甚多，所以致力于免疫系统研究的项目应该能够使桑塔费的某些高深的概念应用于
实际之中。
同时，科学委员会还力主将没有参加过桑塔费项目和研讨会的访问学者和博士后网
罗进来。这是研究所自始自终坚持的方法：网罗各路俊杰，然后看看会发生什么。科学
委员会成员开玩笑说，桑塔费研究所本身就是一个涌现现象。实际上，这是一个被他们
相当认真地对待的笑话。
所有这些都符合考温的心愿。他总是迫切想找到更多的灵魂中燃烧着难以言述之火
的俊杰。但考温认为，这不仅仅是一件挖掘俊杰的事。你可以说，研究所拥有许多才华
出众的人才，但他们却不知道你到底要干什么。研究所要网罗的是能够相互撞击出火花
来的人才：“其中有些人在接触中显得目光呆滞，而另一些人则从此开始与我们保持联
系。”如果情况是这样的话，那么你其实就是在以某种方式行使一种极具强制性的权力：
知识的权力。如果你发现对方对桑塔费的概念的理解发自大脑深处，这样的想法永远盘
旋在他的脑际，那你就算是找对了人。你不是用把人从肉体上拉过来的方法，而是用知
识的魅力来聚拢人心。你是用大脑，而不是用狂欢作乐的聚会来吸引他们。
发掘这样的人才比以往更加不易了，但确实有这样的人才存在。而且有越来越多这
样的人才涌向桑塔费，致使小小的修道院经常人满为患。确实，这种情形简直让人难以
想象：小教堂长年召开着各种研讨会，原本只够一个人使用的办公室里常常挤着三、四
个人，同僚们没完没了地在黑板上涂写着什么，争论着什么，走廊上和大树下的自由讨
论在不断形成和重组，人们勃发的活力和同志间的情谊就像电流一样感染每一个人。这
正如斯图尔特·考夫曼所说：“我看待世界的眼光每天都会经历两次刷新。”
大家都有同样的感觉。阿瑟说：“颇为典型的是，每一天上午，大多数人都会钻进
办公室，你会听到计算机终端发出的轻微声音和敲击键盘的响声。然后就会有人在你的
门口探头探脑。你做过这个吗？你想过那个吗？你能和来访者谈半个小时吗？然后我们
就会一起去吃午饭，常常是一起去坎杨路餐馆，我们把那个餐厅叫作‘教职工俱乐部’，
而我们则变成了烂熟的常客，那儿的女招待甚至都不再给我们拿菜单来了。我们总是说：
‘给我一个五号’，所以她们甚至都不用问就知道给我们上什么吃的。”
他们之间的谈话总是没完没了，大多数谈话非常精彩诱人。阿瑟说，他记得最清楚
的是随时随地开始的即兴自由讨论会。那些讨论会永远在接近中午时分，或从下午开始。
“这样的讨论会一周有三次、四次、五次。某个人会走到走廊上说：‘嘿，让我们来讨
论讨论X’，然后就会有五、六个人聚集到小教堂，或更经常的是聚集到厨房旁边的小
会议室里。小会议室里的光线非常昏暗，但它就在咖啡室和可乐机旁边。房间是印第安
风格的，墙壁上挂着一张爱因斯坦的照片，扎着印第安头巾的爱因斯坦冲着我们微笑。”
“我们会围桌而坐。斯图不特（考夫曼）也许倚在一个炉架上。有人也许会把问题
写在黑板上。我们就开始针对这个问题提出无数个问题，其实都是些非常善意的争辩。
大家从来不恶语相向，但提出的问题却相当尖锐，因为大家所谈论的都是最根本的问题，
而不是经济学研究的技术性问题，不是你如何解决这个或那个定点定理，或在物理学上，
为什么材料在零下253度会出现超导现象这类的问题，而是关于科学走向何方这类的问
题。这类问题包括，你怎样对付有限的理性？当情况真的变得就像国际象棋那样复杂的
时候，经济学应该怎样进展？你对永远在演化，永远达不到平衡点的经济学是怎么想的？
如果你把计算机实验应用于经济学，你会怎么做？”
“我认为这正是桑塔费之所以为桑塔费的原因：我们正在努力寻求的答案和我们正
在借用的技术手段，恰好正在形成桑塔费派的经济学概念。”
阿瑟对其中的一系列讨论的记忆尤为深刻，因为这组讨论提炼了他的思想。他说，
当时阿罗和剑桥的汉恩也在场，所以那肯定是在1988年10月至11月他们来访的时间里。
“我、荷兰德、阿罗、汉恩、也许还有考夫曼和一、两个其他人聚在一起。我们反复讨
论经济学家能对有限理性做些什么。”也就是，如果经济学理论不再假设人们对任何经
济问题，即使是像下国际象棋那么复杂的问题，都能自发地、像计算机那样对其结果进
行准确无误的推理，那么经济学理论会变成什么样子呢？
他们几乎每天都在小会议室里讨论这个问题。阿瑟记得汉恩曾经指出，经济学之所
以借助完美理性，是因为那是一个水准基点。如果人们都理性到尽善尽美的地步，那么
理论学家们就可以准确无误地说出这些人会做出什么样的反应。但完全的非理性又是怎
样的呢？汉恩好奇地问。
“布莱恩（阿瑟），你是爱尔兰人。你也许知道。”他问。
阿瑟笑了，汉恩又认真地接着说，只有一种方法能达到完美的理性，而有无数种方
法能达到部分理性。所以对人类而言，哪种方法是正确的呢？“对理性的标度你如何界
定？”
如何界定理性的标度？“这是汉恩的比喻，这个比喻使我振聋发聩。我后来对此思
考良久，咬了许多铅笔头，进行了许多次讨论。”阿瑟说。他和其他人就像观察一张照
片上的影像如何在洗照片的盘子里呈现出来一样，慢慢地找到了答案：界定理性标度的
方式就是放手任其发展，让作用者自己来界定理性的标度。
阿瑟说：“你会采用约翰·荷兰德的方法。你会把所有这些作用者当作分类者系统
或神经网络、或其他形式的适应性学习系统来模拟，然后让标界随着作用者不断吸取经
验教训而不断变化。所以所有作用者开始的时候完全是愚蠢无知的。那就是，它们会做
出随意的、错误的决定。但随着彼此取得反馈，它们会越变越聪明。”也许它们真的会
变得非常聪明，也许不会，一切都有赖于它们的经历。阿瑟意识到，这些具有适应性能
力的人工智能作用者，正是你想用来建立真正的经济学动力理论的因素。如果你把它们
置于一个稳定的、可预测的经济环境中，你也许会明显地看到，它们做出的正好就是新
古典经济学理论所预测的那种高度理性化的决策——这不仅仅是因为它们能获得完整全
面的信息和无限迅速的推理能力，而且也因为稳定性留给了它们充足的时间来找到窍门。
但如果把这些同样的作用者置于模拟的经济变化和骚动之中，它们仍然能够发挥作
用。但也许表现得不是那么尽善尽美。它们会跌跌撞撞、会一败涂地、会一开始就犯各
种错误，就像人类所表现的那样。但由于它们被内设了学习算法，所以它们能够逐渐学
会采取合理行动的方式。同样，如果把这些作用者置于一个竞争的环境，比如像下国际
象棋，使它们必须采取相互对抗的行动，那你就会看到它们如何做出选择。而如果你把
这些作用者置于一个模拟繁荣的模拟经济环境中，你会看到它们怎样探索可能性的无穷
空间。事实上，无论你把它们置于何地，它们都会力图做点什么。新古典经济学理论不
能解释经济中的动力现象和变化，而充满了适应性作用者的模型却完全与之不同，后者
的动力机制是事先内制的。
阿瑟认识到，这显然与他对玻璃房经济的设想有同工异曲之妙处。这正是十年前他
读《创世第八天》时的所悟所获。只是他现在对此看得更加澄澈了。这就是诱人的“桑
塔费理念”：与强调报酬递减率、呆滞的均衡和尽善尽美的理性化的新古典经济学观点
相反，桑塔费强调的是报酬递增率、有限理性、以及进化和学习的动力。他们不是把自
己的理论建立在易于用数学操作的假设上，而是力图创建在心理上符合情理的经济学模
式。他们不把经济看作是某种牛顿式的机器，而看作是某种有机的、可适应的、令人吃
惊的、有生命力的东西。他们不把世界当作深埋在冻土层的某种呆滞的东西来谈论，而
是学会怎样把世界当作平衡在混沌的边缘的一个具有动力的、永恒变化的系统来谈论。
“当然，这在经济学上并不是一个全新的观点。”阿瑟说。伟大的经济学家约索夫
·熊彼特也许并不知道“混沌的边缘”这个名称，但他在三十年代就呼吁从进化的角度
来研究经济学。耶鲁大学的里查德·尼尔森（Richard Nelson）和西德尼·温特
（Sidney Winter）自七十年代中期以来就一直在煽动经济学的进化运动，而且取得了
一定的成功。还有其他一些研究人员做过经济学领域的学习效果的研究。阿瑟说：“但
在这些早期的学习模拟中，作用者都被假定成已经形成了对外界环境能够多少做出些正
确反馈的模型，学习只是使这种反馈模型通过调节少数一些连接点而变得更加敏锐。而
我们所需要的是更加逼真的东西。我们需要的是让涌现来自于‘内设的模型’，作用者
在学习的过程中从头脑内部建立起某种反馈机制。我们有许多可以用来分析这个过程的
方法，包括荷兰德的分类者系统和基因算法。另外，里查德·派尔莫刚完成一本有关神
经网络的书。戴维·阑恩还有我知道如何在概率的基础上用数学方法做系统分析。”厄
姆利夫和凯尼欧夫斯基是猜测性学习研究方面的专家。我们还收集到了完整的心理学研
究方面的资料。这些方法真正为我们模拟适应性，精确其算法铺平了道路。
阿瑟补充说：“事实上，总的说来，第一年对我们至关重要的知识影响
