我们何以成为后人类 文学、信息科学和控制论中的虚拟身体

在《心智儿童：机器人与人类智能的未来》中，莫拉维克声称碳基生命的时代正在濒临结束。[24]智能的机器将会取代人类，成为这个星球上最重要的生命一形式。引用凯恩斯一—史密斯(A.G.Cairns-Smith）的著作，莫拉维克指出这样的革命不是史无前例的。[25]在蛋白质复制发展之前，生命的一种原始形式就存在于某种具有复制能力的硅元素晶体中。但是蛋白质复制要高级得多，以至于很快就把具有复制能力的硅元素晶体甩在后面。现在，用计算机形式和计算机化的机器人，硅元素又赶上我们了。尽管凯恩斯一史密斯的假说在很多方面饱受质疑，但在莫拉维克的文本中，它还是能为有益的目标服务。将碳一硅斗争表现为早期争论的一场复赛而不是作为一种全新的事件增加了他自己观点的说服力。

人工生命界的其他成员提出了一条不同的路径。这些人包括罗德尼·布鲁克斯、帕蒂·梅斯(PattieMaes）和马克·蒂尔登(MarkTilden)。[26]他们指出了拥有代理（机构/人）的重要性，因为代理可以了解与物理环境的互动情况。他们相信，模拟/仿真是受其语境的非自然性(artificiality）限制的。与自然世界丰富的多样性以及令人惊喜的创造性相比，模拟/仿真只是一个住满了简画人物(stick figure)

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的简画世界(stick worlds)。没有谁比布鲁克斯对这种情况的分析更具说服力了。当我和他在MIT的实验室谈话时，他说起了他和汉斯·莫拉维克曾经是大学时代的室友(这种简练的巧合就像寓言)。对于自已的高级计划，莫拉维克建造了一个机器人，利用一种关于世界的中央代表/表现（central representation）进行导航。机器人可以走几步路，从传感器向中央表现输入数据，描绘他所处的新位置，然后又可以走几步。利用这个过程，机器人可以用几个小时时间穿过房间。如果这个时候有人进屋，机器人将绝望地放弃进程。当机器人在执行它那慢得令人绝望的勘察过程时，作为一个忠实的室友，布鲁克斯会耐心地坚持观察到深夜。布鲁克斯从中获得了一个想法：一只蟑螂可以在很短时间内完成相同的任务，但蟑螂不可能有机器人那么强的计算能力。认定必须要找到一种更好的方式，布鲁克斯开始根据另一种不同的哲学来建造机器人。

在自己的机器人中，布鲁克斯利用了他所谓的“分类建筑”(sub-sumption architecture)。这种想法就是要把传感器和驱动器直接连接到简单的有限状态机器组件中，使它们之间具有最低限度的通讯。每一个系统都以自己的方式“看见”世界。一个系统“看见”世界的方式与另一系统“看见”世界的方式完全不同。这里没有中央代表/表现，只有一个控制系统。当分布的组件之间发生冲突时，控制系统才会介入裁决。布鲁克斯指出，机器人并不需要一种关于世界的统一/完整概念；相反，它可以通过与环境的互动直接了解所需的东西。这种哲学体现在他的格言中：“世界是自身最好的模型。”[27]

分类建筑被设计来促进和处理紧急行为。这个想法可以用根吉斯模型（Genghis）说明。根吉斯是一个有六条腿的机器人，很像一只大个儿的蟑螂，布鲁克斯希望把它卖给美国宇航局（NASA）作为行星探测器。[28]根吉斯的步法不是预先设计（编程）的。相反，每一条腿都被编程设计，可以在包括另外五条腿在内的环境中稳定自身。根吉斯的每一次启动，都必须学会全新的步法。在最初几秒钟内，它可能会跌跌撞撞。然后，当这些腿开始顾及其他腿干什么时，就会出现一种平稳的步法。相对而言，这种机器人的造价更便宜，比宇航局当前使用的行星探测器更加稳健可靠；并且，这种机器人是自我控制的，而不需依靠中央控制器。中央控制器很可能无法出现在事发现场。“快速、便宜、不受控制”是布鲁克斯的另一句格言，被用来总结他建造的机器人背后的哲学。

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布鲁克斯的计划被马克·蒂尔登进一步实现了。蒂尔登是一位加拿大机器人专家，曾经在布鲁克斯手下工作，现在沃特卢大学(UniversityofWaterloo)。在我和他的谈话中，蒂尔登提到，他成长在一个加拿大的农庄，看到一只鸡的头被砍掉之后，还可以四处乱跑，（用他的话说）是在三维空间中执行复杂的导航任务，而根本没有任何大脑皮层。这件事深深地刺激了他。他认定，在边缘的神经系统中，肯定还在进行大量的计算活动。他利用这个洞见来设计像昆虫一样的机器人。昆虫机器人运行的神经网（比更复杂的神经网简单得多）只包括不超过十二个晶体管线路。这些机器人利用类似情况而不是数字计算来执行自己的任务。像根吉斯一样，这些机器人也有自己的紧急步法。它们相当稳健可靠，甚至翻倒之后，也可以自行调整，甚至能够在其中一条腿被弯曲或者被摔断的情况下，习得一种补偿性的步法[29]。

当布鲁克斯和其他人思考他们的工作与人类发展/进化的相关性时，就出现了关于机器人与人类关系的叙事。布鲁克斯承认，他建造的机器人相当于昆虫智能。但是他说，绝对不能小看昆虫智能。按照时间顺序来讲，在地球上出现昆虫的年代，百分之九十五的进化都是以这种方式创造人类智能。[30]他相信，困难的部分在于发展能够运动、能够与环境强力互动的生物。一旦这些特点到位，其余的部分就会来得相对更快些，包括人类拥有的复杂的认知能力。人类是如何进化的？在他看来，人类进化的原理，与他在机器人中运用的原理是一样的，即分布/指派系统(distributed system)，与环境强力互动，并且以各不相同的方式“看见”世界的分布系统。意识是相对较晚的发展(产物)，类似于跳出来裁决不同分布系统之间的冲突的控制系统。正如布鲁克斯喜欢挂在嘴边的，意识是一种“廉价的把戏”(cheaptrick)，也即是说，信息是一种新兴的属性，增加了系统的功能性，但不是系统的根本性建筑成分。意识不必要成为，实际上也没有成为表征性的(representational)。就像机器人的控制系统，意识并不要求一幅关于世界的精确图画；它只需要一种值得信赖的界面/接口。作为人类意识以此方式工作的证据，布鲁克斯援引了大多数成年人一生都不知道他们的视域中间有一个很大的空白点这个事实。

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这种推理还引出了另一句流传在人工生命界的格言：“意识是一种伴随现象”。言下之意是：意识，尽管认为自己是主要节目，但实际上只是一个后来者，一种依靠，并且诞生在知觉和存在（perceptionandbeing）的更深、更本质层面的现象。这种说法让人想起了喜剧演员艾莫·菲利普斯(EmoPhillip）的话。“我总是认为大脑是身体中最奇妙的器官”，他说，“但是我又想，这是谁告诉我的呢？”

很难想象一种与汉斯·莫拉维克的主张更加相左的立场，特别是当他将意识与人类的主体性等同起来的时候。在这方面，莫拉维克与人工智能（Artificial Intelligence/AI）结成了同盟。反之，布鲁克斯及其同事与人工生命（AL）结成同盟。[31迈克尔·戴尔（MichaelDyer）在对两个领域进行比较时指出：人工智能将认知想象为逻辑的运行/运算，反之，人工生命则把认知视为神经系统的运行/运算；人工智能从人类层面的认知出发，而人工生命则从昆虫或者动物的认知开始；在人工智能对认知的建构中，认知仿佛是独立于知觉的。而在人工生命领域，认知却与感觉/运动神经经验结成一体。[32]

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布鲁克斯和他的同事坚持认为，人工智能已经自动出局了，而它的继任范式就是人工生命。布鲁克斯和雷都相信我们最终能够利用人工生命的技巧，在计算机内部发展人类智能的等价物。在布鲁克斯看来，这个计划已经通过“考格”（Cog）开始实施。“考格”是一个有头和躯干的机器人，具有精密的视觉和操控能力。但是人工生命研究者打算采取与人工智能研究者完全不同的方式创建高水平的智能。考虑一下这种转变对于人类建构/观念的影响。人工智能的目标是要在机器内部建立可以与人类（智能）相提并论的（机器）智能。人类是衡量标准。机器是这种努力在不同媒介中的具体体现。追溯到人工智能时代的初期，这种假设深刻地影响了图录测试，它把成功定义为建立一种不能与人类智能进行区分的机器智能。与此相反，人工生命的目标是通过“生物”自己发现的道路在机器内部发展智能。由于充当评判成功的衡量标准，人类智能本身被重塑在这个进化论过程的图景中。人工智能梦想在机器里面创建意识，而人工生命看到了人类意识，并且将它理解为一种伴随现象，栖息在由分布系统执行的机器般的功能之上。[33]在人工生命范式中，机器变成了用来理解人类的模型。由此，人类就被转塑成后人类。

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为了表明从人类到后人类这种转塑/改造所覆盖的广大范围，在下一部分，我希望用粗线条草绘一些对这个计划做出贡献的研究。这幅草案必然是未完成的。即使如此，这幅不完美的图画也对表现后人类的范围非常有用。这种转塑/改造非常广泛，以至于形成了一种新的世界观一种仍在发展的、饱受争议的、充满玄想与推测的，但充分连接不同场所的关于我们可能称之为计算宇宙(computationaluniversity）的观念。在计算宇宙中，智能机器和人类的本质功能是处理信息。其实，作为一个整体的宇宙的本质功能也是处理信息。通过与诺伯特·维纳所想象的方式不同的方式，计算宇宙实现了控制论梦想创造的人类和智能机器都能以之为家的世界。这种平等源于如下观念：不止我们的世界，甚至更大的宇宙，本身都是一个巨大的计算机；我们都是这个大计算机运行的程序。

计算宇宙

让我们从最基本的层级开始计算宇宙之旅。这个基本层级支撑了所有的生命一形式，其实是所有的物质和能量。构成这个层级的单位是细胞自动机(cellular automata)。从它们最简单的离合功能(on-off functioning)，其他任何事都由此建立。细胞自动机最先是由约翰·冯·纽曼在他描述自我生产自动机的研究中提出的。受沃伦·麦卡洛克和瓦尔特·匹茨关于神经系统的ON-OFF功能的著作影响，纽曼利用麦卡洛克一皮茨神经元作为一个计算机的模型，发明可以执行麦卡洛克已经在神经元中概述过的同一种逻辑功能的开关设备。纽曼也提议，神经系统可以被处理为一种图灵机器(Turingmachine)。由此，生物学为他提供了建造计算机的线索，同时，计算机也为理论生物学提供了线索。为了扩展生物学机体与机器之间的类比/类似性，他设想了一个可以执行自我生产的基本功能的巨型自动机。[34](正如我们在第六章看到的，马图拉纳在指出纽曼模拟的是生物学家对生命过程描述而不是生命过程本身时，提到了这个巨型自动机。)

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二战期间，波兰裔数学家斯塔尼斯洛·乌拉姆(StanislawUlam)曾经与纽曼一起在洛斯阿拉莫斯国家实验室（LosAlamos）工作。他向纽曼提议，将自动机抽象成细胞网格，也可以获得相同的结果。于是，正如他最初设想的一样，纽曼将自我生产自动机的大块、耐久的物质还原成没有差别的细胞。由此，自动机就变得非常明晰，以至于被制定为划定在方格纸上的方块，后来又被制定为出现在计算机屏幕上的像素。[35]

每一个细胞自动机(CA)，就像一个简单的有限状态机器那样运行，它的状态只能由其初始条件开/关(ON/OFF)、告诉它如何运作的规则，以及与之相邻细胞每一时刻的状态决定。例如，一组细胞自动机的规则可能这样表达，“如果两个相邻的（细胞）开，于是开。否则就关”。每一个细胞都要检查相邻细胞的状态，并且同时根据规则更新状态，相邻的细胞也要同时更新自己的状态。通过这种方式，细胞网格就可以一代接一代地经历发展，（在计算机上）以连续不断的状态轻松地发展到成千上万代。自发地出现于细胞自动机之间的互动，还可以建立特别复杂的模式。被编程到计算机中，并且显示在屏幕上，细胞自动机留下了活着的神秘印象。有些模式会蔓延，直到它们看起来像是复杂的东方地毯图案；有些模式会像滑翔一样流过屏幕；还有些模式会在繁荣了几百代之后消亡。看着这些复杂的动态模式从简单的部件中涌现出来，不止一个研究者曾经产生这样的直觉：这样的系统可以解释自然界中的成长与消亡模式。爱德华·弗雷金进一步发挥了这种直觉，在细胞自动机中发现了宇宙中一切事物得以建立的基本结构。

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这种建造/组成/积聚(building up）是怎样发生的呢？在计算宇宙中，这个问题可以换一种表达，比如，高级计算(higher-levelcomputations）怎样才能自发地出现在细胞自动机的基本结构中？朗顿对此进行了开拓性的研究工作，分析了细胞自动机可以支持基本计算运行所需要的条件，即信息的传递、储存和修正。[36]他的研究表明，计算很可能会出现在有序结构和混乱区域之间的边界地带。通过使它们变得极端相互依赖的规则，细胞被紧紧地绑在一起；恰恰是这种极端的相互依赖性形成了秩序。但是被紧密秩序化的结构也意味着，细胞作为一种集合体，将不可能执行一些高级计算的根本任务，特别是信息的传递和修正。相反，在混乱的区域，细胞之间相对而言彼此互不依赖。这种独立性使它们以混乱的面貌出现。尽管这种状态本身会引起信息的传递和修改，但信息的储存也是个问题，因为没有任何模式可以持久。只有在混乱与有序的边界地带，才会存在创新/复制的紧张关系。这种张力促进了模式的建立、修正和远距离的旅行，而不至于消亡。

上述这些结果，与斯图亚特·考夫曼(StuartKauffman）在关于生命起源的研究中发现的结果，令人惊异地相似。考夫曼是麦卡洛克的关门弟子；在几次采访中，麦卡洛克说，他把考夫曼当做自皮茨之后最重要的合作者。[37]考夫曼认为，单凭自然选择，不足以解释相对短暂的时间范围内的生命发展，[38]还必需一些其他的分类/排序原则。他将这些原则包括在复杂系统自发地进行自我组织的能力中。在计算大分子自发地组织到生命构建块(buildingblocks）中所必需的条件时，他发现生命最容易产生在混乱的边缘地带。这就意味着，更容易产生生命的条件与更容易产生计算的条件之间，存在令人惊奇的对应性——这种聚合(convergence)，被很多研究者当做确定无疑的信号计算和生命在深层级上是相互联系的。根据这种观点，人类就是宇宙计算机中运行的程序，他们都在另一种媒介中复制相同的程序，即将他们自己带到世界上来的那个程序。

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为什么能够如此轻松地在一个层级和另一个层级之间建立联系？一个重要的原因是，在计算宇宙中，所有的一切在某种层面都可以被还原成信息。尽管在计算宇宙的支持者中，并非每一个人都赞同消除（信息的）具体形式，正如在形成这种信息观念的梅西会议上的情况一样。例如，爱德华·弗雷金和进化论心理学新领域所采取的不同方法。当弗雷金声称我们永远不能知道宇宙计算机的本质，我们只是宇宙计算机里运行的程序时，他已经将终极的物质具形排除在我们的研究之外。作为人类，我们将会看到的一切，都是纯粹二进制代码的信息形式，他称之为细胞自动机。相反，进化论心理学这个新领域致力于将模块化的计算机程序安置在具形化的（embodied）人类中，具形化的人类的物理构造是数万年进化过程的结果。

新领域的这项议程是由杰罗姆·巴尔科(Jerome H. Barkow)、勒达·科斯米德斯(Leda Cosmides） 和约翰·图比(John Tooby）在《适应的心灵：进化心理学与文化的代际》(The Adapted Mind: Evo-lutionary Psychology and Generation of Culture) 中提出的。像马文·明斯基（MarvinMinsky）一样，他们认为，计算的模型（或者隐喻）为大规模地修改被当做人类天性的东西奠定了基础。[39]他们旨在战胜文化人类学家以及其他人对于“人类天性”(humannature）概念的抵制：对于那些天性是如何构成的，他们提出了一种更加灵活的看法。他们声称，行为可以通过模型化，变成在大脑中运行的模块化计算机程序，而这些程序的基本结构是数于年进化不断修修补补的结果。那些被授予优先再生性合格证的适应性保留下来了；不适应的则被淘汰。程序被置于结构之中，以便获得某种能够在人类生存的功能性。并且，这些功能性是普遍存在于所有人类中的。不过，这些功能性代表的是潜力(potentials）而不是实力(actualities)。正如计算机程序的实际行为取决于一种常量的基本结构和变量的输入信息，人类的实际行为也是潜力与输入信息互动的结果。潜力是由功能性代表的；输入信息则是由环境提供的。例如，所有正常的人类婴儿，都具有学习语言的潜力。但是，如果在某个关键的年龄段，不让他们接触语言，这种潜力就会消失，他们也就不会获得实际的语言能力。尽管人类的实际行为可以在一个很宽广的频谱内变化，但它毕竟还是有一个由进化的适应性决定的基本的普遍结构。因此，进化心理学作为一种科学（science）是有依据的，因为普遍的基本结构的存在，保证了任何科学为了制订和表达一致的、连贯的知识所必需的规律。

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这种关于人类行为的控制论一计算机观念，引出了一种非常不同的“人类天性”学说。尽管大脑一计算机运行的进化论程序并不引起普遍的行为，但它们毕竟内容丰富。潜能不仅存在于普通机器的结构中，而且更特别地存在于具有环境适应性的程序中，而这些程序可以主动地塑造人类的反应。因此，儿童不仅能够学习语言，他们也主动地希望学习语言；如果没有人教他们的话，他们将在自己中间发明语言，[40像诺伯特·维纳的控制论机器一样，控制论的大脑能够对它周围的事件流动做出响应，并且适应各种不同的环境。只有智能机器被认为足够侥幸，可以为人类的变异说句公道话。这个事实本身可以衡量，自工业革命以来，我们关于机器的想法已经发生了多大的变化。

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