约翰•霍兰德《隐秩序》

 

 

 

霍兰德在《复杂性》这本书里总结和介绍了自己的研究，在《隐秩序》和《涌现》中全面详细地介绍了复杂适应系统的理论。《隐秩序》的主要内容是详细介绍了“复杂系统的七个重要概念”以及“遗传算法”与“回声模型”

 

 

司马贺把约翰・霍兰德看成是复杂性研究的最新近发展、复杂适应性系统理论的权威。霍兰德继承和发展了司马贺的思想，约翰・霍兰德是遗传算法和复杂适应系统的创始人，他是密歇根大学心理学、电子工程和计算机科学的教授，他曾获得麦克阿瑟研究奖，是桑塔菲研究所学术指导委员会主席之一。像霍兰德的朋友在他85岁生日纪念文集中所指出的那样：“霍兰德是那种少有的科学家之一，他们从根本上推动了科学的进步，彻底改变了人类知识的状况，几乎没有一个科学领域或议题没有受到过他关于复杂性科学、特别是复杂适应系统理论的影响。

 

霍兰德在《复杂性》这本书里总结和介绍了自己的研究，在《隐秩序》和《涌现》中全面详细地介绍了复杂适应系统的理论。《隐秩序》的主要内容是详细介绍了“复杂系统的七个重要概念”以及“遗传算法”与“回声模型”。

 

这七个重要的概念是：一 ，聚集，它是一种特性。二，标识，是一种机制。三，非线性，是一种特性。四，流，是一种特性。五，多样性，是一种特性。六，内部模型，是一种机制。七，积木块，是一种机制。

 

现在我把这几个概念简单地介绍一下。第一个概念“聚集”有两个含义，它是简化复杂系统的一个标准方法，它把相似的事物聚在一起成为“类”，比如不管梨树苹果树我们都叫它树，汽车也是这样，银行也是这样。其实在面向对象的计算机语言里也是这样，它有所谓的类。它的另外一个含义是说主体通过黏和形成较大的更高级的主体。

 

第二重要的概念是“标识”。信号中间有一小部分的信号我们称它作标识，标识可以引导信号们穿过边界。在不同的复杂适应系统研究中标识的称谓是不一样的，比如在蛋白质里我们称它“活性部分”，在互联网里我们称它“消息头”，在分子遗传学中我们称它作“主体”，在语言里我们称它作“词尾的变化”等等。虽然名字不一样，但是它们引导的功能是类似的。在聚集体形成的过程中，标识这种机制起着重要的作用，标识它能识别主体聚集体的形成，或者说聚集体的聚合都是有选择性的，不是说什么个体都能聚集，标识就引导主体选择性地聚集。比如蛋白质信号中的一小部分，它就引导追随它DNA染色体的特殊部分，它可以去开或者去关一些基因，这样就引起很复杂的依赖信号的计算。

 

这种基于标识的控制，由于激活了某些基因让它来适应当前的状况，这就使细胞能够存活于多种多样的环境中间。在各种情况之下有着多样的有特殊功能的主体，比如有的细胞是负责传送氧气的，有的是负责抵御外敌的，它们注意信号，按规则选择进行处理。在生物细胞中间有着各种不同的边界，所谓边界就是细胞的但可穿透的膜，还有不同的信号，就像不同的蛋白质和信号处理，是蛋白质之间的相互作用。这些边界、信号和信号处理就造就了复杂多样的系统。

 

第三个重要的概念是“非线性”。非线性是指个体自身属性的变化以及个体之间的相互作用并不遵循简单的线性关系。因为这样，复杂系统的行为才难以预测，才会经历很复杂曲折的进化过程，呈现出来丰富多彩的性质和状态。

 

第四个概念是“流”。在个体和环境中间存在着物质流、能量流、信息流等，复杂适应系统理论认为这些流的渠道是否通畅、它们周转的速度怎么样，都会直接影响系统进化演化的过程。

 

第五个概念是“多样性”。CAS认为，在CAS系统中多样性既非偶然也非随机，每个主体都安置在以这个主体和其它主体相互作用所限定的小生境上。CAS理论认为多样性产生的原因在于适应的过程，它是一种动态的模式，具有持续性和内聚性。CAS系统和其它系统重要的区别之一就在于组成CAS系统的主体的多样性上。

 

第六个概念是“内部模型”。主体复杂的内部模型是主体适应的内部机制和它的精髓，主体在适应过程中会接受外部的刺激作出反应，合理地来调整它自身的内部结构，最终结构的变化必须使主体能够预知再次遇到这种情况后它会产生什么样的后果。主体由此来适应环境，内部模型就帮助主体适应，所以它非常重要。

 

第七个概念是“积木块”。就像人们常常通过把复杂问题变成若干个简单的部分来进行理解一样，CAS内部模型就用搭木块的方法来对已经调试过的规则进行组合，成为新的问题的处理规则，已有的规则就被形象化地称为积木块，它们是新规则产生的基础。

 

“遗传算法”是人工智能中很重要的一个算法。它模拟了生物的适应进化，生物的优劣、对环境的适应是由带有基因信息的染色体所决定的，对于各种主体所组成的系统，无论主体本身它的个性怎么样，它的共性就是主体都具有以下三种能力。这就是所谓的模型，不管个体怎么样，它的共性是最重要的，由此就造出了遗传算法。这三种能力分别是：第一种能力，主动性的表现，即每时每刻它实施某一种行为的能力。第二种是对行动的结果进行评价的能力，就是它对可能产生的结果来进行评分。第三种就是发现规则，然后再形成新的能力的情况。

 

“遗传算法”的核心思想是用现行执行时行动的结果表现来对主体赋值。由于染色体可能发生偶然的交叉和变异，所以通过正确的评分来考察一下它到底是怎么适应的，这就产生了新规则。在计算机上进行遗传算法时，主体的表现一般都用一组“if （条件） then（执行）”、即在什么样的条件下应该采取什么样的行动的规则来表示。对行动的评价是用“强度”，后来巧妙地利用一些经济学的算法，即用“桶列算法”来计算强度，发现主体怎么样适应环境。遗传算法里，条件和执行用“0、1、#”的字符串来表示，染色体是用“0、1”的字符串来表示。

 

“回声模型”是一个不断扩充的计算机模拟模型程序。从模型一到模型六不断地增加内容，模拟了越来越复杂的现象。

 

在《隐秩序》中，霍兰德对寻找理论做了一次试尝，阐明了复杂适应系统行为的一般原理，建立了复杂适应系统的回声模型，收获了对适应性主体，遗传算法，带有慢的上层和快的下层的双层模型的认识。