复杂-第29章
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但这些财富究竟是从何而来的呢？当然是从最终消费者而来的：环境就是系统的所
有报偿之源。荷兰德认识到，除此之外，对凑巧在颁奖的时候活跃异常的分类器给予奖
赏是完全正确的。既然每一个分类器都对供应有所付出，那么市场就会保证其奖赏普及
到所有中选的分类器，从而产生他所寻求的某种自动报偿和惩罚机制。他说：“如果你
生产出对大家都合适的产品，那么你就会获利。如果不是这样的话，那就没人会买你的
东西，你就会破产。”所有能够产生有效行动的分类器都会被强化，任何参与布局的分
类器都不会被忽略。随着时间的日积月累，随着整个系统不断汲取经验和从环境中获得
反馈，每一个分类器的强度就会与自己对作用者的真正价值相符。
荷兰德将适应性作用者的这部分称为“水桶队列”算法，因为其方法是将奖赏从一
个分类者传到前一个分类者。这有如希伯的强化神经突触的大脑理论的直接翻版。或者，
从这个意义上来说，与在计算机上调训模拟的神经网络也如出一辙。当想到这些时，荷
兰德知道他快要触及到问题的实质了。以利益为驱动力的经济强化是一个极为强大的组
织力量，就如亚当·斯密的那只看不见的手在现实经济中具有强大的力量一样。荷兰德
认识到，从原则上说，你可以用一组完全随意的分类器来启动系统，这样，作用者这个
软件就会像新生婴儿一样手舞足蹈地乱蹬乱踹。然后，随着环境不断强化某些行为，随
着水桶队列发生作用，你可以看到分类器将自己组织为前后连贯的序列，从而产生预期
的行为表现。一句话，学习从头开始就被设入于系统之中了。
这么说，荷兰德几乎就摸到门了，但还不尽然。荷兰德把水桶队列算法建立在基本
的基于法则的系统之上，并赋予了他的适应性作用者某种形式的学习功能。但适应性作
用者还缺少另一种学习的形式，开采式学习与探险式学习之间是有区别的，水桶队列算
法能够强化作用者已有的分类器，可以打磨已有的技能，但它却无法创新。仅仅只依靠
水桶队列算法，会使系统趋于最大化的平庸状态，因为这个算法无法使系统在无限广阔
的可能性空间搜索到新的分类器。
荷兰德认为，搜索于可能性空间正是基因算法可以承担的工作。事实上，当你想到
这一点时你就会看到，达尔文的比喻和亚当·斯密的比喻恰好可以相辅相成：企业能够
随时间进化，为什么分类器不能够呢？
荷兰德当然不会为这一洞见而大惊小怪：基因算法一直存储在他脑子里。他刚开始
对分类器做二进制的表述时就想到了基因算法。分类器用英文来陈述就像：“如果有两
个布告，其模型分别是1＃＃＃0＃00和0＃00＃＃＃＃则张贴布告01110101。”但在计
算机里，各部分信息会被串在一起，被写成一连串的信息：“1＃＃＃0＃000＃00＃＃
＃＃01110101”。对基因算法而言，这就像是数字染色体。所以可以完全用同一种方式
来执行这个算法。在大多数情况下，分类器会像以往一样在市场上欣然买进或卖出。但
系统会经常性地选择最强的一对分类器来繁衍后代。这些中选的分类器会通过性交换来
产生一对后代，从而重组它们的数字化建设砖块。而新生代会取代一对力弱的分类器。
然后，新生代将有机会来证明自己的价值，通过水桶队列算法使自己越变越强壮。
结果就是，这群规则会随时间而改变和进化，在可能性空间中不断发现新的领域。
由此你就会达到目的：将基因算法当作第三层，置于水桶队列算法和基本的基于规则的
系统之上，荷兰德终于构筑成了一个不仅能够吸取经验，而且具有自发性和创造性的适
应性作用者。
他现在所要做的就是，将这个构想变为一个可以运作的软件程序。
荷兰德从1977年左右开始为第一个分类器系统编码。奇怪的是，这项工作并不像他
期望的那样直截了当。“我真以为只消几个月时间我就可以编出能够运作、对我有用的
程序来。但实际上，我用了大半年的时间才做到令我自己满意的地步。”他说。
另一方面，这也要怪他自己让自己做难。他以真正的荷兰德的风格来编写第一个分
类器系统：完全依靠自己，而且是在家里，用的是十三年前他用于旋风计划的十六进位
码和他家的一台康莫多（modore）计算机。
巴奇小组的成员们至今在说到这一段故事时还带着诧异的神情。当时满校园都是计
算机：VAX机、大型计算机、甚至高功能的绘图工作站。为什么要用康莫多机？为什么
要用十六进位码？几乎没人还在用十六进位码了。如果你真是个死心塌地的计算机高手，
想方设法要从一台计算机的程序中榨出最后一点利用价值的话，你也可以用所谓组合语
言来写，那起码能够用像MOV、JMZ和SUB这样的帮助记忆的符号来取代数字。或者，你
也可以用PASCAL、C、FORTRAN或LISP这样的高级语言来编写程序。这些语言是人类比较
容易理解的。尤其是科恩，仍然记得为此与荷兰德做过长时间的激烈争论。如果用这些
夹杂字母的数字将程序写得杂乱无章，谁会相信它能运作呢？就算有人相信你，但如果
你的分类器系统是在家用计算机上编写成的，谁又会用它呢？
最终荷兰德只好做出让步。不过到他同意将分类器系统交给一个研究生，里克·里
奥罗（Rick Riolo）时，早已是八十年代初了。里克将这个系统改编成一个一般性功能
的、能够在所有类型的计算机上运行的软件系统。荷兰德承认说：“只不过这不是出于
我的本能。我总是喜欢将实验做到能让我看到它真的能够运行的地步，然后就失去了兴
趣，又回到了理论。”
正因为如此，所以他仍然坚持认为当时的康莫多计算机对他而言意义甚大。大学的
计算机上是共享的，这令人头痛，他解释说：“我喜欢直接在计算机大忙小乱地编写程
序，但如果用大学的计算机，就不可能容许我一口气上机八个小时不下来。”荷兰德把
个人电脑看作是上帝的恩典。“我发觉我可以在我的个人电脑上编写程序，可以独个拥
有于家中，不用再依赖任何人。”
另外，为旋风和IBM701编写程序的经验使荷兰德一点儿也不觉得这些桌面小电脑过
于原始。事实上，当他买康莫多电脑时，他觉得已经前进了一大步。实际上他1977年就
买了被称为“微心智”（Micromind）的电脑，当时这台电脑看上去像是崭新的苹果二
型机的强劲对手。“那是一台很好的小型计算机。”他回忆说。确实，尽管那只不过是
一个黑匣子里的一堆电路板，可以与电报打字机连接后做信息输入和输出，而且没有屏
幕，但它有8000字节和8位内存。价值三千美元。
说到十六进位码，那是因为微心智计算机当时没有其他语言可供使用，而荷兰德又
不愿意等待。“我习惯了用组合程序，我用十六进制码就像用组合程序一样方便，所以
用十六进制码来写程序对我来说并不困难。”
讲完这段故事后，荷兰德说，微心智计算机公司这么快就倒闭了，真是太令人遗憾
了。他一直到感到八千内存实在不够用时才开始转用康莫多电脑。他说，当时康莫多电
脑是一个最理想的选择。它采用了与微心智同样的微处理器芯片。这意味着，几乎不用
做任何改变就能够让它运行十六进制码。康莫多的内存要大得多，带屏幕显示，而最大
的好处是，“康莫多能让我玩游戏。”他说。
尽管荷兰德的同事对此非常恼火，但他的第一个分类器系统却运转得非常好，这足
以能够使他确信，这个系统确实实现了他的意图，而且确实为完整的认识理论播下了种
子。这个系统的早期版本是他与密西根大学心理学教授裘迪·瑞特曼（Judy Reitman）
共同研制的，发表于1978年。在对这个版本系统的测试中，其作用者学会了如何用基因
算法运行一个模拟的迷宫，运行速度要比没有用基因算法快十倍。这次测试同时也证实
了，分类器系统能够显示心理学家所称的“转换”：它能够把在前一个迷宫中学到的规
则运用到后一个迷宫的运行中去。
这些早期研究成绩斐然，即使荷兰德并不大肆渲染，其名声也已使“分类器系统”
这个词开始流行了起来。比如1980年，匹兹堡大学的史蒂芬·史密斯（Stephen Smith）
开发了一个能够玩扑克的分类器系统，并用它来和一个也有学习功能的老一点的玩扑克
牌的软件对抗。这场对抗甚至不成其为比赛，分类器系统轻而易举地就赢了。1982年，
泊拉罗德公司的斯图尔特·威尔逊（Stewart Wilson）用分类器系统来协调电视摄影机
和机械手臂的动作。他的应用表明，水桶队列和基因算法能够导致分类器规则的自发组
织，从而自我分类成一个个小组，起到控制子规则的作用，产生我们所需要的特殊而协
调的动作。1982年，荷兰德的学生拉森·勃克（Lashon Booker）在他的博士论文中将
分类者系统运用在一个模拟的环境，用它来寻找“食物”，避免“食物中毒”。这个系
统很快就将自己的规则组织成这个环境的内化模型，就像一幅心智地图。
但对荷兰德来说，最感欣慰的是1983年戴维·高德勃格（David Goldberg）的研究
证明。高德勃格是一个攻读博士学位的土木工程师，在此几年前就选修荷兰德的适应性
系统课程，并一直对此深信不疑。高德勃格说服了荷兰德成为他的博士论文答辩委员会
的主持人之一。他的论文证明了，怎样把基因算法和分类器系统运用于对一个模拟的煤
气管网线的控制。当时，这是分类器系统对付过的最复杂的问题。任何一个煤气管道系
统的目的都是以尽可能小的成本来满足终端用户的需要。但每一条煤气管道都有几十个
或几百个压缩机，将煤气从几千英里的大管径管道抽出来。用户的煤气用量每一小时、
每个季度都会有变化，而压缩机和管道常会有渗漏，限制了整个系统在适当压力下的供
气能力。安全控制要求煤气的气压和运速保持在适当的程度，但任何一个因素都会影响
到其它因素，即使想使一个简单的煤气管道发挥最大效益，都复杂到根本无法用数学来
分析。管道操作者是通过长时间的“学徒”才学会用本能和感觉来控制煤气管道系统的
这门技术的，就像我们学开车一样。
事实上，煤气管道的问题之复杂，就连荷兰德都发愁，担心高德勃格的研究较之其
它分类器系统运用小组，也许更可能失败。但其实他根本不必担心。高德勃格的系统非
常圆满地学会了控制这个模拟的煤气管道系统：这个系统从一组完全随意的分类器开始，
在经过一千天的模拟试验之后，达到了对控制煤气管道的专家水平。而且，这个系统掌
握操作煤气管道的规则简单得不可思议。它的布告仅为十六个二位数那么长，它的布告
栏上每次只有五条布告，总共只有六十条分类器规则。事实上，高德勃格在他家的苹果
二型机上只用了64千字节的内存就运作了整个分类器系统和煤气管道的模拟程序。荷兰
德笑着说：“高德勃格是我最紧密的追随者。”
煤气管道的模拟不仅使高德勃格在1983年获得了博士学位，而且使他获得了1985年
度的总统青年研究者奖。荷兰德自己也将高德勃格的研究看作是分类器系统研究的一个
里程碑。“这非常有说服力，”他说。“它真正解决了一个实际问题，或者说，起码是
解决了一个实际问题的模拟。”而且，不无讽刺也不无欣慰的是，这个分类器系统最
“实际”的一例，反过来对基本的认知理论也最具说服力。
荷兰德说，这一点在高德勃格的系统如何学会控制渗漏的方法中表现得最为明显。
这个系统从一组随意的分类器开始，首先掌握一系列对正常的煤气管道的运行较为广泛
适用的规则。比如在一次传送煤气的操作中，出现了一条可以被解释为“一直传送‘没
有渗漏’的信息”。很显然，这是一条过于一般的规则，只适用于管道运行正常的情况。
但在高德勃路开始在各种模拟的压缩机上打出模拟的洞来的时候，这个系统很快就发现
了这个问题，其操作立刻就失灵了。但通过基因算法和水桶队列，这个系统最终从自己
的错误中反省了过来，开始产生了一些比较特殊的规则，比如“如果输入气压很低，输
出气压也很低，气压转换率是消极的，则传送‘渗漏’信息”。而且，只要这条规则一
经实行，就会产生比第一条规则高得多的叫价，把第一条规则从布告栏上取代下来。如
此这般。大体上说，第一条规则在不出现非常规行为的正常情况下会发生作用，而一旦
发生意外情况，第二条规则和其他规则就会取代第一条规则，对意外的行为做出校正反
应。
当高德勃格告诉荷兰德这些时，荷兰德激动万分。在心理学上，这种知识的组织被
称为缺席的等级制度（defulthierarchy），当时这正是荷兰德久埋脑海的研究课题。
自1980年起，他一直在与三位密西根大学的同事，心理学家凯瑟·赫力约电（Keith
Holyoak）、里查德·尼斯伯特（Richard Nisbett）和哲学家保尔·查加德（Paul
Thagard）密切合作，致力于创立一个关于学习、推理和知识发掘的认知理论。正如他
们在1986年出版的《归纳法》一书中所说的那样，他们四个人都相信，这个理论必须建
立在三项基本原则上，而这三项基本原则也正是荷兰德的分类器系统的原则：即，知识
能够以类似规则的思维结构来表达；这些规则始终处于竞争之中，经验使得有用的规则
越变越强，无用的规则越变越弱；具有说服力的新规则产生于旧规则的组合之中。这个
有大量的观察和实验结果支持的观点表明，这些原则可以解释各种恍然大悟的洞见，包
括从牛顿对苹果落地的顿悟，到日常生活中对相似性的发现。
他们特别指出，这三项原则应能够产生缺席的等级制度的自发涌现。确实，这正是
人类所有知识的基本组织结构。一组规则形成缺席的等级制度，从根本上来说与荷兰德
所称的内在模型是同一个意思。我们用较弱的一般性规则和较强的特例来预测事物该如
何分类：“如果它是流线型的，有鳍，生活在水中，那它就是鱼。”但“如果它同时还
有毛发，呼吸空气，而且很大，那它就是鲸。”我们用同样的结构来预测如何做事：
“‘i’总是在‘e’之前，除非其后有‘c’。”但“如果是neighor、weigh、或weird
这些字，则‘e’总是在‘i’之前。”我们还用同样的结构来预测因果关系：“如果你
朝一条狗吹口哨，它就会向你跑来”，但“如果它向你嗥叫，并把颈背部的毛发竖起来，
那它也许不会向你跑来。”
荷兰德说，这个理论说明，无论这些原则是作为分类器系统来执行，还是以别的形
式来实行，缺席的等级制度都应该会涌现出来。（事实上，《归纳法》一书中引用的许
多计算机模拟实验都是用PI来做的。PI是查加德与赫力约克设计的更常规的基�
