放假在家讀凱文凱利的《失控》，記得高中的時候曾經讀過一點點，發現不是很能理解，現在上了大學，也接觸了更多相關的東西，再讀起來就很有意思。
現在一想整整30年前凱文凱利開始寫的這本書時，全球資訊網的設想才剛剛提出，網際網路才剛剛進入實用階段，而書中的很多設想恰恰與我們的發展軌跡吻合，甚至，直到今天還沒有過時。
打算開始寫讀書筆記，是為了能夠更深刻的記憶，發表一些自己的想法也是想能夠和大家共同交流，若是有有失偏頗的地方，還希望大家能夠及時指出！
「人造與天生的聯姻是本書的主題。」通過第一章，可以大致了解凱文凱利當時對於未來世界的展望，他認為我們技術所引導的未來，朝向的正是一種新生物文明。
「機器，正在生物化，而生物，正在工程化。」
在我們技術發展的過程中，我們也能夠感受到，凱文凱利所說的「生物邏輯的勝利」。我到處查了些資料，在這裡做個簡要分享，其實也是在鞏固自己的記憶。
先說仿生應用：弄清楚青蛙為何對起飛的飛蛾才發動攻擊而發明的電子蛙眼；通過研究蜻蜓的飛行製造出了***；通過對蒼蠅飛行的研究製造的新型振動陀螺儀（振動陀螺儀與普通陀螺儀的原理並不同，在火箭、飛機上等有應用）；對蝙蝠沒有視力用超聲波來定位而製造出的雷達等。
甚至有生物計算機的概念：以生物工程技術生產的蛋白質分子，以此為生物晶元來代替半導體矽片，利用有機化合物來儲存，資訊以波的形式傳播，在資訊沿蛋白質分子鏈傳播的時候會改變蛋白質分子結構的單鍵、雙鍵的順序結構。具有運算速度快（運算速度要比當今最新一代計算機快10萬倍）、很強的電磁抗干擾能力、能量消耗少（能量消耗僅相當於普通計算機的十億分之一）、巨大的儲存能力、超強的並行處理能力、晶元的永久性和可靠性（生物調節機能的自我修復能力以及dna雙螺旋結構的帶來的資料穩定性）等。但就我查到的資料，目前它具有的致命弱點是提取資訊困難。具體情況並不了解，但是我有一點小小的思考：或許也可以實現電訊號與生物訊號的聯合，生物體內也是有電訊號傳輸的。看能不能取各自擅長的聯合起來。仔細一想"提取資訊"的意思，或許是由於生物體內的某些地方的無序性，比如游離的蛋白等，它們恰恰是生物計算機儲存資訊的地方，但是它們確實不像我們現在的儲存結構一樣有序，能夠快速的查詢資訊。巨大的有序下必然存在著一定的無序啊。這也驗證一句話「人類在創造複雜機械的程序中，一次又一次的回歸自然去尋求指引。」
這一章的最後作者提到：學會向我們的創造物低頭。作者認為人造與天生總有一天會統一，那時候，「由我們製造出來的東西將會具備學習、適應、自我**，甚至是自我進化的能力」，或許某一天會與人類自己的創新能力相匹配。我們逐漸會失去對我們的創造物的控制，正如本書的名字——《失控》，作者認為「人造世界就像天然世界一樣，很快就會具有自治力，適應力以及創造力，也隨之失去我們的控制。」
「但在我看來，這卻是個美妙的結局。」
「這是乙個白痴有、白痴享、白痴治的選舉大廳，其產生的效果卻極為驚人。」
「這是民主制度的精髓，是徹底的分布式管理。」
在蜂群中，蜂后並不是主宰者，它只是謙卑地跟在蜂群後，選擇自始至終都是由蜂群定的。誰是蜂後是由蜂群決定的，目標地點也是由蜂群決定的。
「就像乙個細胞或者乙個人，它表現為乙個一元整體，在空間中保持自己的特性以抗拒解體……既不是一種事物，也不是乙個概念，而是一種持續的波湧或程序。」 惠勒如此描述昆蟲群體。
卡彭特在拉斯維加斯的大禮堂中做的實驗，確實體現了群體具有的智慧型。
在電影《蝙蝠俠歸來》中電腦製作的群體蝙蝠其實是在演算法中植入了幾條規則：不要撞上其他蝙蝠，跟上自己旁邊的蝙蝠，離隊不要太遠。
「群體曾經被看作是生命體的決定性象徵，某些壯觀的佇列只有生命體才能實現。如今根據雷諾茲的演算法，群體被看作是一種自適應的技巧，適用於任何分布式的活系統，無論是有機的還是人造的。」
這是很有意思的一節。
現代認知科學更傾向於乙個新的觀點：記憶比由儲存在腦中許多離散的、非記憶似的碎片彙總起來而從中湧向出來的事件。這些半意識的碎片沒有固定的位置。
由於可能存在的想法或經歷要比大腦中神經元的組合方式多，因此，記憶必須以某種方式進行組織，以盡可能容納超過其儲存空間的想法。它不可能有乙個架子來存放過去所有的念頭，也無法為將來可能出現的每乙個想法預留位置。
認知科學家道格拉斯 霍夫施塔特說道：「記憶，是高度重建的。在記憶中進行搜取，需要從龐大的事件中挑選出什麼是重要的，什麼是不重要的，強調重要的東西，忽略不重要的東西。」這種選擇的過程實際上就是感知。他還說道：「認知的核心過程與感知的關係非常非常緊密。」
卡內爾瓦的稀疏分布式網路中，記憶是感知的一種。回憶行為和感知行為都是在乙個非常巨大的模式可選集中探查所需要的一種模式。我們在回憶的時候，實際上是重現了原來的感知行為，也就是說，我們按照原來感知這種模式的過程，重新定位了該模式。（sparse distributed memory 稀疏分布記憶）用乙個簡單一點的話來概括人類的記憶模式是：人類的記憶有根據相似性來聚集記憶的特性。所以「稀疏分布記憶」演算法是能夠將思維所擁有的任何感知存入有限的記憶機制的方法。
蜂群思維是能同時進行感知和記憶的分布式記憶體。人類的思維多半也是分布式，至少在人工思維中，分布式思維肯定是佔優勢的。計算機科學家越是用蜂群思維的方式來思考分布式問題，就越發現其合理性。他們指出，大多數個人電腦在開機狀態的絕大部分時間裡都處於閒置狀態。他們或許需要乙個完全分布式的系統協調工作及儲存來充分利用這些裝置的全部計算能力。
當然，分布式系統和蜂群思維有其獨特的優勢，比如，對突然出現的故障具有極強的免疫力。也有可能出現失靈的時候，會出現類似人們遭受腦創傷時的發生的匪夷所思的事情。
並行分布式計算非常適用於感知、視覺和**領域。在採用稀疏分布式記憶體的超級計算機裡，記憶與資料處理之間的差異消失了。記憶成為感知的再現，與最初的認知行為沒有什麼區別。兩者都是從一大堆互相連線的部件中湧現出來的模式。
坦白說，這一小節的最後，有一點是我暫時不能理解的：在完全分布式的系統中協調工作和儲存可以盡可能地充分利用裝置的全部計算能力，那麼為什麼又說「並行超級計算機不能解決『辦公桌上閒置的計算機』問題，也不能將散布各處的計算能力聚合起來」？
科學界早就認為大量個體和少量個體的行為存在重大差異。群聚的個體孕育出必要的複雜性，足以產生湧現的事物。隨著成員數目的增加，兩個或者是更多成員的之間可能的相互作用呈指數級增長。當連線度足夠高且成員數目足夠大時，就產生了群體行為的動態特徵——量變引起質變。
「事物的湧現大都依賴一定數量的個體，乙個群體，乙個集體，乙個團夥，或是更多。」
每個系統在組織上匯集數以千計的自治成員。「自治」意味著每個成員要根據內部規則以及其所處的區域性環境狀況而各自做出反應。這些自治成員之間彼此高度連線，但並非連到乙個**樞紐上。它們組成了乙個對等網路。由於沒有控制中心，人們就說這類系統的管理和中樞是去中心化分布在系統中的，與蜂群的管理形式相同。
群系統的特質：
我查了下非線性因果關係大概是指：要比較的兩個量，在其他條件不變的情況下，乙個變數不能夠隨另乙個變數的變化而在在一定範圍內變化。
下面是作者對於分布式系統的利與弊的概述：好處
群系統的明顯缺陷
我們每將機器像集群推進一步，都是將它們向生銘推進了一步。而我們的奇妙裝置每離開鐘控一步，都意味著它又失去了一些機器所具有的冷冰冰但卻快速且最佳的效率。最有利工作的裝置將是由部分鐘控裝置和部分群系統所組成的生控體系的混血兒。
乙個深思熟慮的蜂群的看法：原子是20世紀科學的圖示。
另乙個帶有禪意的思想：原子是過去。21世紀的科學象徵是充滿活力的網路。
「根據定義，它們共同的蜂群思維一定超越了它們的個體小蜜蜂的思維。當我們僅僅把自己與蜂巢似的網路連線網路連線起來的時候，會湧現出許多東西，而我們僅僅作為身處網路中的神經元，是意料不到、無法理解和控制不了這些的，甚至都感知不到這些東西。任何湧現的蜂群思維都會讓你付出這樣的代價。」
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