考夫曼曾经一群科表示：“我已经习惯处理数十亿计的情！”任何物聚集群与原有所不同：聚合体越，由一聚合体触另一聚合体的相互就呈指数级增长。在某点，不断增加的聚合体数量就达一临界值，从使系统中一定数量的聚合体瞬间形一的环，一生、支持、转化的化网络。有量流入，网络就处活跃状态，环就不垮掉。
代码、化物质或者明，在适的环境产生新的代码、化物质或明。很显，是生命的模式。一生物体产生新的生物体，新的生物体再接着创造更新的生物体。一明（晶体管）产生了其他明（计算机），它（计算机）又产生了更新的其他明（虚拟现实）。考夫曼从数程概括：函数产生新的函数，新的函数再生其他更新的函数。
“五年前，”考夫曼回忆，“我布赖恩·古德温［进化生物］坐在意利北部某一次世界战的掩体中，在暴风雨中谈论着催化系统。那我就有了一深刻的体：达尔文所说的物竞择亚·斯密提的国富论何其相似。二者有一双无形手。但是在沃尔特·方塔纳关催化系统的工前，我一直不知该何深入研究进行。方塔纳的工实在是太漂亮了。”
我跟考夫曼提了一有争议的法：在任何社中，流信息连接的强度适中，民主就必现。在思由流动并产生新思的方，政治组织最终走向民主必的、组织的强吸引子。考夫曼同意法：“在1958年或1959年左右，我是二生。我就投入极的热情精力写了篇哲论文。我搞清楚民主什行通。很明显，民主并不是因它是数人的规则才行通。今，33年了，我认识，民主是允许相冲突的少数族群间达相流畅的妥协的机制。它避免了族群陷入局部有利但全局不利的解决方案。”
不难象，考夫曼的布尔逻辑网络随机基因组正是市府乃至州府运方式的映。通方层级持续不断的微冲突微变革，避免了规模的宏观全面革命，整系统既不一片混乱，不停滞不前。不断的变革落实在城镇，国则保持了良的稳定——又城镇处不停寻求折衷的状态创造了环境。循环支持是另一“迭坐”游戏，表明的系统在动态与支持的活系统相似。
“是一直觉，”考夫曼提醒我，“你有你的体——从方塔纳的‘字符串生字符串生字符串’，‘明产生明产生明’，再文化进化，国富论。”考夫曼毫不隐瞒他的野：“我在寻找一幅洽的图景，将所有的物联系：从生命源基因调控系统中秩序的涌现，适应系统的现，生物体间最优折衷方案的非均衡价格的确立，再类似热力二定律的未知规律。是幅万象归一的画面。我真的觉就是。我现在致力解决的问题则是：我否证明有限的函数集合产生无限的集合？”
我叫它“考夫曼机”。一精挑选的不的函数集合，连接一生环，并产生无限更复杂的函数。界中充满了考夫曼机。卵细胞育巨鲸就是其中一例。进化机器经十亿年间由细菌生火烈鸟又是一例。我制造一人工考夫曼机吗？许叫做冯诺依曼机更合适，因冯·诺依曼早在二十世纪四十年代初期就提同的问题。他知，机器制造比己更复杂的机器吗？不管它叫什，问题是一：复杂是何行建立的？
“通常，有知识结构建立，我才着手论证。所关键是问问题问点子。”考夫曼告诫我说。在谈话程中，我常常听考夫曼言语。他从一堆漫无边际的推测中剥离一，翻覆从各角度审视它。“你该怎问问题？”他咬文嚼字问己。他所的是一切问题问题，不是一切答案答案。“一旦你问了问题，”他说，“就很有找某答案。”
值一问的问题——正是考夫曼在思考进化系统中组织秩序所的。考夫曼向我吐露，“我每人似乎有一些头脑深处的问题，并且认其答案至关重。令我困惑的是，什每人在问问题。”
有几次，我感位集医博士、哲、数、理论生物、麦克阿瑟奖获者一身的斯图亚特·考夫曼，被他与打的问题深深困扰。传统科将所有关宇宙中蕴藏创造秩序的理论拒门外，“无序有序”则公抗传统科，因受排斥。同代的科界在宇宙的方方面面失控的非线蝴蝶效应，考夫曼则问，混沌蝶是否休眠了。他唤醒了造物体内存在的整体设计架构，正是架构，安抚了无序的混乱，生了有序的平静。许人听一说法觉很神奇。追寻构独一无二的重问题则是考夫曼勇气精力的主源泉：“毫不夸张说，我23岁的候就知，有10万基因的染色体究竟何控制不同细胞类型的现。我认我现了某深层的东西，我找了一深层的问题。且我仍那认。我帝真是我太了。”
“果你就此写点东西的话，”考夫曼轻轻说，“你一定说是人的一些疯狂法。但是，果真的存在规则生规则再生规则的情形——约翰·惠勒 的话说就是——宇宙是一内视的系统，难不是很神奇吗！？ 宇宙己己制订规则，并胎一洽的系统。并非不：夸克、胶子原子及基本粒子创造了规则，并依此互相转变。”
考夫曼深信，他的系统己创建了己。他希望现进化系统控制身结构的方法。那幅网络图景一次从他脑海中冒，他就有预感，进化何实现我管理的答案就存在那些连接中。他并不满足展示秩序是何又不避免涌现。他认秩序的控制机制是涌现的。此，他计算机仿真了千万随机组合，哪一连接允许群体有最的适应。“适应”指系统调整身内部连接适应环境变化的力。考夫曼认，生物体，比果蝇，随着间的推移调节己的基因网络，使其结果——果蝇的身体——够最适应由食物、避护所捕食者所构的周遭环境的变化。值一问的问题是：是什控制了系统的进化？生物体身够控制其进化吗？
考夫曼研究的主变量是网络的连接度。在连接稀少的网络中，平均每节点仅仅连着一或者更少的节点。在连接丰富的网络，每节点连接十、百、千乃至百万节点。理论每节点连接数量的限是节点总数减一。一百万节点的网络，每节点有一百万减一连接，即每节点连着其他所有节点。做一粗略类比的话，通的每员工直接连接着其他所有749999员工。
在改变其通网络连接度参数的程中，考夫曼现了一不让通汽车总裁感惊讶的实。一有少数体影响其他体的系统不具备较强的适应。连接太少不传播创新，系统就不进化。增加节点间的平均连接数量，系统弹随增加，遇干扰就“迅速反弹”。环境改变，系统仍维持稳定。系统够进化。完全乎意料的现是，超某连接度，继续增加连接度降低系统整体的适应。
考夫曼山丘描绘效应。山顶是灵活的最佳点。山顶的一侧是松散连接的系统：迟缓僵化；另一侧是连接度的系统：一由无数牵制力量形的死锁网格——每节点受许相互冲突的影响，使整系统陷入严重瘫痪。考夫曼极端情况称“复杂度灾难”。乎许人意料的是，度连接的情形并不少见。从长远，度连接的系统与一盘散沙并无二致。
最佳的连接度位中间某位置，它将赋予网络最的灵活。考夫曼在他的网络模型中找了最佳点。他的同初难相信他的结果，因似乎是违反直觉的。考夫曼所研究的精简系统的最佳连接度非常低，“在位数左右”。拥有千万员的型网络，每员的最佳连接度10。一些网络甚至在连接度2达顶点！规模并行系统不必了适应度连接。覆盖面足够，即使是最的平均连接数够了。
考夫曼二乎意料的现是，不管某网络由少员组，低的最佳值似乎波动不。换句话说，即使网络中加入更的员，它不需（从整
（本章未完）