第二章-失控原著精髓（2.2節）
在閱讀《失控》的前幾章時，我并沒有遇到太多的障礙，感覺思維猶如流水般順暢。 所以其實前幾章寫得蠻好的，你可以輕松理解失控全文要寫的內容，以及各種刷新世界觀，但讀到書的后半部分就困難了，所以你也可以直接閱讀《失控》原文，把2.2節里所講的內容作為理解的筆記，同時，這篇也將是原著精髓中最精華的一篇。
第一部分：人造與天生-引入
人造與天生的聯姻正是本書的主題。技術人員歸納總結了生命體和機器之間的邏輯規律，并一一應用于建造極度復雜的系統；他們正在如魔法師一般召喚出制造物和生命體并存的新奇裝置。從某種程度上來說，是現有技術的局限性迫使生命與機械聯姻，為我們提供有益的幫助。由于我們自己創造的這個世界變得過于復雜，我們不得不求助于自然世界以了解管理它的方法。這也就意味著，要想保證一切正常運轉，我們最終制造出來的環境越機械化，可能越需要生物化。我們的未來是技術性的，但這并不意味著未來的世界一定會是灰色冰冷的鋼鐵世界。相反，我們的技術所引導的未來，朝向的正是一種新生物文明。
回想一下，在1994年那個物質仍未豐富、生活條件落后的時期，那時Windows系統還沒出到Windows95，撥號上網才開始不久，在一切互聯網的精彩生活還未展開時，這本書就悄然出現，人們甚至還沒準備好迎接它的出現，因為這些觀點對于那時的人來說還是很難理解的。
除了生物邏輯之外，沒有任何一種邏輯能夠讓我們組裝出一臺能夠思想的設備，甚至不可能組裝出一套可運行的大型系統。自然絕不僅僅是一個儲量豐富的生物基因庫，為我們保存一些尚未面世的救治未來疾患的藥物，自然還是一個「文化基因庫」，是一個創意工廠。
直到現在，我們的人工智能仍然不能為我們創造一個機器生命，而且我們創造的機器全都需要自己來維護，而不是像生命一樣自動修復。這就帶出一個沖突：人類的機器編程與自然的生物編程到底有什么區別？也許這其中有另一種看待世界的方法...
第二部分：分布式
「蜂群思維」的神奇在于，沒有一只蜜蜂在控制它，但是有一只看不見的手，一只從大量愚鈍的成員中涌現出來的手，控制著整個群體。它的神奇還在于，量變引起質變。要想從單個蟲子的機體過渡到集群機體，只需要增加蟲子的數量，使大量的蟲子聚集在一起，使它們能夠相互交流。等到某一階段，當復雜度達到某一程度時，「集群」就會從「蟲子」中涌現出來。蟲子的固有屬性就蘊涵了集群，蘊涵了這種神奇。
蜜蜂在做決定時很有趣：它們通過舞蹈來互相傳遞信息，成員之間并不存在什么『心機boy』，它們更像是忠實執行指令的『生物機器』，但這個機器卻能做出驚人的決定，書中這樣描寫：
除去偵查員外，極少有蜜蜂會去探查多個地點。蜜蜂看到一條信息：「去那兒，那是個好地方。」它們去看過之后回來舞蹈說，「是的，真是個好地方。」通過這種重復強調，所屬意的地點吸引了更多的探訪者，由此又有更多的探訪者加入進來。按照收益遞增的法則，得票越多，反對越少。漸漸地，以滾雪球的方式形成一個大的群舞，成為舞曲終章的主宰。最大的蜂群獲勝。這是一個白癡的選舉大廳，由白癡選舉白癡，其產生的效果卻極為驚人。這是民主制度的真髓，是徹底的分布式管理。
『蜂群的靈魂在哪？』很多人會問到，就像人類的每個思考其實都是一個『抉擇』，那么推而廣之人類的靈魂在哪？
『是由蜂群選擇的。』生物學家惠勒的回答解答了人們的疑惑。這是生物群體產生的智慧，而不是說人類有個中央『意識』或『靈魂』，由這個靈魂在單線程思考，最終給出答案。這個解答看似有點反人類，因為按照我們的思維習慣來說，靈魂的構成應該是通過各種感官獲得數據，然后數據儲存在大腦里形成記憶，記憶經過意識的思考處理最終形成決定。
這就是人類機器編程與自然生物編程這兩種思維的區別。蜂群是在信息收集-反饋-行動的不斷循環中得出『結論』，而人類編程是由一個中央思想決定它分為幾部分，每部分干什么，具體怎么行動。
舉個更容易理解的例子就是，『中心控制』就像以前的電話，無數根電話線統一接到一個機器，告訴接線員你要找誰，然后由接線員控制你的電話跟誰連在一起。而『分布式』更像『六度分離』的游戲，你要寄信給美國總統，只需要把信交給你覺得能聯系上總統的人，在經過平均六個人的傳遞后，信就到達了美國總統手里。
我不用現代的分布式技術或云計算的計算機作為案例的原因，其實是這種分布式處理并不夠『分布式』，一些沒讀過或不認真的讀者，直接就認為現代的分布式計算機就是《失控》中所講的分布式，不得不說這些解讀是不負責，而且是很膚淺的。
最簡單的區分真假分布式的方法就是：『中心控制』的機器無論運行多少遍從過程到結果都是完全一樣的；『分布式』的機器運行之后，過程可能有千差萬別，但結果極大可能是一樣的（因為不排除小概率會一路錯下去）。就像是時鐘運行和大量蜜蜂尋找花朵的區別，同一開始條件下多次運行，時鐘肯定這么走，而蜜蜂極大可能會找到同一片花朵叢。
到這里就引出了分布式的精髓，它包含了四個特點：
1、沒有強制性的中心控制次級單位
2、具有自治的特質
3、次級單位之間彼此高度連接
4、點對點間的影響通過網絡形成了非線性因果關系
怎么理解？
1、蜜蜂有誰決定誰去哪采蜜的控制者嗎？沒有，都是自己決定；時鐘被發條控制說走就走。
2、蜜蜂本身就是一個可以采蜜、傳遞信息的最小單元，蜂巢里缺了誰都不會影響運作；時鐘缺零件就壞。
3、所有蜜蜂與蜜蜂之間（都能跳舞，采花蜜不如跳舞...）都能互相傳遞信息的并行關系，它們共同構成了蜂群；而時鐘是上級齒輪傳遞到下級的串行關系。
4、蜜蜂與蜜蜂互相跳舞影響彼此，形成了去某花叢的蜂、時間、數量等不同的結果（跳舞了也不一定產生這個結果，是不對應的）；而時鐘一個零件有損壞，最后顯示的時間就越來越不準的線性（連鎖的）因果關系。
其實也就是說在我們的分布式計算機沒法產生意料之外的結果之前，都不算真正的分布式。現在的云系統，是對于必須絕對控制的計算工作，仍然采用可靠的老式鐘控系統。在需要終極適應性的地方，就是失控的群件，分布式的四大特點讓它擁有了強大的環境適應性，不會因某臺機器損壞而影響整體性能，但也因為適應性而需要產生大量冗余的『蜜蜂』備用。
真正的分布式除了適應性和冗余這對優缺點，還由于它沒有絕對控制的計算，產生出各種『失控』的結果，導致了它可以產生足夠的新穎性，冗余越多產生得越多，量變到質變，最后進化出一種全新的結構，正如單細胞到多細胞生物到植物的進化。
其實在分布式的四大特點中，前兩個是關于群體及個體的內涵，后兩個描寫了外延，嵌套是第三個 的概括，而遞歸反射則是對第四個的概括。所以雖然我把『遞歸反射』和『嵌套』一同歸類到了基礎世界觀的里，其實這兩個只是『分布式』的兩個比較基礎的演繹，但它們構成了理解生命本質的鐵三角。
可以看出以上這四點分布式的特性可以衍生出很多對事物認知的觀點，其實第二第三點『嵌套』和『遞歸反射』以及更高級的特性，都是由分布式衍生出來的。正所謂道生一，一生二，二生三，三生萬物，生物邏輯遵循的就是這種圓融自洽的自然之道，這就是21世紀的世界觀，這就是分布式的真諦，這就是《失控》所闡述的。
以下為題外話，在這章里，KK也提到一個關于活系統的普遍規律：低層級的存在無法推斷出高層級的復雜性。只有實際存在的蜂群才能揭示單個蜜蜂體內是否融合著蜂群特性，要想洞悉一個系統所蘊藏的涌現結構，最快捷、最直接也是唯一可靠的方法就是運行它。
往小了想就是你無法通過看到蜜蜂以及知道蜜蜂的所有特性，就能推斷出它會去哪采蜜，有多少蜜蜂去那采，筑巢會是什么形狀，你只能大概知道它能不能活下去活的好不好。往大了想就是，你知道你的大腦是由神經元構成，你是誰家庭生活條件如何經歷了什么，而不會知道你的思想是從哪個角落的小蜜蜂產生一路擴大進而在你的腦袋里靈光一閃，我們神經元決定做這件事。更何況是做某件事的過程、與誰社交說什么話，甚至你的人生。如果真是一二三四的中心控制，想想都累死...
在第二章的2.4節-認知行為的分散記憶里，KK也提出了關于人類思想、大腦記憶的思考，它認為人類的記憶也是分布式的：
記憶好比由儲存在腦中的許多離散的、非記憶似的碎片匯總起來而從中涌現出來的事件。我們的意識正是通過這許許多多散布在記憶中的線索創造了現在。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，需要從數目龐大的事件中挑選出什么是重要的，什么是不重要的，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。
在現代人對大腦的了解中，我們知道神經元是互相鏈接的，而且我們越習慣、熟悉、常用的事，神經細胞的鏈接越粗大。那我覺得可以對人的記憶做一個大膽的猜測：例如今天騎車去公司，在進入大腦時這些事物會被打散成：家門口、鑰匙、車位置、騎車、公司的人、衣服、開心、誰干啥等等一系列瑣碎的小物品和事情，并分散在大腦負責鑰匙、開心等區域儲存，在回憶時會先從一個部分如開心起，神經信號亂竄尋找有鏈接的地方，鏈接到了今天-事情-騎車-家-公司，以及相伴隨發散而出的所有細小的事，記不記得住，取決于鏈接是否強大（蜜蜂跳舞影響了多少蜜蜂，記得住是因為不斷有蜜蜂在那邊采蜜，所以還保持著鏈接，如果偶然所有蜜蜂同一時間都沒有過去，那這件事就遺忘了，大腦也許并沒有專門的『刪除機制』，這只是自然而然，也許這也間接證明了生命和記憶都是運動的、流動的、活著的）。
第三部分：遞歸反射
上面這個案例足以引出我們的第三部分，如果你認真看下來的話，應該也大致了解遞歸反射是什么了。KK在第五章中用了一個很巧妙的例子：『放在鏡子中間的變色龍是什么顏色的？』正結提到的攝像機-電視自指實驗更精妙一些：
在這個循環中，屏幕上所顯示的光點被攝像機記錄，又被屏幕所顯示，在這個自循環中，屏幕和攝像機互為因果，再加上外界的隨機干擾，由此得到的圖像如同萬花筒般豐富多彩。KK對于遞歸反射如是說：
希臘哲學家癡迷于鏈式的因果關系，研究如何沿因果鏈條溯本追源，直至找到最初原因。這種反向倒推的路徑是西方邏輯的基礎，即線性邏輯。而蜥蜴-鏡子系統展示的是一種完全不同的邏輯——一種網狀的因果循環。在遞歸反射領域，事件并非由存在鏈所觸發，而是由一系列業因如奇趣屋般地反射、彎曲、彼此互映所致。與其說業因和控制是從其源頭按直線發散，倒不如說它是水平擴展，如同涌動的潮水，曲折、彌散地釋放著影響力。淺水喧鬧，深潭無波；仿佛萬物彼此間的關聯顛覆了時空的概念。
這也給了我們一個警醒，在實際運用失控法則乃至其他分析方法時，只從一個點或者一個名詞出發試圖分析整個事物是不可行的，在不理解這個詞原理時就分析也是不可行的。例如你現在認為遞歸反射就是一個事物不斷自我反饋自我循環自我變化的過程，并試圖利用它去理解某個產品為什么會通過一個個『版本迭代』而走向成功。
2.1節提到，人們的思維習慣往往是用最簡單的方式去理解一件事，當理解不可行再對思維進行更新，正如你看到絕大多數分析成功或失敗的文章，都是從某個顯而易見的事件出發，經過了哪幾個步驟而成功或失敗，而當你實踐時會發現，失敗的經驗比成功的更可靠，但也不是本質原因，你們也可以想想為什么。這種線性思維（即鏈式因果）非常節能也非常好用，也是所有失控的生命必然具備的特征（比較復雜具體在第3.3節中將提到）。
你可以看到在目錄梳理中為了便于理解我把第三章的嵌套放在第五章的遞歸反射之后，但要理解遞歸反射得先簡單理解嵌套，嵌套基于分布式特點的第三點，即次級單位之間彼此高度連接。這里的關鍵詞應該這么劃分：『次級』、『單位』、『彼此高度鏈接』。還是用蜂群的例子來理解，單位指的是蜜蜂的個體，而蜜蜂的個體之間是彼此高度鏈接的，也就是說每個蜜蜂之間互相都可以傳遞信息。最重要的就是『次級』，次級單位的上一級就是指『蜂群』這個整體，前面說到這個整體 可以也看作一個單一的生命體，你可以想象：是蜂群決定了去哪安家、蜂群決定去哪采蜜等等。我們可以把它稱之為更高層級的生命（具體在3.1節超生命）。
而遞歸反射源于分布式特點的第四點：點對點間的影響通過網絡形成了非線性因果關系。我們通過一個例子來理解：
假設你是一只有個性喜歡探險的蜜蜂，當你找到很好的花叢時，你會非常興奮地向其他蜜蜂跳舞，其他蜜蜂覺得你的舞蹈吸引力很強、一直以來的號召力而紛紛去采蜜。你會總結出一只成功的蜜蜂應該多冒險、多付出、打造自己的號召力甚至總結出跳舞方法論等一系列成功經驗并不斷迭代改進，無論你的方法有多正確，這就是線性思維，這種思維會從一個或更多的因果鏈中，總結出一種思想。
讓我們回到實際上的蜂群，從次級單位的上級看，真正的遞歸反射更像是下圖的社交關系圖譜，你是C蜜蜂，當你發現了花叢，回到蜂群中對橙色點的蜜蜂好朋友們跳舞。你所看到你自己做的事，是我對朋友1跳舞，成功影響了蜜蜂1，對朋友2跳舞，成功了等等，他們進一步傳播了出去，所以你控制了整個蜂群，這回你是不是又總結了蜜蜂成功的關鍵是要打造自己的關系鏈？
毫無疑問，這種『跳舞-影響蜜蜂』的類似攝像機自指實驗確實屬于遞歸反射，但我們忽略了『次級單位之間彼此高度鏈接』，也就是說這不是一個遞歸反射，而是整個遞歸反射群。你作為蜜蜂C，每影響一個朋友，那個朋友的多個朋友也會受到影響，朋友的朋友也能影響你認識的朋友...也就像是某個大腦神經突然發了個電信號，這個信號立刻會各種亂傳，經過不同神經細胞的加工（不同蜜蜂的喜好、表達不同）傳播開來，互相影響，而最終反饋給你的只是很多蜜蜂決定跟隨你，你根本無法了解其他蜜蜂的朋友之間表達了什么，經歷了什么思維。
這只是一個簡單的動作，放到人類社會里，你的每個動作手勢、每句話、每個行動、每個潛意識行為，都可能被某個人的大腦捕捉到，他會覺得你如何如何，加工出不同的觀點傳播給他人，這些信息的流動是天然發生很難控制的。誠然，我們可以通過一些方法控制大多數的結果，正如我們所總結出來的文化、各種學習資料。但成功的偶然性就在于這種遞歸反射群的復雜性，處在C點和處在D點也許就是兩個不同的結果（二流的點子一流的團隊什么的），但這也只是空間上的復雜性。
從時間上的復雜性來說，這種遞歸反射鏈從有機生命誕生之初就開始出現了。我們時時刻刻處在不同的位置，不斷地獲得信息，形成有自己個性、有某種共識的蜜蜂，當某個人天時地利人和地傳播自己的觀點、行動并獲得結果，我們就稱之為成功人士，他可以是馬云、馬化騰等，而當后人打算重復其成功的經驗則會發現，這根本不可能成功，原因就是在整個遞歸反射鏈中的『思想或共識』已經變了，你可以說這個蜜蜂群體已經在思想上『進化』了，這也是之所以站在風口上的豬能飛起來的原因。
群系統之所以能產生新穎性有三個原因：（1）它們對「初始條件很敏感」——這句學術短語的潛臺詞是說，后果與原因不成比例——因而，群系統可以將小土丘變成令人驚訝的大山。（2）系統中彼此關聯的個體所形成的組合呈指數增長，其中蘊藏了無數新穎的可能性。（3）它們并不強調個體，因而也允許個體有差異和缺陷。在具有遺傳可能性的群系統中，個體的變異和缺陷能夠導致恒新，這個過程我們也稱之為進化。
那按我這樣說，我們難道根本就沒有成功的方法可言？那別人的成功怎么解釋？其實這在《失控》第二十二章中有解釋：
當極小的誤差（由有限的信息引起的）持續到非常遙遠的未來的時候，將會匯聚成極為嚴重的誤差。但結果卻和計算機科學家的預料完全相反，無論是「深思」程序，還是人類的象棋大師，其實都不需要看得太遠就能下出非常好的棋。這種有限的前瞻就是所謂的「有正面意義的短視」。
以下題外話，在寫完遞歸反射鏈后，KK延伸出了各種學者關于共同進化的觀點，即生物體間彼此互相影響、適應環境、滿足彼此的要求。保羅·埃爾利希認為共同進化推動兩個競爭對手進入「強制合作。」他寫道：「除掉敵人既損害了掠食者的利益，也損害了被掠食者的利益」。這顯然不合乎常理，但又顯然是一股推動自然的力量。
1972年，洛夫洛克提出了地球的自治表征的假說。他寫道：「地球上的所有生命體集合，從巨鯨到細菌，從橡樹到海藻，可以看成是一個單體生命，它能夠熟練地操控地球大氣層以滿足自己的全部需要，而其所具備的能力和能量也遠超過其組成部分。」洛夫洛克把這個觀點稱為蓋亞。它網羅所有生物使其無可逃遁，生物創造自身存活所需的基質，而基質又創造存活其中的生物，這個共同進化的網絡就會向周圍擴展直到成為一個自給自足、自我控制的閉環回路。
在這個地球上的所有生命，似乎有一種看不見的能量，一只看不見的手，令地球的物質保持著搖搖欲墜的平衡，那只看不見的手，就是共同進化的生命。
共同進化中的生命擁有非凡的生成穩定的非穩態的能力，將地球大氣的化學循環推至一個洛夫洛克所稱的「持久的非均衡態」。大氣中的氧含量應該隨時都會下降，但數百萬年來它就是不降下來。既然絕大多數的微生物生命都需要高濃度的氧，既然微生物化石都已存在億萬年了，那么，這種奇特的不和諧的和諧狀態算得上是相當持久而穩定的了。
第四部分：嵌套
經歷了分布式和遞歸反射的洗禮，現在我們可以暫停思考一下，真正的分布式生產出來的機器是什么樣子的？你心中原來的人工智能機器人與現在感覺的人工智能機器人形態上有什么不同？
在《失控》的后面章節有這樣一個案例，在這里可以先給你們看看：
布魯克斯的設想在一個叫「成吉思」的裝置，它只有橄欖球大小，它有6條腿卻沒有一丁點兒可以稱為「腦」的東西。所有12個電機和21個傳感器分布在沒有中央處理器的可解耦網絡上，它每條小細腿都在自顧自地工作，和其余的腿毫無關系。對成吉思來說，走路是一個團隊合作項目，至少有六個小頭腦在工作。它體內其余更微小的腦力則負責腿與腿之間的通訊。在機器蟑螂成吉思身上，行走通過12個馬達的集體行為而完成。每條腿上兩個馬達的起落，取決于周圍幾條腿在做什么動作。如果他們抬起落下的次序正確的話——那么，起步！一、二、一，一、二、一！——就「走起來」了。而沒有所謂的中央控制器來指導身體把腳放在哪里，或者跨過障礙時要把腿抬多高。實際上，每條腿都有權做些簡單動作，而且每條腿都能獨立判斷在不同環境下該如何行事。舉例來說，一個基本動作的意識是，「如果我是腿而且抬起來了，那么我要落下去」，而另一個基本動作的意識可描述為，「如果我是腿在向前動，得讓那五個家伙稍微拖后一點」。這些意識獨立存在且隨時待機，一旦感知的先決條件成立就會觸發。接下來，要想開步行走，只需按順序抬起腿（這是唯一可能需要中央控制的地方）。一條腿一抬起來就會自動向前擺動，然后落下。一旦機器生物能在平滑表面穩步前行了，就可以增添一些其他動作使它走得更好。要讓成吉思翻越橫亙在地板上的電話簿，需要安裝一對觸須，用來把地面上的信息傳遞回第一組腿。來自觸須的信號可以抑制電機的動作。此規則可能是，「如果你感覺到什么，我就停下；不然我還接著走。」
再回想一下我們那些經過各種復雜編程的機器人，在碰到障礙后直挺挺地摔倒，還要中央處理器計算摔倒的位置，該怎么抬腿等，強如現代每秒運算幾千億次的CPU，仍然需要經過好幾秒的計算才能開始動作并爬起來。而上面那個采用分布式的機器，也許只要安裝個加速度感應器，加一條『如果加速度異常，該方向的腿按比例加速移動』的指令就能讓機器人避免摔倒，這就是串行與并行機器的區別，這就是中心控制與分布式的區別。
在上個部分中我提到了嵌套基于分布式的第三點：次級單位之間彼此高度連接。但其實嵌套是高于第三點的，準確的說嵌套是在第三、第四點的基礎上（也就是形成了一個整體生命后）自然演化出的不同層級。最簡單地理解嵌套的層級就是：
布魯克斯的移動機器人實驗室開發出來的一套普適分布式控制方法：
1、先做簡單的事。
2、學會準確無誤地做簡單的事。
3、在簡單任務的成果之上添加新的活動層級。
4、不要改變簡單事物。
5、讓新層級像簡單層級那樣準確無誤地工作。
6、重復以上步驟，無限類推。
KK把這套辦法稱為『管理任何一種復雜性的訣竅』，其中復雜性的就是從簡單系統到復雜系統的過程（即復雜化，書21.3章提到）。他也舉了一個反面例子：你不會指望依賴一個中心化的大腦來管理整個國家的運轉。假如你想修修家里的下水道，還得打電話給華盛頓的聯邦下水道修理局預約，你能想像自己會攪起怎樣一連串可怕的事情嗎？
布魯克斯寫道：「包容結構實質上是一種將機器人的傳感器和執行器連接起來的并行分布式計算。」這種架構的要點在于將復雜功能分解成小單元模塊并以層級的形式組織起來。很多觀察家津津樂道于分布式控制的社會理想，聽說層級是包容結構中最重要和最核心的部分時，卻很反感。他們會問，難道分布式控制不就意味著層級機制的終結嗎？
當但丁一層層爬上天堂的九重天時，他所攀爬的是一座地位的層級。在地位層級里，信息和權力自上而下地單向傳遞。而在包容或網絡層級架構里，信息和權力自下而上傳遞，或由一邊到另一邊。布魯克斯指出，「不管一個代理或模塊在哪一個層級工作，他們均生來平等……每個模塊只需埋頭做好自己的事。」
布魯克斯還總結了設計移動式機器人的五條經驗：
遞增式構建——讓復雜性自我生成發展，而非生硬植入
傳感器和執行器的緊密耦合——要低級反射，不要高級思考
與模塊無關的層級——把系統拆分為自行發展的子單元
分散控制——不搞中央集權計劃
稀疏通訊——觀察外部世界的結果，而非依賴導線來傳遞訊息
從這五條經驗中，我們可以看出那些分布式的特點都很好地融合進去了。首先是基礎的分散控制-與模塊無關的層級，不使用中央控制，而是自治的分布式；而后是稀疏通訊-傳感器與執行器緊密耦合，結合成觀察-行動的遞歸反射；最后是嵌套所代表的遞增式構建。
KK據此提出了嵌套層級的兩個特點：
1、隨著時間的推移，就形成了一種基于由下而上滲透控制的多層級組織：底層的活動較快，上層的活動較慢。?
2、必須從簡單的局部控制中衍生出分布式控制；必須從已有且運作良好的簡單系統上衍生出復雜系統。
上面這兩個特點來自書3.4-嵌套層級的優點，但KK沒有明確給出嵌套特點的完整定義，上兩句只是3.4中的兩個突出總結。所以我只能依據自己的推測給出對嵌套特點的定義，但在推測時我發現，這個部分采用的例子均是機器的例子，真正由失控構建出來的生命嵌套層級應該會有所不同，再深度思考一下，KK所提到的嵌套其實只是由分布式機器所提出的觀點。在書8.5中有個生物圈二號的案例比較經典：
生物圈二號這個巨型玻璃方舟有機場飛機庫那么大。至于它的形狀，你可以想像一艘全身透明的遠洋輪船，再把它倒過來就是了。這個巨大的溫室的密閉性超強，連底部也是密封好的——在地下25英尺的位置埋了一個不銹鋼的托盤來防止空氣從地下泄露出去。沒有任何氣體、水或者物質能夠出入這個方舟。它就是一個體育館大小的生態球——一個巨大的物質封閉、但能量開放的系統——只不過要復雜得多。除了生物圈1號（地球）之外，生物圈二號就是最大的封閉式活系統了。
要想創造一個有生命的系統，無論大小，所面臨的挑戰都令人心生畏懼。而創造一個像生物圈二號這么大的生命奇跡，只能說這是一種在持久的混沌中進行的實驗。我們面臨的挑戰有：首先要在幾十億種組件中挑選出幾千個合適的物種；然后把它們合理地安排在一起，讓它們能夠互通有無，以便這個混合物整體能任憑時間流逝而自我維持；還要保證沒有任何一種有機體以其它有機體為代價在這個混合體中占據主宰的位置，只有這樣，這個整體才能保證它所有成員都不斷地運動，不會讓任何一種成分邊緣化；同時保證整個活動和大氣氣體的組分永遠維持在搖搖欲墜的狀態。噢，對了，人還得在里面活得下去，也就是說，里面得有東西吃，有水喝，而食物和水，也都要從這個生態圈中獲取。
在真正構建生物圈時，科學家們要思考各種組合方式、比例、具體加入的時間等等一大堆問題，KK在合成生態學中得出的結論暫且不提。但我從中得到了啟示，我認為真正來自失控、自然生命的『嵌套』有以下特點：
1、通過對環境的適應自然發生（包括制作麻煩、復雜性積累）。
2、基于能獨立運作（自治）的簡單模塊（其中簡單不是指簡潔，而是指最省力的）。
3、量變產生質變（即層級的積累，包括自我復制、模塊間逐漸互相鏈接及通信、隨機變異、躍遷式進化）。
4、越高層級差異性就越高。
我來逐一解釋一下這些觀點：
1、通過對環境的適應自然發生；發生我們雖然無法知道構成我們的最初環境是什么（創世問題），但所有產生的層級都有其基礎誕生環境，例如分子基于原子的組合，細胞基于分子的組合。在這種特定的環境下，生命必然有一種獨特的“解”去適應當前環境（適應環境給我們制造的麻煩，生命沒有麻煩會停滯不前），例如在地球的環境下產生了碳基生命而不是硅基生命或者黑洞基生命。而自然發生指的是生命的本質是水往高處流（也就是負熵，我寫的下一節具體講），失控的生命必然會不斷積累起復雜性（如單細胞到多細胞），以保證自己存活的概率和效率。
2、基于能獨立運作（自治）的簡單模塊；即布魯克斯的分布式控制方法。在構成更高層級之前，它的次級必然是能自己獨立行動（思考也是一種行動，所以行動是最簡單的思考）、獨立生存的（這里的獨立生存是指在當前所在環境的基礎下，例如腦細胞是指腦袋的環境下，而不是提出去放到大自然下生存），最后，簡單模塊是它的一個特征，因為生命總是嘗試尋找最省力的“解”。
3、量變產生質變；量變也就是這些模塊通過自我復制，積累起足夠的數量。這是與之前分布式機器不同的，分布式機器通過人腦思考加入規則等得出怎么組建更高層級，在自然環境下，生命通過自我復制、隨機變異的的方式，產生出多種不同的解決方案（真正并行的機器）。在量變的過程中，模塊間必然會開始互相鏈接及通信，形成一個小社會，開始尋找一種新的上級生命組合方式。然后，當生命找到一種正確的組合方式、比例后，會產生躍遷式進化，就像從細胞到植物、動物等不同類型的生物一樣。最后，就完成了嵌套層級的積累。
4、越高層級差異性就越高；正如2億年前的地球也出現過生命，那時是恐龍等一系列大型生物的時代，如果不是恐龍不知道什么原因滅絕了，也許今天的我們會是巨人族，甚至有可能不會有人類。因此，生命層級的“解”有很多種，每一次躍遷式進化都有可能產生不同的層級結構。這也涉及到生命本質，“上帝”不關心生命是否完美，他只關心能生命存活下去。
事實上，人類正處在躍遷式進化的邊緣，這也是我們理解嵌套最好的例子。自計算機發展以來，計算機的編程語言經歷了從0110的機器語言到if-else的高級語言的變遷，一個個在當前環境下可以獨立自治的開發框架開始誕生，這些框架也許并不完美，但足夠的數量正在積累，開發變得前所未有地容易，框架與框架之間開始互相鏈接，更高級的人工智能框架開始出現。可怕的是這一切正有條不紊地前進著，無論你愿意或接受與否...
布魯克斯預言了這樣一幅未來的美好畫卷：我們的社會到處是人造生物，與我們和諧共處互相依賴，構成一種新型的共生關系。其中大部分并不被我們所察覺，而是被看成是理所當然的事情。它們解決問題的方式被設計為昆蟲的方式——眾人拾柴火焰高，人多力量大，個體單元則微不足道。它們的數量將像自然界的昆蟲一樣遠多于我們。事實上，布魯克斯眼中的機器人不必象《星球大戰》里的R2D2那樣為我們端茶倒水，只需在我們視線不及處自成一體，與萬物同化。
至此，失控的基礎世界觀已經完善。生命這臺分布式機器并行尋找一切的可能，構成更高級別的生命，它們努力地避開熱寂，避開熵增，試圖綻放生命勇攀高峰的精彩。或許這一切最終皆如夢幻泡影，但生命來過就不曾后悔，這是整個世界賦予我們，賦予生命的使命，它一直推動著我們前進，從不因誰的抱怨而停滯。如今，生命以其驚人的擴張速度迅速蔓延，試圖找到這個宇宙的突破口，踏上永生...
《失控再解讀》第2.3.1節-生命的本質：http://www.lxweimin.com/p/867d04dd7f45
