对心灵编程！似乎闻所未闻，然而，事实并非如此！东京大学研究生院信息科学研究科教授有田隆也，在此书中对此问题做了深入研究，从模仿蚁群、电脑中再现生命的漫长演化过程等方面的人工生命的研究中，找到了一条解析“人类最终的谜题——心灵”的有效途径，本书就将把这一途径介绍给向各位读者。本书前四章分章介绍了人工生命和创发现象的相关代表性课题，逐层接近“领域愈发广泛的人工生命”。后四章中，具体介绍了有关人心各种特征的研究，明确了”接近心灵的人工生命”是有现实可能性的。

人类的进化经历了漫长岁月，而电脑中的人造世界可以模拟出整个过程。创发现象的极致是我们人类自己，更近一步来说，是我们的“心”。作者借用人工生命探究人类的最终的谜题。

在人工生命研究中，要想在电脑中再现生命的漫长演化过程，必须要有丰富的想象力来设计、分析，作者对此问题做了深入研究并找到了一条解析“人类最终的谜题——心灵”的有效途径，本书将这一途径介绍给各位读者。

前言

第1章 模仿蚁群学到的

学习蚂蚁挣来10亿日元

西南航空的严峻状况

蚂蚁信息素的意外效用

信息素在航空货运中的应用

运用信息素解答数学问题

通过蚊群解决问题的规则

向蚊群学习组织构建方法

蚂蚁在流水作业中的借鉴

群体智慧的典范——蚂蚁

难以实现的“信息素交流

简单模型的特征

来之不易的收获

第2章 借助进化力量进行艺术创作的尝试

生物多样性

对话型进化计算及其艺术创作

漫画人物的头像生成系统

动态相互作用产生的美感

第3章 通过数字生命研究进化的时代来临

数字生命之父“Tlerra”

解剖数字生命

突然变异会破坏程序

计算机生态系统中的活动

Tierra之后的数字生命

Avida和Tierra的区别

Avida的启示

第4章 人工生命运动的本质

创始人兰顿

人工生命的基本主张

与生物学和人工智能的比较

人工生命能完全模仿真实生命吗？

构建科学方法论的框架

第5章 先有利己性后有利他性

生命的本质在于互助

该如何说明利他性

“为了自己帮助别人”

“因为是亲戚所以对他好”

“因为有回报所以帮助他”

为什么会输给“TIT for TAT”？

好名声带来好结果

“热心肠多的集体受益多”

多级选择论的强化

通过不断重构延续的生命

第6章 由进化和学习衍生出的生命和心灵

努力的结果会遗传给孩子吗

健康的体质会遗传吗

集体登山的生命们

通过学习使地形变得平滑

学习制约进化坡度的情况

关于鲍德温效应的假设

学习促进进化的新进化形态

鲍德温效应形成复杂的心志

第7章 在黑暗中不安移动的机器人

因悲伤而哭泣，还是因哭泣而悲伤

适应物·社会环境的感情

“感情等同于电视机的调节钮”说

单从行动就能了解机器人的感情吗

黑暗中变得不安的机器人能否进化

组建感情研究的框架

第8章 在计算机中进化“心”……

追寻心的起源地进化心理学

德内特所说的心进化的4个阶段

“大脑进化是为了改善与同伴间的关系”说

“心的理论”创造人类的心

心理学方面的递归层次问题

与递归层次的进化有关的计算机实验

奇数层次和偶数层次的差别之谜

为何只有人类能思考？

附章 在计算机中进化的方法

自然选择的概念

进化的算法

3个例题中的应用

有趣的机器人File

No.1 成长并进化的机器人

No.2 不靠计算机进化的机器人

No.3 超越时空的分身机器人

参考文献

通过蚁群解决问题的规则

那么，我们该如何运用蚂蚁的信息素这一概念来解决上述问题呢？原理跟前面提到的货物运输路径案例相似。具体请参照图示（图1—4）。

首先，假设有100只蚂蚁参与实验。作为初始值，预先在每条路段（连接城市之间的道路）上都投放少量信息素（比如，城市0和城市A间的路段上投放5个单位）。之后，让所有的蚂蚁都开始周游城市一圈。决定蚂蚁下一步到哪座城市时，不仅要考虑路程的长短（越短越好），还要参考路径上的信息素量。

比如，蚂蚁现在在城市0，去城市B的路段上的信息素为6个单位，去路段上的为4个单位，如果只看信息素，那么它应该选择B。类似这样，综合距离和信息素两个因素，而且保证每个城市都只去一次，让每只蚂蚁都各自完成周游。

其次，进入信息素调节阶段。和每只蚂蚁周游一周所需的时间相对应，其经过的所有路段上都会遗留下一定的信息素（信息素量增加）。也就是说，假设蚂蚁在环路的各路段上释放的总信息素量相等，那么环游一周所走的总路程越短，平均每个路段上的信息素量就会越多。相反，如果经过的路程非常长，平均每段上的信息素便会很少。

最后，将所有路径上的信息素量都按一定的比例减少（没有蚂蚁经过的路段上会一直减少）。这个步骤表示随着时间流逝，信息素量一点一点挥发直至消失。

综上所述，虚拟蚂蚁的环游加上两个信息素量的调节阶段，这些动作的反复进行构成了AS。路线上的信息素分布每次都会发生细微变化，而其一旦改变便会直接影响到蚂蚁的路线选择。由于信息素使得“如果环路的总距离小，那么组成它的每个路段也比较合理”这一命题成立，所以蚂蚁最终能够选出一条最优路线。

向蚁群学习组织构建方法

蚂蚁的觅食机制还可以应用到公司机构的重组当中。伯纳博（Eric Bonabeau）教授以及其他几位研究人员曾发表过文章，专门对其进行了阐述。下面我们就对此做一简单介绍（图1—5）。

依据信息素觅食这一方式适用于集团规模较大的蚁群，与它相对应的集结方式我们简单概括为“大量集结”。蚂蚁在发现食物源后，释放出信息素，然后吸引其他蚂蚁过来，同样后来的蚂蚁也会在路上遗留下信息素，这样，蚂蚁和信息素就会慢慢地聚集起来。

蚂蚁除了通过“信息素交流”方式觅食，有时还会“l对l集结”，即蚂蚁拖着食物返回到巢穴后振动触角，然后只领一只蚂蚁去食物源。显然这种集结方式只能将食物源告知少量蚂蚁，效率较低，所以这种方式常被群体规模较小的蚁群采用。

介于“大量集结”和“1对1集结”中间的称为“小组集结”。跟“1对1集结”相同，“小组集结”也是通过振动触角召集伙伴，不同的是该方式能召集来的蚂蚁不止一只，相对于后者来说会多一点，因此它常被中等规模的蚁群采用。

这几种集结方式传达的信息不仅包括“有食物”，还包括“有多少食物”。“大量集结”方式是通过信息素量来表示食物量，其他两种方式是通过振动触角的频率来表示。但这三种方式又都各有优劣。

“大量集结”的优势在于：发现食物源后能迅速集结大量伙伴，特别是当食物源很大时其优势更明显。但它有个弊端，即当找到一个食物源后又发现了一个更好的时，由于信息素已经决定好了去之前的那个食物源的路线，所以蚂蚁很难马上将目标转移到新食物源上。

同样的情况，如果是“1对1集结”的话，由于这种方式不会将蚂蚁都立即集结起来，所以如果行进到一半时发现这个食物源不好或者有危险，可以及时转移，不会造成很多大的损失，这点对于小规模集团尤其有利。如果是中等规模的集团，那么它适合“小组集结”，既可以适量地集中到食物源，也可以灵活地及时改变目标。

伯纳博教授等人指出的这种蚂蚁的集结机制为商业提供了很好的启示。他们将蚁群比作企业，食物源比作业务，解决的问题是计算为新业务投资多少人力和财力。他首先介绍了安然公司（已于文章发表半年之后彻底倒闭）的案例。

据伯纳博教授介绍，安然公司在导入通过网络进行能量交易这一新业务时采用的就是类似于“小组集结”的方式。据说当初首先是某位女职员提出建议开展这一交易，结果在公司负责人不知情的情况下有300位员工都以自愿方式加入到了这一与本职工作无关的“地下项目”中。而后来的事实证明，安然公司通过这一项目赚取了巨额利润。

作为信息素集结方式“大量集结”的典型企业案例，作者举了美国施乐公司的例子。该公司以复印机为支柱产品稳占市场份额，但也因错失过好几次商机而广遭批评。

这家公司相当有名，它在1973最早生产出了附带鼠标、GUI（图形用户界面）等的电脑原型，3年后成立的苹果电脑公司将其应用到了自己公司生产的设备，以及装载着微软公司Windows OS的设备中，从而实现了商业化。

信息相关产业竞争激烈，兴衰成败屡见不鲜，公司到底应该用哪种经营策略，恐怕谁也无法轻易下结论。但是有人提出建议应当重视“小组集结”的运营机制，这其中还是有一定道理的。

举个美国Google公司的例子，Google公司是发展迅猛的企业中具有代表性的一家，听说该公司的员工可以用20％的工作时间做自由研究，而且公司提供免费饮料和食物（后来我也开始仿效他们自己掏腰包为研究生院的各个办公室提供免费点心）。Google公司这么做可能也是想像安然公司一样，发掘一些“地下项目”增加公司收益吧。尽管超大型公司都一律实行该制度，但收效似乎并不明显。而对于那些属于注重个人的想法或独创性的行业并有一定规模的公司，这种组织方式将带给他们出乎意料的成果。

P16-22

在我的实验室里，您会经常听到一些稀奇古怪的话，比如：

“如果人们不去解读别人的心理，那么世界将无法延续，最终走向灭亡。”

“不是我们的语言能力进化了，而是语言本身变简单了！”

“这个社会的主导群体似乎是在奸诈之人和温良之人之间更迭循环。”

“善于交际的人，其meme（中文译为“模因”，属于一种文化基因）的平均寿命会是多少？”

人们看到我的实验室成员时总会发现他们一个个都专注地盯着电脑，紧锁眉头苦思冥想，嘴里嘟囔着这些猜想和疑问。事实上他们讲的都是电脑中的微型人造世界里所发生的事情。

人造世界中有许多规定和法则，而这些都是由人类决定的。人类可以在人造世界中观察各种规则的作用。比如说我们想知道如果世间存在某种法则，那么它将会产生什么样的影响，像这样的问题，我们可以借助人造世界得到解答。

有一点需要明确，人造世界中发生的一些现象是越意外越好，最好能让程序设计师本人都始料未及（这跟过去那种认为只有当模拟效果跟真实情况一致才算是成功的思路截然不同）。相反，如果得到的结果完全属于意料之中就没有任何的意外和惊喜可言了。

所以我们认为，只有这样的“创发现象”，才是很多重要的未解之谜中蕴含的关键。实验室的关键词“小世界，大惊喜”就是用来形容创发现象的。

我曾经做过加快电脑运行速度的研究，在那之后一直都想利用这种高速做些比较有趣的事情。刚好那时候出现了“人工生命”这一新兴研究领域，而我也了解到“创发”受到了人工生命研究者们的极度推崇，所以慢慢地就完全被人工生命的魅力吸引住了。

在这项研究中想象力至关重要。人类的进化经历了漫长岁月，而电脑中的人造世界可以模拟出整个过程。想要设计出全面而逼真的进化过程，进而理解各种创发现象，就必须调动大脑中所有的神经细胞，穷尽一切智慧去搞开发（虽然有用脑过度的危险）。

创发现象的极致是我们人类自己，更进一步来说，是我们的“心”。心是人类最终的谜题，我想借用人造生命对此谜题做一些力所能及的探讨。这是十几年来，我全身心投入坚持的课题研究，也是这本书的中心内容。这是一个充满魅力的课题，如果通过这本书，能引起读者的共鸣，那本人就深感欣慰了。

本书前四章分章介绍了人工生命和创发现象的相关代表性课题，逐层接近“领域愈发广泛的人工生命”。第1章着眼于蚁群的智能，这种智能完全是我们意料之外的。第2章介绍了进化机制和人类感性在合作基础上创作艺术作品的尝试。第3章简明扼要地介绍了数码生命研究领域从基础到最尖端的整体状况。在第4章中，本书试着从整体上对人工生命这一活动进行更加清晰的说明。

后四章中，具体介绍了有关人心各种特征的研究，明确了“接近心灵的人工生命”是有现实可能性的。第5章以自私的个体间所产生的协调作为焦点，探究了人心社会性的起源。第6章描绘了作为心灵产生机制的进化和学习共同合作的场景。第7章介绍了利用机器人研究人类感情起源的方法。在第8章中，首先介绍了把心灵看做进化产物的思考方法，然后描述了用计算机模拟心灵进化的尝试。

早在人工生命诞生之前很久，中野馨老师就把人工生命这一思想传达给我。我已故的挚友渡茂先生，把我带向了人工生命的研究。人工生命的先行者亚克·泰勒老师告诉了我人工生命的魅力。在此，我对以上三位表示由衷的感谢。

2007年 有田隆也