根据议程安排，经济学研讨会的第二场发言从会议第一天的午饭之后开始，安排了整个下午的时间。发言的题目是《作为适应性过程的全球经济》，发言人是来自密西根大学的约翰.荷兰德（John H．Holland）。
阿瑟已经做完演讲，现在已有精力对这个发言发生兴趣了。这倒也不只是因为这个发言的题目听上去很有意思。约翰.荷兰德是那年秋天研究所的访问学者之一，他们俩被安排住在同屋，但荷兰德在会议开始的前一天深夜才赶到桑塔费，那时阿瑟正在修道院最后一遍遍地斟酌他的发言，根本无暇顾及这个新来者。关于荷兰德，他所知道的就是，他是一个计算机专家，根据研究所的评价，是一个“非常好的人”。
研究所对荷兰德的评价似乎不错。当大家陆续回到小教堂改成的会议室，坐回到折叠长桌旁自己的椅子上去时，荷兰德已经站在讲台前准备开始发言了。他是个精悍的、六十开外的中西部人，宽阔红润的脸庞上似乎永远挂着微笑，高昂的嗓音使他说起话来像个热情澎湃的研究生。阿瑟立刻就喜欢上了他。
荷兰德开始发言了，起初阿瑟有点儿瞌睡懵懂，似乎是在被动听讲，但几分钟之内他就睡意全无，一下子就打起了精神，变得全神贯注了。
永恒的新奇
荷兰德一开场就指出，经济学是桑塔费研究所致力于研究的“复杂的适应性系统”的一个最好范例。在自然界，这样的系统包括人脑、免疫系统、生态系统、细胞、发育中的胚胎和蚂蚁群等。在人类社会，这样的系统包括文化和社会制度，比如政党和科学社团。事实上，一旦你学会了如何辨认这些系统，这些系统就变得无处不在。但无论你在什么地方发现这些系统，它们似乎都有某种至关重要的共性。
第一，每一个这样的系统都是一个由许多平行发生作用的“作用者”组成的网络。在人脑中，作用者是神经细胞；在生态系统中，作用者是物种；在细胞中，作用者是细胞核和粒线体这类的细胞器；在胚胎中，作用者就是细胞，等等。在经济中，作用者也许是个人或家庭。或者，如果你观察商业圈，作用者就会是公司。如果你观察国际贸易，作用者就是整个国家。但不管你怎样界定，每一个作用者都会发现自己处于一个由自己和其他作用者相互作用而形成的一个系统环境中。每一个作用者都不断在根据其他作用者的动向采取行动和改变行动。正因为如此，所以在这个系统环境中基本上没有任何事情是固定不变的。
荷兰德说，更进一步的是，一个复杂的适应性系统的控制力是相当分散的。比如说，在人脑中并没有一个主要的神经元，在一个发育的胚胎中也没有一个主要的细胞。这个系统所产生的连续一致的行为结果，是产生于作用体之间的相互竞争与合作。即使在经济领域也是这种情形。问一问任何一位在久滞不去的经济衰退中挣扎的总统吧：无论华盛顿怎样调整银行利率、税收政策和资金供给，经济的总体效果仍然是千百万个人的无数日常经济决策的结果。
第二，每一个复杂的适应性系统都具有多层次组织，每一个层次的作用者对更高层次的作用者来说都起着建设砖块的作用：比如一组蛋白、液体和氨基酸会组成一个细胞，一组细胞会组成生理组织，一组生理组织会形成一个器官，器官的组合会形成一个完整的生物体，一群不同的生物体会形成一个生态环境。在人脑中，一组神经元会形成语言控制中心，另一组神经元会形成行动皮层，还有一组神经元会形成视觉皮层。一组劳动者会以完全相同的方式形成一个部门，很多部门又会形成更高一级的部门，然后又形成公司、经济分支、国民经济，最后形成全球经济。
还有荷兰德认为非常重要的一点是，复杂的适应性系统能够吸取经验，从而经常改善和重新安排它们的建设砖块。下一代的生物体会在进化的过程中改善和重新安排自己的生理组织；人在与世界的接触中不断学习，人脑随之不断加强或减弱神经元之间无数的相互关联；一个公司会提升工作卓有成效的个人，为提高效率而重新安排组织计划；国家会签定新的贸易合同，或为进入全新的联盟而重新结盟。
在某种深刻而根本的层面上，所有这些学习、进化和适应的过程都是相同的。在任何一个系统中，最根本的适应机制之一就是改善和重组自己的建设砖块。
第三，所有复杂的适应性系统都会预期将来。很明显，这对经济学家来说没有什么可大惊小怪的。比如说，对一个持续已久的经济衰退的预期会使个人放弃买一辆新车，或放弃过一个很奢侈的假期的计划，这样反过来又加深和延长了经济衰退。同样，对石油短缺的预期也能导致石油市场抢购和滥卖的巨浪——无论石油短缺的情况是否会出现和消失。
但事实上，这种预期和预测的能力和意识并非只是人类才具有。从微小的细菌到所有有生命的物体，其基因中都隐含了预测密码。“在这样或那样的环境中，具有这样的基因蓝图的生物体都能很好地适应。”同样，一切有脑子的生物体，在自己的经验库存中都隐含了无数的预测密码：“在ABC情况下，可能要采取XYZ行动。”
荷兰德说，更为一般性地说，每一个复杂的适应性系统都经常在做各种预期，这种预期都基于自己内心对外部世界认识的假设模型之上，也就是基于对外界事物运作的明确的和含糊的认识之上。而且，这些内心的假设模型远非是被动的基因蓝图。它们积极主动，就像计算机程序中的子程序一样可以在特定的情况下被激活，进入运行状态，在系统中产生行为效果。事实上，你可以把内心的假设模型想象成是行为的建设砖块。它们就像所有其它建设砖块一样，也能够随着系统不断吸取经验而被检验、被完善和被重新安排。
最后一点，复杂的适应性系统总是会有很多小生境，每一个这样的小生境都可以被一个能够使自己适应在其间发展的作用者所利用。正因为如此，经济界才能够接纳计算机编程员、修水管的工人、钢铁厂和宠物商店，这就像雨林里能够容纳树獭和蝴蝶一样。而且，每一个作用者填入一个小生境的同时又打开了更多的小生境，这就为新的寄生物、新的掠夺者、新的被捕食者和新的共生者打开了更多的生存空间。而这反过来又意味着，讨论一个复杂的适应性系统的均衡根本就是毫无意义的：这种系统永远也不可能达到均衡的状态，它总是处在不断展开，不断转变之中。事实上，如果这个系统确实达到了均衡状态，达到了稳定状态，它就变成了一个死的系统。荷兰德说，在同样的意义上，根本就不可能想象这样的系统中的作用者会永远把自己的适存性、或功用性等做“最大化”的发挥。因为可能性的空间实在是太大了，作用者无法找到接近最大化的现实渠道。它们最多能做的是根据其他作用者的行为来改变和改善自己。总之，复杂的适应性系统的特点就是永恒的新奇性。
各种作用者、建设砖块、内在假设模型和永恒的新奇——所有这些概而言之，毫不奇怪地会使复杂的适应性系统非常难以用常规的理论机制来分析。大多数像计算或线性分析等常规技术非常适于用来描述在不变的环境中的不变的粒子，但如果要真正深刻地理解经济，或一般性的复杂的适应性系统，就需要数学和可以用来强调内在假想模型、新的建设砖块和多种作用者之间相互关联的繁杂大网的计算机模拟技术。
荷兰德谈到这些时，阿瑟飞快地做着笔记。当荷兰德开始描述他在过去的三十年中为使自己的这些想法更为准确、更为实用而开发了各种计算机技术时，阿瑟的笔录越发加快了。“这简直不可思议，”他说，“整个下午我坐在那儿，大张着嘴。”不仅仅因为荷兰德指出的永恒的新奇性恰好是过去的八年中他的报酬递增率经济学一直想阐述的意思，也不仅仅因为荷兰德指出的小生境恰好是他和考夫曼前两周谈论自动催化组时所研究讨论的问题，而是荷兰德整个对事物的看法的完整性、清晰性和公正性让你拍着自己的额头说：“当然！我怎么就没想到呢？”荷兰德的思想对他产生了震动和认同感，从而又在他头脑中激发出更多的想法。
阿瑟说：“荷兰德的每一句话都是在回答我这些年来一直在问自己的所有问题：什么是适应性？什么是涌现？以及许多我自己都没有认识到的我正在探寻的问题。”阿瑟还不清楚如何将这一切应用到经济学之中去。事实上，当他巡视会议室的时候，他可以看见不少经济学家不是持怀疑态度，就是显得很困惑。（至少有一个正在做午后小歇。）“但我相信，荷兰德的研究要比我们的工作精深许多许多。”他甚至觉得，荷兰德的观点是极其重要的。
桑塔费研究所当然也是这样认为的。无论荷兰德的想法对阿瑟和经济研讨会上其他经济学家来说有多么新异，荷兰德本人在桑塔费研究所的经常性成员中已经是个熟悉而非常有影响力的人物了。
他与研究所的第一次接触是在1985年的一次题为“进化、游戏与学习”的研讨会上。这个在罗沙拉莫斯召开的研讨会是由法默和派卡德组织的。（正是在这个研讨会上，法默、派卡德和考夫曼第一次做了关于计算机模拟自动催化组的报告。）荷兰德演讲的主题是涌现的研究，演讲似乎非常成功。但荷兰德记得听众中有一个人连续不断地向他提出非常尖锐的问题。这个人一头白发，脸部表情既专注、又有些玩世不恭，目光透过黑边眼镜射向他。“我的回答相当不客气，”荷兰德说，“我不知道他是谁。如果我知道他是谁，我大概早就吓死了。”
不管荷兰德的回答客气不客气，马瑞.盖尔曼却显然很喜欢荷兰德的回答。在这之后不久，盖尔曼给荷兰德打电话，邀请他来桑塔费研究所顾问团当顾问，当时这个顾问团才刚刚成立。
荷兰德同意了。“我一到这个地方就真的喜欢上了。”他说。“对这儿的人所谈论的问题和所研究的问题，我直接的反应就是‘我当然希望这些家伙也喜欢我，因为我就属于这个地方！’”
这是一种共同的感觉。当盖尔曼提及荷兰德时，他用“才华横溢”这个词来形容——这可不是他随意用来夸赞周围的人的词语，而且盖尔曼也不是经常会为任何事惊诧得瞪圆眼睛的。在早些时候，盖尔曼、考温和研究所的其他创始人几乎一直在用他们所熟悉的物理学概念来思考新的复余性科学，比如像涌现、集体行为、自组织等问题。而且，好像只要把这些比喻用于相同思想的研究，比如把涌现、集体行为和自发组织这些词汇用于经济学和生物学这类领域的研究，似乎早已能创造出丰富多采的研究计划来了。但荷兰德出现了，带着他对适应性的分析，更不要说他的计算机模拟技术。盖尔曼和其他人突然就认识到，他们的研究计划有一个很大的疏漏：这些涌现结构究竟在干些什么？它们是如何回应和适应自己所在的环境的？
在后来的几个月中，他们一直在讨论这个研究所的研究议题不能只是复杂系统，而应该是复杂的适应性系统。荷兰德个人的研究计划——理解涌现和适应相互牵连的过程——基本上变成了整个研究所的研究计划。1986年8月，在由杰克.考温和斯坦福大学生物学家马克.菲尔德曼主持的研究所的一次大型会议，复杂的适应性系统研讨会上，荷兰德唱了主角（这也是将考夫曼介绍进桑塔费的那个研讨会）。戴维.潘恩斯还安排带荷兰德去和约翰.里德和花旗银行的其他成员进行交谈，那是在和复杂的适应性系统研讨会召开的同一天。在安德森的安排下，荷兰德参加了1987年9月的这次大型经济研讨会。
荷兰德非常愉快地参加了这一系列的学术活动。他已经在适应性概念上默默无闻地进行了二十五年的研究，到现在他已经五十七岁了才被发现。“能够和盖尔曼和安德森这样的人一对一地当面交谈，与他们平起平坐，这太好了，简直不可思议！”如果他有办法让他的妻子离开安.阿泊（他妻子是大学九个科学图书馆的负责人），他在新墨西哥呆的时间会比现在更长。
但荷兰德始终是个乐天派。他这一生始终在做他真正喜欢做的事，而且总是惊喜自己能有好运气，所以他有一个真正快乐的人的坦率和好脾气。不喜欢荷兰德几乎是不可能的。
比如阿瑟，甚至根本就没想过要抗拒荷兰德对他的吸引力。第一天下午，当荷兰德做完报告之后，阿瑟就迫不及待地上前去介绍自己。在后来的会期中，两个人很快就成为好朋友了。荷兰德发现阿瑟是个令人感到愉快的人。“很少有人能这么快地接受适应性的概念，然后这么快就把这个概念彻底融入自己的观念的人，”荷兰德说，“布赖恩对这整个概念都十分感兴趣，而且很快就深入了进去。”
同时，阿瑟觉得荷兰德很显然是他在桑塔费所结识的最复杂、最吸引人的知识分子。确实，他在经济学研讨会所剩的时间里之所以一直处于兴奋无眠的状态，荷兰德是主要原因之一。他和荷兰德有许多夜晚坐在他们合住的房子厨房的餐桌旁，一边喝着啤酒，一边讨论着各种问题，一直到深夜。
他尤其记得其中的一次谈话。荷兰德来参加这次经济学研讨会，是急于想知道什么是经济学的关键问题。（荷兰德说：“如果你想从事跨学科研究，进入其他人的学科领域，你最起码应该做到的是，要非常认真地面对他们的向题。他们已经耗费了很多时间来研究这些问题了。”）那天晚上，当他们俩坐在厨房的餐桌旁时，荷兰德很直截了当地问阿瑟：“布赖恩，经济学的真正问题是什么？”
阿瑟不假思索地回答道：“就像下国际象棋！”
国际象棋？荷兰德不解其意。
嗯，阿瑟啜了一口啤酒，琢磨着用什么恰当的词来表述。他自己都不太清楚他想说明什么意思。经济学家一直在讨论既简单又封闭的系统，在这种系统中，他们能够很快找出一组、两组或三组行为方式，然后就不会再发生别的什么事情了。他们总是心照不宣地把经济作用者假设成永远聪明绝顶，在任何情况下总是能够立即做出准确无误的最佳选择。但想想这在下国际象棋时意味着什么。在博弈游戏的数学法则中，有一个定理告诉你，任何有限的、两人对抗的、结局为零的游戏，比如象棋，都有一个最优化的解，这就是，有一种选择走棋的方法能够允许执黑子的和执白子的双方棋手都能走出比他们所做的其他选择更好的棋步。
当然，在现实中，没人知道这个解，也没人知道该如何找到这个解。但经济学家所谈论的这些理想化的经济作用者却能立刻就找到这个解。当国际象棋一开始，两军对弈，这两个棋手就能够在脑海中构想出所有的可能性，能够倒推出所有可以逼败对方的可能的棋着。他们能够一遍遍地反推棋步，一直算计到所有的可能性，然后找到开始布局的最佳棋步。这样，就没有必要实际去下象棋了。不管是哪一方棋手掌握了理论优势，比方说是执白子的棋手，反正知道自己总是会赢，就可以立刻宣告胜利。而另一个棋手知道自己反正总是会输，那就可以立即宣告失败。
“谁这样下国际象棋？”阿瑟问荷兰德。
荷兰德笑了，他完全明白了这有多荒唐。在四十年代，当计算机刚刚出现，计算机研究人员刚开始设计能够下国际象棋的“智能”程序时，现代信息理论之父，贝尔实验室的克劳德.申农（Claude Shannon）估算了一下国际象棋棋步的总数。他得出的答案是，10的120次方，这个数字大得无可比喻。自从大爆炸到现在的时间用微秒计算，也还没有这么多微秒。在我们肉眼可见的宇宙中也没有这么多的基本粒子。没有任何一种计算机能够算到所有这些棋步，当然这更不可能是人脑所及的。人类棋手只能根据实际经验来判断在什么情况下采取什么战略为最佳，就是最伟大的国际象棋高手也得不断探索棋路，就好像掉进了一个深不见底的黑洞，只能靠一个微弱的灯笼探路而行。当然，他们的棋路会不断改进。荷兰德自己也是个国际象棋棋手，他知道二十年代的象棋高手决无可能下赢像加利.卡斯帕洛夫（Gary Kasparov）这样的当代国际象棋大师。但即便如此，他们也好像只在这个未知世界里前进了几码而已。这就是为什么荷兰德从根本上把国际象棋称之为“开放”的系统：它的可能性实际上是无穷无尽的。
没错，阿瑟说。“人们实际上能够预测和采取行动的类型与所谓‘最佳化’相比是非常局限的，你不得不假设经济作用者比经济学家要聪明得多。”然而，“对最优化的假设就是我们目前对付经济问题的方法。对日贸易至少和下国际象棋一样复杂，但经济学家却仍然在那里说：‘假设这是个理性的游戏。’”
所以，他告诉荷兰德，这就是经济学问题的实质之所在。面对并非尽善尽美，但却十分聪明，不断探索无穷可能性的作用者，我们应该如何建立这门科学？
“啊哈！”荷兰德说，每当他弄明白一件事时总爱这么说。国际象棋！现在他理解了这个比喻。
可能性的无限空间
荷兰德喜欢玩游戏，喜欢玩所有的游戏。他在安.阿泊的近三十年中，每个月都去玩扑克牌。他最早的记忆之一就是在他祖父家看大人们玩纸牌，那时他恨不得长大到也能坐在桌子旁一块儿玩。上小学一年级时他就从他妈妈那里学会了下棋。他妈妈还是个桥牌高手。荷兰德全家都热衷于航海，荷兰德和他妈妈经常赛船。荷兰德的父亲是个第一流的体操运动员，同时热衷于户外活动。荷兰德上初中时练了好几年体操。全家总是不断变换游戏花样：桥牌、高尔夫、槌球、围棋、象棋、跳棋，凡能玩的，没有他们不玩的。
但不知为什么，对他来说，游戏早就不仅仅只是好玩而已了。他开始注意到，有一些游戏有一种特殊的吸引力，这股魔力超过了输赢的问题。比如说，当他还在读中学一年级的时候，大约是在1942年或1943年，他家住在俄亥俄州的凡.沃特时，他和他的几个好朋友经常久久逗留在华利.普特家的地下室里发明新的游戏。他们最得意的发明是一个占用了大半个地下室的战争游戏，那是他们从报纸的头条新闻中获得灵感而发明的。这个游戏中有坦克和大炮，还有发射表和射程表。他们甚至还发明了一些把游戏图的某些部分掩盖住，来模拟烟幕。荷兰德说：“这个游戏变得相当复杂。我记得我们还用我爸爸办公室的油印机来印制战争游戏的图纸。”（老荷兰德在经济萧条时期在俄亥俄州的大豆生产带创建了一系列的大豆加工厂，从而繁荣发展了起来。）
荷兰德说：“我们没有像你这样描述过下象棋，但我们实际上就是这样下象棋的，因为我们三个人都对下象棋感兴趣。国际象棋是个只有很少几条游戏规则的游戏，但令人无法置信的是，在国际象棋中永远不可能有相同的两局棋。棋路的可能性简直无穷无尽，所以我们就试图发明具有同样性质的游戏。”
他笑着说，自从那以后他一直在以这样或那样的方式发明各种游戏。“我喜欢在事情发生变化时说：‘嘿，那真是我们假设的结果吗？’因为如果结果证明我的假设是对的，如果事物主题进化的潜在规律确实是在某种控制之下，而不是由我说了算的，那我就会感到很惊奇。但如果结果并不令我感到惊奇，那我就不会感到愉快，因为我知道，得到这个结果是由于从一开始我就设置好了一切。”
当然现在我们把这类事称为“涌现”。但在荷兰德远还没有听到这个提法以前，他对涌现的迷恋就已经使他把毕生的热爱都贡献给了科学和数学。在科学和数学领域中他永远都无法满足。他说在他的整个中学时代，“我记得我去图书馆，将凡是与科学有关的书籍都涉猎遍了。我上中学二年级时就决心要当个物理学家。”科学之深深吸引他之处，并不是科学能使他将宇宙归纳成几个简单的规律，而是正好相反：科学可以告诉你，几条简单的规律是如何产生整个世界变幻无穷的行为表现的。“这真的使我感到非常愉快。在某种意义上，科学和数学是简化的极至。但如果你反过来，观察宇宙规律所囊括的各个方面，出人意料的可能性简直可以是无穷无尽的。这就是为什么宇宙在一个极端上十分易于理解，在另一个极端上却又永无可能理解的道理。”
荷兰德1949年秋季入学麻省理工学院。入校没过多久他就发现，计算机也具有令他同样惊奇的特质。他说：“我真的不知道计算机的这种特质从何而来。但我很早就迷上了‘思考程序’，也就是你只消在计算机内设入很少数据，就可以让它做所有像整合这样的事情。这在我看来，似乎是只需要放入极少东西，就能得到无限丰富的结果。”
但不幸的是，起初荷兰德能够学到的计算机知识只有他在电机课上获取的零星的第二手资料。电子计算机当时还很新奇，大多数计算机知识还处于保密阶段。当然大学还没有开设计算机课程，即使在麻省理工学院也还没有开设。但有一天，当荷兰德又像往常一样在图书馆测览书刊时，他翻到一个由简单的论文封面套着的一系列活页演讲笔记。他在翻阅这些笔记时发现，这份笔记详细谈到1946年在宾夕法尼亚大学摩尔电机系举办的研讨会内容，其中记载，战时宾州大学为了计算大炮的射程表而发明了美国的第一台数控计算机ENIAC。“这些笔记很有名，这是我第一次接触到真正的关于数控计算机的详细资料，里面包括对从计算机建构到软件设计的详尽记录。这一系列演讲就是在这个基础上探讨信息和信息处理的全新概念，并诠释了一种全新的数学技艺：编程。荷兰德立刻就买下了这个演讲的复印稿，一页一页细读了许多遍。事实上，这份演讲稿他到现在还保留着。
1949年秋季，当荷兰德开始了他在麻省理工学院的大四课程，四处寻找学士论文题目时，他发现了旋风计划（Whirlwind Project）：麻省理工学院将建一个速度能达到跟踪空中交通的“实时”的计算机。由海军资助的旋风计划的年资助额为一万美元，这在当时是一个令人目眩的数额。麻省理工为此雇用了七十名工程技术人员，这无疑是当时最大的计算机项目，也是最具发明性的研究之一。旋风将是第一台采用磁心记忆和交互式显示屏的计算机，它将产生计算机网络和多程序（一次运作多个程序）。作为第一台实时计算机，它将为计算机应用于空中交通控制、工业流程控制、以及计算机应用于预售票和银行铺平道路。
但当荷兰德刚听说这个消息时，旋风还仅仅停留在实验阶段。“我知道麻省理工在研制旋风，它还尚未被研制成功，还在研制之中，但已经可以用了。”不知为什么，他一心想参与进去。他开始四处敲门，在机电系发现了一个名叫赛德奈克.考派尔（Zednek Kopal）的捷克天文学家，曾经教过他数值分析。“我说服他主持我的论文评议委员会，又让物理系同意让电机系的人来主持我的论文评议委员会，然后我又说服了参与旋风计划的人让我能够看到他们的操作手册。当时操作手册是保密的！”
“那也许是我在麻省理工最快活的一年。”他说。考派尔建议他论文的题目是为旋风编一个程序来解拉普拉斯（Laplace）方程式。拉普拉斯方程式描述的是多种物理现象，从围绕任何带电物的电场分布，到紧绷的鼓面震动。荷兰德立刻就着手这项研究。
这不是麻省理工学院最容易做的毕业论文。在那时，还没有人听说过像Pascal、C或FORTRAN语言。确实，把对计算机的命令转化为数字编码的计算机编程语言直到五十年代中期才被发明出来。那时就连一般的十进制的语言都还没有，还是十六进制的。他在毕业论文上所耗费的时间比他想象的要长，最后他不得不申请麻省理工学院宽限比通常完成学士毕业论文所允许的长两倍的时间。
但他非常热衷于这项研究。“我喜欢这个过程中的逻辑本质，”他回忆说，“编程与数学有同样的特点：你走了这一步，然后你就可以由此走下一步。”但更重要的是，为旋风编程序使他认识到，计算机并不只是实施快速计算。在一系列神秘的六位十进制数字中，他可以随意设计震动的鼓面，或旋绕的电场等任何东西。在循环的数位中，他可以创造想象中的宇宙。所需要做的只是把适当的规律编码进去，然后其他的一切就会自然展开。
荷兰德的毕业论文从一开始就只是个书面设计，他编制的程序从未真正在旋风上运作过，但在另一个方面，他的毕业论文却收获颇丰：他成了全美国少数几个懂得一些编程的人之一。结果1950年他刚毕业就被IBM公司录用了。
这个时机真是再好不过了。当时IBM在纽约普夫吉普斯（Poughkeepsie）的巨大工厂正在设计第一台商用计算机：国防计算机，后来被重新命名为IBM701。当时设计生产这台计算机代表了一个前途未测的重大赌注。许多思想保守的行政管理人员都认为研制这种计算机是浪费钱财，还不如把钱投资于改良打孔机上。事实上，产品企划部在1950年花了整整一年的时间坚持说，全国的市场对这类计算机的需要永远不可能超过18台。IBM公司坚持研制国防计算机的主要原因，是因为它是一个叫作小托马斯的后起之秀的钟情项目。小托马斯是IBM公司年迈的总裁托马斯.B.华生（Thomas B．Watson）的儿子和当然继承人。
但荷兰德当时只有二十一岁，对此知之甚少。他只知道自己已被置入圣境。“我已经到了这里，一个这么年轻的人，在一个这么重要的岗位。我是少数几个知道IBM701正发生什么的人之一。”IBM的项目负责人将荷兰德安排在由七个人组成的逻辑计划小组。这个小组负责设计这台新计算机的指令系统和一般性组织。这是荷兰德的又一个幸运，因为这是一个实践他的编程技术的理想的地方。“最初阶段完成之后，我们得到了最初的机器原型，还必须用各种方式来测试。所以工程师们经常通宵达旦地工作，白天把机器拆卸开，晚上又尽最大的努力把它拼装起来。然后我们少数几个人就会从晚上十一点钟开始，全夜运转我们的程序，看看是否能够正常运作。”
在某种程度上，我们编的程序确实能够运行。当然，用今天的标准来衡量，701机就像是石器时代的东西了。它有一个巨大的控制板，上面挤满了各种键盘和开关，但还没有屏幕显示器的雏形。这部机器通过标准的IBM打孔机执行输入和输出命令，号称足有四千个字节的记忆存储量（今天市面上出售的个人电脑的记忆存储量一般比这大一千倍）。它可以在三十微秒中算出两个数字相乘的结果。（现在所有的手持计算器的功能都比这个强。）荷兰德说：“这个机器也有许多缺陷。最好的情况下，平均每三十分钟左右就会出现一次失误，所以我们每次计算都要做两遍。”更糟糕的是，701计算机是通过在一个特殊的负极射线管的表面产生光点来存储资料的。所以荷兰德和他的同事们必须调整算法，以避免过于经常地在记忆存储的同一个点上写入数据，否则就会增加这一个点上负极射线管表面的电荷，而影响到周围的数据。“我们竟能使计算机运行了，这太令人惊喜了。”他笑道。但事实上他这是认为瑕不掩瑜。“对我们来说，701计算机就像是一个巨人。我们觉得能有时间在一台快速运转的机器上尝试我们编的程序，真是太好了。”
他们一点儿也不缺少可以用来做尝试的程序。那些最原始、最早期的计算机接纳了关于信息论、控制论和自动机等这些十年前尚不存在的新概念的狂潮。谁知道局限何在？几乎你尝试的任何东西都可能开创出一片新天地。更进一步的是，对于像荷兰德这样更富于哲学思想的开拓者来说，这些聚满了线路和真空管的庞大而笨拙的计算机为思考开拓了全新的方式。计算机也许不是报纸的星期天增刊耸人听闻地形容的那种“巨脑”。事实上，从它们的结构和运作的细节来看，它们和人脑毫无相同之处。但从更深刻、更重要的意义上来说，计算机很类似人脑。一个很诱人的推测是：计算机和人的大脑都是信息处理的装置。因为如果这个情况属实的话，那么，思维本身就可以被理解为是一种信息处理的形式。
当然，那时没人把这种事情称为“人工智能”或“认识科学”。但即使如此，计算机编程本身，作为一种全新的尝试，也正在迫使人们比以往要小心得多地去思考解决问题的真正含义是什么。计算机最终是个外星人：你不得不告诉它一切事情：什么是数据？它们是如何被转换过来的？怎样从这一步到达那一步？这些问题反过来又很快引向了令哲学家们苦恼了几个世纪的问题：什么是知识？知识是怎样通过感官印象获取的？知识是怎样反映在思维上的？是怎样通过吸取经验而完善的？又是怎样被运用于推理判断的？已做的决定是怎样被转化为行动的？
那时对这些问题的回答远还不清楚（事实上，对这些问题的回答到现在也仍不清楚）。但这些问题以一种前所未有的清晰和准确的方式被提出来了。IBM公司在普夫吉普斯的发展小组作为全美国最杰出的计算机天才的集中地之一，突然走在了计算机发展的前列。荷兰德喜欢回忆一群“经常的非常客”每隔两周左右就会找一个晚上聚在一起，讨论扑克牌游戏或围棋。其中有一个参与者是个名叫约翰.麦卡菲（John McCarthy）的暑期实习生，加州理工学院的一个年轻的研究生，后来成为人工智能的创始人之一。（事实上，是麦卡菲1956年为在达特茅斯学院的一个暑期人工智能研讨会做宣传时发明了“人工智能”这个词。）
另一个人是阿瑟.塞缪尔（Arthur Samuel），一个语调柔和、四十岁左右的电机工程师。他是IBM公司从伊利诺斯大学招聘来帮助公司制作性能可靠的真空管的，也是荷兰德整夜整夜进行程序运行马拉松的最经常的陪伴者。（他还有个女儿就在附近的凡沙，荷兰德与之还约会过几次。）塞缪尔显然对真空管失去了兴趣。五年来他一直在尝试编写可以跳棋的程序——不止是会下跳棋，而且要会随着不断吸取经验而越下越好。现在回想起来，塞缪尔的计算机跳棋被认为是人工智能研究方面的一个里程碑。1967年，他完成了对这个下跳棋的程序的修改和完善后，这个计算机跳棋手已经能够达到国际大师的水平了。即使到701机器时期，他编的程序也显得相当好了。荷兰德记得对此印象极深，特别是它能针对对方的步骤调整自己的战术。大致地说，这是因为这个程序设计了一个简单的“对手”模型，然后用这个模型去预测最佳棋路。尽管当时荷兰德无法将之表述清楚，但他感到电脑跳棋的这个功能正好抓住了学习和适应的某种最本质的东西。
但因为荷兰德要仔细考虑其他事情，所以就把这些想法抛开了。当时他正为自己的研究项目忙得分身无术。他研究的是对大脑内部运作机制的模拟。他记得这项研究始于1952年春季，当时他正在听麻省理工学院心理学家利克莱德（J．C．R．Licklider）的演讲。利克莱德前来访问普夫吉普斯实验室，同意就当时该领域最热门的话题，蒙特利尔麦克吉尔大学的神经生理学家唐纳德.希伯（Donald O．Hebb）关于学习和记忆的新理论，做这个演讲。
利克莱德解释说，问题是，在显微镜下，大脑的大部分都呈现出一片混沌，每一个细胞都随意发出数千条纤维，与数千计其他神经细胞随意相连。然而，这些稠密相连的网络又显然不是随意组成的。一个健康的大脑能够前后连贯地形成感觉、思想和行动。更重要的是，大脑显然不是静止不变的。它可以通过吸取经验来改善和调整自己的行为。它可以学习。但问题是，它是怎样学习的？
在三年前的1949年，希伯在他出版的《行为组织》（The Organization of Behavior）一书中作出了他的回答。他的基本思想是，假设大脑经常在“突触”上做些微妙的变化。突触是神经冲动从这个细胞跳到那个细胞的连接点。这个假设对希伯来说是非常大胆的，因为当时他对此还没有任何证据。但希伯为这一假设阐述说，这些突触上的变化正是所有学习和记忆的基础。比如说，通过眼睛视觉的感官冲动会通过加强沿途所有突触的方式在它的神经网络上留下痕迹。差不多的情形同样会发生在由耳进入的听觉神经系统、或大脑内其它脑际活动。结果是，随意启动的网络会迅速将自己组织起来。通过某种正反馈，经验被积累了起来：强健的、经常被使用的突触会变得更强健，而弱小、不经常使用的突触会萎缩。被经常使用的突触最后强健到一定程度以后，记忆就被锁定了。这些记忆反过来又会布满整个大脑，每一个突触都与一个复杂的突触形态相对应，这些突触形态包含了成千上万个神经元。（希伯是最先描述这种分布记忆的人之一，这种描述后来被称为“关联论”（connectionist）。）
但希伯的思想还不止这些。利克莱德在演讲中还解释了希伯的第二个假设：有选择的突触强化会导致大脑自组成“细胞集合”——几千个神经元的子结合，其中循环神经冲动会自我强化，继续循环。希伯认为这些细胞集合就是大脑基本的信息建设砖块。每一个细胞集合都与一种声调、一束光线或某种思想的一闪念相对应。但这种细胞集合在生理上并没有特别之处。确实，它们相互重叠，任何一个神经元同属于好几个细胞集合。而且因为如此，一个细胞集合的行动势必带动其他细胞集合的动作，这样，这些基本的建设砖块就会迅速自组成为更大规模的概念和更复杂的行为。总之，细胞集合就是思想的基本量子。
荷兰德坐在听众席上听得呆若木鸡。这可不是当时哈佛的行为学家斯金纳（B．F．Skinner）推崇的枯燥无味的刺激／反应心理学。希伯谈论的是精神内部的活动情形。他的关联理论的丰富多采性和令人永恒惊奇的特点引起了荷兰德的强烈反响。这个理论的感觉是对的。荷兰德迫不及待地想运用这个理论做点什么。希伯的理论就像是一扇开启了思想本质的窗户。他想凭窗张望，想看到细胞集合在随意的混沌之中形成自组，不断成长，想观察它们如何相互作用，以及思维本身是如何涌现的。他想观察所有这些是如何在没有外界指导的情况下自然发生的。
利克莱德刚结束对希伯理论的讲演，荷兰德就对701计算机组的负责人纳撒尼尔.罗切斯特（NathanielRochester）说：“好吧，我们已经有了这么一台原型计算机，让我们来编写一个神经网络的模拟程序。”
而这正是他们所做的。“他编写了一个程序，我也编写了一个程序。这两个程序在形式上很不相同。我们把它们称为‘概念者’，这绝非自大之言！”
事实上，即使到了四十年之后，当神经网络模拟早就变成了人工智能的标准工具，IBM的“概念者”的成就也仍然引人瞩目，其基本思想在今天看来仍然非常熟悉。在他们的程序中，荷兰德和罗切斯特把他们模拟的人工神经元当作“节点”——也就是能够记住自己内部状态中某些事情的小计算机。他们将自己的人工突触模拟成各种节点之间的抽象结合点，每一个结合点都有一定的“重量”，与突触的强度相对应。他们还用通过网络吸取经验来调节强度的方式模拟希伯的学习规则。但荷兰德、罗切斯特和他们的同事们还采用了比今天的大多数神经网络模拟远为详尽的基本神经生理学知识，包括模拟神经元的反应有多快、如果神经元过于经常起反应，疲劳程度如何这样的因素。
毫不奇怪，他们的这些研究进展困难。不仅仅是因为他们所编写的程序是神经网络模拟方面最原初的研究，而且也因为这使计算机首次被用于模拟（与计算数字和分析数据的功能正好相反）。荷兰德对IBM公司的合作耐心给予了很高的评价。他和他的同事们在计算机上耗费了无数个小时来模拟神经网络，甚至还由IBM公司出资去了趟蒙特利尔，向希伯本人咨询。
但到最后他们的模拟终于成功了。“出现了许多涌现现象。”荷兰德至今谈起这些来仍然很激动。“你可以从统一的神经元基质开始，然后看到细胞集合的形成。”1956年，在这项研究工作的绝大部分结束几年之后，荷兰德、罗切斯特和他们的同事终于发表了该项研究成果。这是荷兰德发表的第一篇论文。
建设砖块
荷兰德说，现在回想起来，希伯的理论和他自己基于这个理论之上的神经网络模拟对他产生的最大影响，是形成了他后来三十年的思想，而不是在某一单个方面使他受益。但当时，最直接的结果就是导致他离开了IBM公司。
问题在于，计算机模拟有一些确凿无疑的局限性，特别是701计算机。真正神经系统的细胞集合有一万个神经元分布在大脑的大部分区域，而每个神经元又有一万个突触。但荷兰德和他的伙伴们在701计算机上运行的最大规模的模拟神经网络也只能有一千个神经元，每个神经元只有十六个结合点，还是他们竭尽他们能够加速运转的所有编程技巧才达到这个速度的。荷兰德说：“越往下做我越觉得我们真正能够进行试验的与我所想看到的结果之间的距离实在太大了。”
唯一的选择就是用数学方法来分析神经网络。“但这样做实在太困难了。”他的每项尝试都撞上了南墙。靠他在麻省理工学院学到的数学功底来全面展开希伯式的网络实在太不够了。而他还比大多数物理系毕业生多学了不少数学课程呢。“当时对我来说，仿佛要想更多地了解神经网络，关键在于更好地掌握数学工具。”他说。所以在1952年秋季，他带着IBM公司的祝福和继续为IBM公司的宏伟蓝图做一百个小时顾问工作的允诺，来到安.阿泊，开始在密西根大学攻读数学博士学位。
他又一次成为幸运者。当然，不管在任何情况下密西根大学都不是个糟糕的选择。不仅是因为当时那里的数学系是全美国最好的数学系之一，而且还因为荷兰德还有一个主要的考虑：那儿有一个足球队。“在周末与十强进行足球比赛，有十万观众涌入城内来观战，对此我至今还觉得回味无穷。”
但对荷兰德来说，真正的好运是他在密西根大学碰到了阿瑟.勃克斯（Arthur Burks）这位非同寻常的哲学家。勃克斯是查尔斯.皮尔斯（Charles Peirce）实用主义哲学的专家，于1941年获得博士学位。由于当时在他的学科领域根本无法觅到一个教职，所以他在毕业后的第二年在宾州大学的摩尔学院又读了10周的课程，变成了一个战时工程师。后来证明了这是一个很好的选择。1943年，他毕业不久就受雇于摩尔学院，从事属于最高机密的第一台电子计算机ENIAC的研究。在那里他遇到了传说中的人物、匈牙利数学家约翰.冯.诺意曼。当时冯诺曼作为顾问，经常从普林斯顿的高级研究所来这儿为这个项目工作。勃克斯在冯诺曼的指导下还参与了ENIAC的下一代计算机EDVAC的研制工作。这是第一台能运用程序这种电子化形式储存信息的计算机。确实，冯.诺意曼、勃克斯和数学家荷曼.哥斯廷（Herman Goldstine）1946年发表的论文，《电子计算仪器逻辑设计初探》，一直到今天仍然被认为是现代计算机科学的基石。在这篇论文中，这三位撰写人用精确的逻辑形式规定了编程的概念，同时还描述了一个普通功能的计算机如何通过从计算机记忆系统提取指示，然后再把结果存储到记忆系统这样一种不断循环的方式来执行程序。这个“冯.诺意曼式建筑设计”仍然是今天几乎所有计算机的基础。
