科学如何解释目的复杂性？

前面我们看到可以将所有事物分为两种类型：Ⅰ型是基于简单规则，Ⅱ型则需要附加的复杂规则或指令。这样区分后，可以看到地球之所以特殊完全是因为有Ⅱ型事物，包括它们的行为和影响。这样的区分突出了指令的重要性，同时也需要解释指令中的信息来源。Ⅱ型事物还有一个特点：它们可以被视为具有某种“目的性”或“适应性”。指令总是具有目的。所有指令都引导产生特定的结果，其结果可以被认为是为了某种目的或适应某种环境。丹尼尔·丹尼特将这种对无生命对象的动机认识称为“意向性立场”。

他注意到将意向性赋予无感知无思维的事物往往能正确推论出它们在未来的行为并理解它们为何如此。为什么鸟有翅膀？为了飞。为什么它们要飞？为了觅食和躲避捕食者。为什么外套隔热？为了身体保暖。为什么鱼有灵活的尾巴？为了在水里游得快。所有这些例子都与对环境的某种适应有关。这样的例子数不胜数。为什么有这么多事物都是这样？答案在于这些事物从何而来的认识。换句话说，目的性来源于创造Ⅱ型事物的过程之中。

虽然指令有产生复杂结构的惊人潜力，宇宙中大部分结构的形成还是没有依赖它们，而且其中一些还相当复杂。一个明显的例子是星系团。第3章还会给出一些例子，但没有一个可以被合理地认为是具有目的性。基于指令的结构的另一个不同之处是它们的形成。它们需要说明书，说明书不能违背自然规律，但自然规律并不提供说明书。指令不违背化学和物理定律，而是利用它们来让本来不可能的特殊结构或过程成为可能。

目的性很早以前就受到宗教和哲学的关注。它是威廉·佩利1802年论证上帝存在的基础。他认为，如果没有造物主赋予目的，目的性事物（包括人在内）怎么可能存在？对此，道金斯在《盲眼钟表匠》中对进化如何导致目的性出现给出了优雅而有力的论证。他认为是选择导致目的性的产生。选择是进化机制的本质之一。它决定前一代的变化有哪些会留存到下一代。个体组成的群体中会累积越来越多过去选择的特性。鱼似乎是为生活在水里设计的，是因为其祖先比那些没有留下子嗣的个体更善于在水中生存和繁衍。

加里·齐科在《没有奇迹》一书中也探讨了复杂事物如何出现的问题。他列举了很多复杂现象，从细菌进化到人类思维，基本上都有很好的“适应”。适应有两种，一种很平常，例如打碎的瓷盘。碎片能相互拼合，因为它们以一种简单的方式源自同一个整体。还有一种能让人感兴趣的，是目的性适应。这种适应不是源自某个整体。在这种情形中，是创造了某种东西来实现适应。这类例子包括抗体对病毒的适应，生物对生态系统的适应，技术创新对用户需求的适应，思想对个人愿望和需求的适应。齐科认为，对为什么复杂事物（我们说的Ⅱ型事物）总是对某种背景有意义的问题，唯一的解释是反复的选择过程。

根据定义，指令和Ⅱ型结果总是成对出现，而指令—结果对总是有某种动机。执行指令得到的产物对象满足了指令的目的，指令则是依某种需求、愿望或可能给出。第4章讨论了螺丝刀的例子。螺丝刀有用是因为它们适应螺丝头和人手操作。螺丝刀与岩石之类的Ⅰ型事物的区别不在于是不是可能有用，而在于如果没有指令，螺丝刀的制造实现是基本不可能的。在螺丝刀的例子中，创造指令是因为人们想拧螺丝。鱼适应水是为了生存和繁殖。在这个例子中的动机是延续生命。

指令不是碰巧产生，它们的存在需要解释。在科学研究中，说某人（或神）想出了它们是不能被接受的。指令包含了特殊的信息，如果想对世界有深刻的科学认识，就必须研究这种信息的本质和来源。目前所知的唯一能产生新指令的过程就是进化计算。这里说的进化并不仅仅限于生命的进化，而是包含了一系列通过特定计算策略积累有用信息的活动。所有的进化过程，无论是否涉及生命，其背后都有一个不断循环的计算过程，这个过程能够从细微并且通常是随机的变化中提取目的性信息。这种计算的原理在于，基于现有的信息体产生细微的变化，然后根据一致的标准判断并保留能带来好处的变化。

前面我说过，Ⅱ型事物的复杂性直接源自其指令的复杂性。蛋奶酥比煎蛋复杂恰恰是因为制作所需的步骤更多，其步骤由食谱给出。总的来说，指令集越复杂，产物就可能越复杂。指令引导过程，而过程越复杂，最终的输出通常也会表现出更大的复杂性。

多步骤过程有天然的低概率性，而引导过程的指令集越长，概率就越低。与此相应的一个观察是，如果有合适的指令和执行指令的手段，产生的结构的复杂程度（和低概率性）会超乎想象。例如现代计算机，要制造这种机器，需要采矿、冶炼，制造半导体以及各种特性的塑料，再用这些材料制造出复杂的芯片和电线、电源、风扇等结构，然后还要精确地组装这些元器件。指令指导这一切：各个元器件的准确成分和设计、元器件的位置、安装顺序以及元器件的连接。只有化学和物理定律不用说明。没有这些指令，就根本不可能有电子计算机。遵循了指令，就自然会产生预设的最终结构。所有的现代技术和制造以及所有重要的人类文化创造，包括音乐、建筑、科学，甚至宗教组织，背后都是基于“指令”的原理，生物也是基于同样的原理。

在进化系统中，变化以代为单位发生，目的性通过累积选择过程一点一点慢慢地建立。例如，鱼生活在水中，生长发育机制根据DNA编码的信息形成有灵活尾部的流线型身体。编码在DNA中的信息具有让鱼在水中生活和高效移动的目的性。但并不是一开始就是如此。鱼类的祖先曾经非常小，也不是依靠肌肉运动；在水中推进是依靠纤毛，纤毛是细胞上的凸起，运动起来类似桨。这些生物也有DNA，但它们的DNA没有编码鱼的流线型身体、尾巴或肌肉的信息。这类信息之所以出现在鱼的DNA中，是因为DNA在过去的变化如果有利于鱼类适应环境就被保留了下来。原型鱼吃小东西，因此体形大都有进化优势。发生让一些后代体形更大的突变后，更大的个体繁盛起来并因此拥有了更多的后代。但大都带来其他问题。体形大阻力也大，纤毛不再是高效的运动方式。随着时间推移，划水逐渐取代了纤毛运动，从而允许更大的体形。在自然选择的残酷压力下，游泳变得越来越高效。最终，纤毛运动被从鱼的谱系中彻底抛弃。

效率可以作为对适应性的一种度量，经常会带来更高的繁殖成功率。一旦DNA的随机变化碰巧导致了更高的效率，这种变化就会在DNA的结构中保留下来。通过反复的试错和选择过程，流线型身体、尾巴和肌肉的目的性信息慢慢累积下来，并在鱼类的DNA中逐渐完善。这个过程从没有编码如何高效游泳的信息的DNA开始，最终累积了许多相关的信息。

从计算的角度看，目的性的科学解释可以从创造指令的方式中找到。反过来，这种解释也意味着，不需要指令的事物没有目的性。它们也许会有某种用途，但它们不是为了某事而被创造出来。而指令是有目的性的，这是它们的根本定义和它们的形成方式决定的，因此它们所描述的事物也是如此。

指令的来源是进化计算，我称之为复杂引擎，在对此进行深入探讨之前，我们需要进一步探讨计算的本质以及计算、物理过程和结构形成之间的关联。