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如何无中生有？虽然大自然深谙这个把戏，但仅仅依靠观察她，我们并没学到太多的东西。而从构建复杂性的种种失败中，从把这些失败的教训和在模拟以及理解自然系统时取得的一点点成就结合起来的过程中，我们学到了更多。于是，从计算机科学的前沿，从生物研究的边缘，从千奇百怪的跨学科实验的角落，我总结出了操纵无中生有的造物九律：

分布式状态

自下而上的控制

培养递增收益

模块化生长

边缘最大化

礼待错误

不求目标最优；但求目标众多

谋求持久的不均衡

变自生变

这九律均为组织原则，在诸如生物进化，「模拟城市」等各式各样的系统中都能发现这些原则的运用。当然，我并不是说它们是无中生有的唯一律法；但是，由复杂性科学中累积的大量观察中总结出的这九律是最为广泛、最为明确、也最具代表性的通则。我相信，只要坚守这九律就能够如天神一般大获成功。

分布式状态。蜂窝的意识，经济体的行为，超级电脑的思维，还有我内在的生命都分布在众多更小的单元上（这些单元自身可能也会被再分布）。当部分之和的累加超过各部分时，那额外的部分（也就是从无中生出的有）就被分布于各部分之中。我们无论何时从无中得到某物，总会发现它衍生自许多相互作用的更小的部件。我们感觉最有趣的奇迹——生命、智力、进化——全都能在大型分布式系统的土壤中找到。

自下而上的控制。当分布式网络中的一切都互相连接起来时，一切都会同时发生。这时，遍及各处而且快速变化的问题都会围绕涌现的中央权威环行。因此全面控制必须由自身最底层相互连接的行动通过并行方式来完成，而非出于中央指令的行为。群体能够引导自己，而且在快速、大规模的异质性变化领域中，只有群体能引导自己。要想无中生有，控制必然依赖于简单性的底层。

培养递增收益。每当你动用一个构想，一种语言，或者一项技能时，你都在强化它、巩固它并使其更可能再被利用。这就是所谓的正反馈或滚雪球。成功孕育成功。《新约》里这条社会动力学的律条以此而闻名：「拥有的越多，得到的越多」。任何改变自身环境为自己增值的事物，玩的都是收益递增的游戏。此外，所有大型而持续的系统也玩这样的游戏。这一律法在经济学、生物学、计算机科学以及人类心理学中都起着作用。地球上的生命改变着地球以产生更多的生命。信心建立起信心。秩序造就更多的秩序。富人愈富。

模块化生长。创造有效的复杂系统的唯一途径就是先从一个有效的简单系统开始。试图未加培育就立即启用高度复杂的组织——如智力或市场经济——注定走向失败。整合一个大草原需要时间——哪怕你手中已掌握了所有分块。时间是用来让每个部分以所有其它部分为标准验证自己的。逐步组装起能独立运作的简单模块之后，就产生了复杂系统。

边缘最大化。世界产生自异质性。统一的实体必须不时经历地震般的变革来适应世界，其中某种变革肯定会将其杀死。另一方面，一个由多种成分构成的实体，在每天上千次的微小变革中适应着世界，处于一种永恒的但绝非致命的骚动状态之中。差异常发生在遥远的边界、市郊、隐密角落、混沌的转折点以及孤立的团簇中。在经济的、生态的、进化的和制度的模块中，健康的边缘能够加快它们的适应性，增加它们的弹性，而且几乎总是创新的源泉。

礼待错误。小聪明只能得逞一时，到人人会耍时就不灵了。从平庸中脱颖而出，靠的是新鲜玩意儿，或者是开拓出新的领域。但是，很难从错误中辨别出超脱传统的方法、新鲜玩意儿或领域的过程。即使是人类天才最具才气的行为，归根结底也是一种试错行为。「有过而改之，为神之策划之一部分，」梦幻诗人威廉·布莱克这样写道。无论随机还是刻意的错误，都必然成为任何创造过程的不可分割的一部分。进化可以被看作是对系统错误的管理。

不求目标最优；但求目标众多。简单的机器能够高效率运转，但复杂的适应性机器则做不到。复杂结构中有许多主导装置，但没有一个装置会受到专门的服务。与其费劲将任一功能最优化，不如使多数功能「足够好」，这才是大型系统的生存之道。举个例子，一个适应性系统必须权衡是应该拓展已知的成功途径（优化当前策略），还是分出资源来开辟新路（因此把精力浪费在试用效率低下的方法上。）在任一复杂实体中，其混合驱动程序如此众多，不可能明了其真正的生存之道。生存是一个多指向的目标。多数生命体都是多指向的，因而它们是碰巧可行的硬生生的变种，而不是蛋白质、基因或器官的精确体现。无中生有讲究的不是高雅；只要能运行，就棒极了。

谋求持久的不均衡。恒久不变和无情的变化都无益于创造。成功的创造犹如一曲优美的爵士乐，必须在其平稳的套路与失准的音符间达到平衡。均衡即死亡。然而，一个系统若不能在某一平衡点上保持稳定，就几乎等同于引发爆炸，迅速灭亡。而且，没有任何一个物体处于平衡又失衡的状态。某些东西处于持久的不均衡——连续冲浪的状态，永远处于永不停止也永不坠落的边缘。在流动的边界安家仍然是创造以及所有伪神们所追求的目标。

变自生变。变化是可架构的。这也是大型复杂系统的做法：整合变化。当多个复杂系统建构为一个特大体系的时候，每个系统就各自开始施加其影响直至最终改变其它系统的架构。也就是说，如果游戏规则的订立是由下而上，则处在底层的相互作用的力量就有可能在运行期间改变游戏的规则。随着时间的迁延，那些使系统产生变化的规则自身也产生了变化。进化——这一常挂在嘴边的学说——是有关实体如何随着时间的迁延而变化的学说。更深层次的进化——就像其可能有的正式定义一样——是关于随着时间迁延而改变实体的规则是如何随时间迁延而变化的。要做到从无中生出最多的有，你就必须拥有自我变化的规则。

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在专题研讨会上，朗顿开始探求生命的定义。现有的生命定义似乎不够充分。首届研讨会结束后多年里，更多的学者对此进行了研究。在此基础上，物理学家多恩·法默提出了界定生命的一个特征列表。他说，生命具有：

时间和空间上的模式

自我复制的能力

自我表征（基因）的信息库

使特征持久的新陈代谢功能

功能交互——它并非无所事事

彼此相互依赖，或能够死亡

在扰动中保持稳定的能力

进化的能力

这个清单引起了争议。因为，尽管我们不认为计算机病毒是活的，它却符合上述大多数条件。它们是一种能够复制的模式；它们包含一份自我表征的副本；它们截获计算机新陈代谢（CPU）的周期；它们能死亡；而且它们也能进化。我们可以说计算机病毒是首例涌现出来的人工生命。

另一方面，有些东西毫无疑问是生物，但是却并不符合此清单的所有条件。骡子不能自我复制，疱疹病毒也没有新陈代谢。朗顿在创造能自我复制的个体上的成功也令他怀疑，人们是否能达成对生命定义的共识：「每当我们成功地使人工生命达到生命所定义的标准时，生命的定义都会被扩充或被改变。譬如，杰拉尔德·乔伊斯认为生命是能够经历达尔文式进化的自立化学系统，我相信，到2000年时，世界上某个实验室就会造出一个符合这个定义的系统。然后，生物学家就会忙着重新定义生命。」

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当我们构建人工进化来繁育机器或者软件时，也要考虑到进化的这种异质特性。我期待着在具有开放性和可持续创造力的人工进化中看到以下特性（我相信生物进化中也存在着这些特性，但是人工进化会将这些特性表现得更显著）：

共生——便捷的信息交换以允许不同的进化路径汇聚在一起

定向变异——非随机变异以及与环境的直接交流和互换机制

跳变——功能聚类、控制的层级结构、组成部分的模块化，以及同时改变许多特性的适应过程

自组织——偏向于某种特定形态（譬如四轮）并使之成为普遍标准的发展过程

人工进化不能创造一切。虽然我们能够细致无遗地想象出很多东西——而且按照物理和逻辑法则来判断它们也一定能够运转——但由于合成进化自身的束缚，我们无法真的将其实现。