潘 沁

(桂林電子科技大學公共事務學院,廣西桂林 541004)

馮·諾伊曼自繁殖自動機思想及其方法論意義

潘 沁

(桂林電子科技大學公共事務學院,廣西桂林 541004)

20世紀40年代,馮·諾伊曼開始研究自動機理論。他認為在自動機的初級階段,必須研究邏輯與構(gòu)造兩個方面的重要問題,這可以用邏輯普遍性、可構(gòu)造性、構(gòu)造的普遍性、自繁殖、進化五個問題來表達。他對這五個問題進行了探討并設(shè)計了五種自繁殖自動機模型,即動力模型、元胞模型、興奮-閾值-疲勞模型、連續(xù)模型和概率模型。由于他的早逝,他的設(shè)計并沒有完成,但他的思想對后世的影響深遠,具有深刻的方法論意義,其中一些想法現(xiàn)在開始用來制造生物機器人。馮·諾伊曼開創(chuàng)了人工自動機與自然自動機(即生物)的比較研究并把機器與人的神經(jīng)系統(tǒng)作了比較,開辟了生物自動機研究的新方向,用邏輯和數(shù)學方法揭示自動機的本質(zhì),使我們對邏輯和數(shù)學方法的作用有了更深刻的理解。

自動機;自繁殖;馮·諾伊曼

20世紀40年代,被譽為計算機之父的馮·諾伊曼就開始研究自動機理論,他對一臺計算機能否通過編程來實現(xiàn)自繁殖的問題產(chǎn)生了興趣,并系統(tǒng)地設(shè)想了一套數(shù)學的、邏輯的理論。對于這項工作,馮·諾伊曼寫了五部論著,分別是1948年的《自動機的一般的邏輯的理論》(The General and Logical Theory of Automata)、1949年的《復雜自動機的理論和組織》(Theory and Organization of Complicated Automata)、1952年的《概率邏輯與從不可靠元件到可靠組織的綜合》(Probabilistic Logics andSynthesis of Reliable Organisms from Unreliable Components)、1952-1953年的《自動機理論:構(gòu)造、增值、齊一性》(The Theory of Automata:construction,Reproduction,Homogenenity)、1955-1956年《計算機與人腦》(The Computer and the Brain)。其中第一篇收集在《馮·諾伊曼論文集》中,第二、三、四篇由亞瑟·勃克斯編輯整理收集在《自增殖自動機理論》(Theory of self-reproduction Automata)一書中。第五部《計算機與人腦》中文版由商務印書館于2001年9月出版。

由于馮·諾伊曼的早逝,他并沒有完全實現(xiàn)他的自繁殖自動機的設(shè)計,但他的這一理論曾盛行于50年代和60年代,成為其追隨者推崇的楷模,也成了人們爭論的焦點。他闡述了用來制造的能自繁殖的機器人的數(shù)學邏輯規(guī)則,計算機科學家們?nèi)缃裾谶\用這些規(guī)則研制計算機內(nèi)的人造生物。美國國家航空和航天局已制訂計劃,要使用以馮·諾伊曼的想法設(shè)計的機器人來探索銀河系。因此,現(xiàn)在研究馮·諾伊曼的自增殖自動機理論及其方法論意義具有深刻的理論意義和現(xiàn)實意義。

一、馮·諾伊曼自繁殖自動機總體設(shè)計

馮·諾伊曼在《自動機理論:建造、自生成、齊一性》開頭部分提出了自繁殖自動機的總體設(shè)計,他認為,“自動機的形式化研究是邏輯學、信息論以及心理學研究的課題。單獨從以上某個領(lǐng)域來看都不是完整的。所以要形成正確的自動理論必須從以上三個學科領(lǐng)域吸收其觀念?！盵1](P91)

馮·諾伊曼認為,在自動機的初級階段,我們必須從回答兩個方面的問題開始,即邏輯和構(gòu)造方面,這兩個方面互相關(guān)聯(lián),可以用五個問題表示。

(1)邏輯普遍性(Logical universality)。自動機是否具有邏輯普遍性?用可實現(xiàn)的有限的方法能夠完成所有的邏輯運算嗎?也就是說,加上變量,單個的自動機具有邏輯普遍性嗎?

(2)可構(gòu)造性(constructability)。自動機可以被構(gòu)造嗎?可由另一個自動機根據(jù)恰當定義的“原材料”組裝和構(gòu)造嗎?

(3)構(gòu)造普遍性(construction-universality)。這個問題使問題(2)更具體,一個任意指定的自動機能夠被普遍構(gòu)造嗎?即按照問題(2)的意思一個任意指定的自動機能夠由另外任一自動機構(gòu)造嗎?

(4)自繁殖。有沒有自繁殖自動機?有沒有既能產(chǎn)生自己又能進一步完成任務的自動機?

(5)進化。合并考慮問題(3)(4),由程序語言組成的自動機結(jié)構(gòu)可以從簡單逐漸變得復雜嗎?也就是說,假如我們適當定義了“效率”,低效率自動機能進化到高效率自動機嗎[1](P92)?

在思考第(1)個問題——邏輯問題時,馮·諾伊曼認為人們必須清楚地考慮這樣的自動機,它只具有表達邏輯的本質(zhì)特征的器官組織,而不需要其他任何器官。每個器官擁有兩個穩(wěn)定狀態(tài)與邏輯學中的真與假邏輯值相對應。與神經(jīng)生理學類比,這兩種狀態(tài)分別是興奮和抑制,用1和0表示。于是我們熟知的邏輯結(jié)構(gòu)就可以用這些器官構(gòu)成的自動機來表達了。每個基本的邏輯運算是一個神經(jīng)細胞,用線把這些器官相連表示邏輯蘊含?？刂粕窠?jīng)細胞行為的線,即表征與神經(jīng)細胞相對應的進入基本邏輯運算或功能的邏輯變量,是輸入;表達神經(jīng)細胞行為結(jié)果的線,即表征問題中邏輯運算的值,是輸出。這些輸出往往又是其它神經(jīng)細胞的輸入。一個神經(jīng)細胞一般只允許有一個輸出,根據(jù)分流的需要再分解輸出。神經(jīng)細胞(在輸出線上)對刺激(在輸入線上)的回應在固定延遲時間r后出現(xiàn)。一個輸出在有輸入的地方可以即時被激活。

每個神經(jīng)細胞運行的時間延遲保證了邏輯系統(tǒng)的因果特征和構(gòu)造特征。引入的神經(jīng)細胞與邏輯的基本運算天生對應。由這些器官構(gòu)成的自動機能表達邏輯學中所有的命題。

問題(2)——構(gòu)造的基本問題。以什么樣的方式一個自動機可以構(gòu)造大量的其它自動機?也就是說以什么樣的方式一個有特定特征的細胞能夠被制造?馮·諾伊曼認為這要由母機的邏輯部分來完成,而且母機的邏輯部分必須管理、依次排列單個細胞的創(chuàng)造行為,以產(chǎn)生完整的第二代(構(gòu)造的)的自動機。單個細胞創(chuàng)造行為的序列須由母機邏輯部分準備好的邏輯模型來控制。這種邏輯模型并不是第二代自動機的完整計劃,而是在功能上以母機能理解并且按照它繼續(xù)工作的術(shù)語置于母機內(nèi),第二代自動機的設(shè)計必須納入母機。

問題(3)與問題(2)緊密聯(lián)系。第二代自動機可按照解決問題(2)中的內(nèi)容來構(gòu)造,它們的個體(構(gòu)造)設(shè)計必須來源于一個共同的總設(shè)計,其中某些參數(shù)可以特殊地在數(shù)字上被替換。也就是說,即使第二自動機的設(shè)計不納入母機,但是起關(guān)鍵作用的通用設(shè)計(控制所有子設(shè)計的設(shè)計)必須在母機里建立。

問題(4)——自繁殖問題。馮·諾伊曼表示,借助構(gòu)造的方法,即通過設(shè)計各種構(gòu)造性和自繁殖的自動機,就能夠肯定地回答上述問題。

問題(5)——進化問題。自繁殖的自動機越往后,可能會改變其遺傳基因,具有進化機制。

在馮·諾伊曼看來,自繁殖自動機有四部分:

(1)A部分是自動機制造廠,它根據(jù)外部提供的指令,把輸入材料加工為輸出。換言之,給A配備一個描述,這個描述可稱為指令I(lǐng),被構(gòu)造的更大更復雜的對象反映在更大規(guī)模的指令I(lǐng)上。馮·諾伊曼形象地說,自動機的制造或“構(gòu)造”可以這樣理解:想象有一個水庫,把一些部件注入水庫,水庫中就漂浮著大量的部件,自動機找到自己需要的那些部件,將其裝配起來,以復制自己,后來產(chǎn)生的一些部件由原來的一些部件構(gòu)造出來,部件的供給是周圍漂浮著的類似于營養(yǎng)媒介的東西。

(2)B部分是一個復制的自動裝置,它寫出指令I(lǐng)并復制指令I(lǐng)。由于它只能復制,因而它并不比“繁殖者”更精巧,但它能產(chǎn)生比自己更大更復雜的對象。換言之,B部分是這樣的機器:它能讀出打孔紙帶,并產(chǎn)生與第一個紙帶等同的第二個紙帶。

(3)C部分是一個聯(lián)系和組合A和B并實現(xiàn)以下功能的控制機:令A配有一個指令I(lǐng),C將首先使A構(gòu)造由指令I(lǐng)描述的自動機,然后C使B復制指令,把復制品插入A所構(gòu)造的自動機。最后,C將這個構(gòu)造與系統(tǒng)A+B+C分離,使其“釋放”為一個獨立的實體。

(4)為了運行,全集D=A+B+C必須配上指令I(lǐng),并使Ⅰ插入A。這就形成了指令I(lǐng)D,它描述自動機D,并把ID插入D中的A,從而有了結(jié)果E。顯然E是自繁殖的產(chǎn)物[2](P317)。

二、馮·諾伊曼的自繁殖自動機模型

馮·諾伊曼一共設(shè)想了五種自繁殖自動機模型:動力模型(kinematic model)、元胞模型(cellular model)、興奮-閾值-疲勞模型(excitationthreshhold-fatigue)、連續(xù)模型(continuous model)和概率模型(probabilistic model)。

動力模型處理運動、接觸、定位、融合、切割的幾何動力問題,但不考慮力和能量。動力模型最基本的成分是:儲存信息的邏輯(開關(guān))元素與記憶(延遲)元素;提供結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性的梁(girder);感知環(huán)境中物體的感覺元素;使物體運動的動力(象肌肉)元素;連接和切割元素。馮·諾伊曼共描述了這類自動機的八個組成部分,其中四個部分用來完成邏輯與信息處理過程。刺激器官接受并傳輸刺激,它分開接受刺激,即實現(xiàn)“p或q”的真值。共生器官(coincidence organ)實現(xiàn)“p和q”的真值。抑制器官(inhibitory organ)實現(xiàn)“p和?q”的真值。刺激生產(chǎn)者提供刺激源。第五部分是剛性成員(rigid members)。一個剛性框架可以建造成一個自動機。剛性成員不傳遞刺激。剛性成員可以與其他同類成員相連接,也可以與非剛性成員相連接。這些連接由融合器官(fusing organ)來完成。當它們被刺激時,融合器官把它們連接在一起,這些連接可以被切割器官(cutting organ)切斷。第八個部分是肌肉,用來產(chǎn)生動力。

第二個模型是元胞模型。馮·諾伊曼在《自動機理論:構(gòu)造、自繁殖、齊一性》中詳細描述了這個模型,在該模型中,自繁殖在一定的空間內(nèi)發(fā)生,空間被分解為一個個細胞,每個細胞包含同樣的有限自動機。馮·諾伊曼把這些空間稱之為“晶體規(guī)則”(crystalline regularity)、“晶體媒介”(crystalline medium)、“顆粒結(jié)構(gòu)”(granular structure)以及“元胞結(jié)構(gòu)”(cellular structure)

對于自繁殖的元胞結(jié)構(gòu)形式,馮·諾伊曼選擇了正方形的細胞無限排列形式。每個細胞擁有29態(tài)有限自動機。每個細胞直接與它的四個相鄰鄰居以延遲一個單位時間交流信息,它們的活動由轉(zhuǎn)換規(guī)則來描述(或控制)。29態(tài)包含16個傳輸態(tài)(transmission state)、4個合流態(tài)(confluent state)、一個非興奮態(tài),8個感知態(tài)。

第三個是興奮-閾值-疲勞模型,它建立在元胞模型的基礎(chǔ)上。元胞模型的每個細胞擁有29態(tài),馮·諾伊曼想從類似神經(jīng)細胞元素擁有疲勞和開始機制來構(gòu)造29態(tài)自動機。因為疲勞在神經(jīng)細胞的運作中起了重要的作用。興奮—閾值—疲勞模型比元胞模型更接近真正的神經(jīng)系統(tǒng)。

第四個是連續(xù)模型。建立連續(xù)模型以離散系統(tǒng)開始,以連續(xù)系統(tǒng)繼續(xù),先發(fā)展自增殖的元胞模型,然后化歸為興奮—閾值—疲勞模型,最后用非線性偏微分方程來描述它。自繁殖的自動機的設(shè)計與這些偏微分方程的邊際條件相對應。他的連續(xù)模型與元胞模型的區(qū)別就象模擬計算機與數(shù)字計算機的區(qū)別一樣,模擬計算機是連續(xù)系統(tǒng),而數(shù)字計算機是離散系統(tǒng)。

第五個是概率模型。馮·諾伊曼認為自動機在各種態(tài)(state)上的轉(zhuǎn)換是概率的而不是決定的。在轉(zhuǎn)換過程有產(chǎn)生錯誤的概率,發(fā)生變異,機器運算的精確性將降低。《概率邏輯與從不可靠元件到可靠組織的綜合》是第一篇關(guān)于概率自動機的著作,它探討了在自動機合成中邏輯錯誤所起的作用?！皩Υe誤,不是把它當作是額外的、由于誤導而產(chǎn)生的事故,而是把它當作思考過程中的一個基本部分,在合成計算機中,它的重要性與對正確的邏輯結(jié)構(gòu)的思考一樣重要。”[3]馮·諾伊曼描述了自動機的一些基本器官組織,多個輸入一個輸出模式延遲器官,儲存組織,主要器官組織。

三、馮·諾伊曼自繁殖自動機思想方法論意義

近年來對自繁殖自動機的認識有了一些進展,馮·諾伊曼構(gòu)造自動機的一般方法和結(jié)論具有重要的價值與方法論意義。

(一)他開創(chuàng)了人工自動機與自然自動機(即生物)的比較研究,對我們了解自然系統(tǒng)(自然自動機)、了解模擬與數(shù)字計算機(人工自動機)貢獻了最基本的方法

在兩類自動機的比較研究方面,馮·諾伊曼著重討論了以下問題:

1.馮·諾伊曼詳盡討論了模擬式—數(shù)字式之分。自然自動機是一個混合系統(tǒng),它既包含模擬過程又包含數(shù)字過程。例如,基因是數(shù)字式的,酶則是模擬式的,它模擬一種控制功能。自然自動機的研究會對人工自動機研究產(chǎn)生較大的影響。馮·諾伊曼認識到,如果人工自動機要實現(xiàn)自然自動機的功能,純粹數(shù)字的過程顯然是一種過分的簡單化。為此,他提出了一個模擬式—數(shù)字式的復合計算模式,這種遠見是難能可貴的,它為后來的非數(shù)字計算機的發(fā)展指明了方向。

2.馮·諾伊曼比較了自然自動機和人工自動機的元件,比較了它們的大小、速度、能量需求、可靠性,他還把兩類自動機在這些方面的差異與諸如材料的穩(wěn)定性,自動機的組織之類的因素相聯(lián)系。他注意到,計算機元件(指馮·諾伊曼時代的計算機元件)比神經(jīng)元大得多,需要更多的能量,盡管其中的一部分能量因高速運行而消耗。這些差異必然影響兩種系統(tǒng)的組織:自然自動機的運行大多是并行的;而數(shù)字計算機的運行大多是串行的。真空管與神經(jīng)元之間在大小方面出現(xiàn)差異的原因,可借助所用構(gòu)造材料的不同力學穩(wěn)定性來說明。毀壞一個真空管相對容易,但要修復它就比較困難;相反,神經(jīng)元膜一旦毀壞還能自行修復。

3.人是一個十分復雜的自然自動機,這種自動機比人迄今為止構(gòu)造的所有人工自動機都要復雜。正是由于這種復雜性,才使人類對自身的邏輯設(shè)計的理解,遠遠不及對人類所建造的大型計算機的邏輯設(shè)計之理解。馮·諾伊曼認為,自動機理論的主要問題都是圍繞復雜性概念展開的。他指出,在研究自動機理論時,應該把自動機的邏輯組織與其行為相聯(lián)系。有了這種將二者聯(lián)系起來的理論,人工自動機的邏輯設(shè)計就能得到改進,從而使人工自動機能實現(xiàn)人類所能實現(xiàn)的最困難、最高級的功能,甚至實現(xiàn)人不能實現(xiàn)的許多功能。

4.人工自動機的存儲一般是按等級層次組織起來的,不同的等級層次往往以不同的速度進行運算。在一個典型的計算機中,既有高速的電子寄存器,又有低速的磁芯,還有極低速的磁帶部件等等。馮·諾伊曼討論了自動機存儲的等級層次,并且指出,我們應當在自然自動機中尋找類似的等級層次。例如,神經(jīng)元循環(huán)中的脈沖環(huán)流,神經(jīng)閾值隨神經(jīng)的使用而產(chǎn)生的變化,神經(jīng)系統(tǒng)的組織,基因的編碼都是這一等級層次的組成部分。

5.自然自動機在自診斷自修復方面顯然優(yōu)于人工自動機。因為前者的診斷和修復能力比后者強得多。例如,人腦受到較大的機械創(chuàng)傷和疾病侵害還能出色地工作,人工自動機卻做不到這一點。世界上第一臺電子計算機沒有配備發(fā)現(xiàn)故障的自動裝置,更沒有自動修復計算機的裝置。設(shè)計者和建造者極其小心地設(shè)計,十分仔細地連接線路。為了保證極大的可靠性,人們要專門選擇高質(zhì)量的元件。然而,隨著自動機越來越復雜,系統(tǒng)越來越大,這種保證可靠性的方式顯然不適用了;自動機的大型化和復雜化,使得自動的設(shè)計和構(gòu)造必然導致大量失誤,元件的大量增多也使故障的位置確定過于困難。因此,應該在自動機中配備自診斷裝置,并借助自診斷過程發(fā)現(xiàn)機器隱藏著故障。

馮·諾伊曼認為自然自動機與人工自動機的比較,會相互促進彼此的研究。

(二)馮·諾伊曼把機器與人的神經(jīng)系統(tǒng)作了比較,開辟了生物自動機研究的新方向

在《計算機與人腦》第二部分《人腦》的導言中,馮·諾伊曼這樣寫道,“現(xiàn)在,我們可能轉(zhuǎn)入另一項比較,即與人類神經(jīng)系統(tǒng)的比較。我將討論兩類‘自動機’之間的相似與不相似之點。找出它們相類似的要素,將引向我們所熟悉的領(lǐng)域。同時,還有若干不相類似的要素?！盵4](P29)

在1945年EDVAC報告中,馮·諾伊曼描述的機器不是從真空管、電化學延遲或機械開關(guān)開始,而是從麥卡洛克與皮茨1943年《神經(jīng)活動內(nèi)在概念的邏輯演算》開始,然后開始比較計算機與人類神經(jīng)系統(tǒng),并注意到二者之間的差異性和相似性。他注意到人的神經(jīng)系統(tǒng)的聯(lián)想、感知、運動的神經(jīng)元與計算機的中心部分、輸入、輸出之間的相似性;把聯(lián)想,感知、運動神經(jīng)元與中央處理器、計算機的輸入輸出裝置做類比;把ENIAC中的共時電路與神經(jīng)系統(tǒng)中自動開起的非共時性相比較。按照神經(jīng)系統(tǒng)來進行計算機的技術(shù)設(shè)計。在馮·諾伊曼提出的五個自動機模型之一的興奮-閾值-疲勞自動機模型,也非常接近人的神經(jīng)系統(tǒng)。

在以上這些比較研究中,馮·諾伊曼認識到在自然界中能夠進行自我繁殖的生物,以細胞的形式進行自增值而實現(xiàn)生命的延續(xù)。并將自繁殖的本質(zhì)特征應用于人造系統(tǒng)。馮·諾伊曼對自繁殖自動機的結(jié)構(gòu)做出分析后,還天才地猜測,這種結(jié)構(gòu)在活細胞中必定存在。不久以后,克里克(Crick)和沃森(Watson)發(fā)現(xiàn)了DNA的結(jié)構(gòu),由此證實了馮·諾伊曼的猜測。生物細胞中的確有對應于上述結(jié)構(gòu)的四個部分。D是遺傳物質(zhì),即RNA和DNA,A是核糖體,B是RNA酶和DNA聚合酶。C是阻遏物和抗阻遏物控制分子等。實際上,每一個比病毒大的微生物的結(jié)構(gòu)都與馮·諾伊曼所說的自繁殖自動機的結(jié)構(gòu)相同。他表明如果把自繁殖看成是生命獨有的特征,則機器也能夠做到。從這個角度說,機器的確具有生命的某些特征,由此開啟了對生物自動機的研究。

(三)用邏輯和數(shù)學方法揭示自動機的本質(zhì)

馮·諾伊曼的自繁殖自動機理論是數(shù)學的、邏輯的理論。他用數(shù)學和邏輯形式的方法來揭示了自動機最本質(zhì)的方面。在研究自動機理論時,他深刻地看到了自動機與邏輯的天然聯(lián)系,因而他常常談到“自動機的邏輯理論”而不只是談“自動機理論”。

從馮·諾伊曼關(guān)于自動機理論的著作中可以看出,他的討論重點是從離散數(shù)學逐漸轉(zhuǎn)移到連續(xù)數(shù)學,在討論了數(shù)理邏輯之后,轉(zhuǎn)而討論了概率邏輯。他認為,在自動機理論中,有一個必須解決好的主要問題,這就是如何處理自動機出現(xiàn)故障的概率,這個問題不能用通常的邏輯方法解決。數(shù)理邏輯只能進行理想化的開關(guān)-延遲部件的確定性運算;它沒有處理自動機故障的概率的邏輯。因此,在進行自動機邏輯設(shè)計時,光用數(shù)理邏輯是不夠的,還必須應用概率邏輯,把它作為自動機運算的重要部分。

在1948年9月的專題研討會上,馮·諾伊曼在宣讀《自動機的一般邏輯理論》時說道,“請大家原諒我出現(xiàn)在這里,因為我對這次會議的大部分領(lǐng)域來說是外行。甚至在有一些經(jīng)驗的領(lǐng)域——自動機的邏輯與結(jié)構(gòu)領(lǐng)域,我的關(guān)注也只是在一個方面,數(shù)學方面。我將要說的也只限于此。我或許可以給你們一些關(guān)于這些問題的數(shù)學方法?！盵2](P288)

在《計算機與人腦》的引言中,馮·諾伊曼寫道,“本書是從數(shù)學家的觀點去理解神經(jīng)系統(tǒng)的一個探討?！睂τ凇當?shù)學家的觀點’這個詞,我希望讀者作這樣的理解:它的著重點與一般的說法不同,它并不注重一般的數(shù)學技巧,而是著重邏輯學與統(tǒng)計學的前景?！盵4](P1)“我希望,對神經(jīng)系統(tǒng)所作的更深入的數(shù)學研討……將會影響我們對數(shù)學自身各個方面的理解。事實上,它將會改變我們對數(shù)學和邏輯學的固有的看法?！盵4](P2)

對于馮·諾伊曼在自動機的數(shù)學與邏輯方面的貢獻,他在阿洛莫斯研究所的同事兼好朋友,著名的數(shù)學家烏拉姆做出了這樣的評價,“計算機源出于科學發(fā)展和技術(shù)發(fā)展的匯合點。一方面是在數(shù)理邏輯、數(shù)學基礎(chǔ),對形式系統(tǒng)詳盡研究等方面的工作。在這些領(lǐng)域,馮·諾伊曼起這舉足輕重的作用?！盵5](P173)“對于數(shù)理邏輯系統(tǒng)的細節(jié)和形式系統(tǒng)理論結(jié)構(gòu)的知識,他感覺靈敏,知識淵博。這就使他能夠構(gòu)思出各種靈巧的程序。一大批各式各樣的問題,可以在同一臺固定聯(lián)結(jié)的基礎(chǔ)上進行計算了。而在他的發(fā)明之前,問題變更一次,人們就必須把原有線路拆掉一次,并重新連接線路板。”[5](P174)馮·諾伊曼的自繁殖自動機觀念,被研究者忽視了許多年。過去人們主要把他們的注意力集中在人工智能、系統(tǒng)理論和其它一些研究上,因為這些領(lǐng)域的內(nèi)容在早期計算技術(shù)的幫助下可以得到發(fā)展。而馮·諾伊曼的自繁殖理論由于當時沒有這樣的計算能力,其發(fā)展不可避免地受到了限制,他的一些想法現(xiàn)在才得到重視,才開始實現(xiàn),進一步探討其自繁殖自動機理論尤顯重要。

[1]John Von Neumann,Arthur W Burks.Theory of Self-Reproduction Automata[C].Urbana and London:University of Illinois Press,1966.

[2]A W Taub,A H Taub.The Collected Works of John von Neumann[C].vol.5 Reader’s Digest Young Families,1963:317.

[3]John Von Neumann.Probabilistic Logics and Synthesis of Reliable Organisms from Unreliable Components[A].A W Taub,A H Taub.The Collected Works of John von Neumann.vol.5 Reader’s Digest Young Families,1963:43.

[4][美]馮·諾伊曼.計算機與人腦[M].北京:商務印書館,2002. [5][美]S.M.烏拉姆著.一位數(shù)學家的經(jīng)歷[M].朱水林,等,譯.上海:上?？茖W技術(shù)出版社,1989.

On Von Neumann’s Thought of Self-Reproducing Automata and Significance of its Methodology

PAN Qin
(School of Public Affairs,Guilin Electronic Technology University,Guilin,Guangxi 541004,China)

In the late 1940s,Von Neumann began to develop a theory of automata.He thought we must deal with two important problems for the initial phases of the subject in those of logics and of construction under the headings of five main questions:logical universality,constructability,construction universality,self-reproduction and evolution.He investigated the five questions and designed five models of self-reproduction which are kinematic model,the cellular model,the excitation threshold model,the continuous model and the probabilistic model.He hasn’t finished his design because of his early death,but his insights has deep signifcance of methodology and effect to the future generations.Some of his ideas have been used to make biological robots.Von Neumann originated the comparison between artificial automata and natural automata(biological).He also made a comparison between the machine and nerver system of human being,opening up the new direction of biological robots,disclosing the essence of automata with logics and mathematical method to enable us to deeply understand the methods of logic and methematics.

automata;self-reproduction;Von Neumann

N031

A

1672-934X(2014)04-0010-06

2014-05-21

2013廣西高等學校人文社會科學研究項目(SK13YB032)

潘沁(1974-),女,湖北荊州人,桂林電子科技大學公共事務學院副教授,南開大學哲學系博士,主要從事計算機科學哲學研究。