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如果观察者希望利用网络可能具有的任何自组织潜能，那么他就必须像看待自然历史学家一样看待网络。——Gordon Pask, The Natural History of Networks, 1960
Threads（可译为线状机或树状机），是控制论学者戈登·帕斯克（Gordon Pask）在1958～1961年间创造的装置，是一个依靠电化学原理在真实环境中具备学习能力的自组织系统。在实验中，帕斯克将滤波器接入装置，经过半天的「训练」，装置在被输入50赫兹和100赫兹两种频率的声音时，能够自行发展出对应的特定结构。
帕斯克认为，该系统针对特定环境参数产生了「学习过程」，并演化出了一套针对该参数的感知机制，即「生长」出了「耳朵」。因此这可以被视为一具备自适应学习能力的系统。该装置目的在于演示帕斯克所提出自然历史学家（natural historian）式的认知方式，并以此作为研究人类智能的试验模型。
1.Threads的构成与原理
1.Threads的构成与原理
帕斯克希望设计一种系统，这种系统能够进化出自己的感受器，在设计者之外选择环境中与之相关的方面并做出反应。可延展的电化学介质具有丰富的结构可能性，因此可以实现复杂的自组织。——Carlos Castellanos, Biopoiesis: Cybernetics, Art, and Ambiguity, 2018
- Threads
帕斯克和比尔都曾描述过Threads的原理和大致构成，但其中某些部分没有技术细节记录留存。
Threads的主体由两部分组成：1.一个盛着硫酸亚铁溶液的盘子。2.一组插入溶液的铂电极阵列，电极各有正负。
当电极接通电流后，会产生下述现象：金属从溶液中析出吸附在负电极上，金属会影响周围磁场，吸附更多的金属，从而形成由金属线构成的树状结构，向正极延伸。
电流输入与树状结构形成是两个相互促进的正反馈过程，一方面，电流输入会影响电极周围的磁场，吸附更多金属发展树状结构，另一方面，树状结构则在溶液中形成了电阻更低的通路，促进电流在溶液中的流动。反之，如果不再输入电流，金属丝的生长速度会减慢，甚至溶解。
具体来说，当激活一个负极和两个正极时，溶液中会由负极生长出一条金属线，金属线在一处分叉，分别延伸向两个正极，形成电流回路。 如果对其中一个正极停止通电，那么该分支就会改变方向延伸至那个通电电极。如果切断所有电极的电源，溶液中的金属线状结构就会溶解。但如果重复先前的电流输入模式，那么新生成的金属线也会大致吻合先前的结构形状，而且形状的变化会随着通电次数和时长的增加趋于稳定。可以说，基质（basic material，即硫酸亚铁溶液）在特定电流的刺激下能形成稳定的模式。
- 「耳朵」
这是我们第一次看到人造系统具有这样的潜力：识别有利于自身生存的滤波器并将该滤波器纳入自身组织。它很可能是有史以来第一个做到这点的装置，而且我没听过有人提到过第二个。——Stafford Beer, A good Filigree Friendship, 2001年, P555
帕斯克之所以称其为「耳朵」，是因为「线状结构中的一个间隙，其中的纤维与激励频率产生共鸣。」（Gordon Pask，1960）但是现存资料没有对「共鸣」详细机制的说明。不过我们可以从帕斯克和比尔的模糊叙述中大致推出该机制的形成过程：
每当连接至电极的滤波器接收到声音时，输入的电流就会以某种模式增加，其中50赫兹和100赫兹两种频率的声音可以激活特定的电流强度和电极组合，从而让溶液中的金属线沉积成特定的结构。多次测试后，金属线结构经过数次细微的变化，最终收敛成两种相对固定的模式。
而「耳朵」，就是该系统在特定的电流输入方式下，形成的自适应机制。Pask称之为系统发展出了「特定的感觉受体」（specific sensory receptors）。
2.奖励机制与强化学习
2.奖励机制与强化学习
只要自动机器在运行，它的操作规则就是在过去通过接收器传来的数据基础上发生某些改变，这就像是学习的过程。——Norbert Wiener, Cybernetics, 1948, P43
帕斯克将Threads视为一个可调节连通系统（variable connectivity system），将因声波震动而输入的电流视为一种「奖励」（rewards）。电流既是能量，也是信号，它让系统从静态转向动态，成为一个耗散结构。系统在与外部环境连通的过程中，逐渐形成获取能量奖励的动态平衡结构（金属线结构的沉积和溶解）。
计算机与人工生命科学家纳撒尼尔·弗戈（Nathaniel Virgo）和英曼·哈维（Inman Harvey）认为，该系统是一个以电化学形式呈现的「强化学习算法」，而且以一种非常简单的方式解决了强化学习中的「信用分配问题」（credit assignment problem）：「奖励以资源可用性增加的形式应用于整个系统。 由于系统的各个部分是相互竞争的，因此只有那些有助于提高资源可用性的部分才能保持长期稳定。」（2008，Nathaniel Virgo,，Inman Harvey）它体现为Threads在持续输入特定电流模式后，溶液中产生的线状结构逐渐收敛成相对稳定的形态。
3.专门观察者vs自然历史学家
3.专门观察者vs自然历史学家
当然，我们可以选择任何方式来观察一个系统，无论它是否具有自组织能力。因此，我们可以从解剖学的角度来观察一个人，看到的是一个有两条腿、以皮肤为界的生物。同样，我们也可以像社会学家那样审视人，看到的是一个定义不清的游戏者。我们的论点是，为了利用人的自组织特性，我们必须成为自然历史学家，这对人类系统来说意味着我们必须与它对话。在对话中，这个系统似乎一会儿被解剖学家的皮肤所束缚，一会儿又被它对社会中其他人的影响区域所束缚。通常情况下，自然历史学家必须改变自己的观点，以适应不断变化的系统。——Gordon Pask, The Natural History of Networks, 1960
在多数人看来，Threads只是一个没有意义的玩具。首先，系统的输入和输出之间不存在逻辑上可预测性，金属线的模式也难以量化，因此结果不具有可验证性。其次，Threads是一个「模糊」的机器，没有明确的「用途」，因此无法作为合格的工具。
然而帕斯克的看法显然不同，他认为Threads是一个成功的、面对环境变量时的主动学习机制的自组织复杂系统，而且该系统模拟并印证了他所提倡认知方式：「自然历史学家」的方法。
帕斯克在《网络的自然历史》（the natural history of networks, 1960）一文中对此做了详细的阐述：其中的「网络」（networks）并非是指当今语境中的互联网或者抽象的组织形态，而是「任意一组相互连接的、可测量的活跃的物理实体」，具备自组织的适应性行为，大致等同于当今语境下的「复杂系统」。「自然历史」（natural history）也并非指生物或环境科学的概念，而是「网络」（复杂系统）在观察者面前所呈现出的动态性、时序性和自反性。
帕斯克将面对「网络」时的认知方式分为两类：一种是「专门观察者」（specialized observer），另一种是「自然历史学家」（natural historian）：
「专门观察者」预设了一种恒定的「真理」（truth，即某类群体共同的知识体系），他们通过在「网络」（复杂系统）中识别与预设「真理」吻合的子系统来控制网络活动。也即是说，「专门观察者」只遵从单一的参考系，因此他们只能识别出那些最明显的系统，而只能对那些自己的参考系无法解释的现象视而不见。
而「自然历史学家」则完全不同，他们对「真理」没有先入之见，总是「最大限度地增加未来的互动」，并且在与「网络」的子系统的互动中发现或熟悉或陌生的机制。「自然历史学家」或许无法说清这些机制在网络中的具体位置（这似乎可以解释为何帕斯克没有留下对于「共鸣」机制的详细记录），但他更擅长识别和描述自己与系统的互动过程，以及系统由于自己的介入而产生的规则。
例如，在面对Threads时，「一个专门观察者看到的是一种毫无意义的活动，他只能从中推断出概率机器的存在。另一方面，自然历史学家看到的是一个对任何干扰都极为敏感的系统，它有可能根据自己所受到的干扰发展出许多等效结构中的任何一种。」例如通过声音频率适当的「奖励策略」实现快速而高效的收敛。
4.两种机器，两种世界观
4.两种机器，两种世界观
自然历史学家的方法是一种妥协，但我认为是一种非常有效的妥协。它是一种处理我们无法触及的系统的方法。——Gordon Pask, The Natural History of Networks, 1960
在帕斯克看来，世界上存在两种机器，一种对应专门观察者，类似于如今大众认知中的计算机。此类机器通常由一系列具有明确功能的部件组合而成，在逻辑上具有简洁性，以方便使用者执行已知的功能。它的「活动可以在一个单一的参照系中得到解释。」可以说，此类机器更接近传统意义上功能明确，机制简洁的机械。
另一种则对应着「自然历史学家」，就是类似Threads的机器。此类机器的组成部件种类多元，没有预先设定的功能。它可以是机械的、化学的、生物的甚至是几种的组合。它「可以通过各种方式组装成不同的实体。特别是设计者无需指定可能的实体集合。」它也因而具备丰富复杂的维度，因此在参考系单一的专门观察者看来，它的表现不具有测量性，无法量化，无法用科学语言描述，只是一堆「毫无意义的活动」。然而，帕斯克认为这种机器可能从混沌中涌现出确定机制，具备一定程度的自我学习能力。
两种机器对应的正是人类面对周遭世界时两种迥然不同的态度，前者追求目的明确、过程可控的客观简洁性；后者则是置身其中，在动态中拥抱复杂性——这正是帕斯克等多数控制论学者的态度。
帕斯克认为，「我们都是不完美的观察者，发现着散落在我们周围现实世界中的系统。」系统呈现出何种结构则完全取决于观察者自身的模式（参考系），所以不同的观察者也会识别出不同的系统。当一组共享某种模式的观察者共同认定一种系统时，就会形成某种共同的知识体系或学科。但是当面对超出单一参考系所能解释的复杂系统时，就需要用到「自然历史学家」的方法。
所谓「自然历史」的方法，关键在于两点：
1. 要意识到「网络」中不存在所谓的「本质真理」，一切系统和系统中的「本质真理」都是观察者自身模式在「网络」中的映射。
2. 身为「自然历史学家」，不要预设「真理」，而是要通过对话（conversation）在互动中适应不断变化的系统边界，与自身参考系之外的现象共存，进而在无法了解其全部细节的前提下使系统发挥效用。
5.后续发展
5.后续发展
- 生物自生 Biopoiesis
艺术家卡洛斯·卡斯特亚诺斯（Carlos Castellanos）在2018年的Biopoiesis控制论艺术项目中重建了Threads。Biopoiesis装置的基质为氯化亚锡溶液，电极的分布也略有不同。该装置旨在研究结构、物质和自组织之间关系，自然过程的互动和计算可能性，以及自然过程作为普通数字计算形式替代品的潜力。致力于（重新）建立控制论、主流科学和艺术之间的对话。
卡洛斯认为，帕斯克「相信物质的能动性和可变性……试图将这种可变性与人类的关切相结合……鼓励我们将世界视为充满了共同生成（co-emergent）、共同演化（co-evolving）的系统，这些系统过于复杂，无法完全理解或客观解释。这个世界永远处于‘正在生成’的状态，需要通过复杂性的涌现关系来描述和呈现。」
- 软性机器 Softmachine
Softmachine是德国艺术家拉尔夫·贝克尔（Ralf Baecker）2021年完成的装置，在Threads的基础上改进而来。装置演示需要表演者（performer）的即兴操作共同完成。
在Softmachine中，基质是一种名为 Galinstan的液态合金，由浸泡在氢氧化钠溶液中的镓、铟和锡组成。液态合金被一组电极施加交替电脉冲刺激，在溶液中形成了独特的电场，形态由此不断变化。
表演者通过视觉和仪器识别液态合金的状态变化，通过调节输入与系统进行即兴互动。该过程被多台摄像机拍摄，并在投影屏幕上实时合成显示，伴随着音效，装置整体成为了电化学过程、电子脉冲、图像和噪声的混合体。
拉尔夫·贝克尔认为Softmachine可以「激发人们对机械、人工和物质的新想象。……将传统上离散的机器思维与软/流体物质连接起来，通过其特定的物质代理实现自组织行为。」
更多资料可见：https://rlfbckr.io/project/softmachine/
- 其他
安迪-韦伯斯特（Andy Webster）和乔恩·伯德的《调谐帕斯克之耳》（Tuning Pask's Ear，2002年）
罗曼-基希纳（Roman Kirchner）的《根》（Roots, **2005-2006年）
参考
参考
- Baecker, R. (2021), Softmachine: https://rlfbckr.io/project/softmachine/
- Bird, J, and Di Paolo, E. (2008), Chapter8 Gordon Pask and His Maverick Machines, The Mechanical Mind in History, P186-211
- Castellanos, C. (2018), Biopoiesis: Cybernetics, Art, and Ambiguity.
- Kirchner, R. (2005-2006), Roots: https://www.evsc.net/posts/roman-kirschner.html
- Pask, G. (1960), The Natural History of Networks.
- Pickering, A. (2010), The Cybernatic Brain, The University of Chicago Press
- Virgo, N, and Harvey, I. (2008), Adaptive Growth Processes: A Model Inspired by Pask’s Ear.
- Webster, A, and Bird, J. (2002), Tuning Pask's Ear: https://art-earth.org.uk/rane/the-tuning-of-pasks-ear/
- Wiener, N. (1948), Cybernetics
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