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四、为软件注入新的生命
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因此，任何对城市中软件的考察从根本上都只能是偏颇的和不完整的，我们现在进行的也一样，正是这一点比任何事情都更能够说明，这种形式的“机械空间”
已经分布的很广泛，然而，这仅是个开头。
计算机科学的持续发展暗示着软件将会发挥更加重要的角色，而现在它只是作为能够改变自身形式和功能的机械书写软件而已。
这样的转变是从正式的明确指定条件的程序，向强调行为的情境性、强调互动和适应的重要性以及应激特性的程序普遍性的转变。
这种观念已经存在了很长时间，对人机互动的人类学的研究以及更为广泛的社会科学和人文科学的发展都是其发展的动力。
①然而最近，这些利用各种各样的方法——从模糊集合到神经网络、遗传算法、生物信息学和生物计算的数据挖掘技术——的程序已经变得相当广泛。
②此处，我们将对其中一项成果，即“柔性计算”
运动的发展进行探讨，柔性计算包含了一系列方法，它强调恰当的而非精确的模式。
模糊计算通常是与加利福尼亚州大学伯克利分校的查德（Zadeh）在20世纪60年代的研究有关的一套技术，包括模糊集合、模糊逻辑和复杂系统理论。
总体而言，模糊计算源自这样一种看法，即以精确和细节化的模式为基础的现存编程方法不适用于处理复杂的、不确定的和模糊的系统或问题。
③同样，计划计算的技术源自对精确建模技术在处理许多经验问题时有限性的认识。
以“再生产、转变达尔文的适者生存原则”
的自然理论为基础，进化计算试图利用“自然选择的力量将计算机转变成自动优化的设计工具”
①，柔性计算的概念与模糊计算，进化计算紧密地关联在一起。
为了对柔性计算进行定义，查德曾表示：“柔性计算的行为榜样是人类的大脑。”
②相对于强调“明确的分类”
以及完善的信息所含的传统硬性计算而言，柔性计算突出的特点在于它对“非精确性、不确定性和不完全真理”
的宽容。
如伯尼（Bonissone）所言：
当我们试图解决现实世界中的问题的时候，我们意识到这些问题都是未经认真设计过的系统，难以被建模且有着巨大解决问题的空间……因此，我们需要能够应对这种信息不完善的、混合的、近似的推理系统。
③
许多柔性计算方法已经逐渐呈现出一些共性：向生物学和自然科学寻求灵感，尤其是，进化理论已经激发了一系列可供选择的编程技术，其中最有影响力的要数遗传算法。
与其他计算方法一样，遗传算法为建筑模块提供了一些最复杂的软件应用，尤其是人工智能系统。
因此，无论是独立的还是将之作为柔性计算技术的典型范例，对遗传算法背后的基本原理进行简要的核查都是非常必要的。
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