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许多程序的源源不断的补丁已经开始产生新的程序，这些新的程序足够大和复杂，以至于可以将程序看成正在形成它们自身的带有不同生态位和演化趋势的生态学。
结果是，在类生物学法则的支持下，这些程序逐渐形成了属于自身的环境。
有趣的是，这种观点不仅被那些仅仅将程序看成是狭义的技术证明的人所引用，同时也被那些认为程序表现了更多东西的人所
认可。
例如，持第二种观点的纳迪和欧黛（O'Day）认为，健康的“信息生态学”
的创造将体现出几个生态学的原则：系统的相互关联性、多样性、共同演化特性、关键物种和居住在当地的重要性①。
不仅如此，显然是模仿生物学原则的新的算法也被引入。
这一工作的最早历史可以追溯到所谓遗传算法和更普遍的进化计算现象。
②尽管先驱另有其人，认为遗传算法是约翰·霍兰德在20世纪60年代发明的一种混合自然和人工系统的方式的看法已经被广泛接受。
霍兰德引入了一种以人口为基础的算法，该算法遵循演化的路线并使得大规模的平行研究成为可能（可以在同一时间对不同的可能性进行探究），这种算法是强调适应性的，且能够找出复杂的解决方案。
在演化计算中，规则都是以典型的自然选择的概念为基础的，其中生物的变种出自物种的交叉或突变。
“我们所期望的应激性行为是对高质量解决难题的筹划以及面对一个不断变化的环境的适应能力。”
③然而，进化论并不是唯一被用来支撑计算机程序的生物学隐喻。
另外一种隐喻来自神经科学。
连接机制包含了诸如神经网络等模型，由受神经系统启发的计算机程序组成。
在该机制中，“规则就是典型的‘神经’阈值法、激活扩散以及连接的增强或削弱。
期盼的应激行为是复杂的模式识别与学习”
④。
我们还可以继续列举下去，然而，希望我们的观点已经明确：在许多计算机程序的不断变动中，生物学的分析现在已经占据了主导地位。
总而言之，就各个层面来看，对编程环境最普遍的描述就是生物学的。
而且这一描述适用于很多层面：作为一种架构程序的方式，作为一种架构更为广泛的科技体系的方式以及作为一种对世界未来进行预测的方式。
也许，下一步应该按照意料展开：试着去生产“人工生命”
，尤其是人工动物。
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