俄羅斯研究人員嘗試?yán)蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)研發(fā)新藥

俄羅斯研究人員嘗試?yán)蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)研發(fā)新藥

莫斯科物理技術(shù)學(xué)院的研究人員首次嘗試?yán)蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)研制新的藥物。他們?cè)噲D教會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“思考”并創(chuàng)造出新的分子結(jié)構(gòu)，進(jìn)而生成一些新的有前景的藥物成分。目前人類已知由無機(jī)分子構(gòu)成的物質(zhì)有上億種，而這些物質(zhì)中僅有少量被用于醫(yī)學(xué)。例如，藥理學(xué)家對(duì)已使用多年的阿司匹林進(jìn)行持續(xù)的研究，通過部分改變阿司匹林分子結(jié)構(gòu)，降低其副作用或者提高藥效，生產(chǎn)新的藥品。如何從上億物質(zhì)中篩選出具有療效的物質(zhì)？醫(yī)藥公司及莫斯科物理技術(shù)學(xué)院的研究人員于2016年初開始嘗試借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成這個(gè)任務(wù)，隨著研究的深入，研究人員已不僅僅通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)篩選藥品成分，而且嘗試教會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)制造出新的分子結(jié)構(gòu)，從而創(chuàng)造出新的有效藥物成分。研究人員采用了一種競(jìng)爭(zhēng)性自動(dòng)編碼構(gòu)架，這是一種網(wǎng)絡(luò)深入學(xué)習(xí)新途徑的擴(kuò)充，即用已知療效的分子結(jié)構(gòu)作為學(xué)習(xí)教具，將這些已知療效的分子結(jié)構(gòu)信息輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)了大量的此類分子結(jié)構(gòu)信息之后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始自動(dòng)嘗試生成分子結(jié)構(gòu)。

怎么看待VR技術(shù)對(duì)未來人類生產(chǎn)生活的影響

1 新型藥物研發(fā)。靶向，RNAi，疫苗，納米運(yùn)輸成為關(guān)鍵詞。 雖然現(xiàn)代醫(yī)藥日新月異，但是仍然有大量疾病缺少真正有效的手段，如艾滋病等許多病毒性疾病，中風(fēng)，心血管等退行性病變，以及許多遺傳性疾病。另外，現(xiàn)代的經(jīng)典的藥物，也在與微生物的斗爭(zhēng)中，疲于應(yīng)付。不斷的變異的細(xì)菌，使得藥物的研發(fā)越來越吃力。 其實(shí)，真正的新藥，不僅是藥物的本身，還包括藥物的載體（運(yùn)輸）和高度特異性。許多藥物效果很好，但是作用太過廣泛，或無法靶向應(yīng)用，或無法到達(dá)靶器官等，使得許多原因不在于沒有這個(gè)藥，而在于沒有辦法將藥物靶向性作用于這些病變組織。如RNAi技術(shù)成為人類治療病毒性疾病，腫瘤等有力的武器，但是現(xiàn)在卻沒有辦法讓它能夠安全地運(yùn)達(dá)病灶并發(fā)揮作用。 在未來，靶向性藥物，納米藥物將成為藥物研究過程中重要的載體，而與傳統(tǒng)的藥物結(jié)合，共同構(gòu)成真正強(qiáng)有力的治療工具。 2 組織工程與器官移植 隨著干細(xì)胞的技術(shù)快速發(fā)展，人類目前已經(jīng)能對(duì)某些細(xì)胞的分化方向進(jìn)行人工控制，使得人類對(duì)組織工程和器官移植期待得到空前的提高。當(dāng)然，目前的技術(shù)離應(yīng)用還有很長(zhǎng)的距離，但是新的技術(shù)，如三維組織培養(yǎng)，定向分化技術(shù)使得人類能夠在體外復(fù)制出一些簡(jiǎn)單的組織。對(duì)于復(fù)雜的組織和器官，相應(yīng)隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，仍然有可能成為現(xiàn)實(shí)。 3 個(gè)性化醫(yī)療時(shí)代 傳統(tǒng)的醫(yī)療技術(shù)，是治病的技術(shù)，不是治人的技術(shù)。而隨著人類基因組、SNP、代謝組學(xué)等的全面了解和蛋白質(zhì)組學(xué)的逐步了解，為個(gè)性化醫(yī)療開辟了新的曙光。 根據(jù)不同病人的基因表型，進(jìn)行有針對(duì)性地用藥和治療，達(dá)到最低的副作用，最高的敏感性和效果。這是人們期待的事實(shí)。 同時(shí)，我們也有理由相信，中國(guó)傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)中的辯證的思維將全面影響到現(xiàn)代醫(yī)學(xué)，最終會(huì)與現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的個(gè)性化醫(yī)療全面融合，組成新型的醫(yī)學(xué)模式。 4 生物酶學(xué)工程。 自然界中微生物的生命力最為強(qiáng)大，許多微生物能夠在極端環(huán)境下生存，如強(qiáng)酸，強(qiáng)堿，高溫，極低溫，強(qiáng)輻射，高重金屬等條件下很好地生存，另外，通過人工的誘變措施，也能“制造”出許多具有特殊能力的菌種，為人類造福。這些微生物能夠?qū)⒃S多“無用”的物質(zhì)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的產(chǎn)品，從而在生物冶金，生物煉油，生物清除垃圾；也能將許多人類難以轉(zhuǎn)化的產(chǎn)品進(jìn)行輕易轉(zhuǎn)化，如某些酶可以將纖維素直接轉(zhuǎn)化為糖，能夠高效率產(chǎn)生一些難以得到的生物制品。在制藥，食品工業(yè)中廣泛應(yīng)用。 5 新型生物環(huán)保技術(shù)。 環(huán)境污染已成為人類發(fā)展的重要障礙，也是決定能否實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。生物科技在其中可能會(huì)扮演一些重要的角色。 環(huán)境污染不再是傳統(tǒng)的粉塵污染這么簡(jiǎn)單，包括粉塵，重金屬等無機(jī)物，有機(jī)物，環(huán)境激素，生態(tài)體系的破壞，氣候變暖等全方位的問題，都是對(duì)人類的考驗(yàn)。生物科技，在生態(tài)修復(fù)，有機(jī)物降解，粉塵凈化，水中磷清除等方面都有不俗的表現(xiàn)。 6 分子育種與生態(tài)農(nóng)業(yè)。 農(nóng)業(yè)是關(guān)系到民生問題，目前全球正面臨糧食的危機(jī)，如何開發(fā)高產(chǎn)，高營(yíng)養(yǎng)，抗病蟲害，抗惡劣環(huán)境的優(yōu)良作物，成為全球的關(guān)注的焦點(diǎn)。在育種方面有傳統(tǒng)育種模式與分子育種模式兩種。分子育種雖然現(xiàn)在還處于初步階段，但是逐步顯示出巨大的優(yōu)勢(shì)。目前全球的轉(zhuǎn)基因作物面積正快速擴(kuò)大，部分也逐步成為主流產(chǎn)品。 7 生物能源 傳統(tǒng)的化石能源終究有枯竭的一天，因此新型的，低污染，可再生的清潔能源成為人類的希望。而生物技術(shù)可能會(huì)扮演一些重要的角色。 生物能源不僅僅是生物質(zhì)能源，即利用可再生的生物質(zhì)，如拮桿，一些高含油量的作物（如油桐），生產(chǎn)柴油，乙醇等能源；同時(shí)生物技術(shù)還能在其它能源上起到重要的作用，如太陽能的高效利用，沼氣能源的利用等等。 8 智能機(jī)器人與DNA計(jì)算機(jī) 科技的發(fā)展，帶來了計(jì)算機(jī)的應(yīng)用與普及。而生物科學(xué)在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域有巨大的應(yīng)用，如DNA計(jì)算機(jī)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，高智能的機(jī)器人。象DNA計(jì)算機(jī)，在未來十年，有可能成為現(xiàn)實(shí)，高智能機(jī)器人，在20年后，有望走到大量的用戶家庭中，成為家庭成員的一分子。這些新的技術(shù)將大大改變?nèi)祟惖纳罘绞健?另外高性能的計(jì)算機(jī)，還能實(shí)現(xiàn)許多現(xiàn)在不能實(shí)現(xiàn)的功能，如虛擬世界的模擬，全球環(huán)境氣候變化的模擬與預(yù)測(cè)等。 9 人工生命的潘多拉魔盒 微生物的進(jìn)化速度超越了人類的想象，各類病毒，細(xì)菌迅速變異已給人類和動(dòng)物帶來致命的危脅。而人類自身仍在加劇這些危脅，因?yàn)槿祟惉F(xiàn)在可以人工合成一些簡(jiǎn)單的生命。相信，未來十年，或二十年，會(huì)合成一些較為復(fù)雜的低等微生物，那么，這些新的技術(shù)會(huì)不會(huì)成為人類的潘多拉魔盒？探索與冒險(xiǎn)始終伴隨。人工生命是福是禍，只有等到出現(xiàn)以后，我們才知道這一切。 10 系統(tǒng)生物學(xué)與生物學(xué)全新架構(gòu) 正如100年前的物理學(xué)一樣，現(xiàn)代的生物學(xué)面臨著海量數(shù)據(jù)的沖擊，現(xiàn)在生物學(xué)也正如經(jīng)典物理一樣，是完美的，但是僵化的；面對(duì)海量數(shù)據(jù)，顯得束手無策；現(xiàn)在的生物信息學(xué)和系統(tǒng)生物學(xué)描述的東西漏洞百出，怎么解釋都是對(duì)的，但怎么解釋都又是不完善的；所有的描述都是線性的，而不是生命本來該有復(fù)雜的，超線性的網(wǎng)絡(luò)模式。新型生物學(xué)理論將在現(xiàn)有的經(jīng)典的生物學(xué)理論（暫且這么稱呼當(dāng)前的生物學(xué)理論）基礎(chǔ)上，進(jìn)行全新的架構(gòu)與發(fā)展。 新型理論是基于人體是系統(tǒng)性的結(jié)構(gòu)模型，從宏觀的整體，到細(xì)胞，到分子信號(hào)間的相互作用體系，都將被重構(gòu)。當(dāng)然，新型理論有賴于數(shù)學(xué)和幾何學(xué)的發(fā)展。而目前的生物信息學(xué)、系統(tǒng)生物學(xué)和理論生物學(xué)，正在觸及這些理論的邊緣。新的生物科學(xué)理論，不僅影響到生物科學(xué)的本身，還會(huì)帶來一系列的技術(shù)上的革新，正如物理學(xué)一樣，將會(huì)影響到我們的生活的方方面面。

人腦能夠處理的模式長(zhǎng)度為多少？

網(wǎng)絡(luò)有隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)和無尺度網(wǎng)絡(luò)，許多網(wǎng)絡(luò)包括因特網(wǎng)"人類社會(huì)和人體細(xì)胞代謝網(wǎng)絡(luò)等，都是無尺度網(wǎng)絡(luò)。研究無尺度網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于防備黑客攻擊、防治流行病和開發(fā)新藥等，都具有重要的意義。

一個(gè)實(shí)例：

如圖所示，因特網(wǎng)是一個(gè)無尺度網(wǎng)絡(luò)，其中某些站點(diǎn)似乎與無數(shù)的其他站點(diǎn)相連結(jié) (參見右圖的星爆形結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié))。本圖繪制于2003年2月6日，描繪了從某一測(cè)試站點(diǎn)到其他約10萬個(gè)站點(diǎn)的最短連結(jié)路徑。圖中以相同的顏色來表示相類似的站點(diǎn)。

大腦，是由軸突相連結(jié)的神經(jīng)細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)，而細(xì)胞本身，又是由生化反應(yīng)相連結(jié)的分子網(wǎng)絡(luò)。社會(huì)也是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，它由友情、家庭和職業(yè)關(guān)系彼此連結(jié)。在更大的尺度上，食物鏈和生態(tài)系統(tǒng)可以看作由物種所構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)。科技領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)更是隨處可見:因特網(wǎng)、電力網(wǎng)和運(yùn)輸系統(tǒng)都是實(shí)例。就連在文章中我們用以向你傳遞思想的語言，也是一種藉由語法相互串連在一起的文字網(wǎng)絡(luò)。
盡管網(wǎng)絡(luò)是如此重要和普遍，但科學(xué)家對(duì)它的結(jié)構(gòu)和屬性卻知之不多。在復(fù)雜的基因網(wǎng)絡(luò)中，故障節(jié)點(diǎn)是如何相互作用而引發(fā)癌癥的?在特定的社會(huì)和通信系統(tǒng)中，疾病和電腦病毒如何快速傳播而導(dǎo)致流行?某些網(wǎng)絡(luò)即便大部分節(jié)點(diǎn)失效，還能維持運(yùn)行，原因何在?
最近的研究開始找到這些問題的答案。過去的幾年中，不同領(lǐng)域的研究者發(fā)現(xiàn)，很多網(wǎng)絡(luò)都是由少數(shù)一些具有眾多連結(jié)的節(jié)點(diǎn)所支配的，包括萬維網(wǎng)、細(xì)胞代謝系統(tǒng)，以及好萊塢的演員網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)。包含這種重要節(jié)點(diǎn)(或稱集散節(jié)點(diǎn))的網(wǎng)絡(luò)，我們通常稱之為"無尺度"(scale free)網(wǎng)絡(luò)。在無尺度網(wǎng)絡(luò)中，有些集散節(jié)點(diǎn)甚至具有數(shù)不清的連結(jié)，而且不存在代表性的節(jié)點(diǎn)。這種網(wǎng)絡(luò)還具有可預(yù)期的行為特性：例如對(duì)意外故障具有驚人的承受力，但面對(duì)協(xié)同式攻擊時(shí)則很脆弱。
這些發(fā)現(xiàn)極大地改變了我們對(duì)復(fù)雜外部世界的認(rèn)識(shí)。集散節(jié)點(diǎn)的存在，讓我們認(rèn)識(shí)到了以前的網(wǎng)絡(luò)理論尚未涉及的問題:各種復(fù)雜系統(tǒng)具有相同的嚴(yán)格結(jié)構(gòu)，都受制于某些基本的法則，這些法則似乎可同等地適用于細(xì)胞、計(jì)算機(jī)、語言和社會(huì)。更進(jìn)一步，認(rèn)識(shí)這些法則，會(huì)幫助我們解決一系列重要問題，包括開發(fā)更好的藥物、防止黑客侵人互聯(lián)網(wǎng)、阻止致命流行病的傳播，等等。

概述 /無尺度網(wǎng)絡(luò)的特性

很多復(fù)雜系統(tǒng)擁有共同的重要特性:大部分節(jié)點(diǎn)只有少數(shù)幾個(gè)連結(jié)，而某些節(jié)點(diǎn)卻擁有與其他節(jié)點(diǎn)的大量連結(jié)。這些具有大量連結(jié)的節(jié)點(diǎn)稱為“集散節(jié)點(diǎn)”，所擁有的連結(jié)可能高達(dá)數(shù)百、數(shù)千甚至數(shù)百萬。由此看來，這一特性似乎能說明網(wǎng)絡(luò)是無尺度的。
無尺度網(wǎng)絡(luò)具有某些重要特性。例如它們都可以承受意外的故障，但面對(duì)協(xié)同式攻擊卻很脆弱。
了解這些特性，可能導(dǎo)致許多領(lǐng)域出現(xiàn)新的應(yīng)用。例如，電腦科學(xué)家可能據(jù)此設(shè)計(jì)出更有效的策略，以保護(hù)因特網(wǎng)免受電腦病毒的侵害。

無尺度網(wǎng)絡(luò)

在過去40多年里，科學(xué)家慣于將所有復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)看作是隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)。這一思想源于兩位匈牙利數(shù)學(xué)家的研究，他們是卓越的Erdos以及他的密切合作者Renyi。1959年，為了描述通信和生命科學(xué)中的網(wǎng)絡(luò)，Erdos和Renyi提出，通過在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間隨機(jī)地布置連結(jié)，就可以有效地模擬出這類系統(tǒng)。這種方法及相關(guān)定理的簡(jiǎn)明扼要，導(dǎo)致了圖論的復(fù)興，數(shù)學(xué)界也因此出現(xiàn)了研究隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的新領(lǐng)域。
隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)理論有一項(xiàng)重要預(yù)測(cè)：盡管連結(jié)是隨機(jī)安置的，但由此形成的網(wǎng)絡(luò)卻是高度民主的，也就是說，絕大部分節(jié)點(diǎn)的連結(jié)數(shù)目會(huì)大致相同。實(shí)際上，隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的分布方式將遵循鐘形的泊松分布。連接數(shù)目比平均數(shù)高許多或低許多的節(jié)點(diǎn)，都十分罕見。有時(shí)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)也稱作指數(shù)網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)橐粋€(gè)節(jié)點(diǎn)連接k個(gè)其他節(jié)點(diǎn)的概率，會(huì)隨著k值的增大而呈指數(shù)遞減。
因此當(dāng)1998年，我們與美國(guó)圣母大學(xué)的鄭夏雄及Albert合作，開展一個(gè)描繪萬維網(wǎng)的項(xiàng)目時(shí)，我們滿以為會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)。原因如下：人們會(huì)根據(jù)自己的興趣，來決定將網(wǎng)絡(luò)文件連結(jié)到哪些網(wǎng)站，而個(gè)人興趣是多種多樣的，可選擇的網(wǎng)頁數(shù)量也極其龐大，因而最終的連結(jié)模式將呈現(xiàn)出相當(dāng)隨機(jī)的結(jié)果。
然而，實(shí)測(cè)結(jié)果卻推翻了這個(gè)預(yù)測(cè)。在這個(gè)項(xiàng)目中，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)軟件，可從一個(gè)網(wǎng)頁跳轉(zhuǎn)到另一個(gè)，盡可能地收集網(wǎng)上的所有連結(jié)。雖然這個(gè)虛擬機(jī)器人僅僅探索了整個(gè)萬維網(wǎng)的極小一部分，但它組合出來的圖景。卻揭示了令人驚異的事實(shí):基本上，萬維網(wǎng)是由少數(shù)高連結(jié)性的頁面串連起來的，80%以上頁面的連結(jié)數(shù)不到4個(gè)。然而只占節(jié)點(diǎn)總數(shù)不到萬分之一的極少數(shù)節(jié)點(diǎn)，卻有1000個(gè)以上的連結(jié)(一項(xiàng)后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)調(diào)查顯示，有一份文件已經(jīng)被超過200萬的其他網(wǎng)頁所連結(jié)!)。
我們?cè)谟?jì)算恰好擁有k個(gè)連結(jié)的萬維網(wǎng)頁面的數(shù)目時(shí)，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)頁的連結(jié)分布遵循所謂的"冪次定律":任何節(jié)點(diǎn)與其他k個(gè)節(jié)點(diǎn)相連結(jié)的概率，與l/k成正比。對(duì)于流入的連結(jié)而言，n值接近于2，這也就是說，流入連接數(shù)只有某站點(diǎn)一半的站點(diǎn)，在網(wǎng)中的數(shù)量卻有該站點(diǎn)的4倍之多。冪次定律和表征隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的鐘形分布大相徑庭。具體來說，冪次定律不像鐘形曲線那樣具有一個(gè)峰值，而是由連續(xù)遞減的函數(shù)來描述。如果用雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)系來描述冪次定律，得到的是一條直線[見下圖隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)vs無尺度網(wǎng)絡(luò)]。與隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中連結(jié)的民主分布不同，冪次定律所描述的，是由少數(shù)集散節(jié)點(diǎn)(如Yahoo和Google)所主控的系統(tǒng)。

隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中絕對(duì)不可能出現(xiàn)集散節(jié)點(diǎn)。當(dāng)我們開始描繪萬維網(wǎng)時(shí)，原本預(yù)期節(jié)點(diǎn)會(huì)像人類的身高一樣遵循鐘形分布，但結(jié)果卻發(fā)現(xiàn)有些節(jié)點(diǎn)不能如此解釋。我們就像突然發(fā)現(xiàn)了很多身高百尺的巨人一樣，大吃了一驚。因此，我們想出了"無尺度"這樣的用語。

無尺度網(wǎng)絡(luò)哪里?

過去幾年中，研究者在很多不同的系統(tǒng)中都發(fā)現(xiàn)了無尺度結(jié)構(gòu)。我們研究萬維網(wǎng)的目標(biāo)是以超連結(jié)彼此串連的虛擬網(wǎng)頁網(wǎng)絡(luò)。相比之下，美國(guó)加州大學(xué)河濱分校的Faloutsos、加拿大多倫多大學(xué)的Faloutsos以及美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)的Faloutsos則是分析因特網(wǎng)的物理結(jié)構(gòu)。這三位電腦科學(xué)家兄弟研究了以光纖或其他通信線路連接的路由器，他們發(fā)現(xiàn)，這個(gè)實(shí)體網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)也是無尺性的。
研究人員還發(fā)現(xiàn)，某些社會(huì)網(wǎng)絡(luò)也是無尺度的。例如，美國(guó)波士頓大學(xué)和瑞典斯德哥爾摩大學(xué)的科學(xué)家的共同研究顯示，瑞典民眾的性關(guān)系網(wǎng)絡(luò)也遵循冪次定律:盡管大部分人終其一生只有少數(shù)幾個(gè)性伴侶，但有少數(shù)人(集散節(jié)點(diǎn))的性伴侶多達(dá)數(shù)百人。德國(guó)基爾大學(xué)的Bornholdt領(lǐng)導(dǎo)的一項(xiàng)研究表明，電子郵件所連結(jié)的人際網(wǎng)絡(luò)，也可能是無尺度的。渡士頓大學(xué)的Redner則證實(shí)，由科學(xué)論文之間引用關(guān)系所連結(jié)的網(wǎng)絡(luò)，同樣也遵循冪次定律。美國(guó)密歇根大學(xué)安娜堡分校的Newman研究了包括物理和計(jì)算機(jī)等一些學(xué)科內(nèi)科學(xué)家之間的合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，他發(fā)現(xiàn)這些網(wǎng)絡(luò)同樣也是無尺度的，這也印證了我們針對(duì)數(shù)學(xué)家和神經(jīng)科學(xué)家所做的研究。(有趣的是，在數(shù)學(xué)界，Erdos本人就是最大的集散節(jié)點(diǎn)之一，他寫的論文超過1400篇，其中共同作者不下500人。)
無尺度網(wǎng)絡(luò)同樣也出現(xiàn)在商業(yè)領(lǐng)域。美國(guó)斯坦福大學(xué)的W·Powell、加州大學(xué)lrvine分校的R·White、亞利桑那大學(xué)的W·Koput以及密歇根大學(xué)的Smith，共同研究了美國(guó)生物技術(shù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟網(wǎng)絡(luò)的形成。發(fā)現(xiàn)存在特定的集散節(jié)點(diǎn):Gerlzyme、Chiron和Genentech等公司，與其他公司相比，擁有的合作關(guān)系數(shù)量就多得不成比例。意大利的研究者對(duì)這種類型的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了更深入的研究。利用意大利錫耶納大學(xué)的"制藥工業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)"所提供的數(shù)據(jù)(該數(shù)據(jù)庫(kù)目前包括超過7200個(gè)組織之間所簽定的約20100個(gè)研發(fā)協(xié)議)，研究人員發(fā)現(xiàn)，Powell等人所發(fā)現(xiàn)的那些集散節(jié)點(diǎn)，實(shí)際上也屬于某個(gè)無尺度網(wǎng)絡(luò)。
就連好萊塢演員網(wǎng)絡(luò)也是無尺度的。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)因"六度凱文貝肯"的游戲而變得眾所皆知。游戲玩家通過共同出演的電影，盡量讓特定的演員與凱文貝肯產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。定量分析顯示，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)也是由某些集散節(jié)點(diǎn)所支配的。具體來說，就是大部分演員只與為數(shù)不多的其他幾個(gè)人相連結(jié)，而少數(shù)演員所擁有的連結(jié)數(shù)卻高達(dá)數(shù)千個(gè)，其申包括Rod Steiger和Donald Pleasence。順便說一下，在演員連結(jié)數(shù)的排行榜上，凱文貝肯自己只排在第876位。
重新回到嚴(yán)肅的話題，無尺度網(wǎng)絡(luò)也出現(xiàn)在生物學(xué)領(lǐng)城。我們與美國(guó)西北大學(xué)的細(xì)胞生物學(xué)家Oltvai一道，發(fā)現(xiàn)古菌域、細(xì)菌域和真核生物三大生物領(lǐng)域的43種不同生物里，都存在無尺度的細(xì)胞代謝網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在這些網(wǎng)絡(luò)里，細(xì)胞通過分解復(fù)雜分子來燃燒食物并釋放能量。每個(gè)特定的分子就是一個(gè)節(jié)點(diǎn)，而節(jié)點(diǎn)之間的連結(jié)則是生化反應(yīng)。我們發(fā)現(xiàn)，大部分的分子只參加一種或兩種反應(yīng)，但是有少數(shù)分子(集散節(jié)點(diǎn))會(huì)參與大部分的反應(yīng)，比如水和三磷酸腺苷。
我們還發(fā)現(xiàn)，細(xì)胞中蛋白質(zhì)的交互網(wǎng)絡(luò)也是無尺度的。在這種網(wǎng)絡(luò)中，如果兩種蛋白質(zhì)能相互反應(yīng)，就認(rèn)為是彼此"連結(jié)"的。我們?cè)谘芯拷湍高@種最簡(jiǎn)單的真核細(xì)胞時(shí)，在它的數(shù)千個(gè)蛋白質(zhì)之間找到了一種無尺度的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu):大部分蛋白質(zhì)只與其他一、兩種蛋白質(zhì)發(fā)生相互作用，但有幾種蛋白質(zhì)分子卻能與大量的其他蛋白質(zhì)相結(jié)合。我們?cè)诹硪环N與酵母迥然不同的簡(jiǎn)單細(xì)菌——幽門螺桿菌中，也發(fā)現(xiàn)了類似的蛋白質(zhì)交互作用網(wǎng)絡(luò)。
事實(shí)上?？茖W(xué)家研究的網(wǎng)絡(luò)越多，發(fā)現(xiàn)的無尺度結(jié)構(gòu)也越多。這些發(fā)現(xiàn)引發(fā)了一個(gè)重要的問題:為什么像細(xì)胞和因特網(wǎng)這樣本質(zhì)上不同的系統(tǒng)，卻具有相同的結(jié)構(gòu)并遵從相同的規(guī)律?這些不同的網(wǎng)絡(luò)不僅都是無尺度的，而且還有著一個(gè)有趣的共同點(diǎn):由于某些未知的原因，冪次定律中kn項(xiàng)中的n值，通常介于2-3之間。

無尺度網(wǎng)絡(luò)的例子：

網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn) 連接
組織代謝 參與消化食物以釋放能量的分子 參與相同的生化反應(yīng)
好萊塢 演員 出演同一部電影
因特網(wǎng) 路由器 光纖及其它物理連接
蛋白質(zhì)調(diào)控網(wǎng)絡(luò) 協(xié)助調(diào)控細(xì)胞活動(dòng)的蛋白質(zhì) 蛋白質(zhì)之間的相互作用
研究合作 科學(xué)家 合作撰寫論文
性關(guān)系 人 性接觸
萬維網(wǎng) 網(wǎng)頁 連接地址

集散節(jié)點(diǎn)的馬太效應(yīng)

一個(gè)更為基本的問題也許是，為什么隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)理論不能解釋集散節(jié)點(diǎn)的存在?我們進(jìn)一步考察了Erdos和Renyi的研究，發(fā)現(xiàn)這里面存在兩個(gè)原因。
在建立模型的時(shí)候，Erdos和Renyi曾假設(shè)，他們?cè)诎仓眠B結(jié)之前能夠得到所有節(jié)點(diǎn)的清單。而事實(shí)上，萬維網(wǎng)的頁面數(shù)量絕對(duì)不是恒定的。1990年整個(gè)萬維網(wǎng)只有一個(gè)網(wǎng)頁，而到今天它的網(wǎng)頁數(shù)已經(jīng)超過了30億。大部分網(wǎng)絡(luò)也都具有類似的發(fā)展過程。1890年好萊塢只有屈指可數(shù)的幾位演員，但隨著越來越多的人加入這個(gè)行業(yè)，新人與之演員建立聯(lián)系，如今這個(gè)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)超過了50萬人。大約30年前，整個(gè)因特網(wǎng)只有幾個(gè)路由器，隨著新的路由器與網(wǎng)絡(luò)原有的路由器相連結(jié)，如今路由器的數(shù)量已經(jīng)高達(dá)百萬。由于現(xiàn)實(shí)中的網(wǎng)絡(luò)具有不斷成長(zhǎng)的本性，所以老節(jié)點(diǎn)獲得連結(jié)的機(jī)會(huì)就比較高。
此外，并非所有的節(jié)點(diǎn)都是平等的。在選擇將網(wǎng)頁連結(jié)到何處時(shí)，人們可以從數(shù)十億個(gè)網(wǎng)站中進(jìn)行選擇。然而我們大部分人只熟悉整個(gè)萬維網(wǎng)的一小部分，這一小部分中往往包含那些擁有較多連結(jié)的站點(diǎn)，因?yàn)檫@樣的站點(diǎn)更容易為人所知。只要連結(jié)到這些站點(diǎn)，就等于造就或加強(qiáng)了對(duì)它們的偏好。這種"優(yōu)先連結(jié)"的過程，也發(fā)生在其他網(wǎng)絡(luò)。在好萊塢，連結(jié)關(guān)系較多的影星更容易受到新秀們的重視。而在因特網(wǎng)上，那些連結(jié)較多的路由器通常還擁有更大的帶寬，因而新用戶就更傾向于連結(jié)到這些路由器上。在美國(guó)的生物技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)，象Genzyme這樣的知名公司更容易吸引到同盟者，而這又進(jìn)一步加強(qiáng)了它在未來合作中的吸引力。類似地，被引用較多的科學(xué)文獻(xiàn)，會(huì)吸引更多的研究者去閱讀和引用。美國(guó)著名的社會(huì)學(xué)家K·Merton將這種現(xiàn)象稱之為"馬太效應(yīng)"。這個(gè)詞來源于《新約》圣經(jīng)的內(nèi)容:"凡有的，還要加給他，叫他有余。"
成長(zhǎng)性和優(yōu)先連結(jié)這兩種機(jī)制，有助于解釋集散節(jié)點(diǎn)的存在:當(dāng)新節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)時(shí)，它們更傾向于連結(jié)到已經(jīng)有較多連結(jié)的節(jié)點(diǎn)，隨著時(shí)間的推進(jìn)，這些節(jié)點(diǎn)就擁有比其他節(jié)點(diǎn)更多 的連結(jié)數(shù)目。這種“富者逾富”的過程，有利于早期節(jié)點(diǎn)，它們更有可能成為集散節(jié)點(diǎn)。

我與阿Albert一道，進(jìn)行了計(jì)算機(jī)模擬和計(jì)算，結(jié)果顯示，具有優(yōu)先連接的特性并且持續(xù)成長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)，確實(shí)會(huì)發(fā)展成無尺度網(wǎng)絡(luò)，并且節(jié)點(diǎn)的分布也遵循冪次定律，雖然這個(gè)理論模型過于簡(jiǎn)化，且需要根據(jù)具體情況加以調(diào)整，但還是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中無尺度網(wǎng)絡(luò)的普遍存在提供了解釋。
成長(zhǎng)性和優(yōu)先連接還能夠解釋生物系統(tǒng)中為什么會(huì)出現(xiàn)無尺度網(wǎng)絡(luò)。例如，美國(guó)墨西哥大學(xué)的Wagner和英國(guó)牛津布魯克斯大學(xué)的A·Fell就發(fā)現(xiàn)，大腸桿菌代謝網(wǎng)絡(luò)中連結(jié)性較高的幾種分子，一般具有更為久遠(yuǎn)的進(jìn)化史:有些甚至被認(rèn)為是所謂的RNA世界（DNA出現(xiàn)之前的進(jìn)化階段）的遺物，還有的則是最古老的代謝路徑的一部分，
令人感興趣的是，優(yōu)先連結(jié)的機(jī)制常常是線性的。換句話說，如果一個(gè)現(xiàn)存節(jié)點(diǎn)的連結(jié)數(shù)是其相鄰節(jié)點(diǎn)連結(jié)數(shù)的兩倍，那么新節(jié)點(diǎn)與它連結(jié)的可能性，也是與鄰近節(jié)點(diǎn)連結(jié)可能性的兩倍。美國(guó)波士頓大學(xué)的Render及同事研究了不同類型的優(yōu)先連結(jié)，他們發(fā)現(xiàn)。如果這種機(jī)制運(yùn)行得比線性更快(例如，一個(gè)節(jié)點(diǎn)的連結(jié)數(shù)是另一個(gè)的兩倍，而新節(jié)點(diǎn)連接到前者的可能性卻是后者的4倍），那就容易出現(xiàn)一個(gè)攫取最多連結(jié)的集散節(jié)點(diǎn)，在這種"贏者通吃"的情況下，網(wǎng)絡(luò)最終演變?yōu)閾碛幸粋€(gè)中心集散節(jié)點(diǎn)的星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

無尺度網(wǎng)絡(luò)的 "軟肋"

人們對(duì)電力網(wǎng)絡(luò)和通信網(wǎng)絡(luò)的依賴程度日益增高，凸現(xiàn)了一個(gè)廣受關(guān)注的問題:這些網(wǎng)絡(luò)到底有多可靠?好消息是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對(duì)意外故障具有很強(qiáng)的承受能力。實(shí)際上雖然每時(shí)每刻網(wǎng)絡(luò)上都有數(shù)百個(gè)路由器失效，但因特網(wǎng)卻很少因此受到大的影響。生命系統(tǒng)同樣也具有這種強(qiáng)韌性:雖然細(xì)抱內(nèi)存在諸如突變和蛋白質(zhì)出錯(cuò)等數(shù)以千計(jì)的錯(cuò)誤，但人體卻極少因此發(fā)生嚴(yán)重的后果，這種強(qiáng)韌性的來源是什么呢？
直覺告訴我們，如果大部分節(jié)點(diǎn)發(fā)生癱瘓，將不可避免地導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的分裂。對(duì)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)而言，這是絕對(duì)正確的:隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中若有較大部分的節(jié)點(diǎn)被去除。網(wǎng)絡(luò)必然潰散成彼此無法通訊的小型孤島:不過無尺度網(wǎng)絡(luò)的模擬結(jié)果，則展現(xiàn)了全然不同的情況：即使從因特網(wǎng)路由器中隨機(jī)選擇的失效節(jié)點(diǎn)比例高達(dá)80%，剩余的路由器還是能組成一個(gè)完整的集群并保證任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間存在通路。要擾亂細(xì)抱內(nèi)的蛋白質(zhì)交互網(wǎng)絡(luò)也同樣困難:我們的測(cè)量顯示，即使在細(xì)胞內(nèi)隨機(jī)制造較高比例的突變，那些沒有改變的蛋白質(zhì)還是會(huì)正常地繼續(xù)合作。
總的來說，無尺度網(wǎng)絡(luò)對(duì)意外故障具有驚人的強(qiáng)韌性，這一特性本質(zhì)上源于這些網(wǎng)絡(luò)的非同質(zhì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。隨機(jī)去除的方式所破壞的主要是那些不重要的節(jié)點(diǎn)，因?yàn)樗鼈兊臄?shù)目遠(yuǎn)大于集散節(jié)點(diǎn)。與那些幾乎連結(jié)所有節(jié)點(diǎn)的集散節(jié)點(diǎn)相此。那些不重要的節(jié)點(diǎn)只擁有少量的連結(jié)。因而去除它們不會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)產(chǎn)生重大的影響。但是，對(duì)集散節(jié)點(diǎn)的依賴，也帶來了一個(gè)嚴(yán)重問題:面對(duì)蓄意攻擊時(shí)，網(wǎng)絡(luò)可能不堪一擊。通過一系列的模擬，我們發(fā)現(xiàn)，只要去除少數(shù)幾個(gè)主要集散節(jié)點(diǎn)，就可導(dǎo)致因特網(wǎng)潰散成孤立無援的小群路由器。類似地，對(duì)酵母的實(shí)驗(yàn)也顯示，去除那些高連結(jié)性的蛋白質(zhì)，比去除其他節(jié)點(diǎn)更容易導(dǎo)致酵母菌死亡。這些集散節(jié)點(diǎn)是決定性的，一旦發(fā)生使它們無法運(yùn)作的突變，極有可能會(huì)導(dǎo)致整個(gè)細(xì)胞死亡。
對(duì)集散節(jié)點(diǎn)的依賴，視系統(tǒng)的不同，既有利也有弊。對(duì)因恃網(wǎng)和細(xì)胞而言，能夠應(yīng)付隨機(jī)出現(xiàn)的意外故障，當(dāng)然是個(gè)大優(yōu)點(diǎn)。此外，細(xì)胞對(duì)集散節(jié)點(diǎn)的依賴，也給藥物研究者提供了新的方法:有可能找到這樣的藥物，能針對(duì)性地攻擊細(xì)胞或者細(xì)菌的集散節(jié)點(diǎn)，以便殺死它們而又不會(huì)影響健康的組織。不利的情況也有:少數(shù)消息靈通的黑客只要攻擊一些集散節(jié)點(diǎn)，就足以搞垮整個(gè)通信基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，這正是人們關(guān)心的焦點(diǎn)。
無尺度網(wǎng)絡(luò)的這一致命缺陷，引發(fā)了這樣一個(gè)問題:到底有多少集散節(jié)點(diǎn)是必不可少的?最近的研究表明，總的來說，只要有5-10%的集散節(jié)點(diǎn)同時(shí)失效，就足以搞垮系統(tǒng)。我們對(duì)因特網(wǎng)的實(shí)驗(yàn)顯示，一次有組織的協(xié)同攻擊，只要去除掉若干個(gè)集散節(jié)點(diǎn)(先去除最大的，再去除次大的，依次類推)，就足以造成重大破壞。因此，為了避免因惡意攻擊帶來網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模破壞，最有效的辦法就是保護(hù)好集散節(jié)點(diǎn)。不過，要想知道特定的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)到底有多容易被破壞掉，還有待進(jìn)一步的研究。例如，如果Genzyme和Genentech這樣的集散節(jié)點(diǎn)一起失去作用，是不是美國(guó)的生物產(chǎn)業(yè)會(huì)因此而崩潰呢?

"無尺度"流行病

對(duì)無尺度網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)識(shí)，也可用于理解電腦病毒、疾病和時(shí)尚的傳播。過去數(shù)十年間，無論是流行病學(xué)家還是市場(chǎng)營(yíng)銷專家，都在大力研究擴(kuò)散理論。研究結(jié)果指出，一種傳染病要在人群中傳播開來，必須要跨越某一臨界值。任何病毒、疾病或時(shí)尚的感染力一旦低于這個(gè)臨界值，將不可避免地自行消亡;而一旦超過臨界值，就會(huì)呈指數(shù)增長(zhǎng)，最終傳遍整個(gè)系統(tǒng)。
然而，西班牙巴塞羅那加泰羅尼亞理工大學(xué)的Pastor-satorras和意大利特里雅斯特國(guó)際理論物理研究中心的Vespigniani，最近卻得出了一個(gè)令人不安的結(jié)論。他們發(fā)現(xiàn)，在無尺度網(wǎng)絡(luò)里，不存在上面所說的臨界值。這就意味著，所有病毒都可在網(wǎng)絡(luò)中傳播和長(zhǎng)期存在，即便是那些傳染力很低的病毒也是如此。這一結(jié)論解釋了"愛蟲"現(xiàn)象，(愛蟲是有史以來最具破壞力的電腦病毒，2000年導(dǎo)致了英國(guó)議會(huì)電子郵件系統(tǒng)的癱瘓)，這個(gè)病毒原本理當(dāng)絕跡的，但過了一年之后，卻仍然是最普遍的病毒之一。
因?yàn)榧⒐?jié)點(diǎn)會(huì)連結(jié)到很多其他節(jié)點(diǎn)、所以任何一個(gè)遭受病毒入侵的節(jié)點(diǎn)，都將連帶感染至少一個(gè)集散節(jié)點(diǎn)。而一旦有集散節(jié)點(diǎn)被感染，它就會(huì)把病毒傳播給眾多的其他節(jié)點(diǎn)，當(dāng)中也包括其他的集散節(jié)點(diǎn)，這就導(dǎo)致了病毒在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)里的傳播。
社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在許多情況下也是無尺度的。生物病毒在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)里傳播的現(xiàn)象，提醒科學(xué)家要再好好研究一下那些探討網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和流行病之間互動(dòng)關(guān)系的文獻(xiàn)。特別是對(duì)于無尺度網(wǎng)絡(luò)而言，公共衛(wèi)生中傳統(tǒng)的隨機(jī)接種疫苗的方式可能很容易失效，因?yàn)樗鼧O有可能遺漏了某些集散節(jié)點(diǎn)。事實(shí)上，為了保證集散節(jié)點(diǎn)不被遺漏，幾乎人人都得接種疫苗。例如，90%的人口都必須接種麻疹疫苗，才能夠有效防疫。
如果醫(yī)生放棄隨機(jī)接種疫苗的方法，而把目標(biāo)轉(zhuǎn)向集散節(jié)點(diǎn)，也即那些最易感染的個(gè)人，情況會(huì)如何呢?對(duì)無尺度網(wǎng)絡(luò)的研究指出，只要其中包含集散節(jié)點(diǎn)，即使接種疫苗的人口只占一小部分，這種方法仍有可能會(huì)奏效。
然而，要找出社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的集散節(jié)點(diǎn)，比其他系統(tǒng)要難得多。盡管如此，以色列巴伊蘭大學(xué)的Cohen和HavIin，以及美國(guó)克拉克森大學(xué)的ben-Avraham已提出了一個(gè)聰明的解決辦法:任意選擇一群人，請(qǐng)他們隨機(jī)指定一位相識(shí)者，然后對(duì)這一小部分被指定的人接種疫苗。這一程序很可能會(huì)把集散節(jié)點(diǎn)圈入其中，理由是，集散節(jié)點(diǎn)與許多人都有連結(jié)，而連結(jié)性高的人更容易被指定。不過這一方法也存在一些道德上的困境。例如，即使識(shí)別出了集散節(jié)點(diǎn)，是否他們就有優(yōu)先接種疫苗和接受治療的權(quán)力呢?盡管存在這些問題，但對(duì)于那些無力照顧到全民的國(guó)家和地區(qū)而言，在分配艾滋病或天花疫苗時(shí)，這可能是最實(shí)用的辦法。
出于各種商業(yè)目的，有時(shí)人們需要引發(fā)流行而不是遏制流行。例如所謂的病毒式行銷，通常試圖把集散節(jié)點(diǎn)當(dāng)做行銷的目標(biāo)，以加快產(chǎn)品為用戶所接受的速度。顯然，這種策略已不是什么新鮮事了。早在1950年代，一項(xiàng)由制藥業(yè)巨頭輝瑞公司出資進(jìn)行的研究發(fā)現(xiàn)，醫(yī)生圈子中開始采用新藥的速度，與集散節(jié)點(diǎn)有很大的關(guān)系。實(shí)際上，市場(chǎng)推廣人員早就憑直覺知道，某些特定的消費(fèi)者在促進(jìn)新產(chǎn)品或新時(shí)尚方面，就是比其他的消費(fèi)者管用得多。新近的無尺度網(wǎng)絡(luò)研究，只是為更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)靥接戇@些現(xiàn)象，提供了一個(gè)科學(xué)的框架和數(shù)學(xué)工具。

從理論到應(yīng)用之路

雖然無尺度網(wǎng)絡(luò)很普遍，但仍有許多明顯的例外。例如，美國(guó)的高速公路系統(tǒng)和電力網(wǎng)絡(luò)就不是無尺度網(wǎng)絡(luò)。材料科學(xué)中的大部分網(wǎng)絡(luò)也不是。以晶格為例，各原子部和同樣數(shù)目的鄰近原子相連結(jié)。對(duì)于其他的一些網(wǎng)絡(luò)，我們還難以得出定論。如反映捕食者與獵物關(guān)系的食物鏈網(wǎng)絡(luò)，由于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模太小，科學(xué)家還難以斷定它的型態(tài)。此外，由于缺乏大規(guī)模的人腦內(nèi)部連結(jié)圖，科學(xué)家也無法得知這一重要網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)。
確定某一網(wǎng)絡(luò)是否無尺度，對(duì)了解該網(wǎng)絡(luò)的行為特性是相當(dāng)重要的，但是其他的重要指標(biāo)也值得注意。其中參數(shù)之一就是網(wǎng)絡(luò)的直徑，或稱為 "路徑長(zhǎng)度"。它指的是從一節(jié)點(diǎn)到另外的任意節(jié)點(diǎn)所需經(jīng)過的最大的中間段數(shù) [見下框文]。

這畢竟是一個(gè)小世界
1967年，美國(guó)哈佛大學(xué)的社會(huì)心理學(xué)家Milgram寄出了數(shù)百封信給內(nèi)布拉斯加州的公眾，并請(qǐng)求他們把信轉(zhuǎn)交給某位相識(shí)的人，條件是對(duì)方必須是最有可能把信再轉(zhuǎn)給波士頓一位股票經(jīng)紀(jì)人手里的人。為了跟蹤每一條不同的傳送路徑，Milgram請(qǐng)求參與者在轉(zhuǎn)寄信件的同時(shí)，也給他寄一張明信片。結(jié)果，Milgram發(fā)現(xiàn)，信件到達(dá)最終收信人之前平均要經(jīng)過6個(gè)人之手。人與人之間存在所謂 "六度分離"的說法就來源于這個(gè)實(shí)驗(yàn)。
雖然Milgram的結(jié)果很難說是定論，因?yàn)榻^大部分的信件并未到達(dá)最終收信人手里·不過科學(xué)家最近發(fā)現(xiàn)，其他網(wǎng)絡(luò)也具有這種 "小世界"的特性。例如，我們發(fā)現(xiàn)，細(xì)胞內(nèi)的任意兩種化學(xué)物質(zhì)，幾乎都能通過三個(gè)化學(xué)反應(yīng)組成的路徑連結(jié)起來。在萬維網(wǎng)上，雖然頁面數(shù)高達(dá)30億，但一般只要經(jīng)過19個(gè)連結(jié)，就可以從一個(gè)網(wǎng)頁到達(dá)另一個(gè)。
這種 "小世界"特性，并不意味著網(wǎng)絡(luò)中存在神奇的組織原則。即使是一個(gè)完全隨機(jī)連結(jié)的大型網(wǎng)絡(luò)，也是一個(gè)小世界。想想看，假設(shè)你認(rèn)識(shí)1000個(gè)人，他們中的每一個(gè)人又認(rèn)識(shí)1000個(gè)人，那么你只要通過一層中間人，就可以認(rèn)識(shí)100萬人。通過兩層中間人，你就可以認(rèn)識(shí)10億人。要認(rèn)識(shí)地球上所有的人。三層中間人已經(jīng)綽綽有余了。這樣看來，世界上任意兩個(gè)陌生人之間存在"六度分離"的說法，簡(jiǎn)直就是廢話了。然而，進(jìn)一步的研究讓我們對(duì)這一說法有了更深刻的認(rèn)識(shí)。

上圖示出了不同層次的集群。在層次式集群中，黃色表示美國(guó)著名建筑師Wright的住宅“落水山莊”的網(wǎng)頁集群，綠色表示與此相連的其他有關(guān)Wright、著名宅第和美國(guó)賓州景點(diǎn)的網(wǎng)頁集群。紅色表示它們進(jìn)一步與其它著名建筑師或建筑相連接的網(wǎng)頁集群。 上面我們的簡(jiǎn)單計(jì)算有個(gè)前提，那就是你的熟人都是彼此不相識(shí)的。但是在實(shí)際生活中，他們中有許多人是互相認(rèn)識(shí)的。事實(shí)上，人類社會(huì)可以區(qū)分為一個(gè)個(gè)具有相似特質(zhì)(例如收入或者興趣)的小集群。自從1970年代Granovetter在哈佛大學(xué)讀研究生時(shí)首開對(duì)此問題的研究之后，已有大量的社會(huì)心理學(xué)文獻(xiàn)對(duì)這種社會(huì)特質(zhì)進(jìn)行了探討。集群現(xiàn)象在其他多種網(wǎng)絡(luò)中也曾遍存在。1998年。美國(guó)康奈爾大學(xué)的Watts和Strogatz發(fā)現(xiàn)，在多種不同類型的系統(tǒng)中，都存在相當(dāng)明顯的集群現(xiàn)象，其中包括美國(guó)電力網(wǎng)和線蟲的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
從表面上看，由高度相互連結(jié)的節(jié)點(diǎn)組成的孤立集群，似乎與無尺度網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不相容·因?yàn)樵跓o尺度網(wǎng)絡(luò)中，有一些集散節(jié)點(diǎn)會(huì)與所有的節(jié)點(diǎn)相連結(jié)，它們的影晌是遍及整個(gè)系統(tǒng)的。但是·最近我們發(fā)現(xiàn)，這兩者其實(shí)是相容的:如果緊密連結(jié)的小型節(jié)點(diǎn)集群彼此相連，形成較大且較不緊密的大集團(tuán)，那這樣的網(wǎng)絡(luò)就能既是高度集群的又是無尺度的 [見左圖]。這類結(jié)構(gòu)在很多系統(tǒng)中都有出現(xiàn)·比如萬維網(wǎng)，它的集群就是具有相同主題的網(wǎng)頁群。細(xì)胞也是如此，它的集群就是負(fù)責(zé)特定功能的分子群。

最后，具備網(wǎng)絡(luò)一般拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的知識(shí)，只能了解系統(tǒng)行為與全面特性的一部分。例如，在美國(guó)高速公路網(wǎng)這樣的系統(tǒng)中，為其一指定節(jié)點(diǎn)添加一條連結(jié)的成本是極其昂貴的，這就阻止了它向無尺度方向發(fā)展。在食物鏈中，某些獵物比其他獵物更容易被獵取，這對(duì)整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)具有深刻的影響。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，家庭成員之間的關(guān)系比點(diǎn)頭之交者要密切得多，因而疾病 (和信息)就更容易在這種連結(jié)中散播。對(duì)于運(yùn)輸、傳送和通信系統(tǒng) (如因恃網(wǎng))而言，主要的問題是某些特定連結(jié)的擁堵:其一特定連結(jié)的流量過大，將導(dǎo)致該連結(jié)中斷，而其他連結(jié)接手處理過剩流量，也可能會(huì)跟著失效。而且節(jié)點(diǎn)本身可能不具有同質(zhì)性，如某些網(wǎng)頁可能很有吸引力，那它就會(huì)嚴(yán)重影響優(yōu)先連結(jié)的機(jī)制。
由于上述的種種原因，科學(xué)家可以說才剛開始了解無尺度網(wǎng)絡(luò)的行為。例如，僅僅對(duì)集散節(jié)點(diǎn)免疫，也許并不足以阻止疾病的蔓延;更好的辦法是，不僅僅考慮某人的連結(jié)數(shù)目，還要考慮這些連結(jié)的頻度和接觸時(shí)間。
基本上，我們?cè)陂_始研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)時(shí)，會(huì)先忽略個(gè)別連結(jié)和節(jié)點(diǎn)的細(xì)節(jié)。通過遠(yuǎn)離這些細(xì)節(jié)，我們才能找出這些看似無法理解的系統(tǒng)背后的組織原則。我們的一些研究成果，至少已讓研究者重新審視許多基本的假設(shè)。例如，研究者過去都把因特網(wǎng)視作隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)，用來測(cè)試新的路由協(xié)議對(duì)系統(tǒng)塞車現(xiàn)象的影響?，F(xiàn)在我們知道，因特網(wǎng)其實(shí)是一個(gè)無尺度網(wǎng)絡(luò)，它的行為特性與隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)有天壤之別。因此，像W·Byers和他在波士頓大學(xué)的同事們這樣的研究者，正在修改因特網(wǎng)的電腦模擬模型。了解無尺度網(wǎng)絡(luò)的特性，對(duì)其他許多領(lǐng)域都是有價(jià)值的，特別是當(dāng)我們超越網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，進(jìn)一步探討復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)部深?yuàn)W得難以理解的動(dòng)力學(xué)的時(shí)候。

無尺度網(wǎng)絡(luò)的潛在意義
呵呵^_^

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