為了使工具具備強大的功能，我們可以允許其在某些方面有點小瑕疵。同樣，為了保證互聯(lián)網(wǎng)上擁有一千七百萬個計算機節(jié)點的群系統(tǒng)不會整個兒垮掉，我們不得不容忍討厭的蠕蟲病毒或是毫無理由和征兆的局部停電。多路由選擇既浪費且效率低下，但我們卻可以借此保證互聯(lián)網(wǎng)的靈活性。而另一方面，我敢打賭，在我們制造自治機器人時，為了防止它們自作主張地脫離我們的完全控制，不得不對其適應能力有所約束。

隨著我們的發(fā)明從線性的、可預知的、具有因果關(guān)系屬性的機械裝置，轉(zhuǎn)向縱橫交錯、不可預測、且具有模糊屬性的生命系統(tǒng)，我們也需要改變自己對機器的期望。這有一個可能有用的簡單經(jīng)驗法則：

l  對于必須絕對控制的工作，仍然采用可靠的老式鐘控系統(tǒng)。

l  在需要終極適應性的地方，你所需要的是失控的群件。

我們每將機器向集群推進一步，都是將它們向生命推進了一步。而我們的奇妙裝置每離開鐘控一步，都意味著它又失去了一些機器所具有的冷冰冰但卻快速且最佳的效率。多數(shù)任務都會在控制與適應性中間尋找一個平衡點，因此，最有利于工作的設(shè)備將是由部分鐘控裝置和部分群系統(tǒng)組成的生控體系統(tǒng)的混血兒。我們能夠發(fā)現(xiàn)的通用群處理過程的數(shù)學屬性越多，我們對仿生復雜性與生物復雜性的理解就越好。

群突出了真實事物復雜的一面。它們不合常規(guī)。群計算的數(shù)學延續(xù)了達爾文有關(guān)動植物經(jīng)歷無規(guī)律變異而產(chǎn)生無規(guī)律種群的革命性研究。群邏輯試圖理解不平衡性，度量不穩(wěn)定性，測定不可預知性。用詹姆斯?格雷克的話來說，這是一個嘗試，以勾畫出“無定形的形態(tài)學” ——即給似乎天生無形的形態(tài)造型。科學已經(jīng)解決了所有的簡單任務——都是些清晰而簡明的信號?，F(xiàn)在它所面對的只剩下噪音；它必須直面生命的雜亂。