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起初，他发现遗传回路使他感到非常困惑。他懂得很多抽象逻辑，但却几乎没有数
学知识。他在图书馆找到的计算机教科书对他几乎毫无帮助。“当时，自动机理论早已
建立，这个理论所论述的就是逻辑开关网络。这些书告诉我如何合成一个能够发挥作用
的系统，或复杂自动机功能的一般限制何在。但我感兴趣的是复杂系统的自然法则。秩
序从何而来？当时没人思考这些问题。当然只是据我所知是没人思考这些问题。”所以
他继续画他的随机遗传回路图表，极力去直观感觉这些网络的行为模式。当他需要用到
数学时，他就尽自己的能力来发明数学公式。
很快他就发现，如果每一个基因都被许多其它基因所控制，使基因网络变得像一盘
意大利面条一样稠密地纠缠在一起，那么整个系统就会猛烈动荡，陷于混乱局面。就拿
电灯泡来比喻，那就会像一个巨大的拉斯维加斯广告牌线路错乱了，上面所有的灯光都
乱闪一气，完全没有秩序。
考夫曼同样想到，如果每个基因最多只被另外一个基因控制，基因网络非常稀松地
连接，那么，网络的行为模式就过于简单了。这就会像一个广告牌上大多数灯泡都只会
像没有头脑的夜总会频闪灯光那样枯燥地开开关关。而那不是考夫曼想象的秩序。他想
要的遗传灯泡是能够将自己组织成有趣的行为形式，就像随风摇曳的棕榈树或翩翩起舞
的火烈鸟一样。另外，他知道非常稀松地连接的网络是不现实的：雅各布和莫纳德已经
证明了，真正的基因通常都受控于好几个别的基因（今天，我们知道典型的数额是两个
到十个）。
所以考夫曼就取其中间数。这样的网格连接既不十分稠密，也不十分稀疏。在实际
操作上，为了让事情更简单些，他取每个基因只有两条输入的网络。他发现了隐含着特
殊意义的现象。他早就知道，稠密连接的网络会非常敏感：如果你深入进去，调节任何
一个基因的状态，比方说，从打开的状态调节到关闭的状态，那就会引发雪崩现象，导
致网络像瀑布一样无止无休地来回翻滚。这就是为什么稠密相连的网络总是趋于混乱状
态的原因。它们永远不可能安顿下来，但在只有两个输入的网络中，考夫曼发现，开关
一个基因并不会引起连续扩散的变化波动。在大多数情况下，被触及的基因会恢复到原
来的状态。事实上，只要基因活动的两种形态相差不是很大，它们就会趋于会聚。“事
情变得简单了。我能够看见电灯泡趋于进入开或关的状态。”考夫曼说。换句话说，两
条输入的网络就像一盏灯光一样随意闪烁，却又总是能够自己组织成火烈鸟或香槟酒杯
图案的广告牌。
秩序！考夫曼利用医学院课程外的一切业余时间来研究它。他在笔记本上画上了越
来越多的两条输入的随机网络图，详尽地分析每一个网络的行为方式。这是一项既引人
入胜、又令人困惑的工作。关于这项工作的好消息是，两条输入的网络好像总是能够很
快地稳定下来。在最好的情况下，它们能够在几种不同状态中循环往复。这正是一个稳
定细胞的状况。关于这项工作的坏消息是，他并不知道他做的两条输入的模型和真正的
遗传调节网络有什么相干。真实细胞中的真实网络包含了几万个基因，而考夫曼用铅笔
和纸画的网络在达到不过五个或六个基因时就已经容纳不下了。要追踪一个包含七个基
因的网络的所有可能的状态和状态的转变情况，意味着要填满128×14的矩阵。如果要
做一个包含八个基因的网络，就要求把这个矩阵扩大一倍，并以此类推。“而手工操作
导致误差的机率简直大得无可避免。”考夫曼说。“我一直眼巴巴地看着我的七个基因
的网络，简直无法忍受要画包含八个基因的网络图的念头。”
“不管怎么说吧，在我读到医学院二年级时，我无法再继续下去了。这个游戏我玩
得时间够长的了。所以我穿过大街，来到计算机中心，询问是否有人能够替我编个程序。
他们说，‘当然可以。但你得付钱。’所以我掏出钱包。我很乐意付这笔钱。”
在决定让计算机代劳后，考夫曼发誓要全力以赴：他要模拟包含一百个基因的网络。
回想起这件事时，他笑了。好在当时他并不完全知道他在做什么。让我们这么想一下：
单个的一个基因只能有两种状态：开或关。但包含两个基因的网络就可以有2×2，或者
说，四种状态：开——开、开——关、关——开、关——关。一个包含三个基因的网络
就可以有2×2×2，或8种状态，依此类推。这样，在一个包含100条基因的网络里可能
出现的状态就是2的100次方，也就是相当于100万兆兆，也就是1的后面跟着30个零。考
夫曼说，这就产生了无穷无尽的可能性。更重要的是，从原则上说，没有理由说明为什
么他模拟的网络不能够随机漫游于这个空间之内。他是故意让他们随机连接的，而这将
意味，他的关于细胞循环的想法根本没有希望得到证实：计算机必须经过100万兆兆的
状态转变后才会出现重复的情况。这将把是各种状态都持过一遍的细胞循环，这个过程
无边无际到了超过想象力。考夫曼说：“如果计算机从一种状态过渡到另一种状态需要
万分之一秒，则让计算机运转100万兆兆微秒，就要花比宇宙历史漫长几十亿倍的时间。
我根本不可能在读医学院期间完成这个实验！”光是付计算机的上机费，就足以让考夫
曼在从医学院毕业之前就破产。
但幸运的是，考夫曼当时并没有做这个运算。在一位对他帮助颇大的计算机中心编
程员的帮助下，他的包含100个基因的两条输入的模拟网络编码后，就轻松地将一堆打
了孔的卡片交给了前台。十分钟以后，结果就出来了，打在了宽幅报表纸上。这结果正
像他所期待的那样，表明网络很快就稳定地安顿在有秩序的状态之中，大多数基因只固
定在开或关的状态，其它基因在几种不同的形态间循环。这些形态看上去当然不像火烈
鸟或任何可以辨认的东西。如果这个包含了一百个基因的网络是一个有一百个电灯泡的
拉斯维加斯广告牌的话，则这些有秩序的状态看上去就像振动不停的斑驳图案。但它们
确实存在，而且非常稳定。
“这简直太令人激动了！”考夫曼说。“无论是那时还是现在我都觉得我的这个发
现具有很深远的意义。它不是任何人能够凭直觉臆想出来的。”两条输入的网络并不是
在100万兆兆种状态中漫游，而是很快就移入这个空间的一个极小的角落滞留了下来。
“它安顿了下来，在五个、六个、七个，或更多的状态中，典型的是在大约十种状态中
倘佯、循环，形成惊人的高度秩序！我简直就被这个结果震惊了。”
最初的模拟只是一个开始。考夫曼仍然搞不清楚稀疏相连接的网络为什么会这样神
奇。但它们就是如此神奇，他感到这个结果让他完全从一个全新的角度来看待基因和胚
胎的发育过程。他用最初的方法做为样板，并在这个基础上加以改进，又做了无数个类
型的模拟。他想知道，这种有秩序的行为是什么时候出现的？为什么会出现？同时他也
想知道如何用真实的数据来检验他的理论？
他想，根据他模拟的模型，一个很显然的推断就是，真正的基因网络必须是疏松地
相互连接的。稠密连接的基因网络似乎无法在稳定的循环之中安顿下来。他并不指望真
正的基因网络全都像他模拟的基因网络一样都只是两条输入。大自然从来就不是这么规
范的。但他的计算机模拟和他所有的计算使他认识到，从某种统计学意义上来说，基因
网络只能是稀疏相连的。当你观察数据，就会发现真正的基因网络似乎就像模拟的那样
稀疏。
到目前为止一切进展得还不错。另一个对理论的测验是观察一个含有一组调节基因
的特定的生物体，弄清楚它能够产生多少细胞类型。当然，考夫曼还处于专门研究基因
网络的典型行为表现的阶段，还说不出什么特别的东西来。但他肯定可以从统计上观察
到与之相关的内容。他一直有这样一个假设：一个细胞类型会呼应它所属于的稳定状态
的循环，所以他的模拟越做越大。他一直跟踪了解，随着网络模拟规模越来越大，到底
会出