《失控》一書是凱文凱利於1994年完成，並在美國進行出版發行。2010年12月被譯爲中文版，在中國進行出版，之後的幾年裏，凱文凱利與《失控》在中國受到極大的推崇。雖然這是一本很多年前寫的書，但是其內容極具前瞻性，書中所述的很多東西在這十幾年裏都被一一驗證。很多人把《失控》譽爲“互聯網聖經”，但它其實涉獵極廣，涵蓋了社會學、生物學、經濟學、計算機網絡等多個領域，可以從多個方面進行解讀。凱文凱利所說的失控，並不是失去控制，而是無需控制，一切按照自然進行發展。
在《失控》的第一章裏便點明瞭本書主題：人造與天生的聯姻，並指出人造物與自然生命是以兩種趨勢進行發展的：
1、人造物表現得越來越像生命體
2、生命變得越來越工程化
在最後一章中凱文凱利總結了造物九律：
1、分佈式狀態
2、自下而上的控制
3、培養遞增收益
4、模塊化生長
5、邊界最大化
6、鼓勵犯錯誤
7、不求最優化，但求多目標
8、謀求持久的不均衡狀態
9、變自生變
《失控》的意義不在於總結出了造物九律，而是在於得出這些結論的過程，凱文凱利使用了全書24章，共50多萬字的篇幅闡述了這一思考過程，其間涉及到了生物學、工程學、工業生態學、密碼學等衆多領域，旁徵博引了很多例子，引導着讀者一步步進行思考。全書內容衆多，無法一一進行分享，就截取部分印象深刻的內容與大家分享。
1、人造與天生的交融
人類生存於自然界中，隨着發展與進步，不斷從自然界中獲取到材料，然後依靠精確的邏輯將這些材料建造成某些裝置。但是這樣的發展與建造很快就被瓶頸所束縛——只能建造出簡單裝置。人類爲了製造出真正複雜的系統，不得不向大自然進行學習，抽取出大自然中的生物邏輯，注入到機械裝置中，以獲得進一步的昇華。仿生學的興起，以及各種科技的發展均印證了這一觀點。
人類在將自然邏輯帶入機器的同時，也在將機械邏輯（技術邏輯）注入到生命中。通過生物工程，人類使用技術對有機體進行控制馴化；通過基因工程，人類對生命進行解密，尋求更高層次的超脫，攻克疾病，突破束縛。
2、蜂羣思維與分佈式
當單一的、獨立思維的個體大量聚集，將會涌現出一些單一個體所不具有的新特性，量變達到質變，整體行爲會從部分的有限行爲中有規律地涌現而出。蜂羣思維的神奇之處在於，這是一個由很多獨立單元高度連接而成的活系統，具有着典型地自適應特徵；沒有一隻蜜蜂在控制着蜂羣，但是卻有着一隻看不見的手從羣體中涌現出來，對整個蜂羣進行有規律地控制。一隻斑點大蜜蜂只有6天的記憶，而作爲整體的蜂羣擁有記憶的時間是3個月，是一隻蜜蜂平均壽命的兩倍。
不論是地球、一個國家、一個蜂羣、一片草原、一個人，甚至是互聯網，都可以看做是一個活系統，都是由相對微小的、分佈式的活系統自下而上構建而成。人的大腦也是一個活系統，大腦做出的決定不是大腦的某個部門產生的，而是由千萬個思緒鬥爭之後自然形成的最佳答案。
分佈式是生物發展的最佳狀態，每一個單一個體都各司其職， 做好自己的工作，然後自下而上進行構建，組成一個大型的活系統，將會涌現出全新的特性，完成單一個體無法完成的工作。書中有這樣的一個例子，科學家們嘗試製造擁有高級“大腦”的機器人，想要通過高級“大腦”對機器人的所有部件進行統一控制，以完成一些特定工作。但是經過實驗發現，這樣擁有中心“大腦”的機器人不僅不能按理想中那樣完成工作，還必須爲了能對所有部件進行控制而變得極其臃腫。相反，如果把機器人的中心“大腦”去掉，不再對各個部件進行統一管理，而是讓每個部件各司其職，完成自己的工作，反而在讓機器人很好完成工作的同時，還減小了機器人的體積，降低了成本。
分佈式模式和去中心化的思維正在隨着互聯網和計算機的發展而被印證着。分佈式、去中心化的系統將會有着強大的自適應性。一個面向對象的程序，實際上就是一個相對去中心化的、模塊式的程序。面向對象的程序使軟件具備了中等程度的分佈式智能。它與其他分佈式的存在一樣，有一定的抗挫性，能夠通過有效的單元組裝來實現擴展。
3、鼓勵犯錯，容許犯錯
書中有一個構建草原生態圈的例子，生物學家爲了重現出一個草原生態圈，經過計算規劃之後，在一片土地上種下了草原生態圈中的各種植物，並對其悉心照顧。一段時間後發現，這片土地並沒有按照預想的那樣向着草原生態圈進行發展，很多悉心栽種的植物都出現了大批量的死亡。經過研究之後發現，如果在偶然的情況下引入一團野火，或者不經意地引入一些物種，讓這片土地自然發展，幾年之後就能成功地得到一個草原生態系統。
如果一個活系統是極其穩定的，其內部運轉井然有序、一絲不苟，將很難會有發展進化的機會。只有儘可能地將活系統的邊界最大化，適當容忍犯錯、鼓勵犯錯，讓活系統處在一個不均衡的狀態中，纔會迸發出新的火花。創新往往發生在不穩定的邊緣地帶。
閱讀過程中，我想到了這幾年來被廣泛關注的大數據。過去數據量不大的時候，大家對數據的精確度要求很高，對很多數據都務求其準確性。隨着科技進步帶來的信息大爆炸，信息的更新和傳遞都呈現出井噴的現象，數據量越來越大，於是提出了大數據的概念。大數據不單純地指信息量巨大，而是指對這些大量的數據進行分析挖掘，從而得出一些具有價值的信息。在大數據中，樣本的概念被遺棄，不再對數據進行抽樣分析，而是把整個數據庫作爲分析樣本；並且分析過程中容忍錯誤的數據和一些錯誤的結果。大數據得出的結果並不是精確的，而是一個大概的方向或者趨勢。例如，可以通過對一個地區或者某一人羣的網頁瀏覽數據進行分析，從而達到廣告定向投放推送的目的，很大程度上提高了廣告的有效性。大數據似乎也符合蜂羣思維的概念，大量個體聚集，涌現除了之前不具備的新特性，並且容忍其中的一些錯誤。
4、共同進化及共贏
不論是單一個體還是一個活系統，均是生命的體現，生命與生命之間並非是完全獨立，而是時時刻刻相互影響。生態圈中的所有生命，彼此之間都在相互影響、相互促進，謀求着共同進化，生命與自然環境亦是如此。共同進化是指多個生命相互利用或是互爲天敵，最終都進化成依賴對方而生存的形態。共同進化不侷限於同一物種，地球上無處不在的寄生和互生，也是共同進化的產物。
生命的發展伴隨着生命之間的博弈，初始的時候進行的是零和博弈，一方想要取得勝利，必須消滅對方，打壓對方。但是隨着發展與進步，生命之間的關係開始呈現出一定的開放性，之間的博弈亦從零和向着非零和轉變。生命之間的矛盾衝突不再是不可調和，相互競爭的雙方可以通過達成某些協定，來實現彼此的雙贏。非零和博弈使得競爭雙方獲得的利益遠比零和博弈的利益要巨大。