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复杂 [:1701064844]
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统一理论和一般性原理
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统一理论[unified theory，或大统一理论（Grand Unified Theory），缩写为GUT]通常指物理学的一个目标：用一个理论统一宇宙中的基本力。弦论就是对GUT的尝试，但对于弦论是不是正确的，甚至GUT是不是存在，在物理学界还没有达成共识。
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假如弦论最后被发现是对的——它是物理学长期追寻的GUT，那将会是极其重大的成就，但那不会是科学的终结，更不会是复杂系统科学的终结。让我们感兴趣的复杂系统行为是无法在基本粒子或是十维的弦这样的层面上进行理解的。即使现实世界中的一切都是由基本粒子组成，它们也不是解释复杂性的适当词汇。这就好像在问到“为什么逻辑斯蒂映射是混沌的”时回答说：“因为xt+1=Rx1（1-x1）。”在某种意义上，对混沌的解释确实包含在这个等式中，就好像免疫系统的行为在某种意义上包含在物理的大统一理论中一样。但这并不构成人类的理解，而这才是科学的终极目标。物理学家克鲁奇菲尔德、法墨尔、帕卡德和罗伯特·肖（Robert Shaw）对此说得非常好：“希望物理学能彻底理解基本力从而完结的想法是没有根基的。 [318] 一个尺度上组分的相互作用会导致更大尺度上复杂的全局行为，而这种行为一般无法从个体组成的知识中演绎出来。”爱因斯坦也曾开玩笑说：“人们相爱不能怪万有引力。” [319]
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如果复杂系统的统一理论不是基础物理学，那会是什么呢？又有没有呢？大部分复杂系统研究者可能都会说寻求复杂性的统一理论现在还为时尚早。物理科学发展了两千多年，在认识到质量和能量这两种主要“要素”后很久，才由爱因斯坦用E=mc 2 将它们统一。物理学还认识到自然界的四种基本力，并且统一了其中至少三种。质量、能量和力，以及它们背后的基本粒子，是物理学理论的基本要素。
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对于复杂系统，我们甚至不知道它的基本“要素”或基本“力”是什么；除非你已经知道了统一理论的概念组成或基本要素，否则谈论统一理论没有什么意义。
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生态和昆虫学家戈登则表达了以下观点：
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继控制隐喻（metaphors of control）之后 [320] ，关于复杂性、自组织和涌现的思想——整体大于部分之和——也开始流行起来。但这些解释都只是障眼法，仅仅给出了一些我们无法解释的名词；它们给我的感觉就好比物理学家用等式中两项相等解释粒子的行为，无法让人满意。也许存在复杂系统的一般性理论，但是很明显目前还没有。关注具体系统的细节是理解自组织系统动力学更好的途径。这样可以发现是否存在一般性规律……希望用一般性原理来解释自然界中发现的各式各样复杂系统的规律，这会让我们忽视与模型不符的现象。多了解这类系统的具体特性，就能发现在各系统之间哪些类推有效，哪些类推又无效。
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确实有很多一般性原理不是很有用，例如，“所有复杂系统都具有涌现性质（emergent properties）”，因为就像戈登说的，它们给出的是“我们无法解释的名词”。我想，这就是我在说霍根引用的话时所表示的意思。没有单一的原理可以适用于所有复杂系统，我认为从这个意义上说戈登是对的。
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用共性而不是一般性原理来称呼可能更好：它们为一些系统或现象的机制给出了新的理解或概念，如果没有它们，很难通过分别研究这些系统或现象然后进行类比来厘清。
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共性的发现可以是复杂性研究反馈环的一部分：由具体复杂系统的知识总结出共性，反过来又为理解具体系统提供了思想。具体的细节与共性相互启发、约束和丰富对方。
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听起来很不错，但有没有例子呢？各种文献中提出了很多共性或普适原理，这本书中我们也看到了一些：混沌系统的普适性质；冯·诺依曼的自复制原理；霍兰德的搜索与开发平衡原理；阿克塞尔罗德的合作进化的基本条件；沃尔夫勒姆的计算等价性原理；巴拉巴西和艾伯特提出偏好附连是真实网络发展的普遍机制；韦斯特、布朗和恩奎斯特提出用分形循环网络解释比例关系；等等。还有很多，受篇幅限制我们无法一一列举。
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在第12章我壮着胆子提出了分散系统中适应性信息处理的一些共通原理。我不知道戈登是否会同意，但我相信对于人们研究与我提到的系统类似的系统应该会有用——这些原理也许能给他们一些新的思想，帮助他们理解所研究的系统。例如，我提出了“随机性和或然性很关键”。最近我在一次演讲中阐述了这些原理，听众中一位神经学家就跟着推测了大脑中随机性的可能来源，以及起到了什么作用。听演讲的人中一些人从没有从这个角度思考过大脑，因此这个思想稍微改变了他们的观念，也许在他们以后的研究中就会用到这些新概念。
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另一方面，从具体系统到共性也会有反馈。也是在那次演讲中，一些人举了一些复杂适应系统的例子，他们认为这些系统并不符合我的全部原理，这驱使我重新思考我的观点的通用性。正如戈登指出的，我们应当注意不要忽视“与模型不符的现象”。当然，对自然现象的认识有时候也会有错误，而共性也许能引导我们进行辨析。据说爱因斯坦——他是杰出的理论大师——曾说过：“如果事实与理论不符，就改变事实。”当然，这取决于是什么理论和事实。理论越是稳固，你就越应当怀疑与之相抵触的事实，反过来如果与之相抵触的事实越是有根据，你就越应当怀疑你提出的理论。这就是科学的本性——永无止境的提议和质疑。
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复杂 [:1701064845]
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复杂系统研究的根源
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对复杂系统共性的寻找有很长的历史，特别是在物理学中，但发展最快的阶段还是在计算机发明以后。20世纪40年代初，一些科学家提出计算机与动物之间有很强的相似性。
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20世纪40年代，以赛亚·梅西基金会（Josiah Macy, Jr.Foundation）资助了一系列交叉科学会议，主题很有趣，包括“生物和社会系统中的反馈机制和循环因果系统”“社会的目的论机理”以及“目的论机理与循环因果系统”。这些会议是由一小群探寻各种复杂系统共性的科学家和数学家组织的。这个团体的主要推动者是数学家维纳（图19.2），他在第二次世界大战期间研究高射炮的控制，这段研究经历让他认识到，无论是生物还是工程中的复杂系统，研究的关键都不再是质量、能量和力这些物理学概念，而是反馈、控制、信息、通信和目的（或“目的性”）等概念。
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梅西基金会系列会议聚集了当时许多杰出人物，除了维纳，还有冯·诺依曼、麦卡洛克（Warren Mc Culloch）、米德（Margaret Mead）、贝特森、香农、阿什比（W.Ross Ashby）等人。这些会议促使维纳提出了一门新的学科，控制论 [321] （cybernetics），这个词来自希腊语的“舵手”一词，也就是船的操控者。维纳将控制论归结为“整个控制和通信的理论 [322] ，无论是关于机械还是动物”。
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▲图19.2 罗伯特·维纳（1894—1964）（AIP Emilio Segre Visual Archives）
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这个松散的控制论团体关注的主题在这本书中都出现过。他们想知道：信息和计算是什么？它们在生物中是如何表现的？生物与机器有什么相似之处？反馈在复杂行为中起什么作用？信息处理是如何产生出意义和目的的？
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控制论团体在生物与机器的类似性上做了许多重要工作。例如冯·诺依曼的自复制自动机将信息与繁殖联系到了一起；阿什比的《大脑设计》 [323] 提出将动力学、信息和反馈应用到神经科学和心理学。麦卡洛克和皮茨（Walter Pitts）提出了神经元模型作为逻辑器件， [324] 引发了后来神经网络的研究；米德和贝特森将控制论的思想应用到心理学和人类学； [325] 维纳的著作《控制论》和《人有人的用处》 [326] 则试图为这个领域和许多相关学科提供统一的认识。这些成就只是其中部分例子，它们的影响延续至今。
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控制论的研究在当时既有人拥护也有人反对。拥护者认为其开创了科学的新时代；批评者则认为它没有什么用，因为太过宽泛模糊，缺乏严格的理论基础。人类学家贝特森认同前一观点，他写道：“我一生经历的最重要的两次历史事件是凡尔赛条约的签订和控制论的发现。” [327] 而生物学家和诺贝尔奖获得者德尔布吕克（Max Delbrück）则认为他参加的控制论会议“极为空洞无物” [328] 。决策论学家萨维奇（Leonard Savage）说得客气一点，他说后期的一次梅西基金会会议是“非常精英的团体在一起闲谈” [329] 。
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控制论主义者参加会议的热情逐渐消退，这个领域本身却繁荣起来。科学史学家艾斯普瑞（William Aspray）研究了控制论运动，他写道：“最后维纳统一控制和通信科学的愿望没有实现 [330] 。就像其中一位参与者评论的，控制论‘宽泛而缺乏实质’。涵盖的主题过于松散，理论工具又过于贫乏笨拙，无法实现维纳所期望的统一。”
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还有一个寻找共性的类似尝试，就是所谓的一般系统论 [331] ，20世纪50年代由贝塔朗菲（Ludwig Von Bertalanffy）发起，他将其描述为“对一般性‘系统’有效的原则进行形式化和演绎” [332] 。系统是在非常一般性的意义上进行定义：由相互作用的组分组成的集合，组分通过相互作用一起产生出某种形式的系统及行为。当然，这什么都可以描述。一般系统论者最感兴趣的是生物系统的一般性质。系统论学家拉普波特将一般系统论（应用到生物系统、社会系统和其他复杂系统）的主线描述为在变化中保持的一致性，有组织的复杂性以及目标导向性。生物学家马图拉纳（Humberto Maturana）和维埃拉（Francisco Varela）试图用自创生（autopoiesis，或“自我建构”）的概念统一前两条主线， [333] 这个概念表示自我维持的过程，系统（例如一个生物细胞）作为一个整体运转，不断产生出系统本身的构成组分（例如细胞的部件）。对于马图拉纳、维埃拉和他们的许多追随者来说，自创生即便不是唯一，也是一个重要的生命特性。