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我们能够类似地发明出复杂性的微积分吗——一种能抓住复杂系统的自组织、涌现行为和适应性的起源和机制的数学语言？一些人已经开始着手于这项宏伟计划。例如，第10章曾介绍过，沃尔夫勒姆正在以元胞自动机中的动力学和计算为基础，创造他所认为的新的基础性的自然理论。前面提到，普里高津和他的追随者曾尝试用一些物理学概念作为基础建立复杂性理论。物理学家巴克（Per Bak）在动力系统理论和相变概念的基础上提出了自组织临界性的概念， [338] 并将其作为自组织和涌现的一般性理论。物理学家克鲁奇菲尔德提出了计算力学（computational mechanics）， [339] 将动力系统、计算理论和统计推断理论结合到一起，解释复杂和适应性行为的涌现和结构。
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不过这些方法，以及我没有提到的其他一些方法，都还远没有成为被广泛接受的复杂系统的解释性理论。它们都包含有一些重要的新思想，目前仍然是活跃的研究领域。当然，目前仍然不清楚是否存在这样一个理论；有可能不同系统中的复杂性的产生和运作过程完全不同。在这本书中我介绍了一些复杂系统理论的可能片段，分别涉及信息、计算、动力学和进化等领域。需要做的是发现它们的内在关联，并将它们融合成协调一致的整体——也许可以称其为“复杂性背后的简单性” [340] 。
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虽然这本书中介绍的许多科学仍然处于初期阶段，但对我来说，实现这种远大目标的前景正是复杂系统研究真正的迷人之处。有一件事情很清楚：追寻这些目标，要具有在知识上冒险和不惧失败的精神，敢于超越主流科学，进入疑点重重的未知领域，伟大的科学都是这样的。借用作家和探险家纪德（André Gide）的一句话：“不敢远离海岸线，就别想发现新大陆 [341] 。”朋友们，让我们一起向复杂性的新疆域进发吧。
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复杂 附录 访谈——梅拉妮·米歇尔谈复杂性
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《泛在》杂志（Ubiquity）2011年4月
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梅拉尼·米歇尔，1990年在密歇根大学获博士学位，导师是侯世达。她曾在圣塔菲研究所和俄勒冈研究院任职，2004年加入波特兰州立大学，现为波特兰州立大学计算机科学教授和圣塔菲研究所外聘教授，著有《复杂》一书。这本书由牛津大学出版社出版，内容引人入胜、富有启发性，被评为亚马逊网站2009年度十佳科学图书。米歇尔的研究范围涵盖人工智能、机器学习、生物启发计算、认知科学和复杂系统。
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《泛在》：先问一个简单的问题，什么是“复杂性”？
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米歇尔：这个问题“看似简单”——其实是最复杂的问题！复杂性研究之所以产生，是因为一些学者强烈地感觉到，一些高度“复杂”的自然、社会和技术系统之间具有深刻的相似性。这种系统的例子包括大脑、免疫系统、细胞、昆虫社会、经济、万维网，等等。说它们“相似”，并不是说必然存在掌控这些不同系统的唯一的一组原理，而是说所有这些系统都表现出“适应性的”、“类似生命的”、“智能性的”和“涌现性的”行为。这些术语都没有精确的定义，也使得目前还不可能形式化地定义“复杂系统”。
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有一个通俗的复习系统定义：由大量相互作用的组分组成的系统，与整个系统比起来，组分相对简单，没有中央控制，组分之间也没有全局性的通信，并且组分的相互作用导致了复杂行为。这里“复杂行为”指的是前面列出的那些术语（适应性、涌现，等等）。
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《泛在》：存在复杂性科学吗？
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米歇尔：我认为复杂性研究是不同学科的松散组合，研究复杂系统并寻求厘清这些系统之间的共同原则。100多年前，哲学家和心理学家威廉·詹姆士曾说过，心理学还不是科学，只是“有希望成为科学”。我认为这对于今天的复杂性研究来说也同样成立。我个人尽量避免使用“复杂性科学”（complexity science）一词，而是用“复杂性研究”（the sciences of complexity）。
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《泛在》：圣塔菲研究所（SFI）于1984年成立，是复杂系统研究的中心。你是如何加入SFI的？
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米歇尔：我当时是密歇根大学的研究生，攻读计算机科学的博士学位，导师是侯世达。我选了霍兰德教授的“遗传算法”课，他是SFI的早期成员之一。我对这个领域产生了浓厚的兴趣，霍兰德邀请我到SFI访问了一个暑假。我迷上了这里，很想找机会再去。在暑期访问大约一年后，我获得了博士学位。当时SFI正好有一个主持“适应性计算”项目的职位。霍兰德再次推荐了我，我在那里全职工作了一段时间，并最终成为研究所的一员。
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《泛在》：你又是怎么去波特兰州立大学的？
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米歇尔：我在圣塔菲的时候，研究所规定任职期限为五年，不可延期。期限结束后，我和我丈夫想搬到波特兰，我就申请了波特兰的俄勒冈研究院计算机科学的职位。俄勒冈研究院最近与俄勒冈卫生科技大学合并了。我在俄勒冈研究院的第二年，由于研究院目标的一系列变化，我们系的大部分教员，包括我自己，都受邀加入了波特兰州立大学（PSU）的计算机科学系。这是两个系很有趣而且史无前例的合并，PSU的计算机科学系扩大了一倍。
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《泛在》：我们马上还会谈到计算机科学，不过能不能首先请你总结一下对复杂性研究有贡献的其他学科？
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米歇尔：有很多学科都有贡献，而且数量还在不断增长！可以说几乎科学的所有主要分支对复杂系统研究都有一定的贡献，社会科学、历史和哲学的各分支也是一样。我不能确定边界在哪里。
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《泛在》：你的书详细讨论了生物学与复杂性的互动，并将生物学与计算联系起来。信息处理在生命系统中扮演了什么角色？
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米歇尔：对这个问题的回答可以写一本书（而且我确实打算以后写一本！）。简单地说就是，信息处理是描述生命系统行为的另一种方式；也就是说，不同于典型的生物学文献中的那种方式。信息处理或计算的框架，能帮助我们统一在生命系统中发现的一些不同特性。在《复杂》中，我讨论了蚁群、免疫系统和细胞代谢，通过将它们的行为都视为“计算”来描述它们的相似性，这样我就能提出在这些非常不一样的生物系统中一些共同的信息处理原理。但是有必要指出，生命系统中的“信息处理”和“计算”的完整概念仍然相当模糊——许多人用这些术语来描述生物现象，但对其的定义或形式化并没有达成共识。有时候很难清楚地知道人们谈论的是什么。
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《泛在》：计算机科学应该为这个一般性领域做些什么？
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米歇尔：计算机科学可以有许多贡献。计算机仿真是研究复杂系统的核心方法。高性能计算机建模工具和方法对于这个领域的推进具有绝对的重要性。但我认为，计算机科学还有更重要的作用，那就是为思考自然界中的信息处理提供形式化框架。复杂和适应系统的一个标志是以复杂的方式处理信息的能力。例如，整个生物学领域都越来越多地用信息处理的观念来作为理解适应性行为的框架。
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我相信计算机科学以及更一般性的计算理论，最终会将目前还不正式而且模糊的信息处理概念形式化。我个人认为信息处理将会成为理解生命系统的一个统一框架。
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《泛在》：你的博士论文中介绍了你写的一个能进行类比的计算机程序。写得相当漂亮！
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