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同样也是在20世纪90年代末，巴拉巴西和艾伯特提出了“无尺度网络”的概念（本质上是具有分形结构的网络），并证明了许多自然和技术网络都具有无尺度结构。由于许多（也许是所有）复杂系统都可以被视为网络，个体（节点）与有限数量的其他个体进行通信（连接），因此网络的交叉学科研究有可能揭示复杂网络的普遍共性。
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《复杂》中用了几章来探讨网络科学的内容和影响。巴拉巴西的《链接》（Linked） [342] 和瓦茨的《六度》（Six Degrees）都对这门新涌现的学科有很好的介绍。更专业的介绍可以参见纽曼最近写的《网络引论》（Networks：An Introduction）一书。
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《泛在》：有一个问题是“无尺度”是否适用于互联网。大卫·奥尔德逊在2009年的《泛在》访谈中提出，互联网以及谷歌云这类互联网上的子系统具有针对性的工程设计，比无尺度模型所预测的更具有稳健性。
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米歇尔：奥尔德逊的例子（路由跟踪数据、谷歌服务器）指的是互联网（由服务器和其间的通信连接组成），与我前面提出的万维网的例子不是一个概念（万维网是由超链接组成的逻辑结构），而万维网才被许多人认为具有无尺度性。但大的问题仍然成立；总体上很难判断一个大型网络是否确实是“无尺度的”，还是具有某种其他结构。精确地说，“无尺度”一词指的是具有连接度幂律分布的数学性质。在现实世界中，这个性质只能被近似满足，没有绝对的“无尺度”网络，就像自然界中没有完美的分形一样。因此问题是：在何种程度上我们可以说网络是无尺度的，这种近似对于理解网络的行为有用吗？这是网络科学文献中许多争议的主题，但是有许多经验研究表明，包括万维网在内的许多自然和技术网络具有（近似的）无尺度特性。
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《泛在》：依你看，复杂性研究以及计算机科学的总体目标应当是什么？
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米歇尔：我认为有两个关联的目标，都还远远没有达到。
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首先是发现不同的复杂系统之间的共同原理，从而得到对这些系统的洞察，并产生出分析这些系统的新方法。无尺度网络就是共同原理的一个例子，我们刚刚讨论过。生物学家则借鉴了谷歌的网页排名算法（一种利用了万维网的无尺度结构的计算方法），用来研究食物网中不同物种的重要性，从而更好地认识灭绝的风险，这就是新的分析方法的一个例子。（相关研究可以参见一篇文章：Allesina S，Pascual M, Googling Food Webs：Can an Eigenvector Measure Species’Importance for Coextinctions?PLo S Comput Biol，5（9），2009.）
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其次，更具雄心的目标也许是发展出数学理论，以一般性的方式描述复杂性，并对许多不同系统的现象进行解释和预测。例如，有了这样的理论，就有可能以形式化的方式明确昆虫群体、经济系统和大脑等复杂系统所共有的动力学、适应、集体决策和控制以及“智能”背后的机制。这样一个理论应当结合动力系统理论、计算理论、统计物理、随机过程、控制理论、决策论等领域的理论研究。对于是否存在这样一个理论目前都还不清楚，更不要说这个理论是什么样子。
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数学家斯托加茨称这个目标为寻找“复杂性的微积分”。从一些方面来看，这个类比很贴切：牛顿、莱布尼茨等人寻找的就是运动的一般性理论，以解释和预测服从物理力的任意物体的动力学，无论是地上的还是天上的。在牛顿之前的时代，这个理论已经有了一些片段（例如，已经存在“无穷小”“导数”“积分”等概念），但还没有人将这些片段合到一起，给出完整的一般性理论来解释以前没有统一认识的各种现象。与此类似，我们也有与复杂系统有关的各种理论片段，但还没有人知道如何将它们合到一起，产生出某种更具一般性和统一性的理论。
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《泛在》：你真的认为复杂性的微积分会出现吗？
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米歇尔：这种一般性理论曾是20世纪40年代和50年代控制论运动的圣杯；从许多方面来说，目前的复杂系统研究是那场运动的延续。一些批评意见认为复杂系统会与控制论有类似的命运：不能超越建设性的隐喻和分散的片段，无法给出更严格和有用的框架。我个人的看法要乐观一些，但也不好说……复杂性研究还很年轻，还具有很多革新性发展的潜力，我希望它能不断吸引世界上一些最具创造性的年轻学家加入。
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http：//ubiquity. acm.org/article.cfm?id=1967047
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感谢ACM和《泛在》提供中文版权
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Copyright 2011 ACM, Inc.
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