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“在蝴蝶效应背后的故事深刻地改变了关于可预见结果的观点，”海勒姆说，“在过去三个世纪里，传统的实验科学专注于通过排除所有变量，只留下两种或至多三种变量来发现因果关系。例如，食物中缺乏维生素A的一组老鼠，可能被拿来和另外一组在所有方面都完全相同、除了食物中有维他命A的老鼠相对照。两组老鼠中出现的任何不同都能够被合理地归功于维生素的影响。此外，任何以同样的方法重复实验的实验室，都能期待获得同样的结果；假如没有获得，第一个实验的准确性就令人怀疑了。‘这能够被复制吗？’是对一个实验提出的第一个问题。这种类型的因果实验不仅提供资讯，还起到预测的作用。它们成功的关键是减少研究变量的数目。
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“相反地，当一个因果关系的研究组合了甚至四到五种相互作用的变量时，它就极其复杂了。困难之处在于，任何一个变量都可能影响到一个或更多个其他的变量，后者接下来可能影响到其他变量，包括这过程最开始的那一个，将因果令人眼花缭乱地纠结成一团复杂的网。像这样既非线性又不简单的问题，还原实验不容易弄明白；它的内容不能被有效地分割成人为的片段。举个例子，这是那种当科学家从‘维他命A能做些什么’转向‘维他命A是怎么做到这些的’时会出现的问题。
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“科学家们普遍假设，或至少希望，假如所有在一个关系网中相互影响的不同变量能够在实际上被追踪，那么多元变量的相互影响将会是可预测的，也会更容易理解。电脑带来了希望，因为它们能够处理那些由于涉及的计算和比较的次数过多，本来不可能被分析的复杂问题。”
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“啊哈，需要一个在分析技术上的分支。”安布鲁斯特说。
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“对于一些复杂的问题，电脑不负众望，”海勒姆继续说道，“但并不能完全解决。我们接下来就要提到扇动翅膀引起一阵微风的蝴蝶了。1963年，爱德华·罗伦兹[1]，一位数学家和气象学家，希望论证出一种方法，能够作出可靠的远程天气预测。他往一台电脑中输入一个关于天气系统模型的档案库，以及可测量的变量，例如温度、大气压、风向和风速、降水量、以及附近的气象锋面的影响。每一个模型的特征都被储存在电脑内存中。他的想法是，一个气象学家可以往电脑中输入当下的天气模型，并让电脑在内存档案库中寻找一个完全匹配的模型。从逻辑上说，根据过去模型的后续表现，应该能预测出对应模型的后续表现。
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“他开始着手测试这个方法，要求电脑在档案库中找出已有的匹配模型，电脑做到了。然后他检查这些模型的后继表现是否能够继续匹配。等待他的是一个大意外。一般说来，仅仅持续了数天或至多一周后，相匹配的天气模型就不再继续表现相似；它们的后继表现彼此存在差异，就好像来自不匹配的模型一样。罗伦兹说，他于是知道，提前超过一周作出可靠的天气预测在本质上是不可能的，但他还明白自己意外地有了新发现，它的意义更为广泛，并且非常重要。
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“天气出于一些有趣的原因而表现得不可预测。最直接的原因应该是，默默无闻和不可预测的怪异事件产生了不相称的巨大后果，简略的说法就是蝴蝶效应。”
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“它的微不足道——这就是难以置信的地方。”霍滕丝说。
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“不见得，”凯特说，“这个观点是指，由于一些受到变量影响从而被放大了的变化，微小的事件会产生不相称的巨大后果。我们知道这种情况是存在的。从气雾罐和含有氟利昂的废旧冰箱中释放出来的氟利昂，相对于浩瀚的大气而言只是极少量。然而，因为这极少量气体与臭氧发生的化学反应，氟利昂造成了使地球免于完全暴露在紫外线辐射之下的保护层的空洞。或者想一想，霍滕丝，一个入侵病毒和一个巡逻免疫细胞的一次渺小而平凡的相遇，是如何启动了在你体内的一连串事件，而那决定了你的生死。”
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“那只象征意义上的蝴蝶并不仅仅意味着，微小的原因能够导致不相称的巨大后果，”海勒姆说，“那很早以前就被观察到了。就像俗话说的，细节决定成败。它也不仅仅意味着，因为原因太多、太隐晦，各式各样又变化莫测，将一个复杂系统中的每个原因、影响和相互关系都考虑在内是不可能的。
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“在罗伦兹的发现中最主要的惊人之处是：就算在某些种类的复杂系统中，每一个影响都能被精确地考虑在内，它们的未来也仍然是不可预测的。”
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“你为什么那么说？”霍滕丝问，“你怎么会知道？”
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“一个系统会随着发展过程而自我完善，”海勒姆说，“天气如此；进化如此；经济体系如果并不迟钝停滞的话，也是如此。既然它们是在发展过程中自我完善的，那么它们就没有预定的安排。既然没有预定的安排，它们也就不能被预测。”
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“这对于气象学家来说可能是个新奇的想法，但对于语言学家来说则是旧闻了，”安布鲁斯特说，“说话的人创造出一种语言，然而没有人、包括这门语言的使用者或是研究者，可以预见它未来的词汇或用途，这恰好是出于你说过的原因：语言是在发展过程中自我完善的。就算各种语言的起始点是相同的，就像那些天气模型一样，它们也会独立各异地分化发展。谁能从拉丁文预见到法语、西班牙语、葡萄牙语、马略卡语（Mallorcan）、普罗旺斯语（Provençal）、罗马尼亚语，或甚至意大利语的佛罗伦斯方言和西西里岛方言呢？谁又能通过分析《贝奥武夫》[2]或甚至《坎特伯雷故事集》[3]中的英语来预测现在我们所用的英语呢？谁能预测公元2800年时英语的词汇和用法，或者是届时在使用英语的不同地区将展现出来的不同之处？当然，”他沉思着补充，“语言确实有语法规则，对其他语言的借鉴改编也有相当一致的方式，甚至发音变化还多少有可靠的模式。”
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“是的，语言不是呓语，”海勒姆说，“创造性的自组织——这就是我们所谈论的——并不意味着无序。恰恰相反。但它告诉我们，秩序不是整齐划一，在有序的进程架构中被创造出来的事物也不能被预先决定或提前预测。
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“在一个生态系统中，”他继续说道，“植物和动物实际上追求着未来的规划。尽管缺乏对未来的意识，至少不像我们这样意识到它，它们还是会这样做。它们筑巢，挖地洞，建立家庭，找到食物来源，扎根，长出果实。它们共同组成了一个生态系统，就好像一些企业带着它们的未来规划组成了一个居民区的经济体系。生态系统不会也不能把阶层命令强加于这个集体之上，因为后者是自组织的，并且在发展过程中自我完善。”
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“那在我评论的另一本书《鸟喙》（The Beak of the Finch）中有漂亮的阐述。”凯特说。
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“没有人会给一个充满活力和潜力的经济体系下命令，”海勒姆说，“它会不断地涌现惊喜，而不是俯首听命，做它被预期或被希望去做的事。”
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“但是当然，假如你有这种权力，海勒姆，你会让政府下令改革消除恶性循环，并且告诉企业，关于污染和资源浪费等问题，它们必须做什么。”安布鲁斯特说。
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“这不在我的能力范围内，但更重要的是，政府也无法胜任——不能提出有什么事情要做。我不知道有什么事要做或者可能去做，其他人也不知道，无论是在政府内部还是外部。就像我的客户正在寻找在适宜生存的温度下制造材料的方法，以及在用户用完后能够进行良性生物降解的材料和产品，而这个集体中的某些成员可能会发明出他们需要的东西。但他们必须依赖于集体的其他部分——依赖于其他成员的共同发展，依赖于这个集体许许多多的其他成员，来将整个前景不明的新发明经营得足够稳定、足够扩大化，从而纳入修正措施和分支。”
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“狂妄自大，过分的自信，”默里说，“经济历史充满了昂贵的无用之物，是那些自以为通过塑造未来能够预测未来的人所做的。外来援助的进口替代的惨败就是一个例子：对大麻烦的大而快的补救。我们有自己的例子。事后看来，很显然核能不是预期的那种廉价又无害的能源。除了处理核能的人要冒着核辐射的风险之外，放射性废料是如此危险，对将来影响深远。”
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“但核能听上去很有希望能减轻大气污染和酸雨，”安布鲁斯特反驳，“一个经济体系如果不去尝试，又怎么能知道什么是可行的呢？海勒姆，你自己就喜欢做实验。当很明显只有走到重要的新分岔路口才能找到答案时，我们难道不应该至少尝试去计划修正吗？并且当我们意识到需要迅速找到新的分岔路口时，尽可能努力地去寻找？”
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“你的错误在于事先就下结论说，已经有需要的答案了。”海勒姆说，“你也许有，但也可能没有。成功的分支倾向于谨慎地开始，并在进入经济生活的时候经受考验——不然就会被舍弃。当数千亿美元被强行投入到核能上面，其他的可能性就会缺乏资金、被忽视、被嘲笑。那不是实验性的做法。”
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“众所周知，后见都是明确的，先知则难免有错。”凯特说，“第一艘美国汽船有个流行的绰号叫‘富尔顿的愚行’（Fulton’s Folly）[4]。早期乘坐汽车的人被叫嚷道‘找匹马吧’！早期主要的电脑制造商，IBM，确信电脑始终会过于昂贵笨重，不适合个人持有。”
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“工业材料的专家认为塑料只能用于制造厨房器具和玩具。”默里说。
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