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为什么越来越多的人变得抑郁？我为什么认为还会继续多下去？运气好的话，应该有很多东西使抑郁的流行慢下来。例如，50年后，小女孩很可能比她们的前辈更能决定长大以后做什么样的人——神经外科医生、公司总裁或者足球明星。制度下的种族隔离、犹太人配额、51“不招爱尔兰人”的牌子，52都将成为模糊的历史。许多长期遭受歧视的人们，将来不会再经历那样无助的煎熬了。而在某些方面，我们的地球也许真的会变得不那么严酷：我们可以乐观地预言，越来越多的人至少表面上将过着自治的生活。奴役、强奸和寡妇自焚，53同样也将在世界范围内减少——当然，也许那是我们对人类的过高期许。
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另外，科学发现了越来越巧妙的同大抑郁搏斗的办法。我们认识了一些神经传递介质——大脑里的化学信使——它们可能在抑郁中出现反常。最显著的例子是5-羟色胺，它有许许多多的功能，包括影响很可能与抑郁相关的情绪调节。目前我们最多可以猜测，在抑郁中，要么是作为信使的5-羟色胺太少，要么是目标神经元对5-羟色胺传达的信息太不敏感。这个观点的最有力证据是有名的抗抑郁药物氟西汀的作用。它恰当而有选择地增加在神经元之间传递信号的5-羟色胺。下一代氟西汀就在眼前了，它的作用会更快、更强，而副作用比以前更少，如偶尔出现的男性患者的性功能紊乱、记忆力下降、精力不集中等。我们还认识了紧张、失望和某些荷尔蒙（在这种状态下还是一个谜）如何能产生抑郁的神经化学变化。根据这些发现，我们正在荷尔蒙水平上寻求治疗抑郁的新途径。
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我们对抑郁的认识还在一点点地增加。在许多长期的抑郁病人的大脑中，似乎有些区域异常地小——特别是海马状突起，它对一定类型的记忆的形成起着关键作用。有长期严重抑郁病史的人都存在着这种可能与海马状突起萎缩相关的记忆缺陷。我们也在学习遗传对抑郁易感性的影响——例如，当5-羟色胺在大脑内传递信号时或者在紧张荷尔蒙的合成中，遗传因子起着什么不同的作用。
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这些发现一定能开辟新的治疗前景，而且已经在我们的工作中初露端倪了。当我们逐渐认识了使人与人成为不同个体的生物学时，也许会出现最激动人心的进步。跟在那些认识的后面，我们将更好地认识抑郁的个体诱发因子。
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有了我们的科学进步，有了减轻我们无助感觉的因子，我为什么还说我们会更加忧伤呢？主要是因为我想着我们今天的文明里还有许多激发抑郁的东西。我能想象，一定有人会愤怒地批判我正在把人引向邪路：“你要抱怨当今世事艰难吗？那么杜奇曼夫人（Barbara Tuchman）的欧洲呢？大抑郁呢？听说过第二次世界大战吗？”
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据我通过杜奇曼夫人那“遥远的镜子”对14世纪生活的认识，我完全有理由相信，那时的每一个人都可能很抑郁，中世纪西方人的精神跟我们今天是迥然不同的。54不过现在，近50年的不断挑战特别可能产生抑郁——主要是因为，离开了社会的支持，生活里越来越多地发生着令人抑郁的事情。过去给我们带来安慰的东西，在即将到来的年代一定会逐渐变得软弱无力。“家庭”将不得不面对有增无减的离婚率；稳定的社会联系将不得不屈从我们珍视的活动和隐私的自由。今天，在我们的文化里，那种一生都生活在亲戚朋友包围的小村庄里的人已经十分罕见了。
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另外，我们的技术似乎不会帮我们缓解紧张，尽管（或者也许可以说因为）我们希望那样。我们会继续推出能节约时间的发明，然后像过去一样，又增添几分多做些事情的希望。我们将拥有更多的物质享受，但我们会重新定位对权利的基本认识。我们有数不清的小玩意儿，有享不尽的闲适和安逸，但是，当我们为早餐的米粥、为整容手术、为新款汽车或者新式婚礼犹豫不决，不知哪样更令我们快乐时，才发现这些选择往往都是徒劳的。
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对总体的无助感觉来说，我们的许多紧张性刺激都有特定的来源。虽然在我们可能更加文明的未来，野蛮会受更多的制约，但那些破坏规矩的人也可能有着更强的技术，那不是挥舞棍棒的城市流氓，而是兵器库或者“民兵”。不论我们的全球媒体村会从它今天仅有的500个有线频道变成什么，我们都能通过它的视野亲临每一个惊心动魄的恐怖场景：邻近城市的枪击、另一个大陆的屠杀、凄惨的垂死儿童、退化的生态系统……
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不过，抑郁的人可能增加，还有一个关键的统计学的原因。当我们努力从世纪末的回光挣脱出来——我们在那个世纪里看到了种族可能净化、校园可能成为屠场、第一家庭可能肮脏龌龊55——我们的孩子却正坐在我们的身边。看看两个重要的事实吧：抑郁越来越多地在青年和少年中发生；小时候大的紧张刺激肯定增大成年时患抑郁的风险。儿童时代本该学习控制外在环境的能力和极限，学习什么是可以依赖的快乐源泉。而我们却在孩子更小的时候就让他们知道了邪恶的秘密——世界到处是痛苦和悲哀，而我们却无可奈何。面对这样的现实，没有哪个小孩能像大人那样形成抵御的防线。有的人可能会超然物外，好好生活是对它最好的回应，这种态度理应成为一种风尚；另一种态度则更多地在那些顾影自怜的人中间流行，他们更脆弱，更容易绝望。绝望的种子已经在下一代那里萌芽了。
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那么，化学药物能带来好生活吗？——我们未来就要靠那些药丸来摆脱痛苦，换取安宁。目前所有的抗抑郁药物都不是很有效的。许多抑郁症患者因为不能忍受那些副作用，不得不把药停了。其他患者，有的只有在经过多年的不同药物实验后才能得到一定的缓和；还有很多连缓和也得不到。难道我们没有成功的可能，“让抑郁滚开”的药物最终将把那种疾病赶进档案馆里？显然，这样的事情不会发生，科学家也知道。写这篇文章的时候，我想找一个医药公司的市场副理，希望他能给我一张这样的药品广告：“抑郁吗？太简单了——这20年就靠它了。”可惜没有这样的人。即使对控制抑郁抱乐观态度的人，也不抱那样的希望。
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这一点儿也不奇怪。医学可以通过多个途径取得进步——我们曾经抽干沼泽的水来消灭蚊子；在非洲的某个小村庄追溯最后一个天花的病例；56我们也认识了细胞如何产生癌变，个别马基雅维里式的病毒如何破坏原以为能破坏它的免疫系统。57但在抑郁的医学问题上，那些方法都显得软弱无力。从来也不会有什么关乎生命荣枯的疫苗。到头来，一定有人要问的问题和研究抑郁的科学家、临床医生甚至进化心理学家也一定要面对的问题，不是为什么我们将有那么多人向抑郁屈服，而是我们多数人应该怎样控制和避免它。
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萨波尔斯基（Robert M.Sapolsky）是斯坦福大学生物学教授和斯坦福医学院神经学教授。他还是肯尼亚国家博物馆研究员。他原来关于紧张和神经疾病的研究是在实验室进行的，在23年里他每年都去东非塞伦盖提（Serenge-ti）大草原研究狒狒种群和这些动物的个性与紧张性疾病之间的关系。他最近的那本《灵长动物实录》（A Primate’s Memoir）就是多年非洲生活的结果。他还写过一本《紧张、老化的大脑和神经元死亡的机制》（Stress，the Aging Brain，and the Mechanisms of Neuron Death），两本为普通读者写的《睾丸激素的困惑及其他人类困境的生物学随笔》（The Trouble with Testosterone an Other Essays on the Biology of the Human Predicament）和《斑马为什么不患溃疡：紧张、紧张性疾病应对指南》（Why Zebras Don’t Get Ulcers：A Guide to Stress，Stress-Relate Diseases，and Coping）。
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费米的“小发现”和复杂性理论的未来
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S·斯特罗盖茨
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1942年12月2日，在芝加哥大学一个室内网球场进行的秘密实验中，费米（Enrico Fermi）建造了第一个自持的链式反应堆，迈出了原子弹发展的关键一步。58费米也因此总被人想起，至少公众是这样记住他的。不过在科学家中间，他赢得尊敬却是因为他宽广的胸怀。费米也许是同时站在理论和实验物理学两个巅峰的最后一人。布罗诺夫斯基（Jacob Bronowski）59曾有过挑逗性的评价：“在我印象中，他是我见过的人当中最聪明的——当然，也许是除了一个人以外的最聪明的人。”“他个头小，结实而有力，像个运动员，而且他心里总有明确的前进方向，仿佛能把事情看透。”
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就在1954年去世前，费米从物理学家通常说的一个消遣问题得到了很大的乐趣。那是一个简单而优美的问题——没有讲什么太现实的东西，不过是探索他一直好奇的一个基本问题的方法。现在，他的机会来了。这时，费米在洛斯阿莫斯访问，正在找理由来试验新的MANIAC，世界上第一台超级计算机。那机器在他看来就是挡不住诱惑的一辆赛车。
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费米同帕斯塔（John Pasta）和乌拉姆（Stanislaw Ulam）一起工作，他们想让机器模拟32个粒子组成的弹性链的数千个变量。整个体系代表一个理想化的通过化学键束缚的一维原子晶格。对于小振动，化学键表现出线性行为：如果原子分开的距离增大1倍，那么把它们拉回来的力也需要增大1倍。所有传统物理学都建立在这样的近似基础上。但费米知道，如果振动大了，真实的化学键行为应该是非线性的，没人知道那种情况下会发生什么事情。那时的数学给不出答案；没人能解那么多变量的非线性系统的方程。
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当然，问题也在这里。费米构造这个问题是因为传统方法对它无能为力。现在，有了MANIAC的帮助，他和他的合作者就要照亮经典物理学的那个非线性的黑暗角落了。他们的发现令人震惊。他们原想干扰静态系统时，非线性最终会使系统热起来——就是说，使系统退化到充满随机的状态，所有可能的振动模式具有相等的强度。这是热力学告诉我们的事情。但是，计算机却说不。经过很长时间以后，粒子几乎又回到了起点。这个奇怪的结果使人类第一次发现，非线性可能是惊人秩序的一个来源。非线性带来混沌，非线性又把它夺走。60
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费米为那个回声现象感到高兴——据乌拉姆回忆，他亲切地称它是一个“小发现”——不幸的是他没能活着看到发表的结果。失去了费米，帕斯塔和乌拉姆在写那篇文章时也没愉快过，他们默默地计算，写进洛斯阿莫斯的内部报告；10年以后，它才作为费米著作的一部分发表出来。
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费米-帕斯塔-乌拉姆问题在20世纪50年代初一定显得特别孤单。那时候，物理学都是关于量子电动力学的，没有人考虑跟经典力学一样陈旧而枯燥的事情。那个问题不是已经彻底考察过300年了吗？费米却不同，他认识到这个题目还几乎没人碰过；所有非线性问题跟从前一样令人困惑。在今天看来，不论对这个问题的选择，还是为了解决它而设计的革命性的计算机实验，都说明费米是多么有远见。经过适当推广，他的远见实际上更符合我们自己的时代，也适合未来50年的非线性动力学。
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1953年，非线性动力学几乎不能把握涉及两个耦合振子的问题，更不用说更多的振子了。振子是工程师的东西，在前半个20世纪里，工程师们设计了很多应用非线性特性的工具：为最早的收音机和电视机供电的真空管，雷达和通讯的锁相线圈，精密光学和眼科手术的激光。所有这些发明都依赖于自持非线性振子——特别是依赖于它们相互同步或与输入信号同步的倾向。可是这些技术所用的振子很少，一般只有一两个。大量振子的排列是不可能的；那时还没有预言大量振子的集合行为的数学。
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能处理大量相互作用粒子的学科只有统计力学，这个物理学分支的产生原是为了解释亿万分子组成的气体的行为。费米是统计力学的大师，很清楚它在热力学平衡系统发挥的作用。遗憾的是，非平衡现象完全是另一码事。这也正是费米-帕斯塔-乌拉姆模拟所产生的令人惊奇的结果：系统不像人们希望的那样固定在平衡状态。普通的统计力学在这里失去了意义。
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在费米实验后的50年里，非线性动力学和统计力学都成熟起来了——还有一定程度的重合。过去几十年的几个伟大的理论成果，利用两个学科的技术取得了惊人的进步。物理学家费根鲍姆（Mitchell Feigenbaum）运用统计物理学的重正化群方法（赢得过诺贝尔奖的方法）证明，存在一定的普适定律，决定着从规则行为向混沌行为的转变。他的预言很快在诸如心房、化学反应和半导体等众多系统得到了证实。理论生物学家温弗里（Arthur Winfree）证明，巨大的生物学振子网络的同步化现象令人联想起相变，就像水在临界温度下突然凝结成冰。复杂系统的其他重要模型——考夫曼（Stuart Kauffman）的基因网络、巴克（Per Bak）的自组织沙堆、霍普菲尔德（John Hopfield）的人工神经网络——都通过统计力学与非线性动力学的结合得到了说明。
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非线性动力学是跟着由几个组织原理所决定的一个简单逻辑结构进步的。最重要的一个原理是，小系统比大系统更容易。最早认识的一类非线性问题就是那些只包含两个变量的系统——如摇动的摆，其状态完全由位置和速度来刻画；如果这两个量确定了，我们就能预言它在未来任何时刻的准确位置。
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三个变量的问题会野蛮得多：它们可以是混沌的。混沌意味着在确定法则统治下的系统也可能以随机的、似乎不可预言的方式运动。根据洛伦兹（Edward Lorentz）和其他混沌学者从1960年到1985年的研究，我们认识了这类奇异的行为方式的普遍性，解释了它们的一般特征。从生态系统中的种群涨落到水龙头无规则的滴水，混沌可能意外地出现在任何地方。混沌很快就在实践中应用开了，如编密码甚至作曲。
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