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1701065029 复杂 [:1701064715]
1701065030 大脑
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1701065032 认知科学家侯世达在《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》一书中  [13]  对蚁群和大脑进行了比较。两者都是由相对简单的个体组成,个体之间只进行有限的通信,整体上却表现出极为复杂的系统(“全局”)行为。在大脑中,简单个体是神经元。除了神经元,大脑中还有许多不同的细胞,但绝大多数脑科学家都认为是神经元的活动以及神经元群的连接模式决定了感知、思维、情感、意识等重要的宏观大脑活动。
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1701065034 图1.2(上图)就是神经元的图像。神经元主要由三部分组成:细胞体,接收其他神经元信号的分支(树突),以及向其他神经元发送信号的主干(轴突)。大致上,神经元可以处于活跃状态(激发)或非活跃状态(未激发)。当神经元通过树突从其他神经元接收到足够强的信号时,它就会激发。激发时会通过轴突传出电信号,然后释放出神经递质转换成化学信号,化学信号又会作用于其他神经元的树突对其进行触发。神经元的激发频率和产生的化学输出信号会根据输入和最近的激发状况随时间变化。
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1701065036 这与蚁群很类似:个体(神经元或蚂蚁)之间相互传递信号,信号的总强度达到一定程度时,会导致个体以特定的方式动作,从而再次产生信号。总体上会产生非常复杂的效果。前面说过对蚂蚁及其社会结构尚未完全了解;同样,对于单个神经元的行为和庞大的神经网络如何产生出大脑的宏观行为(图1.2,下图),科学家们也没有弄清楚。他们不知道神经元信号的意义,不知道大量神经元如何一起协作产生出整体上的认知行为,也不知道它们是怎样让大脑能够思维和学习新事物。同样,最让人迷惑的也许就是,如此精巧、整体能力如此强大的信号系统是怎样进化出来的。
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1701065041 ▲图1.2 上图:神经元着色显微图像。下图:人类大脑。一个层次上的行为是如何产生出更高层次上的行为呢?[神经元图像来自brainmaps.org(http://brainmaps.org/smi32-pic.jpg),由知识共享组织(Creative Commons)授权使用(http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/)。大脑图像由Christian R.Linder提供]
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1701065043 复杂 [:1701064716]
1701065044 免疫系统
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1701065046 免疫系统是又一个例子。在免疫系统中,相对简单的组分一起产生出包含信号传递和控制的复杂行为,并不断进行适应。图1.3展现了免疫系统的复杂性。
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1701065051 ▲图1.3 免疫细胞攻击癌症细胞[Susan Arnold摄影,图片来自美国国家癌症研究所视觉在线网站(National Cancer Institute Visuals Online)(http://visualsonline.cancer.gov/details.cfm?imageid=2370)]
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1701065053 同大脑一样,不同动物的免疫系统的复杂程度也各不相同,但总体上的原则是一样的。免疫系统由许多不同的细胞组成,分布在身体各处(血液、骨髓、淋巴结等)。这些细胞在没有中央控制的情况下一起高效地工作。
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1701065055 免疫系统中的主角是白细胞,也称为淋巴细胞。白细胞能通过其细胞体上的受体识别与某种可能入侵者(比如细菌)相对应的分子。大量白细胞哨兵在血液中不停巡逻,如果被激活——也就是特定受体偶然遇到了与其匹配的入侵者——就发出警报。一旦淋巴细胞被激活,就会分泌出大量能够识别类似入侵者的分子——抗体。这些抗体会到处去搜寻和摧毁入侵者。被激活的淋巴细胞的分裂速度也会加快,从而产生出更多后代淋巴细胞,帮助搜寻入侵者和释放抗体。后代淋巴细胞会不断繁衍,从而让身体能记住入侵者特征,再次遇到这种入侵者时就能具有免疫力。
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1701065057 有一类细胞被称为B细胞(B是指它们产生自骨髓,Bone marrow),它具有一种奇特的性质:B细胞与某种入侵者匹配得越好,它产生的后代细胞就越多。通过随机变异,子细胞与母细胞会稍有不同,而这些子细胞产生后代的能力也与它们同入侵者相匹配的程度成正比。这样就形成了达尔文自然选择机制,B细胞变得与入侵者越来越匹配,从而产生出能极为高效地搜寻和摧毁微生物罪犯的抗体。
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1701065059 还有许多种类的细胞也参与了免疫反应的大合奏。T细胞(产生自胸腺,Thymus)对于调节B细胞的反应很重要。巨噬细胞四处游荡,寻找已被抗体标记的东西,然后将其摧毁。有些细胞让免疫能长期有效。此外,系统中还有一部分是用来防止免疫系统攻击身体的正常细胞。
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1701065061 同大脑和蚁群一样,免疫系统的行为是通过大量简单参与者的独自行动产生,并没有谁在进行掌控。简单参与者——B细胞、T细胞、巨噬细胞,等等——的行动可以看作某种化学信号处理网络,一旦有一个细胞识别出入侵者就会触发细胞之间产生信号雪崩,从而产生精巧而复杂的反应。不过目前这个信号处理系统的许多关键细节还没有研究清楚。比如,目前仍然没有完全弄清楚相关的信号是什么,它们具体的功能是什么,它们又是如何相互协作,从而使得系统作为一个整体能够“知道”环境中存在何种威胁,并产生出应对这种威胁的长期免疫力。我们也不清楚这种系统是如何避免攻击身体;又是什么导致系统失灵,例如如果患有自身免疫病(autoimmune diseases),系统就会对身体发起攻击;艾滋病毒(HIV)又是用怎样的策略直接攻击免疫系统本身。同样,还有一个关键问题,就是这样高效的复杂系统当初是如何进化出来的。
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1701065063 复杂 [:1701064717]
1701065064 经济
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1701065066 经济也是复杂系统,在其中由人(或公司)组成的“简单、微观的”个体购买和出售商品,而整个市场的行为则复杂而且无法预测,比如不同地区的住宅价格或股价的波动(图1.4)。很多经济学家认为经济在微观和宏观层面上都具有适应性。在微观层面上,个人、公司和市场都试图通过研究其他人和公司的行为来增加自己的收益。以前一直认为,微观上的自利行为会使得市场在总体上——宏观层面上——趋于均衡,在均衡状态下商品价格无论怎样变化都无法让所有人受益。从收益或消费者满意度来看,如果有人受益,就肯定会有人受损。市场能达到均衡态就认为市场是有效的。18世纪经济学家亚当·斯密(Adam Smith)将市场的这种自组织行为称为“看不见的手”:它产生自无数买卖双方的微观行为。
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1701065071 ▲图1.4 个体的交易行为产生出金融市场无法预测的宏观行为。上图:纽约股票交易所[图片来自纽约公立图书馆麦斯坦部(Milstein Division of US History, Local History and Genealogy, The New York Public Library),经阿斯特、莱诺克斯和狄尔登基金(Astor, Lenox and Tilden Foundations)许可使用]。下图:1970~2008年各月道琼斯工业平均指数收盘价
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1701065073 经济学家感兴趣的问题是,市场怎样才会变得有效,以及反过来,为何在现实世界中市场会失效。近年来,关注复杂系统研究的经济学家开始尝试用复杂系统的术语来解释市场的行为:动力学无法预测的全局行为模式,比如市场泡沫及其崩溃的模式;信号和信息的处理,比如个体买卖者的决策过程,以及市场作为整体“计算”有效价格的“信息处理”能力;还有学习和适应,比如商家调整产品以适应消费者的需求变化,以及市场作为一个整体对价格进行调整。
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1701065075 复杂 [:1701064718]
1701065076 万维网
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1701065078 万维网诞生于20世纪90年代初,此后呈爆炸性增长。与前面描述的系统类似,万维网可以视为自组织的社会系统:每个人都看不到网络的全貌,只是简单地发布网页并将其链接到其他网页。然而,复杂系统专家发现这个网络在整体上具有一些出人意料的宏观特性,包括其结构、增长方式,信息如何通过链接传播,以及搜索引擎和万维网链接结构的协同演化,这一切都可以视为系统作为一个整体的“适应”行为。万维网从简单规则中涌现出的复杂行为是目前复杂系统研究的热点。图1.5展现了一部分网页以及其链接的结构。似乎许多部分都很相似,问题是,为什么会这样?
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