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复杂性科学将如何颠覆我们对世界的认知?

先知书店 先知书店店长荐书 2023-02-01



复杂性科学

将如何颠覆我们对世界的认知?

文:梅勒妮·米切尔  编:先知书店


1894年,物理学家、诺贝尔奖得主阿尔伯特·迈克尔逊宣布,科学即将终结,不久之后,人类便会解开所有未知之谜。


看上去,似乎大部分的基本原理都已牢固确立,但如此大胆而劲爆的预测常常会沦为一个笑话。很快,相对论和量子力学革命就在物理学界引发了一场大地震。


渐渐地,我们还发现,那些与人类生活最密切相关的生物学、社会学、经济学、政治学等等,恰恰不受任何基本原理的管辖。


越是深究人类自身与社会的运转,我们越能发现更多意料之外的复杂性。从20世纪起,科学开始在学科之间建立起桥梁,寻找适用于复杂性本身的原理。



-01-

什么是复杂性?


“复杂性研究”的对象是复杂系统行为背后的普遍原则。在这些系统中,大量成分以非线性方式展开互动。


在这里,“非线性”是指,单去理解个体成分,是无法理解整个系统的;非线性交互导致“整体大于部分之和”。


复杂系统科学家想要理解,在蚁群、细胞、大脑、免疫系统、社会团体和经济市场中,这些集体复杂性是如何产生的?它们虽截然不同,但却似乎存在着某种相似性,这令研究者颇感兴趣。


它们全都呈现出自组织性:系统成分通过自行组织,在没有任何核心或外部“控制者”的情况下,表现出一个连贯整体的行为方式。


复杂系统能够以个体成分无法实现的复杂程度,实现信息的编码与处理。复杂系统会演化,它们以一种开放的状态,持续发生着改变,逐渐学习并适应。


这类系统无法被精确预测,也不会呈现出便于科学家理解的平衡态。




-02-

转变我们的理解


当然,所有重要的科学发现都会改变我们对自然的理解,但我认为,复杂性研究在此基础上更进了一步:它不仅有助于我们理解那些重要现象,更会改变我们看待自然和科学本身的方式。


以下就是复杂系统科学改变我们理解方式的一些例子,也许会让你意想不到。


简单规则能产生不可预测的复杂行为


· 一周以后的天气预报为何不准?


· 渔业人口的年变化数预测为何很难?


· 股市泡沫和崩盘为何无法预知?


过去,人们普遍认为,这类现象之所以难以预测,是因为其行为的高度复杂性,且还存在不少随机因素。


然而,复杂系统科学显示,即便是在基本规则极为简单、且完全确定的系统中,复杂行为和不可预测性也能产生。


通常,复杂性的关键在于系统之间交互规则的逐渐迭代。至于这种迭代是否是导致天气、股市和动物种群数量存在不可预测性的唯一原因,目前尚无定论。



◎数量众多导致结果迥异


在上文中,我引用了一句老话:整体大于部分之和。物理学家菲尔·安德森则说得更为简洁,他说,复杂性告诉我们的关键一点是,“多则异,数量多了,结果的确就会不一样。”


蚁群就是一个绝佳范例。


正如生态学家尼格尔·弗兰克斯所言,“单独来看,一只爬行中的行军蚁非常简单,若把100只行军蚁放在一处平面上,它们会兜兜转转,永不消停,直至累死。”


若是把50万只行军蚁放在一起,整体蚁群就成了难以预测的“超级生物体”,展现出高深、乃至骇人的“集体智力”。


脑部神经元、免疫系统细胞、创造力和城市中的社会运动、市场经济中的行为人等等,它们都遵循类似的道理。


复杂性研究显示,当系统成分之间以恰当的方式交互时,其整体行为——系统处理信息、决策、进化与学习的能力——能够与个体成分的行为形成明显反差。



◎着眼全局的“网络式”思维方式


21世纪初,首个人类基因组测序完成,科学界获益匪浅。美国前总统比尔·克林顿曾指出,有赖于人类基因组项目,“即便不说全部,大部分人类疾病的诊断、预防和治疗都将被彻底改变。”


的确,许多科学家都认为,只要绘制出人类基因的完整图谱,我们就能对基因运作有一个近乎全面的了解,知道哪些基因对应哪些性状,而这将为革命性的医疗发现和靶向基因疗法指明方向。


但如今,十多年过去了,当初预言的医疗变革还没有实现,不过人类基因组计划及基因学研究倒取得了巨大进展。


· 首先,人类基因(为蛋白质编码的DNA序列)约有2.1万个,远少于所有人的预期,仅仅与小鼠、蠕虫和芥菜的基因数差不多。


· 其次,这些编码蛋白质的基因仅占人类DNA的2%上下。


两个谜团油然而生:


· 如果人类基因数相对如此之少,那我们的复杂性源于何处?


· 至于那98%的非基因DNA——过去曾被轻蔑地称为“垃圾DNA”,它们的作用又是什么?


基因学家认识到,细胞中的遗传元素就像蚁群中的蚂蚁,它们的相互作用是非线性的,并以此形成错综复杂的信息处理网络。塑造生物体的正是这样一个网络,而非一个个基因。


另外,更令人吃惊的是:所谓的“垃圾”DNA是形成这些网络的关键。信息处理网络正日渐成为生物学中的核心组织原则。曾经的“细胞信号通路”如今已被称为“细胞信息处理网络”。



癌症治疗方面的新研究并不关注个体基因,而是着眼于被很多癌症所利用的细胞信息处理网络,对其施加干扰。


人们还发现,某些类型的细菌可通过“群体感应”网络进行交流,从而对宿主发起集体攻击;这一发现也在驱使人们研究针对感染的网络式疗法。


近二十年来,一种着眼于网络的跨学科科学逐渐崭露头角,并发展出相应的洞见与研究方式,应用于从基因学到经济学的各种网络。


在复杂系统领域内,就变革人类对世界的认知而言,贡献最大的也许要数“网络式思维方法”了。


◎非正态才是新常态


2009年,诺贝尔经济学奖得主保罗·克鲁格曼曾说,“几乎没有经济学家预见到这场危机,但这不是最堪忧的。更严重的是,这个领域根本无视市场经济中出现灾难性崩溃的可能性。”


至少在一定程度上,这种“无视”是源于对一种风险模型的依赖,而这种模型就是以正态分布为基础。


▲图表:金融收益或损失概率的正态分布示例图


(a)显示了风险的正态分布。我在其中标出了出现“灾难性损失”的位置。如图所示,出现这种损失的概率几近于零,可能比你当街被雷劈的可能性还小。所以,从图表上看,你完全不用担心,除非模型本身是错的。


(b)长尾分布示例图,图中只显示了损失一侧。长尾分布所预测的灾难性损失的概率远远高于正态分布。


正态分布即我们熟知的钟形曲线。经济学家和金融业人士常常使用这种分布,为投资的收益概率和损失风险建模。


复杂性研究显示,在高度网络化的非线性系统中,更精确的风险预估模型是“长尾分布”。


若2008年的风险模型采用了长尾而非正态分布模型,人们在预测“极端事件” 时(本例中为“灾难性损失”),就会得出更高的可能性。


如今我们已知,长尾分布是复杂系统的标志性特征,随着我们对这类网络的理解日益加深,许多领域中的风险模型都需要重新审视——从疾病流行到电网故障,从金融危机到生态系统崩溃。技术专家安德烈亚斯·安东诺普洛斯作了简洁的概括:“复杂性本身便是威胁所在。”




-03-

复杂性是一门新科学吗?


在一些领域,“复杂性这门新科学”已成为了一种流行语。但它“新”到何种程度?跟“科学”又能沾上多少边?


在当代的复杂性研究之前,曾有上世纪四五十年代的控制论运动,六十年代的一般系统理论,以及近几年的系统生物学、系统工程学、系统科学等,它们与复杂系统科学有一个共同的目标:找到通用的原理,从而能够解释,系统级别的行为如何从低级别成分之间的相互作用中产生。这些不同的运动吸引了不同的社群,关注点也不尽相同。


于我而言,复杂性并非一门单一科学,而是由不同领域科学家构成的社群,他们有着共同的跨学科关注点、方式方法,以及看待科学问题的共同观念。


至于这种观念的具体构成,我们很难下定论。我觉得,这首先涉及一种观念,即想要理解复杂性,需要整合力学、信息学、统计物理学和进化论的概念。其次,计算机模型是传统科学理论和实验的重要补充。


迄今为止,复杂性并非一门统一的科学,借用美国哲学家威廉·詹姆斯的话来说,它依然只是“科学的一种希望”。而我认为,这个希望有着光明的前景。



在这个大数据时代,复杂性也许能提供“大理论”——即针对催生海量数据的复杂过程,提供一种科学的理解。从该领域过去的贡献来看,复杂性催生的“大理论”备受追捧,它将更加深刻地变革我们对世界的认知。


这值得我们翘首以盼。用剧作家汤姆·斯塔帕德的话说:“活在这个年代是最好的,你自以为懂得的一切,几乎都是错的。”



复杂科学或将引领未来几十年的认知革命。我们长期受到的教育是线性思维,学科分割与专业壁垒都弱化了我们对现实的整体把握。事实上,复杂系统客观存在于生物、社会、经济、政治等等领域。掌握复杂思维方式,才可能看清现实以及世界未来方向。


为此,先知书店特别推荐“复杂科学六书”,打破线性思维,重新理解世界的底层逻辑,探寻复杂系统的普遍规律。


我们生活在一个复杂的世界,但是万物生长的背后,也有一些规律可循。一旦认识某些事物运行的规律,明智的人就会改造自己的思维方式,获得全新的认知与行动力。


这套书可帮助读者重新思考生命、认识自身、了解自己的生活的世界,并认识到复杂世界其实充满简单的逻辑,只要跳脱思维框架,打破学科限制,每个人都可以重新看清从组织、公司、城市、国家,到生命、生态、自然、宇宙,乃至一切复杂万物等所能认知的一切。


任何一个普通人都能通过系统的阅读,掌握这种最稀缺的“网络式”思维方式,深度理解世界的复杂性。这足以抵得上书海万千。长按下图,识别图中的二维码,即可购买收藏


来源 | 本文转载自公众号:造就;作者:梅勒妮·米切尔;翻译:雁行。








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