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这一模拟使人们确信,令人困惑不解的动力和高度复杂系统的组织均源自非常简单的规则,而这些规则支配不同个体组成部分的相互作用。
这一发现大约是在30年前做出的,因为那时计算机已经强大到足以执行如此大规模的运算。
这些计算机研究具有十分重要的意义,为如下观点提供了强大的支撑:
我们在许多系统中看到的“复杂”的背后或许真的蕴藏着“简单”,它们因此或许可以被科学地分析。
如此一来,这便存在发展出严肃的定量复杂性科学概念的可能性。
总的来说,复杂系统的普遍特点是整体大于其组成部分的简单线性总和,而且整体通常也与其组成部分存在极大的不同。
在许多情况下,整体似乎会自行发展,几乎与其组成个体的特性相分离。
此外,即便知道组成个体(无论是细胞、蚂蚁还是人)之间如何相互作用,我们也不太可能预测出它们所组成的整体的系统行为。
这一整体的系统行为被称作“涌现行为”。
即一个系统所表现出来的特性与它的组成个体简单相加所表现出来的特性存在很大不同。
这是经济、金融市场、城市社区、公司和生物体很容易被识别出来的性质。
我们从这些研究中获得的重要结论是,许多系统并没有中央控制。
例如,在蚁群中,任何一只蚂蚁对它正在参与建设的宏大事业都毫无概念。一些蚁种甚至将自己的身躯当作建筑砖块,用以建设复杂的建筑结构。行军蚁和火蚁会自己集结成桥梁和筏子,以在觅食远征的过程中跨越水路,克服障碍。
构成要素聚集起来组成全新的整体,就像读书俱乐部、政治集会等人类社会组织的构成一样;或者你的器官,它们可以被看作各自组成细胞的自组织;或者一座城市,它是居住在该城市中的居民自组织的表现形式。
与涌现、自组织概念密切相关的是诸多复杂系统的另一个重要特点:具有根据不断变化的外部条件不断适应和进化的能力。
这一复杂适应系统的典型例子便是呈现出从细胞到城市等所有不同表现形式的生命。
达尔文的自然选择学说,科学地阐释并帮助人们了解了生物体和生态系统如何根据不断变化的环境进化和适应的过程。
对复杂系统的研究教导我们,要警惕幼稚地将系统拆分为相互独立的组成部分。
此外,系统一个组成部分的小小不安或许会给其他组成部分带来重大的影响。
系统容易突然且难以预料地发生改变,市场崩溃就是一个经典例子。一个或多个趋势能够强化正反馈回路中的其他趋势,直至局面迅速失控,并跨过临界点,使得行为发生极端变化。
这一点在2008年给社会和商业带来毁灭性潜在后果的全球金融市场崩溃中得到了体现,小范围内的美国本土抵押贷款行业出现的错误动态行为导致了市场的崩溃。
一个自然而然的结果便是出现了综合性、系统性、跨学科的研究方法,涵盖了来自生物学、经济学、物理学、计算机科学、工程学、社会经济学等广泛科学领域的技巧和概念。
这些科学研究得出的一条重要经验是,尽管通常不太可能针对此类系统做出详细预测,但有时可能会得出对该系统重要特点的粗粒度描述。
例如,尽管我们永远无法精确地预测一个人的死亡时间,但我们应该能够预测出人类的寿命大约为100岁。
利用这样一个量化视角来应对地球的可持续发展和长期生存是非常重要的,因为它本身便承认了当前的研究方法中经常被忽视的事物之间的相关性和相互依赖性。
按规模缩放从小到大的增长通常伴随着从简单向复杂的进化过程,同时也能保持系统的基本要素或基石不发生变化或被保存下来。
这在工程、经济、公司、城市、生物体及或许最为引人注目的进化过程中十分常见。
例如,与小城镇中的普通家庭住宅相比,大城市中的摩天大楼是更加复杂的物体,但不管建筑的规模大小,包括力学问题、能量和信息分配、电源插座的大小、水龙头、电话、笔记本电脑、门等在内的建设和设计的基本原则都几乎相同。
建筑的基本组成部分并不会因从普通住宅到帝国大厦的规模变化而发生大的变化,所有建筑都有这些组成部分。
相似的是,生物体在进化过程中有了各种不同的体形和形态,这反映了不断增长的复杂性,但细胞、线粒体、毛细血管,甚至树叶都并不会随着体形及其内在的系统复杂性的变化而发生明显变化。
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