1、复杂科学与管理 主讲：姚向东一、复杂科学是系 统科学发展的新阶段 进入 80、90 年代后，科学界开始思考“科学向什么方向发展？”的问题 目前学术界有两种观点 一种是科学美国人杂志资深编辑柯根(Cohen)的观点，在访问了若干科学家后，他在科学的终结(End of Science)一书中认为科学已面临终结：“科学特 别是 纯科学已经终结，伟大而激动人心的科学发现时代已经一去不复返了，将来的研究已经不会产生多少重大的新发现了，而只有渐增的收益递减。 ” 另一种观点是 许多有识之士认为的科学不是面临终结而是面临新时代，如系统科学家普里高津指出：少数派开始怀疑这种乐观的论调，就是说科学已经到头，尽善
2、尽美，就在我们的宏观层次上仍有一些问题还远未得到解答，曾经有过一些关头，经典科学似乎已经近乎功德圆满，但每到这时候总有一些事出了差错，于是方案必须扩大，待探索的疆域又变得宽广无际了又如桑塔费研究所(Santa Fe Institude)的第一任所 长柯夫曼(Kauffman)认为：“通过诺贝尔奖的堂皇道路通常是用还原论的方法开辟的，当为一群不同程度被理想化了的问题寻求解决的方案，但却多少背离了真实的世界，并局限于能找到一个解答的地步，这就导致科学的越分越细碎，而真实的世界却要求我们采用更加整体的方法。 ” 再如诺贝尔物理奖获得者盖尔曼(Munay Gell-Mann)提出“必须给自己确立一个确
3、实宏伟的任务，就是实现正在兴起的包括多学科的科学大集成。 ” 通常趋向于第二种观点的，现在是从经典科学走向新科学的时代，因为人类文明已经由机械工业文明向信息生态文明转变，这一转变必然伴随着科学的大转变，以还原论、 经验论、 纯科学为基础的经典科学正在吸收系统论、理性论和人文精神的发展，成为新的一门科学复杂科学(Complicated/Complexity Science)。首先，人们认识到系统整体大于它的部分之和，即当一些组元组成一个系统时，它就会出现一些它的个体(组元)所没有的性质。对此还原论是认为系统等于组成部分之和，而复杂科学更前进一步，认为系统是其组元的函数。第二，人们发现系统具有层次
4、结构和功能结构，研究系统的结构时要考虑层次结构和功能结构的重叠和它们之间的关系。 第三，认识到系统处在不断发展变化之中，系统是动态的。 第四，系 统经 常与它的外界环境进行物质、能量和信息的交换。第五，系 统在远离平衡的状态下也可以稳定(耗散 结构理论、自组织理论)。 第六，确定性系统有其内在的随机性(混沌 )。 第七，随机的系统有其内在的确定性(突现) ，看似完全随机的系统有自组织功能，能突现出若干种特殊的结构来。系统论、信息论、控制论、相 变论(主要研究平衡结构的形成与演化 )、耗散结构论(主要研究非平衡相变与自组织)、突变论(主要研究 连续过程引起的不连续结果)、协同论(主要研究系统演化
5、与自组织)、混沌论( 主要研究确定性系统的内在随机性)、超循环论(主要研究在生命系统演化行为基础上的自组织理论)等新科学理论也相继诞生。在 这样的背景下也就产生了复杂系统和系统的复杂性两个范畴。关于复杂性概念的定义 按照传统的理解，复 杂与简单只能相比较地把握。一种事物未被认识或一个问题未找到解决办法时被当作复杂的，一旦认识或找到解决方法后就成为简单的了关于复杂性概念的定义 钱学森在评述这种观点时曾说：“有同志认为 复杂性只是人们在面对一个新问题、新领域时的初步感受，后来认识了，就不复杂了。从人认识事物的过合来讲，这也是正确的。由浅到深也就由 复杂到不复杂。 ” 在这种被广泛接受的观点后面隐藏
6、的根本哲学观点是，简单与复杂的划分纯属认识论范畴，不具有本体论意义。在科学主要研究简单性的几百年中，这个观点近似成立，允许把复杂性归结为认识发展不深入所致，因而从未受到质疑。 但复杂性科学的兴起和发展要求超越这种传统理解，给复杂性以相对确切的界定，科学自身和社会实践的发展逐渐使人们意识到，存在这样的复杂事物，即使它被我们认识了，即使一个复杂问题有了解决办法，仍然应当看作复杂的。已经解决的复杂问题与来找到解决办法的简单问题不是一码事。 就科学层面说， 应当承认简单性与复杂性之间存在某种定性性质的区别，复杂性具有自身特有的规定性，复杂性科学应当有特定的对象领域。 就哲学 层面说，简单与复杂的区分既
7、有认识论意义，也有本体论意义，复杂性是客观世界固有的，不以人的主观意志为转移的属性，不会因科学的发达而消失。 据约翰 霍甘提供的信息，塞思劳埃德共收集了 45 种复杂性定义，如分层复杂性、算法复杂性、随机复杂性。有效复杂性、同源复杂性、基于信息的复杂性、时间计算复杂性、空间计算复杂性等等。 他的统计仍然不完全，例如，至少没有包括钱学森的复杂性定义。 复杂性的根源 源于系统规模的复杂性。系统组分的数目代表系统的规模、在一定范围内，规模增大不足以造成现有方法无法处理的复杂性。复杂性的形成需要足够的系统规模，规模巨大就会带来描述和处理的困难，小系统或大系统的方法无济于事。简单系统不存在源于规模的复杂
8、性，具有足够规模（圣塔菲要求系统有中等规模，钱学森要求达到巨系统规模）是产生复杂性的必要条件，但不是充分条件，即使巨系统也不一定是复杂系统。 源于系统结构的复杂性。组成成分的多样性和差异性造成组分之间相互关系的多样性和差异性，是系统复杂性的根本源泉。对于产生复杂性，结构效应比规模效应要紧得多。因为组分的差异越大，把它们整合起来的难度就越大。特别地，等级层次结构是复杂性的主要根源之一，复杂性研究者几乎都强调这一点。只有元素和整体两个层次的系统必定是简单的，被当作非等级层次结构；在元素层次上不能完成全部整合任务，需要经过不同层次逐级整合才能最终形成系统整体，因而在元素与系统整体之间还有中间层次的系
9、统，才是等级层次结构。复杂性只可能出现于等级层次结构的系统中。层次越多，越容易产生复杂性。按照盖尔曼对简单性和复杂性的词源学考察，英文“简单性” 的原意是“只包含了一层”，复杂性一词来源于“束在一起” ；作为简单性的反概念，复杂性应有“非止一层 ”即多层次的含 义。把多 样性或多个层次束缚在一起就是系统，它的词义隐含了复杂性来源于层次结构的观念。源于开放性即环境的复杂性封闭系统没有复杂性，复杂性必定出现于开放系统。家务机器人被当作复杂系统，其复杂性并非来自系统规模或结构，而是来自环境家务劳动的多样性和极不规则性。但对外部环境开放也不是产生复杂性的充分条件。即使外部环境对系统的影响不能忽略，只要
10、和以近似地当作对系统的干扰、摄动因素看待，或者系统行为可以归结为输出对输入的响应关系，就还是简单系统，用传统的封闭系统模型加摄动的方法，或者黑箱方法，足以有效地处理。只有当外部环境对系统的作用不再允许当作干扰、摄动，而是系统自身特性的有机构成成分，封闭系统加摄动方法或者黑箱方法都失效，这种系统必然呈现某种复杂性。开放性也是复杂性的重要根源，系统与环境相互关系的复杂性是系统复杂性的重要表现。源于动力学特性的复杂性动力学因素可以忽略不计的系统，或者动力学因素可以作为静态模型的干扰因素来对待的系统，一定是简单系统。动力学过程可能产生无穷的多样性、差异性、丰富性、奇异性（包括分叉、突变、混沌等）、创新
11、性，是产生复杂性的重要机制，复杂性只能出现于动力学系统，复杂性一定是某种动力学特性。动力学因素是产生复杂性最重要的物理学根源。但动力学因素也不是产生复杂性的充分条件，许多动力学系统（如经典控制论和运筹学处理的系统）还是简单系统。 源于非平衡态的复杂性平衡态不可能产生复杂性，处于平衡态的系统都是简单的。非平衡态也不一定产生复杂性，所谓近平衡态的系统特性原则上可以使用平衡态的处理方法，或加以小的修正。复杂性只能出现于远离平衡态，在这种条件下系统通过自组织形成耗散结构，即自组织地产生出复杂性。复杂系统必定是处于平衡态的系统、耗散结构才具有最小的复杂性。物理化学层次的耗散结构还不可能具有生物复杂性，但
12、只有具备了这种最小复杂性，才可能进化出更高级的生物复杂性。源于不可积性的复杂性保守的可积系统没有复杂性，复杂性只能出现于不可积系统。但弱不可积系统，即近可积系统，与可积系统没有定性区别，用可积系统加不可积性扰动的办法即可处理，这里也不可能出现复杂性。远不可积系统才是复杂性的来源，如果不可积性扰动达到使 KAM 环面基本破坏时，系统轨道就复杂得难以预测了。 源于不可逆过程的复杂性可逆过程没有复杂性，还原论方法足以解决问题。复杂性只能出现于不可逆过程。但不可逆性也有差别，须加以区分。逻辑上说，应当存在近可逆过程，它的不可逆性微弱，可以作为扰动因素片即以可逆过程为模型，加上不可逆扰动，就能够获得真实
13、过程的近似描述。真正的复杂性只能来源于远不可逆过程（物理学似乎尚未提出这种概念），是系统在不可逆过程中的动力学行为。源于非线性的复杂性哲学家早已指出，事物发展变化的终极原因是相互作用，但相互作用有线性和非线性之分。线性意味着单一、均匀、不变，不具备产生复杂性的根源，线性系统都是简单系统，线性相互作用产生的是简单性，无法造就复杂性。非线性意味着无穷的多样性、差异性、可变性、非均匀性、奇异性、创新性。元素之 间、子系统之间的非线性相互作用是系统产生复杂性的根本内在机制，复杂性只能出现于非线性系统。但非线性自身包含极大的差异性。弱非线性，或非本质非线性，仍然不可能产生复杂性，可以作为扰动因素处理，特
14、别是系统的局部性质，用线性模型加微扰的方法往往可以有效描述。只有强非线性，特别是本质非线性，才可能产生复杂性。源于不确定性的复杂性确定性连通简单性不确定性连通复杂性。首先是源于随机性的复杂性。但随机性也不是产生复杂性的充分条件，平稳随机过程属于简单系统，非平稳过程才可能出现复杂性。简单地宣布随机性是最大的复杂性，并无事实依据。物理系统随机性的规律一般只服从大数定律，仍属于简单性范围，可以用统计方法处理。生命系统、社会系统、意识系统的组分具有智能，组分之间有复杂的相互作用，只靠大数定律不能揭示其本质特征，宏观整体特性不能仅仅看作大量微观组分相互碰撞的结果，现在的概率统计方法不足以处理这类系统中的
15、随机过程。另一种重要的不确定性为模糊性，它既是复杂性的来源，又是复杂性的表现或结果。札德的模糊集理论就是为处理复杂性而提出来的，他的不相容性原理认为，系统的复杂性超过一定阈值，描述的精确同描述的有意义互不相容，二者不可兼得。但目前的复杂性科学尚未涉足模糊性问题。源于主动性、能动性的复杂性作用者与被作用者、原因与结果界限分明的是简单系统。不同组分之间、系统与环境之间互为因果，互动互应（所有组分都既是被作用者，又是主动作用者），一连串的、相互交叉的、网络式的因果联系，才能产生复杂性。特别是当组分有一定的自适应能力时，在不断适应环境的行为过程中必然产生出整体的复杂性。圣塔菲的一个基本信念是适应性产生
16、复杂性，所谓复杂适应系统（CAS）就是在不断适应环境的过程中产生出复杂性的系统。源于系统组分智能的复杂性由非智能组分构成的系统（如耗散结构论和协同学研究的贝纳德流、固体激光器等），即使通过自组织这种主动过程产生出复杂性，一般也是较为初步的、低级的，总有办法对付，属于初级复杂性。由具有智能的组分构成的系统（如圣塔菲研究的 CAS）能够辨识环境，预测未来，在经验中学习，以形成好的行为规则，使自身发生适应性变化，因而必定是复杂的。组分的智能愈高级，系统的复杂性也愈高级。组分智能是复杂性的重要根源之一。如地缘政治系统一般包含为数不多的组分，属于小系统，至多算作大系统，但由于组分是具有高级智能的主体，使
17、得系统整体行为异常复杂多变，往往难以预测，一般属于开放的复杂巨系统。源于人类理性的复杂性以人作为构成要素的系统，其行为必须考虑人的理性因素的作用。尤其在竞争性系统中，博奕者的理性（智慧、谋略等）是产生复杂性的重要来源。但在完全理性（无限理性）假设下，复杂性的根源被抛弃了，博弈方都采取最大最小策略，这种系统仍然是简单的，可按照运筹学处理。不完全理性即有限理性才可能产生复杂性。源于人类非理性的复杂性非理性，如人的感情、意志、偏好等，必然带 来至少现在的科学还无法描述的行为特征，包括顾基发等人所说的人理，这也是复杂性的重要根源。目前的科学发展还极少涉及这类复杂性来源。H. 西蒙所谓“人工性和复杂性这
18、两个 论题不可解脱地交织在一起” ，其中的人工性同时包含人的理性和非理性因素。系统的复杂性主要表现在： (1)系统各单元之间的联系广泛而紧密，构成一个网络。因此每一单元的变化都会受到其它单元变化的影响，并会引起其它单元的变化。 (2)系统具有多层次、多功能结构，每一层次均成为构筑其上一层次的单元，同时也有助于系统的某一功能的实现。3)系统在发展过程中能够不断地学习并对其层次结构与功能结构进行重组及完善。 (4)系统是开放的，它与环境有密切的联系，能与环境相互作用，并能不断向更好地适应环境的方向发展变化。(5)系统是动态的，它处于不断发展变化之中，而且系统本身对未来的发展变化也有一定的预测能力。
19、复杂科学有三个主要特点： (l)研究对象是复杂系统，例如植物、动物、人体、生命、生 态( 生物链)、企业、市场( 股票市场) 。经济、社会、政治等方面的系统。还可以包括物理、化学(例如择报催化)、天文、气象等方面的系统。(2)研究方法是定性判断与定量计算相结合、微观分析与宏观综合相结合、还原论与整体论相结合、科学推理与哲学思辨相结合的方法。其所用的工具包括数学、计算机模拟、形式逻辑、后现代主义分析、语义学、符号学等等。(3)研究深度不限于对客观事物的描述，而是更着重于揭示客观事物构成的原因及其演化的历程，并力图尽可能准确地推测其未来的发展。例如为什么一个受精卵能演化成具有脑、眼、口、鼻、肝、肺等器官的人体？为什么处于大致相同环境的企业各有成败？等等。二、复杂科学的发展与现状 关于复杂科学的研究一般认为是在 20 世纪 80 年代中期开始的。1984 年，由诺贝尔物理学奖获得者盖尔曼(Munay Gell-Man)和安德逊(Philip Anderson)、经济学奖获得者阿罗(Kenneth Arow)等人支持，组织了桑塔费研究所(SFI)，专门从事复杂科学的研究，试图由此找到一
