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追随庞加莱,等待卡诺?
——复杂系统科学:历史与未来
“如果你理解了整体的各个部分以及这些部分的整合机制,你就能理解这个整体”——还原论是对自然最自然的理解方式。追随着笛卡尔的理性光辉,17世纪以来,还原论一直在科学中占据着主导地位。从现代科学的奠基时代直到20世纪初,科学的主要目标都是用基础物理学对各种现象进行基于还原论的解释。但伴随相对论和量子力学革命,20世纪的科学也见证了还原论梦想的逐步破灭,虽然基础物理学和还原论对于解释极大和极小尺度的事物取得了伟大的成就,但在对于接近人类尺度的复杂现象的解释上却暴露出种种问题。
自然界中人类认为具有复杂性和适应性的系统如何通过简单规则产生复杂和适应性行为?相互依赖但联系松散的生物如何通过协作解决影响其整体生存的问题?生命、智能和进化能通过机械和计算实现吗?这些现象背后存在普遍规律吗?……基于人类好奇的天性,系统性思想的雏形古已有之。19世纪末,庞加莱在研究三体问题时首先发现并提出了混沌的思想。20世纪40年代开始,复杂系统科学领域一系列学科的研究风生水起:信息论(香农等,20世纪40年代起),控制论(维纳等,20世纪40年代起),系统论(贝塔朗菲等,20世纪50年代起),耗散结构理论(普利高津等,20世纪60年代起),协同学(哈肯等,20世纪70年代起),突变论(雷内托姆等,20世纪70年代起)等学科逐步建立并发展。多学科不断交叉,学科间界限逐渐变得模糊。
复杂系统科学从其建立起就一直面对两种声音:拥护者认为其综合了不同学科,视角更加广阔,开创了科学的新时代;反对者认为其过于宽泛模糊,缺乏严格的理论基础。从复杂系统科学发展的历史看,双方观点都在一定程度上得到了印证。在尝试构建复杂系统科学理论框架过程中提出的一些核心问题构成了一些现代科学和工程领域的基础:人工智能、人工生命、系统生态学、系统生物学、神经网络、系统分析等。但构建严格的数学框架来解释和预测复杂系统重要共性的尝试没有获得普遍成功,它好像已经被那些衍生出来的学科掩盖了。
的确,整体上来看,复杂系统科学领域的大部分学科在经历了初期的热潮后都不同程度地遭遇了瓶颈。突出表现为:理论宽泛而缺乏实质,涵盖主题过于松散,基础核心定义不明确,理论工具贫乏、不成体系,无法实现期望的统一。典型例子是分型理论和混沌理论在初期表现出十足的魅力,吸引了不同学科的研究者将其用于很广的范围,但涉及是否达到了他们最初的研究目的时显得底气不足,当理论发展遇到阻碍时,人们便将其舍弃,表现为短时间内众多研究人员对理论失去了兴趣。这也难怪,科学家也是人,也很难避免社会压力和追求时尚的影响。与前贵州大学校长陈叔平有过一面之谈,他的研究方向涉及系统论。他说:复杂系统科学就像一盏灯,起步时光线强度较弱,但悬挂高度很低,所以能将地面照得很亮,随着人们对其逐步扩展,这盏灯被挂的越来越高,而光线强度虽然有所增加,但远赶不上其升高的速率,所以地面的光线越来越暗,以致人们已经看不清方向。解决方法有二:降低高度,针对具体领域进行细化研究;维持高度,致力于提高光线强度。
如其所言,复杂系统科学遭遇瓶颈后正分化为两个独立的方向。沿其中一个方向,复杂系统科学的思想和工具被提炼出来,并用于解决更广泛领域(物理学、生物学、社会学、经济学、政治学、气候学和医学)的具体问题。复杂系统的基本思想传播得越来越远,也占据了越来越重要的地位。另一个方向则更具争议,它从更高的层面上来审视这些领域,寻求解释性和预测性的数学理论,将复杂系统之间的共性严格化,以期解释和预测涌现现象。
没有合适的定义和数学来精确描述研究对象——也许这是问题的关键。
要想理解、描述、预测研究对象,就必须有适当的概念和数学工具。发展这样的概念和数学工具在过去和现在都是(将来很可能也是)科学所面临的最大挑战。
“牛顿相信,只要他能找到合适的词汇,他就能引领整个运动科学。”—— James Gleick。通过发明微积分,牛顿创造了所需的词汇。借助于极限、无穷小、微分、积分等概念,微积分为精确描述运动和变化提供了数学语言。这些概念在数学中已经存在,但并不完整,牛顿发现了它们间的联系,并构建了和谐统一的架构将其整合,进而建立了动力学体系。和牛顿类似,卡诺整合了以往的思想,提出了热力学的一些关键概念,以其为基础,热力学体系逐渐建立。复杂系统科学是否也在“等待卡诺”?
科学就像拙劣的爱情小说,两者的夙愿都是“统一”。把以前认为不同的事物结合起来作为一个事物的不同侧面——这是科学工作者的最大快乐。能否将复杂系统科学和弦论作类比呢?两者目标都是寻求统一,也经历了相似的发展历程,现在都遇到了难题——未来是开放的。
人类追求统一的梦想不会终结,如果真的能得到终极统一理论,多数科学家可能不会喜欢到这一理论建立后的时代生活,毕竟没乐趣。听听霍姆斯说的:“我不会在乎复杂性前面的简单性,但我会为复杂性背后的简单性奉献一生。”
本文主要参考Melanie Mitchell. Complexity: a guided tour. Oxford University Press . 2009
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GMT+8, 2024-12-27 10:30
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