《复杂性与后现代主义》：理解复杂系统

2017-8-1 10:21| 发布者: 采编员| 查看: 631| 评论: 0|原作者: 曾星智|来自: 新浪博客

摘要: 《复杂性与后现代主义》：理解复杂系统笔记/曾星智，一个跨学科思想的专业投资者，公众号：ztouzi 　　保罗.西利亚斯Paul Cilliers在将复杂性与后现代主义一起叙述的时候，我可以明显的感到他的艰辛：复杂性的思想 ...

《复杂性与后现代主义》：理解复杂系统笔记/曾星智，一个跨学科思想的专业投资者，公众号：ztouzi 　　保罗.西利亚斯Paul Cilliers在将复杂性与后现代主义一起叙述的时候，我可以明显的感到他的艰辛：复杂性的思想，早已超越了后现代注意简单的无序和反叛。Cilliers很清楚复杂系统与混沌理论的区别，因为，混沌理论依然是建立在传统思维模式下的，它只是指出了初始条件依赖下，出现了结果的无序和混乱。而复杂性完全不是指“无序”和“混乱”，而是指系统在随时间进行动态演进中，不断地自我调适，并且系统内外各种因素相互作用，所造成的复杂性。　　也就是说，复杂性的本质概念，并不是后现代主义所张扬的反叛和无序，这两个概念有着根本性的不同。而作者Cilliers试图将它们进行同样的叙述时，就发生了问题，造成了本书对复杂性的叙述相对深度，而涉及后现代主义部分则非常模糊，似乎读者看到的只是一些后现代主义的空洞符号。我认为，后现代主义，最多可以与混沌理论放在一起，它们是属于20世纪80年代以前的思想，应该被我们所抛弃了。复杂性，以及对复杂系统的全面研究，只是在进入20世纪90年代以后，才真正的深入。所以，复杂性的科学思想，暂时还没有出现相应的哲学思想与之对应。这个时刻，科学思想，再一次跑到了哲学思想的前面。 1、复杂系统与复合、混沌理论的区别　　“一个系统，尽管它可以是由极其大量组分构成，但倘若可从其个体组成而获得关于系统的某种完整描述，这样的系统仅仅就是复合的。喷气式飞机和计算机就是复合的。另一方面，系统组成之间、系统与环境之间具有相互作用的复杂系统，则具有这样的属性：作为整体的系统不可能只通过分析其组分而得到完全理解。而且，这样的一些关系并非固定不变的，而是流动着、变化着，常常是作为自组织（self-organization）。大脑、自然语言和社会系统是复杂的。理解这种复杂性，是贯穿本书的中心问题。”（P前言2）　　“其次，有必要对复杂性和混沌理论（chaos theory）之间的关系作一交代。由混沌理论制造的轰动已经部分地消退了，但是认为它对于复杂系统研究仍具有重要作用的观念则依旧流传甚广。尽管我不否认混沌理论对于复杂性研究能够有所贡献，但我确实也感觉到，这种贡献会是极其有限的。例如，在对复杂系统进行分析时，对初始条件的敏感性并不是一个如此重要的问题。事实上，正是复杂系统的鲁棒（robust）本性，即其在不同条件下以同样的方式发生作用的能力，保证了系统的生存。蝴蝶翅膀的善动在地球的另一方引发风暴的比喻，是描述对于初始条件的敏感性的一个很妙的比喻，但是我感觉到它也引起了太多的混乱，应该完全弃而不用。混沌行为（chaotic behaviour）——在‘决定论混沌’（deterministic chaos）专门术语的意义上——源于相对少量方程的非线性相互作用。然而，在复杂系统中却总是存在着相互作用着的极其大量的组分。　　“……我发现，一旦需要在系统的不同状态之间的明显转化，自组织临界性（self-organized criticality）概念较之混沌的比喻要更为恰当。这也许听起来有些过分轻率了，我也的确不想声称，混沌理论（或分形数学）的若干方面不可能有效地运用于关于自然的建模过程。我倒是认为，混沌理论特别是决定论混沌和普适性（universality）概念，并没有真正帮助我们理解复杂系统的动力学。作为分形数学样板的芒德布罗集（Mandelbrot Set），常常被当作我们已知的最复杂的数学对象，但在最终分析的意义上，它是复合的而不是复杂的。”（P前言2-3） 2、对复杂系统特征的哲学描述　　（i）复杂系统由大量要素构成。当要素数目相对较小时，要素的行为往往能够以常规的术语赋予正式描述。不过，当要素数目变得充分大时，常规的手段（例如某个微分方程组）不仅变得不现实，而且也无助于对系统的任何理解。　　（ii）大量要素是必要条件，但非充分条件。我们并没有兴趣将海滩上的沙粒当作复杂系统（来研究）。要构成一个复杂系统，要素之间必须有相互作用，而且这种相互作用必定是动力学的。一个复杂系统，会随着时间而变化。这种相互作用，不一定必须是物理的，也可以设想成信息的转移。　　（iii）相互作用是相当丰富的，即系统中的任何要素都在影响若干其他要素，并受到其他要素的影响。不过，系统的行为，并不是由与特定要素相联系的相互作用的精确数量所决定。如果系统中有足够的要素（其中有一些冗余），若干稀疏关联的要素也能够发挥与丰富关联的要素相同的功能。　　（iv）相互作用自身具有若干重要的特征。首先，相互作用是非线性的。线性要素的大系统通常会崩溃成小许多的与之相当的系统。非线性也保证了小原因可能导致大结果，反之亦然。这是复杂性的一个先决条件。　　（v）相互作用常常是作用于某个相对小的短程范围，即主要是从直接相邻接受信息。长程相互作用并非不可能，而是实践上的制约迫使我们只能作这种考虑。这并不预先排除大范围的影响——因为相互作用是丰富的，从一个要素到任何另一个要素的途径通常包含着若干步骤。结果是，相应的影响也按此方式进行了调整。这可以通过若干方式得以增强、抑制或转换。　　（vi）相互作用之间形成了回路。任何活动的效应都可以反馈到其自身，有时是直接的，有时要经过一些干预阶段（intervening stages）。这样的反馈可以是正反馈（加强，激发），也可以是负反馈（减低，抑制）。两种反馈都是必要的。在复杂系统中相应的术语叫做归复（recurrency）。　　（vii）复杂系统通常是开放系统，即它们与环境发生相互作用。事实上，要界定复杂系统的边界往往是困难的。系统的范围并非系统自身的特征，而常常由对系统的描述目标所决定，因而往往受到观察者位置的影响。这个过程被称作构架（framing）。封闭系统通常都只是复合的。　　（viii）复杂系统在远离平衡的条件下运行。因此必须有连续不断的能量流保持系统的组织，并保证其存活。平衡不过是死亡的另一种说法。　　（ix）复杂系统具有历史。它们不仅随着时间而演化，而且过去的行为会对现在产生影响。任何对于复杂系统的分析，如果忽视了时间维度就是不完整的，或者至多是对历时过程的共时快照。　　（x）系统中的每一要素对于作为整体系统的行为是无知的，它仅仅对于其可以获得的局域信息作出响应。这一点极其重要。如果每一要素对于作为整体的系统将要发生什么都‘知道’，那么所有的复杂性都必定出现在那一要素中。这会导致，在单个要素并不具有必要能力的意义上的物理上的不可能性；或者在某一特定单元中整体的‘意识’的意义上，构成了一种形而上学的冲动。复杂性是简单要素的丰富相互作用的结果，这种简单要素仅仅对呈现给它的有限的信息作出响应。当我们观察作为整体的复杂系统的行为时，我们的注意力就从系统的个别要素转移到了系统的复杂结构。复杂性是作为要素之间的相互作用模式的结果而涌现出来。（P4-6） 3、复杂系统与联结论的建模思想　　“联结论是由我们对于大脑的理解而提出来的一种信息处理方法。从功能上讲，神经系统仅仅由神经元构成。这些细胞通过突触而大量相互关联。突触传递着在上一个神经元对于排列在下一个神经元的树突所产生的刺激。如果这种刺激超过了一定的阈值，神经元被激发，一个脉冲传导到神经元的轴突。该脉冲反过来向一些神经元提供了突触输入。从一个神经元传导到下一个神经元的信息，被突触的转移特征以及接受神经元的树突的物理结构所改变。任何单个神经元从许多其他神经元接收输入或向它们提供输出。神经元激发的复杂模式表现为大脑活动的基本特征。”（P36-37）　　“在许多的科学领域，无论是理论的还是应用的，都对分析的、决定论的方法和描述越来越不满意。对这种不安的初期反应之一是，不仅在对实验的诠释上，而且也在对结果的解释上，统计趋法都得到迅速增长。不过，如同模糊逻辑（fuzzy logic）的情况，统计趋法并不意味着对于决定论方法的突破。它仍然是一种工具，运用于建立所调研现象的真正机制的过程中。只是在此过程中付出的沉重的代价——把复杂的内部细节平均化——通常被掩盖过去了。　　“按照关系来进行思考，而不是按照决定论规则来进行思考，对于科学来说并不是新奇的，但过去这一直被看作定性描述的部分，不被看作是定量描述的部分，而自从开普勒（Kepler）坚持主张‘进行测量就是进行认识’以来，计算就是必要的。许多现象，特别是在生命科学中、在物理学和数学中，仅仅从决定论的、基于规则的或统计的过程是不可能正确理解的。亚原子过程的量子力学描述本质上是关系的，甚至在更为宏观的水平上，也是关系决定着物质的本性。身体中的碳原子，是完全可以与桌子中的碳原子互换的，它们之间不会有可察觉的区别。因此，每一原子的意义并非是由其自身的本性所决定的，而是大量的其自身与其他原子之间的关系的结果。　　“按照这些例子所显示的，使人感到奇怪的是，对于大脑行使功能的描述明显是一种关系结构，但是仍然牢固地将其附着在原子表征和决定论算法上。其中的缘由之一肯定是，认知科学继承了决定论的、分析传统的方法论框架。我认为，后结构理论有助于我们转变这种立场。　　“在后结构主义和认知科学之间的相互作用，应使两者都能受益。在方法论水平上，一种后结构趋法能够支持认知的非算法本性。它可以有助于我们超越那种期望：基于关系的系统模型不那么严谨，而只是有用，尚需找到完全的、决定论的模型。这还有助于说明这种活动的合法性：不要奢望能够填满‘大图景’（big picture），仅是在局部有用。……如果后结构的主张有助于使我们得到更好的关于复杂系统的模型，它就会帮助我们消除掉如下的流行见解：后结构概念只限定在理论领域，而没有实际价值。”（P49-50） 4、神经网络与AI方法（从决定论到联结论）　　“在专门讨论神经网络之前，有必要交代一下传统的AI方法（如专家系统）。由于它们是以逻辑关系的形式符号来运作的，因此采用的是传统的逻辑表征方法。这并不意味着它们本质上有什么错误，而只是意味着，你需要为所描述的领域建立非常好的形式模型。适当的模型通常都要采用许多特设的规则来处理意外。特设的规则越多，模型就越加变得‘分布式’。另一方面，最小神经网络就开始越来越像专家系统了。因此，在完全的定域分布式表征和完全的分布式表征之间，有着选择的范围。然而，在两者之间作出的选择，会强烈地影响对于问题的趋法，且如果我的这个分析是对的，同样会对结果产生影响。　　“当我们运用神经网络时，不仅所利用的网络的结构，而且网络中数据提呈的方式也会影响分布度。如果对数据进行了算法预处理以抽取或强调一定的特征，就会对数据强加上了特定的解释，网络的自由也就受到了约束。在大多数情况下，这可能是不可避免的，因为原材料往往杂乱而难以处理。”（P103-104） 5、复杂系统中的“自组织” 　　“‘结构’概念适用于系统发展起来的内部机制，这样的机制一方面用来接受、编码、转换和储存信息，另一方面通过对某种形式的输出而对这样的信息作出反应。这里的主要任务是要表明，在没有外部设计者的干预或不存在某种中央化形式的内部控制的情形下，内部结构也能够发生进化。如果系统的能力满足一些约束条件，则能够通过自组织过程而发展起分布形式的内部结构。这种过程中，结构既不是对于外部的被动的反应，也不是主动的、预先编程的内部因素的结果，而是在环境、系统的现存状态和系统的历史之间的复杂相互作用的结果。”（P123）　　“一个经济系统，在其变化着内部结构以对大量因素（货币供应、增长率、政治稳定性、自然灾害，如此等等）作出响应的意义上，是自组织的。尽管所有这些相互作用过分复杂，难以建构起决定论模型，但是对系统结构的大规模的干预也是可能的（货币升值，利率调整，如此等等）。不过，这些干预的效果只是短期可预见的，因为系统的自发调整涉及太多因素的复杂相互作用——其中许多因素是完全无法控制的。”（P125）　　“一个复杂系统由大量简单单元构成，这些单元形成了以高度非线性关联起来的网络中的节点。系统的行为主要不是由系统的个体组分所决定的，而是复杂的相互作用模式的结果。自组织系统的一般属性包括如下一些：　　“（i）系统的结构不是先验设计的结果，也不是直接由外部条件所决定的。它是系统与其环境之间相互作用的结果。　　“（ii）系统的内部结构可以动态地适应环境的变化，即便这些变化没有规律。　　“（iii）自组织不只是如同反馈或可以线性描述的调整的结果。它包括了较高级的秩序、非线性的过程，不可能以一组线性微分方程来进行建模。　　“（iv）自组织是系统作为一个整体的（或充满大量子系统的）涌现性质。系统的个体组分仅仅依靠局域信息和一般原理而运行。宏观行为从微观的相互作用中涌现出来，微观相互作用本身只是非常微弱的信息量（仅仅是痕迹）。将分析限制在微观水平上，有可能按照一些简单转化来解释每一要素的行为。从宏观进行观察，简单的、局域的相互作用可以导致复杂行为。　　“（v）自组织系统的复杂性能够增长。由于它们必须从经验中‘学习’，它们必须‘记忆’先前遭遇过的情形并将之与新的情形进行比较。如果更多‘先前的信息’可以被存储，系统将能够进行更好的比较。　　“（vi）没有某种形式的记忆就不可能有自组织，这与上一点密切有关。没有记忆，系统就不可能比仅仅作为镜子对环境进行反映做得更好。因此，一个自组织系统总是具有历史的。这种历时性因素在对于系统的任何描述中都是不能忽视的，因为系统先前的状况会对现在的行为产生至关重要的影响。另一方面，没有某种选择性遗忘，记忆也是不可能的。　　“（vii）因为自组织过程不是被特定目标所指引或决定，对这种系统的功能进行讨论往往是困难的。只要我们引入了功能的概念，我们就有了拟人性或是为系统的结构引入了某种外部理由的风险，而这些正我我们力图避免的。但当一个系统在更大系统的语境中被描述时，对子系统功能的讨论只有在那种语境中才是可能的。　　“（viii）类似地，对自组织系统以粗糙的还原主义加以描述是不可能的。因为微观单元并不‘知道’大规模的效应，同时这些效应是以集体的方式展示出来，不包括任何除了这些微观单元之外的东西，因此对系统的种种‘层次’不可能独立地加以描述。各层次原则上是相互交织的。然而，对于描述涌现性质时运用还原主义的抵制，并不意味着对于唯物主义原则的任何放弃。”（P126-128） ---------------------------------------------------------------- 《复杂性与后现代主义》：理解复杂系统 Complexity and Postmodernism: Understanding Complex Systems [南非]保罗.西利亚斯Paul Cilliers 1998年初版于美国上海科技教育出版社 2006年4月第1版

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