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默里·盖尔曼的简单性与复杂性 zt

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发表于 2018-7-6 19:03 | 显示全部楼层 |阅读模式

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2018年6月15日    文/姚斌
默里·盖尔曼是美国著名物理学家,出生于1929年,1948年毕业于耶鲁大学,1951年获得博士学位,1955年起在加州理工学院任教,1969年因为“关于基本粒子的分类及其相互作用方面的贡献和发现”而荣获诺贝尔物理学奖。1984年,在他的倡议下,与诺贝尔物理学奖得主菲利普·安德逊(Philip Anderson)和诺贝尔经济学奖获得者肯尼斯·阿罗(KennethArrow)等人共同创立圣塔菲研究所。该所把复杂性作为研究的中心议题,旨在世界范围内传播对复杂理论的多学科研究。而盖尔曼因为对宇宙间万事万物的复杂性和简单性的关系怀有浓厚的兴趣,进行深入的研究,最终出版了《夸克与美洲豹:简单性和复杂性的奇遇》一书。在这本书中,贯穿全书的是自然基本定律与偶然性之间相互作用的观点,从量子物理学的角度解释从简单到复杂。
盖尔曼在很早之前就认为,复杂适应系统理论是对科学的大整合,这一整合将涵盖许许多多学科分支。19世纪达尔文生物进化论就是这样的一次大整合,生物进化论揭示,植物和动物的物种显然是相互关联的;新兴的地质学证明,地球的历史洪荒亘古,源远流长于今;古生物学证明,远古时期的动植物与现在的动植物迥然不同;大爆炸的大整合理论又详细叙述了150亿年前星球和银河万物是如何在一次难以想象的宇宙大爆炸后得以形成的。盖尔曼说,我觉得我们主要致力于研究的是今天正呼之欲出、跨越式科学的不同学科的整合。而有的学科已经开始了,比如分子生物学、非线性科学、认知科学等领域。于是,一门秩序与混沌边缘科学——整合性科学——复杂系统科学就这样诞生了。在圣塔菲研究所工作的科学家们都相信,复杂理论将是科学的下一个主要推动力。
盖尔曼曾经读到亚瑟·斯策的一首诗,在这首诗里,提到了夸克和美洲豹。盖尔曼认为,这两个意象正好适合他想说明的主题。夸克是所有物质最基本的基石,所有物体都是由夸克和电子组成;美洲豹则是力量和凶猛的象征。盖尔曼以此为隐喻,夸克象征着支配宇宙及其中的物质之发展变化的简单而基本的物理规律,也就是“简单性”。美洲豹则象征着我们周围世界的复杂性,尤其是复杂适应系统所显示出来的那种复杂性。在盖尔曼看来,“复杂”一词不必有严格的意义,因为这是一种习惯用法。除此以外,“复杂”一词还有隐含的意思,即任何这样的系统都至少具有某种最低程度的、并有适当定义的复杂性。“简单性”是指缺少(或几乎缺少)复杂性,原意为“只包含了一层”的意思;而复杂性一词则来源为“束在一起”的意思。
复杂的适应系统包括正在学习母语的儿童;对抗抗生素的耐药性的一群细菌;检验新理论的科学团体;获得创造性思想的艺术家、形成新习俗或接受新迷信活动的社团;被设计用于发展引起新策略的计算机;发展各种方法来使本种族和谐的生活在一起,并和地球上其他生物和平共处的人类。关于复杂性及简单性的科学研究自然而然地包括探讨简单与复杂的意义;复杂适应系统之间的相似性和差异;这些复杂适应系统在各种不同过程中所起的作用,比如地球生命的起源、生物进化、生态系统中各种生物的行为,哺乳动物免疫系统的运作,动物(包括人类)的学习与思考,人类社会的演变,金融市场投资者的行为等等。
所有这些过程的共同特征是,每个过程中都有一个复杂适应系统来获取环境及其自身与环境之间相互作用的信息,总结出所获信息的规律性,并把这些规律提炼成一种图式或模型,最后以图式为基础在实际当中采取相应的行动。在每种情形中都存在着各种不同的相互竞争的图式,而系统在实际当中采取的行动所产生的结果反馈回来,将影响那些图式之间的竞争。人类中的每一个人都在以多种不同的方式发挥着复杂适应系统的作用。当你在金融市场投资的时候,你和所有其他的投资者都是单个的复杂适应系统,大家又组成一个共同的实体,这一实体通过所有这些组成部分为改善他们的地位,或至少谋求经济上的利益,所做出的努力而不断地发生演化,这样一个共同体自身也能够成为一个复杂适应系统。
并非只有通常意义上的学习才是复杂适应系统的运作,生物进化提供了大量这方面的例子。人类主要靠个人或集体的智慧来获得知识,而其他动物则通过直接的基因遗传来获得他们生存所必需的绝大部分信息。从经验中学习的能力本身就是生物进化的结果,进化不仅产生了学习,而且还产生了其他的新型复杂适应系统。事实表明,复杂适应系统普遍都会产生出其他的复杂系统。例如,生物进化会促使生物“本能”地解决所碰到的问题,而且它还会使生物体产生足够的智慧,从而通过学习来解决类似的问题。
新古典主义经济学家一直都在鼓吹金融市场上市场基本原理控制,价格围绕价值的涨落构成了一种“随机游走”的随机过程。同时,那些深谙价格随时间变化的曲线图的“图表专家”,可以在市场投资方面为你提供建议,他们声称能从那些曲线中得到关于在不久的将来价格是上升还是下降这样一些聊胜于无的预言。但盖尔曼运用已有令人信服的证据表明,这个随机过程的观点是错误的。事实上,这些涨跌与决定论混沌中的涨跌一样,是伪随机的。理论上,它们包含有足够的规律性,使你可以从中赚钱。但并不是说那些图表分析家兜售的每一个金融方案都能让你发财,他们的建议可能多半是毫无价值的。
关于“随机”一词,有三种不同的专门用法:①随机比特串(信息按照ANSI编码后转化为二进制存储)是指该比特串非常不规则,从而找不到任何规律来压缩对它的描述。②随机过程上指偶然的或随机的过程。③随机数表通常由伪随机过程——一个事实上没有利用偶然性的决定论计算过程——产生的,但它非常紊乱,所以在很多场合下同随机过程非常相似,并且满足一些真正的统计过程通常说满足的统计标准。当应用这样的伪随机过程来产生比特串时,听得到的数串在相当大的程度上类似于一个真正的随机过程所产生的数串。算法随机性与我们对于复杂性的直觉概念不完全相符。
假设一只猴子正在打字机旁随机地敲击几个键,每次击键时,任何符号或空格减被敲击的可能性是相等的——盖尔曼怀疑猴子是否会那么做——那么在特定的时间内那些猴子打出莎士比亚著作(或大英博物馆中的所有书籍)的可能性有多大。显然,如果一定数量的猴子中每只打出足够多的页数,那么整个这些片段包含莎士比亚著作中的一个连贯的段落的概率是非零的。然而,那个概率极小。即使全世界所有猴子花1万年的时间。每天各打字八小时,打出的文章包括莎士比亚著作中一个连贯的部分的概率也是可以忽略不计的。
盖尔曼认为,猴子打字的例子说明,假定所描述的系统根本没有规律性,一个正常运作的复杂适应系统也就不能发现什么图式,因为图式是对规律性的概述,而这里没有任何规律可言。换句话说,它的图式的长度是零,复杂适应系统将认为它所研究的系统是一堆乱七八糟的废物,其有效复杂性是零。猴子打字与蚂蚁寻找食物的行为根本不同。一只为寻找食物而在巢穴周围漫游的蚂蚁,它会遵循着一个经过数百万年的进化而得的内在的程序。蚂蚁所走的路径看起来很复杂,但寻觅过程的规则去却很简单。蚂蚁所走的错综复杂的路径显示出很大的算法复杂性,但其中只有极小的部分产生于规则。那些规则大致应用于寻觅过程的规律性。这就是被盖尔曼称之为有效复杂性的意义。
滥用抗生素将导致细菌产生耐药性,因为细菌具有可遗传并服从自然选择规律的变异性。在生物进化的过程中,基因型在每一代中都会发生一些随机的变化。这些变化与某一代成长过程中发生的偶然事件一道,导致表型的变化。表型变化将有助于决定一个生物个体是否能够生存,是否能够成熟,是否具有繁殖能力,以及是否能够全部或部分地将基因型传给自己的后代。在各种偶然事件的作用下,比如宇宙射线随机通过或环境中强化学药品的存在,任何基因都可能发生从一种形式到另一种形式的突变。突变通常是一些偶然的过程。耐药的突变细菌往往已经由于偶然性的原因而存在了,通常是因为它的某位祖先的突变遗传所致。相当少的几个遗传变化,可能促使一只类猿动物发展具有很大有效复杂性的语言、高深的思想及复杂的文化,那么这少数几个变化比遗传物质中大部分可比的错列,有更重要的意义。这就是潜在复杂性。潜在复杂性可以补充有效复杂性的不足。
具有简单规则的系统形成了显然很复杂的结构。这种系统被说成是自组织的,它们的性质也被说成是自然生成的。最完美的例子是宇宙自身,它在简单规则与偶然性作用的基础上,产生出十足的复杂性。即使基本的地球生命化学与意识关系不大,生物学中仍然存在的巨大的有效复杂性,远远大于诸如化学或凝聚态物理这类科学中的有效复杂性。复杂性系统的运作需要有介于有序与无序之间的条件。也就是说,位于有序与无序之间的条件不仅是能产生生命的环境的特点,也是具有高度有效复杂性与极大深度的生命自身的特点。
在生态团体,经济或社会的进化中,复杂性增加的机会不断上升,如生物进化过程一样,并使得最大复杂性呈不断增加的趋势。最有意思的是那些复杂性增加涉及到从低级组织向高级组织变迁的进化,这种进化主要是通过形成复合结构来实现的,比如从单细胞生物到多细胞植物与动物的进化。虽然图式之间进行竞争是复杂适应系统的一个特征,但系统自身则可能在彼此相互作用的基础上陷入竞争与协作的混合状态之中。对复杂适应系统来说,共同组成一个同样也可具有复杂性系统功能的集体,常常是有益的。例如当个人或公司在经济中运作时,为了促进全社团利益,而由一个政府来对他们进行调节。
生物进化的动力学可能相当复杂。在进化的每一步中,复杂性要么增加,要么减少,但它对全部现有生物的效果是其最大复杂性有随时间增大的趋势。一个类似的过程会在一个不断变化的社团中发生,即尽管收入的范围不断变宽,从而最大的家庭收入趋于不断增加,但每一单个家庭可能感到他们的收入或增加或减少或维持不变。生物进化过程中的关口世界通常使复杂性大大增加,并创造出具有重要意义的有利条件。决定性关口的打开导致小生态环境爆发式地增长,而小生态环境的填充可能看起来很像是由一种指向更大复杂性的驱动力所致。
当存在一个以某种方式生存的机会时,某种生物就很可能进化到可以利用它。引入到经济层面,当经济中存在一种赢利机会时,个人或公司可能会立即利用它们。这种情况下与死亡相对应的就是破产,财产作为种群个体数的类比物,是公司适应性的一种粗略量度。在经济学与生态学中,一种新商业或一种新生物(或者说一个现有公司或生物中一种新型行为)的出现,将改变群体中其他成员的适应性景观。对一门商业或一个物种来说,那个景观是不断变化的。这两种情形说明的一个复杂适应系统在形成之后为什么能够填充小的生态环境,在填充过程中有如何能创造出小生态环境,以及接着又怎样去一一填充那些新产生的小生态环境,等等,在此期间,新的复杂性系统不断产生。
适应性作为生物学概念的基础观点是,基因从一代到下一代的传播依赖于生物幸存到能够繁殖的阶段,而且其后代有一定数量的成员能存活到具有繁殖能力。根据适应性的定义,具有较高适应性的生物,通常比具有较低适应新的生物能更加成功地将基因传递下去。在一种极端情况下,遗传模式使生物不能繁殖,那么这种生物就只有很低的适应性,并趋向于绝种。不管事件大小如何,生物进化通常都是在已有的基础上进行的。已有的器官和适用于新的用途,例如人的手臂只是稍经进化的前腿。
复杂适应系统从它们接受的数据流中得出规律性,并把这种规律性去粗存精地制成一种图式。在这个过程中容易患两种典型的错误——把随机的东西误以为是有规律性的东西,或者相反——因此我们有理由假定,复杂适应系统将会适应于一种大致上平衡的状况,在这个状况里某些规律性正确的证明将伴随着两种错误。在考虑人类的思维模式时,我们会用错误的方式证明一种迷信,同时又否认另一些迷信。迷信的典型特征是把事实上不是规律性的东西看成是规律性;而当规律性要放弃一些证据时,迷信又加以拒绝,即使非常明显的错了也是如此。
盖尔曼确信,他的这本书《夸克与美洲豹》会让读者好懂一些,但事实上并不容易,那么我们记住以下这些要点或许可以理解一点:
1、复杂适应系统理论是对科学的大整合,这一整合涵盖了许许多多学科分支,比如分子生物学、非线性科学、认知科学等领域。复杂理论将是科学的下一个主要推动力。
2、复杂性及简单性的科学研究自然而然地包括探讨简单与复杂的意义;复杂适应系统之间的相似性和差异以及这些复杂适应系统在各种不同过程中所起的作用,包括了金融市场投资者的行为。
3、每个过程中都有一个复杂适应系统来获取环境及其自身与环境之间相互作用的信息,人类中的每一个人都在以多种不同的方式发挥着复杂适应系统的作用。
4、复杂适应系统普遍都会产生出其他的复杂系统。例如,生物进化会促使生物“本能”地解决所碰到的问题,而且它还会使生物体产生足够的智慧,从而通过学习来解决类似的问题。
5、古典主义经济学家所谓的“随机游走”的随机过程的观点是错误的。事实上,这些涨跌与决定论混沌中的涨跌一样,是伪随机的。理论上,它们包含有足够的规律性,使投资者可以从中赚钱。
6、图式是对规律性的概述,在没有任何规律可言的情景中,图式的长度是零,那么复杂适应系统将认为它所研究的系统是一堆乱七八糟的废物,其有效复杂性也是零。
7、具有简单规则的系统形成了显然很复杂的结构。这种系统被说成是自组织的,它们的性质也被说成是自然生成的。宇宙就是在简单规则与偶然性作用的基础上,产生出十足的复杂性。
8、在生态团体,经济或社会的进化中,复杂性增加的机会不断上升,如生物进化过程一样,并使得最大复杂性呈不断增加的趋势。关口世界通常也使复杂性大大增加,并创造出具有重要意义的有利条件。
9、当存在一个以某种方式生存的机会时,某种生物就很可能进化到可以利用它。引入到经济层面,当经济中存在一种赢利机会时,个人或公司可能会立即利用它们。
10、基因从一代到下一代的传播依赖于生物幸存到能够繁殖的阶段。根据适应性的定义,具有较高适应性的生物,通常比具有较低适应新的生物能更加成功地将基因传递下去。
11、我们会用错误的方式证明一种迷信,同时又否认另一些迷信。迷信的典型特征是把事实上不是规律性的东西看成是规律性;而当规律性要放弃一些证据时,迷信又加以拒绝,即使非常明显的错了也是如此。
12、在经济学与生态学中,一种新商业或一种新生物(或者说一个现有公司或生物中一种新型行为)的出现,将改变群体中其他成员的适应性景观。对一门商业或一个物种来说,那个景观是不断变化的。
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