个体适应性造就系统复杂性

生活中，我们总会有这样的疑问，像艾滋病这样的疾病为何能够摧毁免疫系统？像纽约、东京这样的大城市，如何能够不间断地保障食品、医疗、服饰和数百万种居民必需品的供给？ 这类高度复杂系统的运作仍然是一个谜，不过通过约翰·霍兰及其同事在圣达菲研究所和密歇根大学的研究成果，就能为这样的谜面给出谜底，可以这么说，复杂性研究就诞生于这群谜团之中。 《隐秩序:适应性造就复杂性》正是约翰·霍兰的复杂自适应系统（CAS）理论集大成的一本书，作为复杂性新科学的先驱者之一，约翰·霍兰试图描述并总结出，从人体免疫系统到生物圈等不同复杂适应系统，其内部的结构和规则的共性。虽然他是借鉴计算机模型，对复杂适应系统的内部结构进行了厘清，但是结合他提出的若干理论方法，也可以指导诸如资源耗竭，各种置我们于险恶境地的亟待解决的其他问题。 1994 年，霍兰在圣达菲研究所的暑期讲习班上做了一个报告，在他发明的遗传算法，简称 GA 的基础上，首次系统地说明了 CAS 理论的基本理念和研究思路，堪称复杂性研究的一项重要进步。今天我们就来对于这部重要著作进行一个简要的介绍。霍兰是遗传算法和复杂适应系统的创始人，也是密歇根大学的心理学，电子工程和计算机科学的教授。他曾获麦克阿瑟研究奖，是圣达菲研究所的学术指导委员会主席之一。正像霍兰的朋友在他 85 岁生日纪念文集中所指出的那样，霍兰是那种少有的科学家之一，他们从根本上推动了科学的进步，彻底改变了人类知识的状况。几乎没有一个科学领域或议题，没有受到他关于复杂性科学，特别是复杂适应系统理论的影响。 《隐秩序》这本书，主要有三个要点:

第一个要点是：简单系统和复杂系统的区分。

第二个要点是：CAS 理论的核心理念和基本概念。

第三个要点是：遗传算法和「回声模型」。

全书由「基本元素」、「适应性主体」、「回声导致的涌观」、「回声模型的计算机模拟」、「通向理论」等 5 章构成。 在钻研复杂性系统之前，作者霍兰首先区分了简单系统和复杂系统。什么是简单系统？用术语来说，就是线性等比例放大。比方说描述一辆汽车的运动路线，这个车流模型运作起来会符合牛顿定律。但是，如果放在城市里面，我们想要描述成千上万辆车该怎么办呢？这就面临一个复杂系统。在霍兰的眼里，这种复杂系统依然是简单的，他把它叫做复杂物理系统，英文简称 CPS。这个不是霍兰研究的重点，霍兰为之着迷的是另外一种系统，它叫 CAS。CAS 系统的主要特点是不等比例放大，一旦小规模的简单行为逐渐长大，这个系统就表现出另外的行为，而不是单纯的数量累积，就叫做复杂系统。 复杂性科学的研究对象是复杂系统。目前对于复杂系统有一个比较通俗的定义：由大量相互作用的成分组成，不存在中央控制，通过简单运作的规则会产生出复杂的集体行为和复杂的信息处理，并通过学习和进化产生适应性。包括大脑、免疫系统、细胞、昆虫社会、全球经济、生物进化、万维网等。我们还可以把复杂系统简单地理解为介于秩序和混沌之间的系统。它既不像闹钟、集成电路板这类有序的系统，也和飓风、湍流那种无法预测的混沌系统相去甚远。想象你正在用手机玩一个控制小球的游戏，小球受随机力的驱动，会在跷跷板上滚动，你需要倾斜手机，避免小球掉落。如果小球即将或者已经朝着左侧运动，你要向右倾斜手机，尽量让它保持在跷跷板中间。这种没有完全固定在某个位置，但也没有滚落跷跷板的持久不均衡的状态，就是复杂系统的所在之处。这个地方——经常被称为混沌的边缘——就是系统中各种因素没有静止在某一个状态，但也没有动荡至解体的那个地方；就是生命有足够的稳定性来支撑自己的存在，又有足够的创造性使自己名副其实为生命的那个地方。 简单区分了简单系统和复杂系统，我们来看本书的第二个要点。什么是 CAS 理论的基本理念？用一句话说，就是书的副标题：「适应性造就复杂性」，讲的详细一些，就是个体的适应性行为造成了整个系统的复杂性。对于这个基本理念，霍兰本人在 2013 年的另一本著作《Complexity》中解释说，所谓复杂系统，可以分为两大类：CAS 和 CPS，后者原文为Complex Physical System，可以译为复杂物理系统，不过很遗憾，这本书目前还没有中文版。从表面来看，以上两种系统都会表现出丰富多彩、变化莫测的复杂现象，都是名符其实的复杂系统。 然而，CAS 中的个体是「活」的，即具有适应性的行为，通俗地说，它会根据环境的情况，在和环境的反复的相互作用中改变自己的结构和行为方式，这就使得这样的系统中会出现所谓「涌现」（emergence）现象，即出现新的事物、新的现象、新的规律，一句话说就是出现「新的质」，这一点就使得其复杂性变得更加难以认识和理解。与此相对立，CPS 虽然也很复杂，但是其中的个体是「死」的，规则是固定的，不变的，没有「涌现」。CPS 的典型案例就是下围棋，在这种意义下，Alpha Go 可以说只是解决了 CPS 的问题。霍兰很谦虚地说，他关心的是一类复杂系统——CAS 系统，其实这一区分是非常重要的，是科学对于复杂性研究的一大飞跃。 围绕这样一个基本理念，霍兰在书中说明和解释了任何一个 CAS 系统都具备的七个概念，这七个概念包括四个特性，三个机制。四个特性分别是：聚集、非线性、流、多样性；三个机制分别是：标识、内部模型、积木块。 在这里，我将用通俗的语言概括一下这七个概念。 首先，系统具有明显的层次性，各层之间的界线分明。拿我们「人」来举例，在最基本的物质层面，我们都承认，每个人是由原子和分子构成的。但是对于有机物来说，这个层面稍有不同，有机物由大分子构成，这就等于说它处于不同的层级。于是我们渐渐发现，对生物来讲，最小单元是细胞，而一个细胞包含有若干个大分子，每个大分子又是由简单的小分子构成的。在细胞上面有组织、器官，器官再逐渐长成个体，个体形成社会，进而组成群体，这原来是一个分层的结构。除去分层的特点，霍兰还特别注意到在这个分层结构里，任何一个下一层级的运动规律，不能照搬到上一层级。换句话说，在组织和细胞层面的规律，不能把它平滑地移到个体层面，更不能移到群体和生态层面。它们每一个层级，似乎都有自己独特的规律，而这些独特的规律，彼此之间可能有些关联，但是这个关联我们看不清楚。这一点，恰恰就是这本书的题目《隐秩序》它想表达的内容。换句话说，对于一个分层结构的复杂系统来说，层级和层级之间，到底是怎样「承上启下」，这件事情是霍兰想探讨的问题核心。这是第一个特点，它是分层的。 其次，在不同的层级之间，和同一层级之内，都有「新陈代谢」，我们称之为某种流动性的东西。什么叫流动性？能量的流动、物质的流动和信息的流动。比方我们说在细胞的层面，就会存在细胞的生长和凋亡，细胞有它自己的生命周期。但是细胞又不是凭空产生的，它必须汲取外边的能量，比方说植物的叶绿体，要协助进行光合作用。所以我们就细胞层级举例，发现它又有能量流，又有物质流，生生死死，它还有信息的流动。细胞如果出现某些突发的变异，比方癌细胞恶性增长，会导致一个器官的功能衰竭，直至丧失，所以他们会传递出自己的信号，这是复杂系统的第二个特点。 第三个特点，就是我们前面说的，复杂系统不是等比例放大的，每一个层级都有这个层级特殊的新陈代谢的规律。但是放在不同的层级之间，似乎就不能统一起来，这样的画面，我们也在量子力学和牛顿力学的争论中见过。牛顿力学在一定的尺度内成立，但是如果在极其微观和极其宏观的层面，牛顿力学是不成立的。那么在生命领域里面也是如此，这些规律它不是全局有效，统一起来，我们将其称之为「非线性」。最后，复杂性系统还有一个特点，就是多样性。在一个生命形态中，每一个个体都表达出它独特的一面。表面上它们长得像，行为差不多，但是又不完全相同。正是因为这种大量的多样性的表达，每一个个体之间，才会有所谓达尔文意义上的相互竞争，而这种相互竞争，就导致有些被淘汰出局，而有些品质优异的个体，则活下来，把它的优质基因遗传给后代，经过一轮又一轮的生存竞争，生物就顺其自然得向前演进了。从这一层面来看，霍兰的《隐秩序》是想探讨我们不能够直观感受到，也可能非常难以量化的一种生命的法则。在《隐秩序》这本书中，霍兰用抽象的、一般化的语言，构建出了复杂适应系统的理论框架。在这个框架中，主体、系统、层次、结构都得到了具体的、具有启发性的讨论和描述。这就为探讨复杂适应系统的一般规律打下了基础。 那么，霍兰是如何具体地，在上述概念的基础上构建起 CAS 理论的体系的呢？接下来，我们来谈一谈这本书的第三个要点，遗传算法和「回声模型」。霍兰在他本人创造的遗传算法的基础上，构建了一个一般化的模型——「回声模型」（ECHO），用以打造完整的 CAS 理论体系。在《隐秩序》中，霍兰首先介绍了他自己发明的遗传算法。遗传算法是计算机技术领域的一个重要的算法，它的基本思想是：模拟生物的进化过程，用逐步逼近的方法，来寻找某些数学问题的最优解。这就好比，过去我们认为机器的智能是可以造出来的，所以我们把人当作简单的机器，认为手里面只要掌握关于智能的规律，就能够运用电子线路、材料力学的方法，造出一个跟人的大脑相媲美的智能，这条路看来不通。因为真正的智能在霍兰教授看来，是生长出来的，智能是生命体的一个重要特征，它是需要通过生存竞争，在自然选择优胜劣汰的残酷过程中逐渐升华、进化而来的。所以在这种情况下，霍兰对遗传算法进行了改造，书上把它叫做「回声模型」。这让我们理解生命的智能又多了一个视角，这个视角就是从多个被选的方案中，通过跟环境和个体内部之间的相互作用，优胜劣汰，导致个体的行为和结构的重新塑造，最终适应外部复杂多变的变化，从而让生命体变得越来越聪明。这种算法的创新之处在于：学习生物进化的机制，从一个不一定最优的方案出发，把求解看作一个进化的过程，在反复改进的过程中达到优化的解决方案。 霍兰设计的这个「回声模型」，第一步，他在书中定义了一般化的「具有适应性的主体」的抽象概念，作为一般系统元素的表达。在计算机中，这种主体对于外界环境的刺激具有一定的反应方式，但是在初始状态中，对于所有可能的环境刺激，主体都准备了若干种应对的反应方式。注意，这种反应方式具备多样性和随机性，这是发展和进化的基础。第二步，这样的主体开始与外界环境交流，接受环境刺激，并且随机地、或按照一定的规则，选择一种应对的方式。第三步，接受和评价应对的结果，在这里，霍兰为每一条规则给定了一个指标——适应度，这是一个规则对于当前环境适用程度的指标。如果这条应对规则得到了成功的、好的效果，它的适应度就会加分，反之就会减分。这样经过多次反复之后，适用于当前环境的规则的适应度就会越来越高，而不适用者的适应度就会越来越低。这样一来，与环境的交流就在计算机中形象地表现出来了。再加上人们设计过的物流、信息流、资源池、信息源，一个活的、能够进化的复杂系统就在计算机里建立起来了，这就是霍兰的「回声模型」，是 CAS 理论的框架和计算机实现，也就是《隐秩序》这本书给我们提供的成果。 以上就是本书的三个要点。随着圣塔菲研究所的约翰·霍兰教授正式提出复杂适应系统理论后，复杂适应系统理论应用范围可以推广到工程、生物、经济、管理、军事、政治、社会等各个方面，就这一点而言，霍兰教授的这个研究成果为许多传统方法无法解决的问题提供了研究依据，也因此备受学术界的赞誉。在目前几种有代表性的 CAS 理论中，学术界公认遗传算法的发明人约翰·霍兰的理论研究是最完善的。 我们知道，过去 18 世纪的隐喻认为宇宙是台简单、有规律、可预测、能够自我运行的牛顿式的机器。而复杂性理论的隐喻，似乎更接近一棵树从种子长成参天大树，或是一群头脑简单的小鸟有机自组，复杂而类似生命的行为是几条简单的、由下而上的规则所导致的结果，正是这个隐喻的变化给我们带来整个世界观的改变。 讲解到这里，大家是否对开篇我提的问题已经有了心中的解答了呢？我们的世界有些事情是线性运作的，比如声音是一个线性系统，当双簧管和弦乐器合奏时，你依然可以将它们单独地分辨出来；再比如你在街头买了一份报纸，对你去超市买一支牙膏不会有什么影响。然而，世界中大多数事情又不是线性的。我们的大脑就不是线性的：虽然双簧管和弦乐的声音独立进入你的耳朵，但是这两种乐器的和声在你情感上产生的影响远远大于这两种乐器的单独作用；数百万人做出的购买决定可能会互相影响，从而导致经济繁荣或萧条，而经济气候又会反过来影响购买力。这是一种交叉的因果关系，A 影响其它一切，而其它一切又反过来影响 A。真正的起因将在网络中横向传播开来，最终触发某一特定事件的原因将无从获知。像艾滋病能够摧毁免疫系统，纽约、东京这样的大城市能够不间断地保障食品、医疗、服饰和数百万种居民必需品的供给。类似这样的复杂性系统的运作规律正是如此，用数学规律来表示，它是非线性方程的一种产出和结果。结合我上面提及的三个要点，我们会发现，复杂适应系统的主要特点是将宏观与微观两方面有机地联系起来。在宏观方面，它非常注重主体的层次性、多样性和聚合性，强调主体与周围环境及主体间的相互作用给主体构成系统带来不断的演变或进化；此外，随机因素不仅对系统状态会有所影响，还会影响其组织结构和行为方式。在微观方面，它则强调主体的主动性和适应性，主体通过与环境及其他主体的非线性交互作用来「学习」或「积累经验」，并且根据学到的经验以某种方式把「经历」记住，使之「固化」在自己以后的行为方式中，改变自身的结构和行为方式，以便更好地生存和发展。 复杂性研究是本世纪的一门重大课题，以研究复杂性著称的已成为全美最优秀的五大研究所之一的美国圣达菲研究所的研究者们将复杂性科学列为 21 世纪的科学，他们对此作了十分乐观的估计。圣达菲成员、计算机仿真专家约翰·卡斯蒂说：「复杂系统的理论家们正处在与伽利略时代的物理学家们相近的位置上。正是伽利略的努力，为牛顿建立简单系统的理论铺平了道路。」 而 CAS 理论的计算机技术基础是霍兰本人发明的遗传算法，它是计算机技术和人工智能领域的算法「鼻祖」。《隐秩序》这本书围绕复杂性的一个侧面——「适应性」上，对复杂性科学做出了最详尽的解读。 总之，《隐秩序》的学术意义在于提出了复杂性研究中的重要内容之一——复杂适应系统理论，即 CAS 理论，希望能够有更多的读者接触这个新的学术思潮。复杂性研究是近百年来科学发展的产物，它是一种新的观点、一种新的理念、一种对于世界的新的认识角度。这种方法强调的是承认世界的复杂性，重视客观事物的质的多样性、质的无限性。我们相信，对于复杂性研究的学习，将能够为我们的科学进步提供新的推动力。