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（36）探索复杂性科学的一些感受 来自: jake 2009-01-05 14:41:36 http://www.douban.com/group/topic/5060657/ 踉踉跄跄地踏上探索复杂性的征途已经5年多了，在这过程中，我的确经历了很多很多好玩的事情，也有很多无奈和遗憾，希望跟大家分享一下，也欢迎大家来拍板砖。 复杂性科学的确有很多其他学科没有的特点，它开放、跨学科，而且与很多大的哲学问题直接相关，所以面对这样一种全新的领域，的确有很多不同的应对方法。 1、突破文化束缚 文化就像空气，它会在不知不觉中决定了你的选择和命运！在我刚刚接触复杂性科学的时候，就感觉对很多老一辈的学者来说，他们始终没有真正融入复杂性科学所宣扬的那种平等的、P2P式的、涌现的文化。所以，总会觉得老的系统科学给人一种不舒服的感觉。 要真正融入复杂性科学的研究探索，的确需要质疑自己所生存的文化环境。因为，如果你认识不到自己受到了一些文化的局限，你就很难认可复杂性科学家们研究的问题是有意义的。 比如说，人工生命这个学科研究的就是让生命在计算机中自发的涌现。而由于国内老一代系统科学学者们受控制论的影响很深，所以，很多人不愿意接受这样一个问题，“为什么研究生命的涌现？这个问题有意义吗？你涌现出了生命，我们怎么控制它呢？” 反过来，相信这里面的很多朋友们是认可人工生命这种文化的。其实这不是因为探索生命的涌现就是一条绝对真理，绝对正确的问题，而是因为，我们年轻人从小受到的教育和文化的影响。 所以，正如前辈们会在文化上落后而意识不到复杂系统涌现学派、人工生命研究的意义一样，我们这些年轻人也有可能不自觉地已经被一种所谓的平等、P2P、无组织的文化所束缚。 我并没有探索出超越这种文化的方法，但我时常警告自己，小心文化陷阱。之前我们还讨论了关于伪问题的问题，其实在科学研究之中，对问题感兴趣本身就是一个很重要的问题。你受到文化束缚，就很难对一些科学问题感兴趣，于是也就错过了很多重大发现的机会。 2、避免盲人摸象、夜郎自大 人真的很容易犯盲人摸象、夜郎自大的错误。尤其是在复杂性科学研究这个领域。你会发现，与其他学科不同的是，你很容易就会得到一种关于整个宇宙的、逻辑上自洽的认识。但实际上，这些人不过是发现了复杂性的一小部分而已。 中国人的例子就不说了，就拿外国人的例子说吧。两个典型，一个是晚年的普里高津，一个是Wolfram。普利高津是做过大贡献的，但是他晚年的很多言论被认为是不着边际。主要是他把他自己搞的耗散结构论推得太远了，所以，他看什么都是耗散结构，都是吸收负熵的。从而他看不到了其他重要的东西了，例如计算机模拟。 另一个例子是Wolfram，由于他从计算机的角度出发，看什么东西都是计算了。甚至一次接受记者采访时，他宣称，一块正在生锈的铁也在进行着通用计算。这样一种把计算推广到一切系统中的视角本身没有什么问题，但是，要命的是Wolfram以及搞《A New Kind of Science》的很多人是排斥其他想法的。例如，Wolfram他们认为开放性就不是一个什么制造复杂性的了不起的条件，因为计算机可以模拟耗散结构。于是，类似熵、时间之箭这样的玩艺儿全被抛弃了。 这些对复杂性做出过杰出贡献的人尚且很难避免盲人摸象的错误。 3、把阅读作为一种探索 我知道我们这里有很多人喜欢思考大的哲学问题，比如意识之谜，生命的本质等等。但是，我们需要切记哲学问题仅仅是一个引子而已。切不可停在这里了。并不是说哲学思考不需要，而实在是因为你想过的哲学问题早已经在10年前，甚至更早以前已经被人家想过了，而且人家还把自己的观点写成了书。除非你的观点与别人有很大的区别和新意，否则仅停留在哲学问题的阶段实在不利于我们的进步。 用我自己的一段亲身经历来说这事儿吧。我在2004年左右作了一个人工生命模型，叫Autolife，能够模拟一个生命组织的生死。在参加2005年的SFI暑期学校的时候，我就把自己的模型给很多人看，还给人讲我对生命本质的理解。一个印度人听了我的解释之后，很兴奋的推荐我看Robert Rosen这个人写的书，的确不仅Rosen把我认识到的生命本质的问题讲得很透，而且还找出了描述它的数学结构。我又惊又喜！这件事情我现在是这样看，如果我不喜欢思考哲学问题，那就永远不会去做这个模型，但如果仅停留在自己的模型和哲学领悟阶段，那就永远是井底之蛙。 所以，我们一定要阅读，而且一定要大量阅读英文原著。我们这个文化圈子实在跟西方的科学文化圈子相差太远。有很多你想到的问题是别人写成了书的，所以，在复杂性这条路上，不要觉得自己成天的胡思乱想就是探索，其实大量的阅读本身就是一种探索。你会发现，通过不断提问、阅读，你就会提出一个又一个新问题，也会不断攀爬复杂性研究的高峰，然后再阅读、再提问，最终直到你提出的问题真的没有人回答了，那你也许就最终找到了真正的问题。 当然，如何判断你提的问题没有人回答呢？最好的方法就是多跟了解更多的人交流。我很希望大家利用集智俱乐部这个平台来交流自己的困惑和心得，这本身是一个相互学习的机会。 不过有一点是可以肯定的，那就是除非你是百年一遇的天才，否则，在不阅读几十本英文原著的情况下，是很难提出真正有价值的问题的。 4、徘徊于科学与宗教之间 我知道到这里的很多人实际上都徘徊于科学和宗教之间的。因为，我们都有一颗透彻的追求真理的探索心灵。而对于宇宙本源这个问题的理解和回答，宗教至少要先于科学上千年。所以，如果纯粹从求道的角度来说，我觉得你应该首选宗教，毕竟它比科学要更成熟。 但是，我必须旗帜鲜明地指出，我们这里——集智俱乐部，是站在科学的立场上的，我们不避讳谈论宗教，但我们的立场和观点始终没有变过，这就是科学。 为什么一定要“执”于科学呢？原因就在于科学是唯一正确的“可言说”的东西，也是唯一值得我们信赖的可以真正Share的东西。所以，也可以说，我们并不关心我们最终能不能探究到真理是什么，而更主要关心怎么来表达真理。 至于想真正探寻最终真理的人们，我还是建议应该少说，而多实修，言多则必失，这大概是没错的。 5、前途是光明的 说了很多，可能有些人会不爱听。一个系统长大了，他的多样性和差异性就会凸现出来，我们也就有必要去规整一些东西、明确一些东西。 尽管困难重重，我还是希望大家能跟我一样保持这样一种信念，即复杂性科学是人类最有希望的一门科学，也是我们中国人能够大展身手的科学。所以，我们错过了物理科学的黄金时期，错过了计算机科学的黄金时期并不可怕，但如果错过了复杂性科学发展的黄金时期，那就太可怕了。 就说这么多，祝大家新年愉快！ 12人 喜欢 px@無有障礙 (他人于我如浮云) 2009-01-05 15:48:14 jack，求证一下自己极肤浅的感受 之前得数学是因果线 而复杂性科学是研究因果环？ jake 2009-01-05 15:59:35 纠正一下，偶不叫jack（这个名字太土），而叫jake（可笑的是，查字典jake这个名字还是有乡巴佬之意），所以还是土，呵呵。 因果线和因果环这种说法虽然能表达那么一个意思，比如复杂网络、控制论就是因果环，但他们的区分并不那么清晰。比如其实概率论也在研究大量事件的因果性，它已经不再是简单的因果线了。而复杂网络也仅仅关心拓扑结构如何影响整体动态，但这也是一个因果线的问题。我觉得你关注的可能是控制论强调的反馈，还有计算科学中强调的自指的概念。控制论研究的反馈是最容易理解的因果环。而自指所构筑的因果环因为牵扯到了两个层次而让人感觉到异常迷惑。但是，并不是所有的复杂性科学研究都去强调因果环的。相反，现在大家强调因果网比较多。 px@無有障礙 (他人于我如浮云) 2009-01-05 16:11:50 真抱歉把名字给叫错了%>_ |
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