用“复杂系统科学”解决复杂问题

　　■北京师范大学系统科学学院教授 陈清华

　　瑞典皇家科学院将2021年诺贝尔物理学奖授予三位物理学家，以表彰他们“对我们理解复杂物理系统的开创性贡献”。世界是复杂的，一些学者正致力于去揭示复杂现象背后的简单机制。比如美国波士顿的新英格兰复杂系统所所长巴尔-扬教授，这位复杂系统领域的卓越科学家，近期出版了《解困之道：在复杂世界中解决复杂问题》（以下简称《解困之道》）。

　　《解困之道》关注两个问题：困难来自什么？如何解决？回答是：困难来自复杂，要利用复杂系统科学来解决复杂问题。巴尔-扬的复杂系统科学思想框架，围绕如下5个基本点展开：尺度、复杂度、复杂度曲线、为什么要复杂、如何复杂。核心是“复杂度曲线”。

　　尺度。我们观察事物、分析关系、解决问题都是在一定尺度上进行的。想了解病毒的致病机理，要依靠显微镜，而要了解宇宙，就必须使用天文望远镜。有时，我们研究事物不需要穷尽所有尺度，可以只在我们感兴趣的尺度上去研究。但更多时候，我们需要跨尺度观察和思考，特别是当系统各单元存在一定关联时。因此要有系统观、大局观，要了解整个系统的特征。

　　复杂度。复杂度是对复杂程度的量度。这里说的“复杂”，强调的是可能的状态。一团毛线，曲里拐弯，但如果其状态每次都一样，完全不变，观察一次就可以预知任意的将来，那么它一点也不复杂；而抛起来的硬币，我们无法确切地知道落下后哪一面朝上，这就要比杂乱但确定的毛线更复杂。事物的状态越多，可能性越平均，其复杂程度就越高。一个等概率出现6种可能的骰子，复杂度要比一个等概率出现正反两面硬币的复杂度要高；灌上水银、密度不均匀的骰子，要比没有灌水银、密度均匀的骰子复杂度低。一个人，若在状态和行为上存在很大的不确定性，就会让人感觉复杂而难以捉摸。

　　复杂度曲线。复杂度依赖于尺度。同一事物，我们观察得越仔细，就会深入越微观的结构，得到的信息越多，复杂程度就越大。极目远眺一个人，只能看到一个轮廓，这是大尺度的观察。离得近一些，做中等尺度的观察，可以知道其性别以及一些动作，有更多的信息，复杂度高一些。再近一些，可以获得小尺度的信息，例如五官的样子、喜怒哀乐等，复杂度就更高。对同一系统进行观察及描述，复杂度和尺度是此消彼长的关系。以尺度为横坐标、复杂度为纵坐标描绘出来，就是单调递减的复杂度曲线。有三种典型的系统对应着形态迥异的复杂度曲线。第一种是随机系统，把杂乱无章的气体分子放在一起，它们的行为完全独立，这个系统在微观上很复杂，但尺度高一些，复杂度就迅速下降到很小，复杂度曲线非常陡峭；第二种是相干系统，如一发炮弹，所有单元的行为完全一样，这个时候复杂度不会随着尺度发生变化，有水平的复杂度曲线；第三种是相关系统，如一个企业，系统的单元（个人）不完全一致也不完全独立，在越来越大的尺度上（个体员工、员工组合、项目组、部门、整个企业）能呈现出丰富的行为模式，复杂度曲线缓慢而降。第三种系统在中观尺度上会比前两种有更高的复杂度，我们周边大部分都是这样的复杂系统。

　　为什么要复杂。艾斯比提出了必要多样性法则———为了保证有效性，系统必须足够“复杂”得和环境一样，这样系统才能对于环境的交互进行合适的应答。若环境需要系统有100种不同的应答，而这个系统只有10种可能行为，那么它对于环境而言是无效的。巴尔-扬教授将其扩展到多尺度上，认为需要在每个交互尺度上有足够的复杂度进行应答。以当前新冠肺炎疫情的防控为例，它就是一个多尺度的任务，蔓延到全国，就需要全国尺度的应对；蔓延到全世界，就需要国家间的合作以进行世界尺度的应对。

　　如何复杂。这就是如何创建有效的复杂系统。适当地搭配单元可以获得具有不同复杂度曲线的系统，以达到某种多尺度上的功能要求。优秀的组织者善于将不同的人搭配在一起，而公司的组织结构也是为了解决如何满足社会对产品和服务的需求而设计。但一个人为精确设计的系统，其复杂度终究会受限于设计者本身的复杂度。随着世界更加复杂，所需要解决的问题也越来越复杂，终将超出任何设计者的能力。解决这个复杂度的需求与供给之间矛盾的方法“开明进化工程”，其主旨是设定基本规则、减少制约，基于系统内部不断的合作和竞争，通过“进化”而逐步演化出有效的（达到需要复杂程度的）系统。充分利用市场竞争与合作，就可以演化出极其复杂的物流系统，以满足一个城市的生活保障。

　　自古而今，中国有很多运用系统科学知识应对复杂性难题的成功经验，巴尔-扬教授对此极为赞叹，他说自己的很多思想来自中国古代朴素的系统观，希望《解困之道》能给大家带来一些灵感。

《解困之道：在复杂世界中解决复杂问题》

[美]亚内尔·巴尔-扬 著

沈忱 译

上海科技教育出版社