Nature新子刊“npj complexity”開篇評論：通往復雜性之路_風聞
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撰文 | Laurent Hébert-Dufresne, Antoine Allard, Joshua Garland等
譯者 | 郭瑞東
審校 | 梁金
原文題目：
The path of complexity
原文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s44260-024-00004-0
“我認為[21世紀]將是複雜性的世紀。”
——史蒂芬·霍金
複雜科學研究的是那些由大量不同性質的組件或子系統組合而成的系統，這些系統能在多個尺度上產生出人意料的湧現現象。正是這些隱藏在控制單個組件的簡單規則背後的現象，最能夠定義複雜系統。由於這些有趣的行為源自部分之間的相互作用，複雜系統並非與簡單系統，而是與分散系統相對。因此，對它們的研究通常需要一種跨尺度、跨學科的方法。
然而，這種在傳統學科之間的合作方式，卻給複雜科學的論文出版帶來了挑戰，因為複雜科學的研究往往不適合清晰地歸類到特定學科期刊中。在這篇評論中，我們提供了對目前複雜系統研究現狀的看法，並解釋了這本新期刊如何為這些領域的研究者填補一個重要的空白。
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複雜科學簡史
複雜性作為一種跨學科的看待系統的方式，本身就是一個湧現現象，因為它不能追溯到某個單一的個體、研究或事件，而是緩慢地在各個領域湧現。從最廣泛的定義而言，複雜性是一種視角，它接受不確定性和麪對大型互聯繫統時需要跨學科努力。這個觀點在世界各地有着悠久的歷史，從經典的東方哲學到西方科學的關鍵人物。在笛卡爾的最後一部作品《靈魂的激情》（The Passions of the Soul，1649年）中，人類生命本身被描述為許多具有不同性質的部分間的相互作用，形成具有湧現特性的網絡，其中局部效應可能帶來令人驚訝的全局後果。這些概念當時並未成為正式的術語，但被用作一個框架，試圖解決那些挑戰還原論描述的複雜思想。
複雜性的形式化上個世紀在多個學科中發生。1962年，赫伯特·西蒙在《複雜性的架構》（The architecture of complexity）中為複雜系統的研究奠定了路線圖[1]。西蒙本人是一位政治科學家，後來轉向組織和人工智能研究。十年後，物理學家 P.W. 安德森在1972年的《多者異也：破缺的對稱性與科學層級結構的本質》中，討論了這種哲學與標準還原論假説的衝突[2]。在這篇論文中，安德森論證了需要多重視角，因為“將一切簡化為簡單的基本定律的能力，並不意味着能夠從這些定律出發重建宇宙。”
我們越深入基本原理，它們對於全球人類尺度的問題就顯得越不相關。類似的想法在哲學中也有出現，以埃德加·莫蘭（Edgar Morin）的跨學科工作及其對還原論或系統理論的批判為代表[3]。莫蘭關於這個話題的正式作品可以説是從1978年的《人類統一性》（Human Unity）開始，並在1990年的《複雜思維導論》（“Introduction à la pensée complexe.“）中達到高潮。在為《複雜思維導論》所寫的前言中[4]，Alfonso Montuori 將複雜性的範式總結為“一種不肢解生命的思維方式……不是抽象和脱節的，而是充滿感覺、直覺和與更廣闊的社會和歷史背景的聯繫。”
對生命系統非凡複雜性的好奇心，是促進複雜性這一概念在多個學科中傳播的關鍵因素。在量子力學領域做出深刻洞察的薛定諤轉向發展自複製和遺傳信息理論，在這樣做時，他評論説：“完全理解生命系統可能需要新的物理定律”。[5]同時，馮·諾伊曼和烏拉姆（Stanisław Ulam）正在開發後來被稱為“馮·諾伊曼機”這樣一種理論上可行的機器（這為未來的計算機科學領域奠定了基礎），這些機器能夠構建自身的功能性副本，並有希望最終進化出越來越高的生物複雜性[6,7]。試圖解釋生物複雜性起源的 Per Bak 和 Stuart Kauffman 都提出了以自組織為中心的結構主義論點，但每個人都遵循着各自的思考路徑；Kauffman 分析了基因調控網絡的粗粒度模型[8]，而 Bak 發展了具有自組織臨界性的標誌性沙堆模型[9]。
生命複雜性研究社區的成功提醒我們，生命，像任何其他複雜系統一樣，最好從多個角度進行全面研究。這種通過學科間對話促進研究進步的過程在其他學科中也被重複。現在，人們使用來自社會科學的理論和來自物理與數學的模型來分析各種類型的網絡[10]。如我們在創刊合集中所探討的，流行病和虛假信息的研究越來越多地轉向生物學或社會性傳染的統一工具箱。這種跨學科的對話和尋找統一模型和理論的過程成為接下來幾十年複雜性科學的理念。
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複雜性研究社羣
複雜性可能不該被視為一門狹義定義的“科學”，可以説它沒有興趣或方法論工具的特定共享系統，但它肯定是一個有着共同科學方法的社羣。複雜性社羣的成員來自許多不同的學科，由知識好奇心和對新問題及學科的開放性所驅動。
實際上，在過去十年中，複雜科學已經如波浪般湧現，不斷觸及新的學科。複雜性的根源在哲學、經濟學和物理學，最初是一個基於抽象思想實驗和模型的社羣[11]。計算機科學家和統計學家加入進來，幫助進行計算建模和處理大數據。生態學家、人類學家或政治學家也加入進來，他們已經研究複雜系統數十年，食物鏈數據、社會支持網絡、治理系統，甚至是樹木的通信網絡。神經科學家和生物醫學科學家也加入進來，他們提出複雜科學通過我們大腦、微生物組和免疫系統等的複雜模型，更好地幫助我們理解自己。
這種增長的一個驅動力是“多者異也”這一核心信息與許多科學家產生共鳴[12]。在各個學科中，從孤立研究的一個理想系統轉換到研究一個相互作用的開放羣體是非常困難的。許多學術領域的誕生就是這樣：羣體生物學、生態學、統計物理學。複雜科學因為認識到從所有這些努力中可以學到教訓而得以發展。這一信息在過去幾十年中得到呼應，形成了今天的複雜性社羣。特別是最近幾年，當我們慶祝 Giorgio Parisi 的諾貝爾獎時，他的成功凸顯了讓好奇心和現實世界的偶然性引導理論和基礎科學研究的重要性[13]。
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跨學科，而非任意學科
在建立於特定學科基礎之上的傳統出版系統，跨越學科界限的研究面臨着獨特挑戰。因此，npj Complexity 的目標是發表促進跨學科對話的工作。我們的編輯團隊非常清楚這一領域中的傳統挑戰，並致力於擁抱新穎、奇特和創造性的視角。希望這能產生一個交流空間，無論成員來自哪個領域，都可以在這裏聆聽新聲音或發現新想法和研究領域。
當下，複雜性研究通常需要在兩個不完美的選項之間做出選擇。研究可以在對應學科刊物上發表，如物理、生物或社會科學，這需要將項目和文本量身定製給特定的學科受眾，同時冒着讓研究失去其跨學科特徵的風險。或者，研究可以針對多學科期刊，這些期刊通常更多是大型期刊，發表來自任何學科的工作，而不是專門關注跨學科工作。npj Complexity 的核心使命，是為跨越學科或為在學科之間架起橋樑的研究提供交流空間。它並不是被設計成一種未來期刊，它畢竟是與一個傳統出版機構合作創立的，並依賴於當前的開放獲取標準。然而，這個期刊的目標是幫助填補跨學科工作出版領域中長期存在且重要的空白。
作為一個社羣，包含那些有興趣閲讀這篇文章的新成員，期刊目標是在許多學科的邊緣和交叉處推動知識向新方向發展。這一目標意味着有時會用獨特的視角解決大問題，有時則是在新環境中重新造輪子。為了區分這兩者，對於複雜科學研究者至關重要的是將自己置於多樣化的專家之中，並聆聽新學科的知識。如果做不到這一點，複雜科學就有風險成為另一個有着有趣名字、擁有自己的術語和問題的學科。因此，npj Complexity 的一個核心要求是，由該期刊發表的手稿必須能夠被其廣泛的目標受眾所理解，以便預發佈和發佈後同行評審能夠跨越學科界限。
引用轉而研究複雜科學的物理學家，偉大的默裏·蓋爾曼（Murray Gell-Mann）在他1969年諾貝爾獎演講中的話：“我們被作為科學家通常無法滿足的好奇心所驅動，我們的工作是一場令人愉快的遊戲。”在 npj Complexity，研究需要通過吸引複雜科學研究者內在的好奇心，與來自任何學科的科學家進行交流。這是一個困難且主觀的目標，卻也是複雜科學的核心。
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通往復雜性之路
複雜性科學有時被描述為怪異而獨特，但它有許多近親，如系統理論、控制論、生態學、政治科學，以及任何對由多個部分組成、在多個尺度或通過多種機制相互作用的系統感興趣的領域。使用“複雜性”這個術語的部分價值在於，通過術語的模糊性來擁抱社羣的開放性。因此，為該期刊制定一個具體的使命聲明是困難的。然而，對於複雜性研究來説，迫切需要一種整體性方法：從理論到實驗，再到應用，包括其哲學和倫理。
npj Complexity 旨在成為這樣一個關注複雜系統的空間，研究領域包括但不限於：
網絡科學，
人工生命，
計算社會科學，
系統生物學，
數據科學，
生態學與進化，
動力系統，
經濟學與金融，
以及社會複雜性。
跨越這些領域及更多，我們發現人類面臨的最緊迫問題本質上是跨學科的：新出現的流行病、虛假信息、氣候變化、日益嚴重的全球不平等、人權運動、適應新技術，以及所有這些挑戰之間產生的非線性互動。這些問題都不能孤立解決，它們需要複雜性思維和跨學科協同工作。沿着這條路徑的研究對於標準的同行評審實踐來説可能具有挑戰性，因為它涉及跨領域的對話和專業知識，或者需要新的語言和視角。迎接這些全球挑戰，並擁抱其複雜性的努力，值得擁有自己的發表刊物。
參考文獻
[1] Simon, H. A. The architecture of complexity. Proc. Am. Philos. Soc. 106, 467–482 (1962).
[2] Anderson, P. W. More is different: broken symmetry and the nature of the hierarchical structure of science. Science 177, 393–396 (1972).
[3] Morin, E. From the concept of system to the paradigm of complexity. J. Soc. Evol. Syst. 15, 371–385 (1992).
[4] Montuori, A. Edgar Morin’s Path of Complexity (Hampton Press, 2008).
[5] Schrödinger, E. What is Life?: The Physical Aspect of the Living Cell (Cambridge University Press, 1946).
[6] Ulam, S. et al. Random processes and transformations. In Proc. International Congress on Mathematics 264–275 (Citeseer, 1952).
[7] von Neumann, J. & Burks, A. W. Theory of Self-Reproducing Automata (University of Illinois Press, 1966).
[8] Kauffman, S. A.The Origins of Order: Self-organization and Selection in Evolution (Oxford University Press, 1993).
[9] Bak, P. How Nature Works: The Science of Self-organized Criticality (Copernicus New York, 1996).
[10] Newman, M. Networks (Oxford University Press, 2018).
[11] Miller, J. H. A Crude Look at the Whole: The Science of Complex Systems in Business, Life, and Society (Basic Books, 2016).
[12] Mitchell, M. Complexity: A Guided Tour (Oxford University Press, 2009).
[13] Parisi, G. In a Flight of Starlings: The Wonders of Complex Systems (Penguin Press, 2023).
[14] Gell-Mann, M. The Quark and the Jaguar: Adventures in the Simple and the Complex (Macmillan, 1995).
本文經授權轉載自微信公眾號“集智俱樂部”。
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