对复杂性理论的思考

未经认知的事物可能复杂、已经认知的事物可能并不简单。世界的本质是简单的,但更是复杂的。笔者将复杂性理论看作总称,包括复杂性科学、复杂性研究、复杂性思想、复杂性系统四个方面。复杂性来源众说纷纭,但其特点却可以进行有限归纳。复杂性思维范式初步形成,正引起了思维方式的革命。     

复杂性与信息科学研究纲领

在20世纪兴起的诸多科学研究纲领中，信息科学研究纲领具有十分重要的特殊地位。当代信息科学的发展不仅揭示了一个全新的存在领域(信息世界)，而且提供了一种全新的复杂性思维方式——信息思维方式。信息科学研究纲领能够在更为综合超越的层面上有效化解还原论和整体主义的简单对立，并能够对自组织行为的复杂性机制进行深入而具体的阐释。正是信息科学研究纲领可能为复杂系统研究提供某种最基础性的、具有核心理论意义的理论范式。     

组织的复杂性及其管理

组织是一种社会现象 ,具有复杂特性 ,组织管理问题非常复杂。国内外学者都对复杂性科学在组织管理中的应用做了探讨 ,并取得了一些有益的成果。现代组织管理模式 ,必须基于复杂性科学与系统科学 ,运用简单思维与复杂思维相结合、还原思维与系统思维相结合、形象思维与逻辑思维相结合的思维方法 ,把组织的确定性与不确定性统一起来 ,把“硬”管理与“软”管理结合起来 ,把学习型管理与智能化管理结合起来 ,把保持管理与创新管理结合起来。     

后现代哲学的挑战与系统哲学的回应

后现代哲学源于从工业时代到信息时代观念断层的困惑 ,其挑战所指从机械论延伸到作为几百年来科学技术赖以为基础的思维方法。系统科学中的哲学思想 ,它批判地继承传统科学思维方式的合理内容 ,承认复杂性与简单性的相互沟通和可相互归约性 ,以综合传统与未来的思维方式回应着后现代哲学的挑战。作者近年来围绕上述问题所做的创新性工作主要有 :信息进化论和宇宙大循环论 ,信息生命观和社会协同论。     

学习型组织的复杂性管理思维创新

彼得·圣吉认为,系统的复杂性表现为动态性复杂和细节性复杂两种,处理这两种复杂性的思维方式分别是象思维和科学思维。而系统动力学综合了这两种思维,能准确而动态地处理系统的复杂性,为人类处理系统的复杂性提供了一个思考工具,实现了管理思维方式的创新。     

论复杂系统同一性的复杂性--兼论后现代思潮颠覆同一性的双重意义

自从复杂性科学出现以来，“同一性”这个词逐渐引起了人们的注意。后现代思潮“颠覆同一性”的合理之处，是在于它对简单的同一性思维方式的颠覆。这种思维方式把整体约化为局部；把将来约化为现在；把不确定约化为确定；把非线性约化为线性，从而牺牲了复杂性，导致“复杂性困惑”。但是，后现代思潮本身也遇到了同一性缠绕，这说明试图颠覆所有的同一性是不合理的。这样，就提出一个复杂性探索的重要课题：关于系统同一性的复杂性研究。从复杂系统同一性的复杂性、复杂系统同一性分布的复杂性和复杂系统同一性结构的复杂性三个方面对这个问题进行了探讨，并且指出：“同一性”概念在系统科学中的位置，相当于“力”在牛顿力学中的位置。     

论科学的复杂性--兼评科学终结论

围绕“科学终结论”所展开的讨论，使我们看到科学本身是复杂的，因此，需要探讨科学本身的复杂性。由于任何事物都可以看成一个系统，因而研究科学本身的复杂性，就必然要研究系统的复杂性。系统的复杂既是差异性的复杂，也是同一性的复杂。系统的同一性、同一性分布和同一性结构的复杂使科学表现出了科学现象和规律的复杂性、科学领域的时空复杂性和科学发展的时空复杂性。在此基础上，分析了“科学终结论”出现的原因，认为“科学终结论”的产生是由于人们基于一种简单的同一性思维方式，因而是对于科学的复杂性认识不足所致。最后，对当代科学发展的广阔空间进行了简略的分析。     

科学发展观的复杂性思维

传统发展观片面追求经济增长,是一种简单性思维方式。复杂性思维是人类思维的一个新范式,具有整体性、非线性等多方面特征。科学发展观具有典型的复杂性思维特征。落实科学发展观是一项系统工程。统筹兼顾是科学发展观的根本要求,正是基于用复杂性思维来解决经济社会和人的全面发展问题。     

复杂性研究与系统思维方式

复杂性研究是人类认识史、科学史上的重大转折点，提出复杂性定义与特征及其研究的主要方向。对复杂性研究必须摒弃传统的思维方式，指出系统思维方式是适应复杂性探索的新思维方式。     

复杂性科学视角下的中医学研究

从复杂性科学的视角介入中医学研究,是解读中医的一条有效路径。中医学的概念、理论、思维方法、遣方用药、临床实践等在许多方面与复杂性科学不谋而合：人体是一个开放的复杂巨系统,中医的整体现和辨证论治体系就具有复杂性科学中系统论的一般特点。从复杂性科学才能探究出中医的核心价值所在。     

复杂科学的研究对象:非线性复杂系统

首先从系统科学的困境入手，以还原论、经验论及“纯科学”为基础的经典科学遇到难题需要吸取系统论和人精神方面发展成为新的科学即复杂科学。复杂科学的兴起是物质、生命和人类社会进化的必然。复杂科学以非线性复杂系统为研究对象，与自然科学、社会科学和思维等科学相结合，在特定的观测、实验和理论条件下，能够得到创新。     

近二十年复杂系统研究回顾

探讨复杂性是近年来系统科学界的一个热门，但目前在这方面所取得的成就并不理想。要想在研究上获得成效就得反省这些年人们到底做了那些真正的属于复杂范围的工作。可以认同的事实是人类对于自然的认识兴趣由来以久，发现自然界中含括了大量结构及功能复杂的物质或事物。但对于复杂性事物的卓有成效的研究准确的说是属于对复杂系统特征的考察仅仅只有二十年来的历史。复杂性的探索工作直到如今所取得的成果还是处于较低的层面，没能彻底超越早期研究所倡导的一般系统思维模式。绝大部分理论仍旧停留在系统思想和其他各门具体学科嫁接的基础之上。本文主要目的是在于通过简洁的语言展现和改造传统复杂性研究的思维模式。     

跨学科的系统思维与综合创新

美国圣菲研究所的宗旨和理念就是开展跨学科的复杂性研究，认为一种新型科学正在从这种跨学科综合中涌现出来。系统思维和系统科学实际上就是跨学科研究的结果，而跨学科研究也是系统科学的基本研究进路。其中，类比、隐喻与模型是系统科学的主要研究方法。复杂性科学研究的一个前沿与创新，就是在跨学科的视野下，运用隐喻与计算机模拟探索复杂系统突现的动力学机理。     

关于"复杂性研究"和"复杂性科学"

赞成“复杂性研究”却不赞成“复杂性科学”。道理很简单：“复杂性研究”是可能的,“复杂性科学”是不可能的。科学仅限于研究实体、运动和关系,从未研究一种“属性”建立起一门科学来。譬如“美”是一种属性,人类研究“美”至少几千年了,但美学始终属于哲学而不是科学。我们不应当直接研究“复杂性”,而应当直接研究“复杂系统”,特别是某一类复杂系统。惟有“系统科学”是总的称谓,永久性的称谓。     

人工智能的复杂性与信息科学纲领

人工智能与哲学的关系非常密切。强AI企图对思维进行完全形式化模拟的方法是一种简单性的思维方式,而人工智能本身无论从本体论、认识论,还是语言学方面都是一种明显的复杂性问题,应该用复杂性研究纲领加以研究。从人工智能本身的特点来看,信息科学纲领是更适合人工智能发展的科学研究纲领。     

Science as Systemic Intervention: Some Implications of Systems Thinking and Complexity for the Philosophy of Science

This paper sidesteps the usual starting points for debate about complexity and the philosophy of science, which tend to assume that science is primarily about observation. Instead, the starting point is intervention, defined as purposeful action by an agent to create change. While some authors suggest that intervention and observation are opposites, it is argued here that observation (as undertaken in science) should be viewed as just one type of intervention. We should therefore welcome scientific techniques of observation into a pluralistic set of intervention methods, alongside methods for exploring values, reflecting on subjective understandings, planning future activities, etc. However, there is a need to explicitly counter a possible pernicious interpretation of this argument: intervention could (erroneously) be viewed as flawlessly preplanned change based on accurate predictions of the consequences of action. This is the mechanistic worldview that systems thinking and complexity science seek to challenge. Therefore, having redefined scientific observation as intervention, the paper revisits insights from systems thinking and complexity to propose a methodology of systemic intervention. Some brief reflections are then provided on the wider social implications of this methodology.     

系统科学、复杂性科学与复杂系统科学哲学

以整体性为指导范式的系统科学与复杂性科学转变了人们的思维方式,作为二者的延伸与拓展,复杂系统科学哲学这一研究领域逐渐引起了科学哲学家们的密切关注。沿着历史发展的角度,梳理系统科学形成和发展的三条进路、清晰复杂性科学的兴起,有助于看清复杂系统科学哲学的未来走向。     

复杂性科学需要简单性原则吗?

复杂性科学强调世界的复杂性,反对经典科学以简单代替复杂,将复杂约化为简单的简化原则。然而,复杂性科学将世界看作复杂的有机系统,本身也是对世界的简化,其研究成果也再次证明,在复杂的现象背后存在简单的规律。简单性原则作为科学研究的基本原则对复杂性科学依然适用。