当代整体论的一个新范式：复杂系统突现论——复杂性科学哲学对整体论的发展

整体论与还原论的问题既是科学和哲学中的一个长期争论不休的古老论题,也是当代复杂性科学和哲学试图回答的一个核心课题。复杂性科学哲学对整体论的发展主要体现在：对复杂系统突现机理的揭示;对突现性与依随性的反思;对系统整体所具有的下向因果关系的探讨。这些新观点和新理论使突现性与整体性、因果性与层次性、信息与控制、自组织与进化等系统整体论的核心概念更加清晰,特别是,借助于系统宏观层次具有的＂下向因果关系＂（Downward Causation）的探讨,整体性质与部分性质之间律则的依随关系,系统整体的不可还原性等问题得到了深入和细致的说明,使复杂系统突现论正在成为当代整体论的一个新范式。     

下向因果性与附生性——论金宰权对突现论的反对

物理主义的突现论与还原论之争是旷日持久的.还原论者有强烈的愿望为不同领域的学科提供一种统一、简单的说明,并建立各种各样的还原模型.作为还原论的反对者之一,突现论的命运出现了转机,借助于自然科学研究事实,坚持同一系列事件或属性之间有某种不相容性.在认识论和本体论方面存在物质和属性有别于其基础的、低层次的物质和属性,主张用突现性来描述和解释这些现象之间的关联性.文章在介绍还原论的附生性论题和突现论的下向因果性主张的基础上,进一步分析金宰权在其还原论主张中提出的以消解下向因果性为目的的两个著名论题,指出其论证过程中存在的问题和不足.文章认为突现性完全可以避免金宰权所设的"副现象或还原"的两难困境.     

试论复杂性科学方法论对还原论的超越

复杂性科学方法论不是对还原论的简单否定,而是在还原论及其应用成果的基础上对还原论的超越和提升,不仅将还原论与整体论相统一,而且坚持整体与部分、多样性与统一性、开放性与封闭性、有序性与无序性、研究主体与研究客体的辩证统一;在科学研究中以复杂性科学方法论为指导,应遵循整体性原则、人本原则、两重性逻辑原则和综合性原则。     

教育活动系统的复杂性探索

20世纪80年代中期兴起的复杂性科学，主要是研究复杂性和复杂系统的，它强调的是按照事物的本来面目认识和把握研究对象，复杂系统一般具有非线性，混沌和分形、涨落和突变，随机性和偶然性，组织和自组织，约束和紧致性、适应性、动态性等特征。教育活动系统是一个特殊的复杂系统，具有非线性，不可还原性，自组织性，偶然性等特征。教育作为有组织的人物为事物，其自身应该是充满意活力的“软件”；组织教育活动着眼于“软件”，而不是“硬件”。组织教育活动的规则不是越多越多，而是越简洁越好，在教育活动中可确立规则、期待“涌现”，也可以修改规则甚至重建规则，促成“涌现”。面和杂的教育活动系统，必须克服简单、抽象和静止地认识教育问题的思维方法，提倡哲学、科学和艺术方法的具体综合。     

复杂性问题研究实践与认识论、方法论反思

概述笔者从事两项复杂性问题研究的认识与实践 :一是辩证唯物论认识论的指导作用与系统科学的中介作用 ,不容忽视 ;二是在预测和控制某些复杂系统行为的研究中 ,还原论与整体论结合的一个切入点和一种有效形式 ,是典型信息法。     

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。     

大数据时代的还原论与整体论及其融合

还原论与整体论在历史上是两种对立的科学方法论,但随着大数据时代的来临,它们逐渐从对立走向融合。在大数据时代,还原论更多地从物理还原走向了数据还原,万事万物最终将由可被计算机处理的0和1两个最基本的数据比特所表征。而整体论则表现为海量数据的综合集成,它把数据碎片集成为整体,并从中发现科学规律。大数据将还原论与整体论融会贯通,数据化的过程就是碎片化的还原过程,而数据挖掘的过程就是数据集成的整合过程。数据还原与数据整合通过数据这一中介桥梁贯通在一起,它们相反相成而共同构成大数据时代的科学方法论体系,实现"致广大而尽精微"的人类理想。     

镜像神经元系统研究视阈下心脑复杂巨系统举要

人脑是目前所知具有开放复杂性特征的典型巨系统之一,而心智作为人脑的高级功能属性具有不可还原性.为了更好地解释二者相互作用的内在机制,本文从当前认知神经科学研究的重大发现与热点--镜像神经元系统入手,以一般复杂巨系统研究的综合集成法(Metasynthesis)为指引,通过分析心智系统认知、情感、行为等子系统与人脑系统的联结,尝试构建心脑复杂巨系统.以期为人脑与心智系统探索提供一种认识视野与研究进路.     

复杂性科学及其演变

复杂性科学是研究复杂系统行为与性质的科学，具有统一的方法论——整体论或非还原论。复杂性科学诞生的标志是一般系统论的创立。依据研究对象的变化，我们可把复杂性科学的发展历史大致划分为3个阶段，它们分别是：第一阶段，研究存在；第二阶段，研究演化；第三阶段，综合研究阶段。在国内，钱学森学派为发展复杂性科学做了很大贡献。     

从复杂性科学哲学看大数据的方法论价值

数据量的爆炸式增长与新的收集、分析工具的出现使得数据密集型科学出现,并迅速占据了科学家、科学哲学家的视线。这门新兴科学因数据在其中地位的改变也被称为大数据科学。它不仅蕴含了巨大的商业价值,还因其范式改变带来的方法论变革而具有重要的哲学意义。云计算是具有大数据方法特征的数据分析技术,相比于传统数据分析技术,它更适用于海量数据的处理与分析。通过比较大数据方法与传统方法,得出大数据方法是介于还原论与整体论之间的一种方法,这种方法对复杂性科学哲学的"超越还原论"的终极目标有推动但未完全实现。大数据科学被认为是一种新的复杂性科学,其具有特色的方法论特征也给复杂性科学解决其他问题提供了新思路。     

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。     

军事系统研究的综合集成方法

在分析战争复杂性的基础上,从系统学的角度出发,描述了军事系统的开放性、复杂性、突现性以及巨量性等重要性质,剖析和揭示了军事系统的本质,论述了军事系统是一个开放的复杂巨系统.从而得出结论:处理军事系统中复杂军事问题应该采用综合集成方法.     

复杂性研究与辩证唯物主义的运用和发展

复杂性研究用还原论与整体论统一的方法即系统方法探索复杂性，以辩证唯物主义为哲学基础。世界范围的复杂性研究的兴起和高涨，是辩证唯物主义运用和发展的大好时机。辩证唯物主义对复杂性研究的指导作用，有两种形式：一是间接的指导作用；二是直接的指导作用。复杂性科学对辩证唯物主义的推进是多方面的。如有，复杂性科学进一步论证了辩证唯物主义的世界观；复杂性科学进一步充实了辩证唯物主义运动观。     

关于复杂性研究

首先介绍了复杂性研究的科学背景及其科学启示，然后把复杂性和复杂系统结合起来，从系统科学角度研究复杂性问题。本文着重阐述了研究复杂系统的方法统一－钱学森的从定性到定量综合集成方法，最后给出了利用综合集成方法解决复杂系统问题的实例。     

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.     

复杂性究竟有多复杂?--论复杂性的测度

系统的复杂性测度叫做复杂度，然而目前却没有适用所有复杂性的通用测度方法，通常都从某个角度或参数来衡量一个系统的复杂性。现在研究比较成熟的有结构复杂性、计算复杂性、描述复杂性、有效复杂性等几种测度，并用这几种复杂性测度来衡量复杂性到底有多复杂。     

Pluralism and the legitimation of systems science

The central message of this paper is that methodological pluralism is essential for the continued legitimation of systems science. This statement is supported by a critique of our notion of complexity. Our traditional view of complexity focuses upon the natural world of object relations and thereby excludes complexities of moral decision making and subjectivity. However, we are now beginning to realize that these realms of complexity are not independent of one another. Indeed, our ability to cope adequately with many of the problems we are currently facing, especially global problems, depends on being able to understand the systemic relationships between all three. Interestingly, we find that different methods have evolved to handle the different forms of complexity. Therefore, if our inquiries are going to have any legitimacy in tackling some of the major issues of today, we must indeed embrace methodological pluralism.     

SYSTEMS WITH COMPLEXITY

Science of Complexity is a newly emerging branch of natural science. Althoughwe still haven't a precise definition, there are some principles for justifying whether a systemis a complex system. The purpose of this article is to reveal some of such principles. Onthe basis of them, the concept of a system with complexity is proposed. They may helpus to distinguish a real complex system from complicated objects in common sense. Thenwe propose some fundamental problems faced by the study of systems with complexity.     

技术系统复杂性研究探析

应用系统哲学观点 ,从复杂性科学理论视角 ,分析了技术系统复杂性的来源以及技术系统所具有的整体性、层次性和高度的自组织等特征 ,指出了技术系统的演化是一个非线性的复杂过程 ,探讨了技术系统复杂性研究的渠道与方法以及所具有的研究意义。