复杂性，科学，方法论？

石头兄弟希望我们可以从复杂性的视角看一下微服务，但迟迟未能动笔。因为本着“澄清概念，判定标准，构建系统”的一般原则，虽然微服务已经有了很多的文字描述，那么复杂性到底是什么呢？只是编程中所涉及到的时间复杂度和空间复杂度么？

只能求助于文献，于是断断续续读完了第三本关于复杂性的书。

什么是复杂性

在《说文解字》中，对“复杂”二字的解释如下：

复，行故道也。
杂，五彩相会，从衣，集声。

复杂的英文complex 最早的意思就是编辫子、缠绕、编织，后转化为把许多东西结合在一起。

把“复杂”上升到哲学的高度，本体论方面，指事物的组成多且杂；认识论方面，指难于理解和解释，不容易处理。于是，复杂性成为了认识的避难所。

复杂性是一种自组织临界性？
复杂性是辩证法的统一？
复杂性是系统的一种涌现？
...

人们总是希望定义复杂性，例如计算复杂性包括了时间和空间，描述复杂性也称为算法复杂性，越随机的东西越复杂。

复杂性可能产生于一些由经过适当选择的规则所定义的系统。德国学者克拉莫（F Cramer）利用系统定义了复杂性：

复杂性可以定义为系统表明自身方式数目的对数，或是系统可能状态数目的对数：K= Log N，N是不同的可能状态数。

对系统的全面而细致的分类是探索复杂性的前提。复杂系统的特征是：不稳定性、多连通性，非集中控制性，不可分解性、涌现性、进化过程的多样性及进化能力。

如果说混沌涉及时间上的不规则性，那么复杂性则可能意味着空间上的不规则性，甚至混沌本身也是复杂性的一部分。

美学始终属于哲学而不是科学，那么复杂性呢？

什么是复杂性科学

很多人认为，“复杂性研究”是可能的，“复杂性科学”是不可能的。所有学科领域复杂性研究的总和才是所谓的“复杂性科学”。实际上，不能把复杂性全部归结为认识过程的不充分性，必须承认存在客观的复杂性，真正的复杂性应当具备自身特有的规定性。

复杂性科学可能是系统科学发展的新阶段。复杂性科学注意研究对象的完整性，注意构成对象系统的要素之间的联系性，更注意由部分组成整体之后的涌现性。

复杂性科学的特点如下：

只能通过研究方法论来界定，其度量标尺和框架就是非还原的研究方法论。
不是一门具体的学科，是学科互涉的交叉学科。
寻找各学科之间的互相联系、互相合作的统一机制。
抛弃还原论适用于所有科学的梦想。
创立新的理论框架体系或者范式。

复杂性科学的核心理论包括涌现生成理论，复杂适应系统理论，遗传进化理论、自组织临界性理论、人工生命理论、复杂网络理论。

研究复杂性系统的基本方法应当是在唯物辩证法指导下的系统科学方法，定性与定量结合，微观与宏观结合，还原论与整体论结合，科学推理与哲学思辩结合。

复杂性科学简史

大道至简，简单是分析科学家的终极追求，世界的简单性信念是近代科学研究的重要传统和发展动力之一。生命是简单性范式的有力挑战，由于近代科学不能很好地解释生命世界中的秩序、目的性和精神等问题，一直存在活力论和还原论之争。生物有机体的整体属性并不等于各组成部分的属性之和，是一个开放系统，可以动态调整平衡。

相信宇宙是受自然法则支配的。

复杂性科学的兴起源于对机械论的反思，伴随系统运动的深入和延伸，是后现代思潮在科学层面上的反映（后现代主义追求的是非中心化、反逻辑性和无结构的东西）。复杂性科学建立在事实实验的基础上，例如蝴蝶效应、自组织临界性，元胞自动机、人工生命实验等。计算机是复杂性科学重要的技术基础和研究手段。

在复杂性科学的发展中——

系统是贝塔朗菲们的美好设想，一般系统论、信息论、控制论、运筹学、系统工程等是其代表。
演化是普利高津们的艰难探索，耗散结构理论是解决自组织出现的条件环境问题，协同学是解决自组织的动力学问题，突变论从数学抽象角度研究自组织的途径问题，超循环论解决了自组织的结合形式问题，分形与混沌从时空角度研究了自组织的复杂性和图景问题。
涌现是复杂性范式的初步形成，由过去的构成论变成了生成论。

那么，复杂性科学可以作为一种科学范式么？一种科学范式需要包括世界观、价值观、方法论、符号通式以及范例等内容。一种科学范式有内外标志，外在标志是存在机构，刊物等共同体，内在标志是通用语言、共同信念、共有价值和范例。

对比一下传统世界观与复杂性世界观——

经典科学的思维方式建立在“有序”“分割”和“理性”三大支柱上，集中表现为普遍性原则，可还原原则和可分离原则这三个原则。统一性和简单性是共同的理想。传统科学的缺陷：它们都是研究被动消极的对象，并把对象和环境完全隔离。

复杂性范式的思维方式认为世界的本质是复杂的，简单性不过是复杂性海洋中的孤独。把时间当作内在的一个参数，因此系统是演化的，是单向不可逆的，具有生成演化的过程。在有机自然观的前提下，以非线性特性为核心，由此推出复杂系统的整体性、自主性、关联性、涌现性和多样性等特征。

面对复杂系统，一般通过隐喻类比，符号通式是非线性模型和算法模型，算法模型是最常用的表达方式。

关于复杂性科学的方法论

科学的方法论最早是朴素的整体方法论，后分析还原方法论，而后是综合整体方法论。

关于还原论

所谓简单性问题，指一切可以用还原论方法解决的问题，已经得到系统、全面、透彻的研究，形成完全成熟的普适方法论和具体方法的体系。

还原论分为狭义和广义，进而分为本体论、方法论和理论还原论。

本体还原论：无演化性，可分解性，线性因果和叠加原理。
理论还原论指的是两个理论之间的关系，而所谓理论必须包括基本理论规律和特有的理论词项和观察词项，并已做了明确的表述和界定，具备可连通条件和可导出条件。
方法论还原论是一种旨在将复杂性分解为简单的组成部分以研究其本质与规律的认识复杂性的方法。通过认识部分到达认识整体，一种由里及表、由本质到现象的认识方法。

我们承认在本体论上的物理世界是可还原的，但未必允许认识论和方法论上的还原论。

复杂性科学要超越还原论，超越、扬弃不是绝对的否定和抛弃，而是经过它和超越它。

关于整体论

整体论是关于整体的理论或学说，是一种知识论，形式包括：机体论，能体论，系统整体论，生态整体论，全息整体论，纠结整体论，关系整体论，辩证整体论。

整体方法不对整体进行还原分解，不能从部分中推到。一般整体论从生物、生理、心理、历史等领域的范例入手，控制论把控制和通讯建立在整体论的基础上，耗散结构区分系统和环境的开放性，协同学强调子系统的相互作用。

什么是系统？系统就是由许多部分所组成的整体，系统的概念就是要强调整体，强调整体是由相互关联、相互制约的各个部分组成的。——钱学森

复杂性科学是对还原论的超越，不仅仅是对传统整体论的继承、发展，复兴，同样要超越整体论。

新的方法论——融贯论（syncretism）

整体也可能小于部分之和，在一个简化理性的世界很难设计出什么整体性。

综合集成方法的实质是把专家体系、数据与信息体系以及计算机体系有机结合起来，构成一个高度智能化的人、机结合系统。理论基础是思维科学，方法基础是系统科学与数学，技术基础是以计算机为主的现代信息技术，哲学基础是马克思主义的实践论和认识论。

综合微观分析的理论框架包含两种对系统行为的解释：宏观解释和微观解释。这相当于系统自组织理论中的中观方法。建立融贯思维，在纯粹分析思维和整体思维之间架起一座桥梁。

复杂性科学的方法论原则——

还原方法与整体方法相结合
微观分析与宏观综合相结合
定性判断与定量描述相结合
认识理解与实际行动相结合
科学推理与哲学思辨相结合

复杂性科学的研究方法

中国文化是基于隐喻的文化，而欧美文化是基于规则的文化。

隐喻

形而上学排除在科学之外, 一切语言都可能是隐喻性的。

隐喻是以一个观念迂回地表达另一个观念的方法，是产生诗人、圣人和神秘主义的方法。丰富的隐喻和类比，是创造性科学和诗歌的核心。隐喻是所有事物极度抽象的集合，是定义复杂性的重要途径。隐喻，类比和模型，引导揭开世界上许多复杂的谜团。

模型

模型是一个实验性的理想化的结构，被用来作为测试的设备。

模型像想象和运动一样普遍，是现代科学方法的核心。几个重要复杂性模型：

复杂适应系统的回声模型：适应性造就复杂性。
涌现理论中的生成模型：引入神经网络，建立具有可变结构的受限生成过程模型。
自组织临界性理论的沙堆模型：开放的、有多个自由度的、远离平衡态的动力学系统在临界态上运作，以阵发的、混沌的、类似雪崩的形式演化，并能够演化到一个稳定的自组织临界态。
人工生命研究中的人工生命模型：Tierra 模型

数值方法

计算机是数值方法的革命性工具，非线性是复杂性产生的根源之一。

“一生二，二生三，三生万物”——老子

关于混沌，周期三就蕴含着混沌, 出现三个周期，任何周期都可能出现。菲根鲍姆常数有两个，γ=4.669201609... ，α=2.502907875...,反映了混沌分岔的速度比例，规矩按照一定的规律走向混沌。

数值方法是混沌研究的重要方法之一，分形理论是理解非线性动力学的关键结构。

计算方法

什么是计算？

就是一组符号串的变换，从一个已知的符号开始，按照一定规则，经过有限步骤，最后得到一个满足预先规定的符号串，这种变换过程就是计算。

计算复杂性把数学问题分为可解、难解和不可解三类。

思维的本质可能是计算，一切思维可以看作符号形式操作的过程，世界是由算法控制的么？

虚拟方法

模拟的本质是把要模拟的过程的各部分与称作为例程的计算过程的各部分联系起来的一种映射。尤其是VR等技术的兴起，为使用虚拟方法来研究复杂性提供了另一个有力的手段。

至此，复杂性科学的研究方法一般包括以上的隐喻、模型、数值方法、计算方法和虚拟方法等。

读一本哲学博士的书不是一件轻松的事，有所得就不是光阴的浪费，在读了几本关于复杂性的书之后，似乎可以开始从复杂性的视角来审视一下微服务了。

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