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做复杂世界的“野外生物学家”

作者:匿名 时间:2019-11-13 08:14:14

作者:潘文琪

从网站到交易系统,从城市基础设施到科学模型,甚至为大型企业提供支持服务的供应链系统和物流系统,人类技术已经变得过于复杂和相互交织。为什么复杂的技术系统变得越来越难以理解?我们应该如何看待这个复杂的世界?

生物思维和物理思维是理解世界的两种方式,而复杂的技术系统更接近生物系统,所以用生物思维理解技术系统是一个很好的选择。这是为什么需要生物思维的主题。

我们已经进入了一个“纠缠的时代”

莱特兄弟1903年制造的飞机可以说是“极简主义”的杰作,载人时只有几个部件,总重量为340公斤。今天,建造一架波音747-400飞机需要67,000公斤铝、600万个独立部件和275公里长的管道。

这是一个普遍现象。在过去的200年里,人类制造的机器中包含的零件数量一直在大幅增加。衡量软件复杂性的常用指标之一是程序代码的行数。据估计,微软操作系统中的源代码行数在过去十年中增加了十倍。Photoshop的源代码行数在过去20年里激增,几乎是1990年的40倍。在电话通信系统中,也存在类似的情况,下面是巨大的复杂性。20世纪20年代,美国的电话通信系统已经有大约480万公里的长途电话和约1700万部电话。要知道,当时,电话刚刚问世几十年;今天,相关的技术生态系统已经遍布美国各地。

计算机科学家丹尼尔·希利斯(Daniel hillis)认为,我们的世界已经从“启蒙”变成了“纠缠”,至少在技术领域是这样:“技术已经变得如此复杂,以至于我们无法完全理解或控制它。我们已经进入了一个“纠缠”的时代...每个专家只知道拼图的碎片,但不能掌握整个拼图。”

复杂性科学专家、哈佛医学院研究员塞缪尔·阿尔贝斯曼(Samuel Arbesman)在他的著作《为什么需要生物思维》中指出,在“纠缠的时代”,我们会因为两个相互关联的原因而失去控制:第一,我们不能完全掌握庞大复杂的系统结构和动力学,也就是说,我们不能以整体的形式掌握系统不同部分的相互作用;其次,不可能获得足够的必要专业知识来理解这些系统是如何运行的。

水中浮标和岸上浮标

为了更好地理解复杂性,阿尔贝斯曼通过比较“水中的浮标和岸上的浮标”做出了直观而通俗的解释。

有许多浮标绑在一起漂浮在水面上。当一艘船经过时,它的尾流会形成小波浪,从而一个接一个地移动浮标。然而,每个浮标不能单独“行动”。由于每个浮标通过绳索与其他不同重量和大小的浮标相连,任何浮标的动作都会带动其他浮标产生相应的动作。这些动作也可能触发意想不到的反馈过程,也就是说,浮标的动作将间接影响它们自己。结果,船的简单尾流触发了这个复杂浮标网络中的大量级联动作。如果船以其他方式经过,例如以另一个速度或角度,浮标的作用可能完全不同。

当人们把浮标从水中拿出来扔在码头上时,它们可能被安排得非常巧妙,但是不管它们是如何安排的,都不会有乐趣。因为在这个微妙的网络中没有级联效应和反馈过程。一天结束时,它只是一堆可以浮在码头上的东西。

为了成为一个复杂的系统,仅仅包含许多组件是不够的。在“嘈杂的舞蹈”中,各部分也必须相互关联和互动。如果技术被定义为人类为特定目的而设计和建造的各种类型的系统,不难注意到当今最先进的技术几乎都是复杂的系统:动态的、功能复杂的、大规模的、几乎和有机有机体一样复杂。这些复杂的系统就在我们周围,从汽车软件到计算机设备再到城市基础设施。

积累和互动使系统更加复杂。

阿尔贝斯曼的研究发现,随着时间的推移,各种技术系统将变得越来越复杂。原因是系统中有两种力量:吸积和相互作用。也就是说,随着时间的推移,系统的组件越来越多,同时组件之间的连接也越来越多。

长期以来,许多大型系统都是基于较小和较旧的系统。只要这些系统能够继续平稳运行,就没有人会在意有多少新事物堆积在旧事物上,又有多少碎片被添加到系统中。当美国航天飞机执行最后一次太空任务时,所使用的平台由五台ibm电脑组成,其计算能力甚至比今天的普通智能手机还要低。然而,这些软件和技术仍在使用。

“每次你加一点点,每次你加一点点,你就会得到很多。”每一个独立的设计,无论是为了维修还是为了提供新的功能,似乎都是一个独立的选择,而且是合理的:要么解决问题,要么为用户创造新的令人兴奋的功能。然而,随着时间的推移,它们最终会变得“很多”。从交通运输到能源再到农业,我们可以清楚地看到,但是对于大规模的技术系统来说,这肯定会发生。例如,在城市排水系统中,既有已经使用了100多年的旧管道,也有刚刚铺设的新管道。

不仅软件代码本身在积累,每个组件与其他组件的交互也越来越频繁。与“真空”中存在的新项目不同,任何计算机程序都是一个大规模的互联系统:它不仅会自己行动,还会与其他程序交互。我们一次又一次地将新代码添加到旧代码中,并以意想不到的新方式使用它们,从而将各个级别连接在一起。然而,当我们创造的“质量”导致意想不到的情况时,我们会遇到“雪崩”,因为“质量”不仅变得更大,而且变得更难思考。波音737max就是一个很好的例子。

在人们构建的其他类型的技术系统中,连通性也在不断升级。例如,在法律体系中,很难预测个别法律规定的效果,因为每一项新的法律和条例都与以前的法律和条例相互关联。一些公共项目需要大约10年的时间才能获得批准,因为相关的规则和程序冗长而繁多。这种情况在许多情况下甚至是致命的。例如,如果老化和老化的基础设施不能及时修复,可能会夺去许多人的生命。每一项法律和法规都是合理的,但是当它们结合在一起时,由于相互作用,甚至以令人惊讶和意想不到的方式发生冲突,它们可能会变得极其“脆弱”。

越来越多的人不仅把某项技术的各种组件联系起来,而且越来越多的人把不同的软件和技术联系起来。后者是一种高阶互连模式,即互操作性。我们现在不仅建立了一个互联网,例如由不同的计算机和设备组成的互联网,而且建立了一个具有许多子系统的大规模互联网系统。子系统中非常小的事故可能会导致大面积瘫痪。

生物思维和物理思维

在自然界中,只有通过研究生物进化中的错误和失败,如突变和疾病,人们才能理解生命系统的奥秘。例如,基因复制过程中的错误,从染色体的巨大畸变到脱氧核糖核酸的错误编码复制,以及由此引起的明显差异或缺陷,都是我们理解基因功能的切入点。

对于技术系统,我们也需要采用相同的方法。我们可以记录系统及其部件的多样性,并对它们进行分类。即使我们不能完全理解整个系统,我们也可以通过检查异常情况和分析故障来获得极好的洞察力。

17世纪中叶,一位名叫纳杉尼尔·费尔法克斯(Nathanael Fairfax)的英国医生在《哲学杂志》上连续发表了几篇论文,报道了他观察到的一些有趣现象,但他没能从这些观察和事实中总结出一些理论。

与此同时,年轻的牛顿正在思考物体是如何运动的,光是如何传播的。像费尔法克斯一样,牛顿对观察到的材料进行了分类和编目。不同之处在于牛顿还总结了一套支配物理世界的定律,并用数学公式描述了它们。

在某种意义上,可以说牛顿和费尔法克斯在同一时间和同一国家进行的不同研究代表了理解宇宙复杂性的两种方式:牛顿试图统一所有观察到的不同事物,即通过一套优雅的解释,通常是几个公式或定律,简化世界的可变性和多样性;费尔法克斯放弃了对理论优雅的追求,接受了多样性和复杂性。即使世界在某种程度上是混乱的,他也愿意接受它,并为“学习新的细节”而欣喜,即使这些细节不能立即整合到一个单一的理论框架中。我们可以把这两种方法分别称为物理思维和生物思维。生物思维和物理思维都在寻求普遍的和预测的理论。然而,这两种思维方式正朝着不同的方向前进。这种差异主要反映在他们对抽象的相对容忍度上,而抽象又取决于所研究系统的特征和复杂性。

从下面这个古老的科学笑话中,我们可以清楚地看到这种差异。一个奶农雇佣了两名顾问,一名生物学家,另一名物理学家,以增加牛奶产量。经过一周的调查,生物学家提交了一份超过300页的报告,陈述了决定每头奶牛产奶量的具体因素。他向奶农保证,只要严格遵守他的建议,奶牛的平均产奶量可以提高3%到5%。物理学家在仅仅三个小时的调查后回来了,声称他们已经找到了一个有效的解决方案,可以应用于所有的奶牛,并且可以将产奶量提高50%以上。他的计划是,“首先,假设你有一头身体呈球形的母牛……”

抽象的方法当然有用,但是我们不能假设有一只“球形母牛”。当你抽象生物细节时,你不仅会丢失大量的信息,还会对一些重要的组成部分感到无助,比如边界条件。从这个意义上说,生物思维和物理思维是解释世界的两种不同方式。它们适用于不同的系统,通常是互补的。

充分考虑它们的进化轨迹

技术系统变得越来越复杂,我们对它们的理解已经到了两个极端:要么,我们只能得到关于系统操作的一般概念,但是我们对其内部细节有模糊的印象,要么我们甚至对它们一无所知;或者,我对系统的几个组件有不完整的理解,但是我不知道这些组件是如何融合在一起的,也不知道对系统行为有什么期望。前者倾向于物理思维,而后者倾向于生物思维。

面对日益增加的复杂性,许多人选择通过物理方法来抽象细节,以获得对系统的总体理解。例如,当检查一个复杂的社会系统,例如一个大公司或一个城市时,如果我们用物理思维来解释它,那么我们可以采取把它的一个属性绘制成一个图表的方法,然后看看这个图表是否很好地适合一个特定的数学曲线。这种方法可以让我们清楚地看到系统内部正在发生什么,至少可以提供相关线索。然而,这个系统及其行为很好地符合曲线可能有许多原因。在这种情况下,你只会得到更多的问题而不是答案。理解复杂系统通常不适合直接和大规模的抽象方法,因为这些系统太混乱和复杂。

因此,强调细节和多样性的生物思维为理解混沌进化系统提供了一个至关重要的视角。只有通过大量的刺激和测试才能理解复杂的进化系统。因此,生物学家,尤其是野外生物学家,在研究活生物体的复杂性和多样性时,必然会考虑它们的进化轨迹。这种方法特别适合理解技术系统。野外生物学家经常扮演博物学家的角色,非常注意收集和记录在不同地方发现的各种东西,并对它们进行分类和编目。此外,当面对极其复杂的生态系统时,野外生物学家不会马上想完全理解它。他们非常清楚,一次只能研究系统的一小部分,甚至对某一部分的研究也可能不完美。例如,他们只研究几个物种之间的相互作用,很少研究某个地区完整的物种网络。野外生物学家的判断非常坚定,他们明白自己在任何时候都只能观察到周围复杂情况的一小部分。

同样,面对一个混乱的技术系统,如软件、一个国家的法律系统或整个互联网,如果我们坚持把物理学思维的优雅和简洁与它的完整性联系起来,那么我们就不能走得太远。为了真正理解技术系统并对其行为做出有效预测,我们需要成为技术领域的“领域生物学家”。

这对我们意味着什么?当考虑一个系统的不同交互级别时,我们应该记住,底部看似不显眼的细节可能会上升到顶部,从而对整个系统变得至关重要。我们需要技术领域的“现场生物学家”对复杂系统的细节和组件及其故障和错误进行编目和研究。这种生物思维不仅可以带来新的想法,而且也成为我们探索日益相互联系和不太容易理解的技术世界的主要途径。

智慧始于认识论中的谦虚。面对复杂的技术系统,谦逊和宽容是备受尊重的选择。研究生命基因组的科学家是这方面的一个模型。基因组充满了无数没有“目的”的片段,这些片段是在一个奇怪的增长过程中形成的。技术系统中也有类似的过程和片段,科学家认为这是“辉煌的混乱”。

用“荣耀”来形容“混乱”是生物思维,充满谦卑和钦佩。技术系统是混乱的,永远无法完全理解。只有当我们充分认识到“系统总是变得复杂”时,我们才能更好地构建系统,避免在复杂系统遇到各种情况时被它们“咬回去”。(潘·文琪)

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